引言: 写MODIS数据处理这个系列文章的初衷,主要是为了分享本人处理MODIS数据方面的一些经验.鉴于网上对这方面系统性的总结还比较少,我搜集资料时也是走了许多的弯路,因此希望通过此文让初学者能够更快的入门,把时间多花费在数据分析方法的创新上,而不是在机械式的处理数据上.本系列包括的MODIS数据处理例子包括:MOD16全球蒸散发数据集以及MOD13植被指数数据集.如果你是一名遥感方面的初学者,想要利用ArcGIS处理MODIS数据,相信看完这系列文章,能够帮助你熟悉这整个数据处理流程以及Ar

最大合成法(MVC)能够在Envi中的Band Math中进行,式子是B1>B2,可是无法批量化.本文实如今ArcGIS中利用Python代码批量进行,例如以下: 用到的Modis NDVI数据是在MRT中进行拼接与转投影后的月数据,一个月有两期,数据格式是.tif,文件名称的格式如:20040101.1_km_16_days_NDVI.tif.20040102.1_km_16_days_NDVI.tif代表2004年1月份的两期数据.本次处理的为2004-2013年的10年的数据. Pytho

1.download.sh获取 EarthData(需注册账号)中获取MODIS的产品类型.地理范围.时间年份等,进入下载页面Download Status 下载点击得到_download.sh 文件 2.Git批量下载 Git下载 得到以下三个应用,批量下载MODIS使用Git Bash 在想要保存的文件夹路径下右键 选择Git Bash Here,若在开始菜单直接点击程序Git Bash,默认路径为C:\Users\用户名 出现命令界面,MINGW64:/后面的即为文件下载的路径 将_dow

Python下载Yahoo!Finance数据的三种工具: (1)yahoo-finance package. (2)ystockquote. (3)pandas.

最近写了一个,Excel 的 写入和导出.   需求是这样的.   在新建合同的时候,会有导出合同的数据,    导出的模板是固定的,,需要在模板里面写入合同的信息. first   :  下载模板   > 写入数据 > 输出 下载模板  : StringBuilder path = new StringBuilder(""); path.append(request.getSession().getServletContext().getRealPath("&q

爬虫下载City Scape数据 CityScape是道路场景的经典数据集,但是如right Img8bit_sequence_trainvaltest达到322G,需要用服务器下载比较方便. 需求场景 由于服务器没有GUI的浏览器,CityScape的这部分数据又需要申请下载,找不到对应的url,因此直接wget是不行的,于是博主又开始用python干起了爬虫的老本行. 不同的是,这次下载的数据集达到322G,因此显然不能一次性下到内存,需要分块下载 代码 import requests im

参考https://blog.csdn.net/DynastyRumble/article/details/76649120 1 首先注册AWS账户,绑定信用卡.一定要填写正确的手机,因为验证方式是它打电话过来,你输入电脑屏幕上的数字. 注册免费用户.S3大概5G容量.不过,咱是要下载别人家的s3数据.不知道怎么个收费法. 2 在aws里创建S3用户 3 安装aws cli ——上面这些步骤和参考帖子基本一样. 后面不同的地方: 4 直接在命令行 aws configure 不用配置用户 然后按

1. 场景描述 一直做java,因项目原因,需要封装一些经典的算法到平台上去,就一边学习python,一边网上寻找经典算法代码,今天介绍下经典的K-means聚类算法,算法原理就不介绍了,只从代码层面进行介绍,包含:rest接口.连接mpp数据库.回传json数据.下载图片及数据. 2. 解决方案 2.1 项目套路 (1)python经典算法是单独的服务器部署,提供rest接口出来,供java平台调用,交互的方式是http+json: (2)数据从mpp数据库-Greenplum中获取: (3)

出现这个问题的原因是因为文件下载到一半就中断了,解决办法是删除datasets中下载到一半的数据包. 下面以我遇到的问题为例: 我下载数据下载到最后一个包就没有反应了,于是我强制终止了运行,可能是因为网络问题,到后面我再运行发现疯狂报错... 搜了很多博客,有的说删掉tmp文件夹下的文件,有的说删除掉dataset下的文件,但是后来我发现每个人的问题不一样,下载文件的目录可能也不同. 在Windows下查看已下载的MNIST数据文件 上图中画圈的位置有个Keras,我的datasets就是在Ke

本文对应脚本已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 我们平时在数据可视化或空间数据分析的过程中经常会需要某个地区的道路网络及节点数据,而OpenStreetMap就是一个很好的数据来源(譬如图1柏林路网): 图1 通常我们可以在 https://www.openstreetmap.org/export 中选择矩形区域内的路网矢量数据进行下载,但这种方式对选择区域的大小有一定限制,想获取较大范围区域

% 编程环境: Matlab 2014a, win7 32bit, Microsoft SQL Server 2008r2 %% % 清屏 clc; clear all; close all; %% % 链接 yahoo 网站下载日线数据(将以下注释内容另存为 GetYahoocnStockDayData.m) StockData=GetYahoocnStockDayData(1, 1, 2016, 3, 1, 2016,'002237'); %+++++++++++++++++++++++++

项目需求编写的程序,稳定性有待进一步测试. 适用场景:在网络地图上,比如天地图与谷歌地图,用户用鼠标在地图上拉一个矩形框,希望下载该矩形框内某一层级的瓦片数据,并将所有瓦片拼接成一个完整的,包含地理坐标的tif图像. 之前利用gdal2tiles.py中的代码改写成c++版本,实现了网格瓦片的计算,获得了矩形范围内某一具体层级所包含的所有瓦片的网络请求地址. 见:http://www.cnblogs.com/akaishi/p/7418799.html 那么用c++编写的后端代码如何能快速.大批

比特币是目前最热门和价格最高的虚拟币,国内外多个平台可以进行交易,有些商家可以用比特币进行支付有些国家可以在ATM取款. Bitcoin-Qt就是最早的比特币客户端,构建了比特币的骨干网络,具有高度的安全性.隐私性.稳定性.但相比其它客户端,它缺少一些功能,而且需要占用大量的磁盘空间和内存. 截至2013.12.31日比特币钱包的数据超过15G,程序默认的只能到C盘下,本人xp系统的为:C:\Documents and Settings\Administrator\Application Dat

zoc上有一个download的按钮能够将服务器上的数据下载下来,但是在下载过程中出现了错误 但是点击会出现下面的问题: 这个配置默认是采用ZMODEM文件传输协议 但是可以看出来,这个传输协议有点问题,所以换成了scp文件传输协议: 然后在点击download就能够成功下载数据了

java程序如下: package gao.map.preprocess; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; i

采用dom4j解析下载的xml文件,java程序如下: package gao.map.preprocess; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.OutputStreamWriter; import java.util.ArrayList; import java.util.I

今天的业务场景大概是这样的,我想把hive表格下载到本地文件系统,然后把这个文件传送到另一个服务器上. 但是这个业务场景一个核心问题就是说我本地机器内存有限,hive表格大概是70G,我是不可能全部下载到本地的.这个时候我想到的一个方法就是依靠分区实现这个目的. 首先这个hive表格的内容大概是这样的-temp_zida_uids_bowen_content_new_zida: uid,mid,content,date 是没有分区信息. 我首先要做的就是将这个表格改为具有分区.这种情况我们使用的

下载poi-3.6-20091214.jar.下载地址例如以下: http://download.csdn.net/detail/evangel_z/3895051 1.jsp <button type="button" class="btn btn-mini" onClick="location.href='<%=basePath%>/bankcard/exportEffectThirdData? begintime=${beginti

<el-button type="primary" @click="downloadChartData" size="mini">下 载</el-button> // 隐藏的download按钮,返回数据后自动触发click生成csv文件<el-button type="primary" style="display: none"> <a href="##

1. 从97导出dim_channel_terminal_flag表数据到txt(数据下载) hive -e 'select * from dim.dim_city' >> dim_city.txt hive -e "select * from app.app_cmo_user_buyview_kpi_report_di where dt='2016-03'" >> app_cmo_user_buyview_kpi_report_di_2016-03.txt 2

打开一篇篇 IT 技术文章,你总能够看到“大规模”.“海量请求”这些字眼.如今,这些功能强大的互联网应用,都运行在大规模数据中心上,然而,对于大规模数据中心,你又了解多少呢?实际上,除了阅读一些科技文章之外,你很难得到更多关于数据中心的信息.数据中心每个机器的运行情况如何?这些机器上运行着什么样的应用?这些应用有有什么特点?对于这些问题,除了少数资深从业者之外,普通学生和企业的研究者很难了解其中细节. 1 什么是Alibaba Cluster Data? 2015 年,我们尝试在阿里巴巴的数据中