摘要 文章针对修复坏波段(AQUA B6),恢复条带损失,恢复云污染提出了一个深度学习网络结构,他说 To date, to the best of our knowledge, no studies investigating CNNs for the reconstruction of missing information in remote sensing imagery have made full use of the feature mining and nonlinear exp…
Classifying urban land use by integrating remote sensing and social media data   Xiaoping Liu, Jialv He, Yao Yao, Jinbao Zhang, Haolin Liang, Huan Wang & YeHong 摘要 研究方向的重要性(有意义): 城市土地使用信息在城市管理.政府政策制定.和人类活动监测方面扮演着重要的角色. However,存在的困难: 由于城市系统的复杂性,将城市功能…
1.最近的kettle的数据交换配置,启动kettle引起的错误,如下所示: |ERROR|ERROR: missing data pid=) 引发这个错误,并不是这个字段引起的错误,一般是这个字段临近的字段存在空格或者换行符引发的错误. 2.引发这个错误,并不是这个字段引起的错误,一般是这个字段临近的字段存在空格或者换行符引发的错误.为了问题重现,我新建一个数据库和数据表: 3.准备插入的正常数据,可以执行多条插入数据: insert into user(name,age,birthday,s…
10 Minutes to pandas import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt dates = pd.date_range(', periods=3) # 创建 16 17 18 等六个日期 df = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4), index=dates, columns=list('ABCD')) # 这是二维的,类似于一个 df1 = df.rein…
此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…
此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…
Abstract • 从图正则数据重构方面处理无监督特征选择: • 模型的思想是所选特征不仅通过图正则保留了原始数据的局部结构,也通过线性组合重构了每个数据点: • 所以重构误差成为判断所选特征质量的自然标准. • 通过最小化重构误差,选择最好保留相似性和判别信息的特征: 1  Introduction  • 目前有两大类无监督特征选择算法:Similarity preserving 和 clustering performance maximization:Similarity preserv…
论文阅读: Remote Sensing Images Semantic Segmentation with General Remote Sensing Vision Model via a Self-Supervised Contrastive Learning Method 作者声明 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 原文链接:https://www.cnblogs.com/phoenixash/p/15371354.ht…
目录 引 主要内容 关于缺失数据的导数 附录 极大似然估计 代码 Sanguinetti G, Lawrence N D. Missing data in kernel PCA[J]. european conference on machine learning, 2006: 751-758. 引 普通的kernel PCA是通过\(K\),其中\(K_{ij} = \Phi^T(y_i) \Phi(y_j)\)来获得,很显然,如果数据有缺失,就不能直接进行kernel PCA了,这篇文章所研…
论文题目<3-D Deep Learning Approach for Remote Sensing Image Classification> 论文作者:Amina Ben Hamida, Alexandre Benoit , Patrick Lambert, and Chokri Ben Amar, Senior Member , IEEE 论文发表年份:2018 网络简称:3D-CNN 发表期刊:IEEE Transactions on geoscience and remote sen…