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- 简介：全球历史粮食产量数据集是农业普查统计（粮农组织报告的国家产量统计数据）和卫星遥感（遥感反演的作物指数）的混合数据产品，水稻有两个生长季节，以“主要（major）”/“次要（second）”区分。全球历史水稻产量自20世纪初以来迅速增长，据联合国粮农组织（FAO）的数据，2019年全球水稻产量为496亿公斤。以下是一些主要水稻产区和其产量：前言 – 人工智能教程1. 中国：中国是全球... 简介：全球历史粮食产量数据集是农业普查统计（粮农组织报告的国家产量统计数据）和卫星遥感（遥感反演的作物指数）的混合数据产品，水稻有两个生长季节，以“主要（major）”/“次要（second）”区分。全球历史水稻产量自20世纪初以来迅速增长，据联合国粮农组织（FAO）的数据，2019年全球水稻产量为496亿公斤。以下是一些主要水稻产区和其产量：前言 – 人工智能教程1. 中国：中国是全球...
- 简介全球历史粮食产量数据集是农业普查统计（粮农组织报告的国家产量统计数据）和卫星遥感（遥感反演的作物指数）的混合数据产品，小麦的两个生长季节包括“冬（winter）”和“春（spring）”。全球小麦产量与产区分布：1. 中国是全球最大的小麦生产国，占全球小麦产量的约15%。2. 亚洲地区是全球最大的小麦生产地区，占全球小麦产量的约44%。3. 欧洲地区是全球第二大小麦生产地区，占全球小麦... 简介全球历史粮食产量数据集是农业普查统计（粮农组织报告的国家产量统计数据）和卫星遥感（遥感反演的作物指数）的混合数据产品，小麦的两个生长季节包括“冬（winter）”和“春（spring）”。全球小麦产量与产区分布：1. 中国是全球最大的小麦生产国，占全球小麦产量的约15%。2. 亚洲地区是全球最大的小麦生产地区，占全球小麦产量的约44%。3. 欧洲地区是全球第二大小麦生产地区，占全球小麦...
- 简介：全球历史粮食产量数据集是农业普查统计（粮农组织报告的国家产量统计数据）和卫星遥感（遥感反演的作物指数）的混合数据产品，大豆只有“主要（major）”生长季节。前言 – 人工智能教程全球大豆主要产区包括：1. 美国：美国是全球最大的大豆生产国，主要集中在中西部的五大州：伊利诺伊州、艾奥瓦州、内布拉斯加州、明尼苏达州和南达科他州。2. 巴西：巴西是全球第二大大豆生产国，主要集中在南部地... 简介：全球历史粮食产量数据集是农业普查统计（粮农组织报告的国家产量统计数据）和卫星遥感（遥感反演的作物指数）的混合数据产品，大豆只有“主要（major）”生长季节。前言 – 人工智能教程全球大豆主要产区包括：1. 美国：美国是全球最大的大豆生产国，主要集中在中西部的五大州：伊利诺伊州、艾奥瓦州、内布拉斯加州、明尼苏达州和南达科他州。2. 巴西：巴西是全球第二大大豆生产国，主要集中在南部地...
- 简介：全球人类足迹数据(WSF)是由德国航空航天中心（DLR）和地球观测中心（EOC）共同发布的，包括2015和2019两个版本，分别利用landsat-8/Sentinel-1、Sentinel-1/Sentinel-2数据,和采集的居民区/非居民区样本点，基于随机森林分类法进行分类，及一定的后处理，并使用辅助数据来减少遗漏和误差后生成的。前言 – 人工智能教程该数据的空间分辨率为10m。... 简介：全球人类足迹数据(WSF)是由德国航空航天中心（DLR）和地球观测中心（EOC）共同发布的，包括2015和2019两个版本，分别利用landsat-8/Sentinel-1、Sentinel-1/Sentinel-2数据,和采集的居民区/非居民区样本点，基于随机森林分类法进行分类，及一定的后处理，并使用辅助数据来减少遗漏和误差后生成的。前言 – 人工智能教程该数据的空间分辨率为10m。...
- 🥦引言在机器学习和深度学习领域，我们经常会面对具有多维特征输入的问题。这种情况出现在各种应用中，包括图像识别、自然语言处理、时间序列分析等。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了丰富的工具和库，可以帮助我们有效地处理这些多维特征输入数据。在本篇博客中，我们将探讨如何使用PyTorch来处理多维特征输入数据。🥦前期的回顾与准备这里我们采用一组预测糖尿病的数据集，如下图这里的每一行... 🥦引言在机器学习和深度学习领域，我们经常会面对具有多维特征输入的问题。这种情况出现在各种应用中，包括图像识别、自然语言处理、时间序列分析等。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了丰富的工具和库，可以帮助我们有效地处理这些多维特征输入数据。在本篇博客中，我们将探讨如何使用PyTorch来处理多维特征输入数据。🥦前期的回顾与准备这里我们采用一组预测糖尿病的数据集，如下图这里的每一行...
- 简介：在gee中有三种错误，一种就是系统错误，也就是我们看到的会在JavaScript code editor中出现的错误，也就是在程序还没有启动之前就会提示的错误，而客户端错误则主要是会提示一些在代码过程中的错误，比如说没出现过的变量名称，另外就是服务器出席那的错误，也就是说，你的代码和你索要运行的结果之间的错误，比如说，原本这个影像中是没有这个波段的，但是你却使用了，或者说你输入的波... 简介：在gee中有三种错误，一种就是系统错误，也就是我们看到的会在JavaScript code editor中出现的错误，也就是在程序还没有启动之前就会提示的错误，而客户端错误则主要是会提示一些在代码过程中的错误，比如说没出现过的变量名称，另外就是服务器出席那的错误，也就是说，你的代码和你索要运行的结果之间的错误，比如说，原本这个影像中是没有这个波段的，但是你却使用了，或者说你输入的波...
- 简介：该数据集是第一个具有精细分类系统的全球30米湿地地图（GWL_FCS30），包括四个内陆湿地子类别（内陆沼泽、沼泽、泛滥平原和盐碱地）和三个沿海湿地子类（红树林、盐沼和潮坪）。该数据集通过结合2020年的Landsat SR数据与Sentinel-1数据，利用分层分类策略和局部自适应随机森林分类算法在谷歌地球引擎云计算平台生产所得。前言 – 人工智能教程湿地数据可以用来帮助人们更好地... 简介：该数据集是第一个具有精细分类系统的全球30米湿地地图（GWL_FCS30），包括四个内陆湿地子类别（内陆沼泽、沼泽、泛滥平原和盐碱地）和三个沿海湿地子类（红树林、盐沼和潮坪）。该数据集通过结合2020年的Landsat SR数据与Sentinel-1数据，利用分层分类策略和局部自适应随机森林分类算法在谷歌地球引擎云计算平台生产所得。前言 – 人工智能教程湿地数据可以用来帮助人们更好地...
- 社区数据目录社区数据目录由地球引擎社区成员策划，并作为地球引擎资产集合公开共享。这些目录并非由 Google 策划。除了publisher外，这里的社区数据目录，是很多公开的数据，但是，GEE官方并没有收录，因此通过社区的形式来引入到GEE数据集中。本数据集是社区目录的一部分，不由 Google 管理。如有错误，请联系 gee-community-catalog@googlegroups.... 社区数据目录社区数据目录由地球引擎社区成员策划，并作为地球引擎资产集合公开共享。这些目录并非由 Google 策划。除了publisher外，这里的社区数据目录，是很多公开的数据，但是，GEE官方并没有收录，因此通过社区的形式来引入到GEE数据集中。本数据集是社区目录的一部分，不由 Google 管理。如有错误，请联系 gee-community-catalog@googlegroups....
- 简介全球250米年度城区范围产品（MGUP）基于现有的城区产品CCI-LC、MCD12Q1和GlobeCover产品经样本清洗自动化得到可靠的多时序城区样本。前言 – 人工智能教程将全球划分为5°格网使用随机森林分类器对2001-2018年进行全球城区范围制图。经时空后处理后，得到全球250米全球年度城区范围产品MGUP。为了验证产品，在2001年至2018年每隔一年基于Landsat影像... 简介全球250米年度城区范围产品（MGUP）基于现有的城区产品CCI-LC、MCD12Q1和GlobeCover产品经样本清洗自动化得到可靠的多时序城区样本。前言 – 人工智能教程将全球划分为5°格网使用随机森林分类器对2001-2018年进行全球城区范围制图。经时空后处理后，得到全球250米全球年度城区范围产品MGUP。为了验证产品，在2001年至2018年每隔一年基于Landsat影像...
- Python今天是排名前3的最受欢迎和增长最快的编程语言之一。它是一种多用途，高级别，面向对象，交互式，解释型和对用户非常友好的编程语言。交互模式是Python shell的一项功能，可为您在控制台上输入的每条语句提供即时反馈。Python有一个简单的编码风格，很容易用一点知识和正确的工具来捕捉。因此，这是初学者计划在编程职业生涯中首选的语言。Python可以做什么？1、数据库：Python... Python今天是排名前3的最受欢迎和增长最快的编程语言之一。它是一种多用途，高级别，面向对象，交互式，解释型和对用户非常友好的编程语言。交互模式是Python shell的一项功能，可为您在控制台上输入的每条语句提供即时反馈。Python有一个简单的编码风格，很容易用一点知识和正确的工具来捕捉。因此，这是初学者计划在编程职业生涯中首选的语言。Python可以做什么？1、数据库：Python...
- 最近我在 International Journal of Digital Earth （《国际数字地球学报》）发表了一篇森林生物量模型构建的文章：Evaluation of machine learning methods and multi-source remote sensing data combinations to construct forest above-ground... 最近我在 International Journal of Digital Earth （《国际数字地球学报》）发表了一篇森林生物量模型构建的文章：Evaluation of machine learning methods and multi-source remote sensing data combinations to construct forest above-ground...
- 前言在CSDN上看到的Amazon活动就去看了看，整个体验过程还是非常Nice的，我使用的是VSCode测试的，语言选择了python，在测试AI代码提示的过程中感受到了很多的快捷之处，再次留下个印记，也算给大家提供一个提升高效编码的方案。活动主页：亚马逊云科技开发者社区在正式说明前我们需要对AI编程进行一定的了解：AI编程是什么AI编程是一种使用人工智能（AI）技术来开发和构建软件应用程... 前言在CSDN上看到的Amazon活动就去看了看，整个体验过程还是非常Nice的，我使用的是VSCode测试的，语言选择了python，在测试AI代码提示的过程中感受到了很多的快捷之处，再次留下个印记，也算给大家提供一个提升高效编码的方案。活动主页：亚马逊云科技开发者社区在正式说明前我们需要对AI编程进行一定的了解：AI编程是什么AI编程是一种使用人工智能（AI）技术来开发和构建软件应用程...
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