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

/*************************************************************************** * I.MX6 Linux mipi配置数据合成 * 声明: * 由于现有mipi配置数据不符合I.MX6的配置参数,需要将该参数进行数据转换, * 而这又涉及到对数据处理简单算法,主要是为了验证转换代码可靠性. * * 2015-12-24 深圳 南山平山村 曾剑锋 **************************************

坐标系旋转 如果想用字母表示角度,有两个方法: 1.  用三角函数sind(θ4).cosd(θ4).tand(θ4).atand(θ4)进行表示,注意:θ4在输入时是角度,只是没有度数特有的符号(°)而已. 2.  用deg2rad将角度转换为弧度.45度就是45/180*pi,60度就是60/180*pi.pi=3.1415. clear m = csvread('zero_1.csv', 2, 0); n = csvread('one_1.csv', 2, 0); for i=1:1:3

void *upload(void *pParam) { CUpSender *s = (CUpSender*)pParam; map<string, string> mx; char tmp[20] = {0}; char filename[50] = {0}; string data = ""; while(1) { mx.clear(); FileLog(FILENAME, "in thread m_urlcount = [%d]", s->

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1.系统默认 WMSYS.WM_CONCAT(A.ID), 2.再进行替换 REPLACE(WMSYS.WM_CONCAT(A.ID),',','|'), (张)

var cr = new Buffer(img_Datas, 'base64'); var img = params.img_path + '/' + picDevNo + '_' + params.conta_No + '_' + params.num + '.png'; var img_relative = params.img_path_relative + '/' + picDevNo + '_' + params.conta_No + '_' + params.num + '.png'

1.人工检验train和dev/test之间的区别: 比如:汽车语音识别中的噪音.地名难以识别等等 2.使得你的训练集更靠近(相似于)dev/test,收集更多类似于dev的数据: 比如:dev中存在很多噪音,可以模拟噪音数据:或者地名难以识别,可以收集更多地名的语音数据. 注意:目前没有系统化解决数据不匹配的方案,通过以上方法也不能完全保证解决问题,但是通常情况下上述方法可以解决问题.——Andrew Ng 方案:人工合成数据 这只是一种简单的合成,也可以加入混响等各种技术手段,但是这种人工数

GLCF大家都知道吧?http://glcf.umiacs.umd.edu/data/ +++++++++++++++去年12月份听遥感所一老师说TM08初将上网8万景,可是最近一直都没看到相关的网页. 今天搜了下,终于找到一个,不过这个貌似是国内的,那么老美的那个在哪呢? +++++++++++++++http://datamirror.csdb.cn/[国内镜像 单线程普速1MB/S左右]+++++++++++++++ ++++++++++++++++++http://glovis.usgs

转载http://bigdata.51cto.com/art/201710/554810.htm 一.文章主题 本文主要讲解数据仓库的一个重要环节:如何设计数据分层!其它关于数据仓库的内容可参考之前的文章. 本文对数据分层的讨论适合下面一些场景,超过该范围场景 or 数据仓库经验丰富的大神就不必浪费时间看了. 数据建设刚起步,大部分的数据经过粗暴的数据接入后就直接对接业务. 数据建设发展到一定阶段,发现数据的使用杂乱无章,各种业务都是从原始数据直接计算而得. 各种重复计算,严重浪费了计算资源,需

使用Pandas进行数据提取 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用python进行数据提取 目录 set_index() ix 按行提取信息 按列提取信息 按行与列提取信息 提取特定日期的信息 按日期汇总信息 resample() 数据提取是分析师日常工作中经常遇到的需求.如某个用户的贷款金额,某个月或季度的利息总收入,某个特定时间段的贷款金额和笔数,大于5000元的贷款数量等等.本篇文章介绍如何通过python按特定的维度或条件对数据进行提取,完成数据提取需求. 准备工作 首先是准备

//1.该片为引用别人的文章:http://www.cnblogs.com/alon/archive/2009/04/16/1437599.html 解决TCP网络传输"粘包"问题 解决TCP网络传输"粘包"问题作者:杨小平 王胜开 原文出处:http://www.ciw.com.cn/ 当前在网络传输应用中,广泛采用的是TCP/IP通信协议及其标准的socket应用开发编程接口(API).TCP/IP传输层有两个并列的协议:TCP和UDP.其中TCP(transp

SQL语句统计每天.每月.每年的数据 1.每年select year(ordertime) 年,sum(Total) 销售合计from 订单表group by year(ordertime) 2.每月select year(ordertime) 年,month(ordertime) 月,sum(Total) 销售合计from 订单表group by year(ordertime),month(ordertime 3.每日select year(ordertime) 年,month(orderti

1.每年select year(ordertime) 年,sum(Total) 销售合计from 订单表group by year(ordertime) 2.每月select year(ordertime) 年,month(ordertime) 月,sum(Total) 销售合计from 订单表group by year(ordertime),month(ordertime 3.每日select year(ordertime) 年,month(ordertime) 月,day(ordertime

要求: 每月1日0点:在不影响业务的情况下,备份整月的数据,保留6次备份. 思路: 基于MYSQL事件功能,每月按时完成操作 RENAME语句具有原子性,新旧表无缝切换 RENAME语句仅修改表定义,大表瞬间完成 基于上面三点,实现了表数据按月切割 步骤: 新建一个待替换的空表 重命名原表为日期备份表,空表为原表 删除6次前备份的那张表 参考官方文章 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/rename-table.html 前提要求:打开MYSQL的事件

写在建库前: 在确定数据库业务后.建立数据库表格时,就应对一些常见问题有所考虑,以避免在数据增长一段时间后再做应对,可能造成时间及维护成本增加: 数据的月增量,年增量 数据的快速增长点 是否需要触发器或事件等 查询业务需求 服务器访问量 以上的考虑项,对数据库的类型.表的结构.表间关系的定义及数据库配置都有非常重要的影响. 运行后优化: 优化顺序 第一,优化你的sql和索引: 想实现一个查询,可以写出很多种查询语句,不同的语句,根据你选择的引擎.表中数据的分布情况.索引情况.数据库优化策略.查询

前言 在深度学习的应用过程中,数据的重要性不言而喻.继上篇介绍了数据合成(个人认为其在某种程度上可被看成一种数据增强方法)这个主题后,本篇聚焦于数据增强来介绍几篇杰作! (1)NanoNets : How to use Deep Learning when you have Limited Data (2)Data Augmentation | How to use Deep Learning when you have Limited Data—Part 2 网上也已经有了上述文章的翻译,推荐

链接:http://www.jb51.net/article/90946.htm 数据提取是分析师日常工作中经常遇到的需求.如某个用户的贷款金额,某个月或季度的利息总收入,某个特定时间段的贷款金额和笔数,大于5000元的贷款数量等等.本篇文章介绍如何通过python按特定的维度或条件对数据进行提取,完成数据提取需求. 准备工作 首先是准备工作,导入需要使用的库,读取并创建数据表取名为loandata. 1 2 3 import numpy as np import pandas as pd lo

1. 9月12日第一次更新 第二篇玩转[斗鱼直播APP]系列之界面分析 第三篇玩转[斗鱼直播APP]系列之项目部署 第四篇玩转[斗鱼直播APP]系列之获取APP图片资源 第五篇玩转[斗鱼直播APP]系列之基本设置 第六篇玩转[斗鱼直播APP]系列之框架搭建 9月14日第二次更新 第七篇玩转[斗鱼直播APP]系列之首页导航栏设置 第八篇玩转[斗鱼直播APP]系列之首页布局分析&实现 9月18日第三次更新 第九篇玩转[斗鱼直播APP]系列之布局推荐界面 第十篇玩转[斗鱼直播APP]系列之利用青花瓷抓

小结: 1. Hadoop 文件系统中的存储是不可变的,换句话说,只能插入和追加记录,不能修改数据.如果你熟悉的是关系型数据仓库,这看起来可能有点奇怪.但是从内部机制看,数据库是以类似的机制工作,在一个进程异步地更新数据文件中的数据之前,将所有变更保存在一个不可变的预写式日志(WAL- write-ahead log,Oracle中称为redo log)中. 2. Hadoop上的维度建模 为了解决性能问题,可以利用反规范化将大的维度表放进事实表,以保证数据是同定位的(co-located),而

串口dma数据发送不完整, 1. 通过打印log说明数据合成,送给dma buff都是正常的. 2. 数据通过硬件串口直接配置,是正常的 3. 数据通过单片机dma转发后数据异常,通过检查发现 dma优先级不够高,导致dma数据通道占用的时候数据丢失,更改数据优先级后问题解决. dma fifo的作用,如果开启fifo为4字节,加入你要传输10字节,就要进行 4 +4 +2  10字节传输