Canopy聚类算法是可以并行运行的算法，数据并行意味着可以多线程进行，加快聚类速度，开源ML库Mahout使用。 一、概念 与传统的聚类算法(比如 K-means )不同，Canopy 聚类最大的特点是不需要事先指定 k 值( 即 clustering 的个数)，因此具有很大的实际应用价值。与其他聚类算法相比，Canopy聚类虽然精度较低，但其在速度上有很大优势，因此可以使用 Canopy 聚类先对数据进行“粗”聚类，（摘自于Mahout一书：Canopy算法是一种快速地聚类技术，只需
Enthought Canopy 是一个集成开发环境 (IDE)，主要用于科学和分析计算。如果 Canopy 1.4.1 Shell 突然卡死，可能有多种原因，如内存不足、代码问题或软件本身的 Bug。以下是一些解决方法和调试步骤：
①算法可能找到局部最优的聚类，而不是全局最优的聚类。使用改进的二分k-means算法。
This dataset represents global tree heights based on a fusion of spaceborne-lidar data (2005) from the Geoscience Laser Altimeter System (GLAS) and ancillary geospatial data. See [Simard et al. (2011)] (Mapping forest canopy height globally with spaceborne lidar - Simard - 2011 - Journal of Geophysical Research: Biogeosciences - Wiley Online Library) for details.
ETH Global Sentinel-2 10米冠层高度（2020年） 全世界的植被高度变化是全球碳循环的基础，也是生态系统及其生物多样性运作的核心。管理陆地生态系统、缓解气候变化和防止生物多样性的丧失，需要地理空间上的明确信息，而且最好是高度解析的信息。在这里，我们提出了2020年第一个全球的、地面采样距离为10米的墙到墙的树冠高度图。没有一个数据源能满足这些要求：像GEDI这样的专门的空间任务提供了稀疏的高度数据，但覆盖面却前所未有，而像Sentinel-2这样的光学卫星图像提供了全球密集的观测，但不能直接测量垂直结构。通过融合GEDI和Sentinel-2，我们开发了一个概率深度学习模型，从地球上任何地方的Sentinel-2图像中检索树冠高度，并对这些估计的不确定性进行量化。
Canopy是一个新颖的、可定制的多功能shopify主题，灵感来自Amazon，包括很酷的设置选项，如mega菜单，Canopy Shopify主题迎合了挑剔的店主，无论库存大小。
摘要总结：本文主要介绍了如何安装 scikit-learn 库以及它的贡献者。首先，文章介绍了如何通过 pip 或 conda 安装 scikit-learn，并提供了安装示例。其次，文章列出了 scikit-learn 的贡献者名单，包括其名称、邮箱和贡献的模块。最后，文章提供了贡献者的维护建议，旨在帮助社区成员更好地参与和维护 scikit-learn 项目。
如果你想从GitHub安装Theano的前沿或开发版本，请确保你正在阅读此页面的最新版本。
加拿大卫星森林资源调查 (SBFI) 卫星森林资源清查（SBFI）提供了 2020 年加拿大森林覆盖、干扰恢复、结构、物种和林分年龄的信息，以及 1985-2020 年林分替代干扰的信息。SBFI 多边形代表了与战略森林资源清查中划定的林分相似的同质森林状况。使用多分辨率分割算法对 2020 年大地遥感卫星表面反射 BAP 复合影像（30 米空间分辨率）、火灾年份和采伐年份图层进行了划分。最小地图单位为 0.45 公顷（5 像素），用于定义多边形。使用相同的数据、属性和时间表示法绘制了加拿大全部森林生态系统的地图，从而形成了加拿大约 6.5 亿公顷森林生态系统的通用植被清查系统。鉴于加拿大森林面积大且种类繁多，SBFI 的优势在于使用一致的数据源和方法，跨越管辖边界、管理和非管理林区，从而能够一致地生成综合、空间明确的信息输出。此处包含的数据基于免费开放的卫星数据和信息产品，并遵循既定的交流方法。前言 – 人工智能教程
The Landsat Vegetation Continuous Fields (VCF) tree cover layers contain estimates of the percentage of horizontal ground in each 30-m pixel covered by woody vegetation greater than 5 meters in height. The dataset is available for four epochs centered on the years 2000, 2005, 2010 and 2015. The dataset is derived from the GFCC Surface Reflectance product (GFCC30SR), which is based on enhanced Global Land Survey (GLS) datasets. The GLS datasets are composed of high-resolution Landsat 5 Thematic Mapper (TM) and Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) images at 30 meter resolution.
在地球科学领域也得到了广泛应用，尤其是地球科学数据处理和可视化方面，比如地球科学数据分析和可视化库Iris，应用于数值模式数据处理的wrf-python，气候数据处理库CDAT以及地球科学可视化库NCL的Python版PyNGL。
一、算法简介： 俗话说：“物以类聚，人以群分”，聚类算法不同于分类算法，对于一个 分类器 ，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个分类器 会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程通常叫做监督学习，而在聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起，因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了，因此聚类算法通常并不需要使用训练数据进行学习。以一句话来说明K-means算法的思路
哥白尼全球土地服务（CGLS）被指定为土地服务的一个组成部分，以运营一个多用途的服务组件，提供一系列关于全球范围内土地表面的状况和演变的生物地球物理产品。
家居产品制造商Glade and Pledge和美国庄臣，正全力支持一部名为《Under The Canopy》的360度全景VR影片的线下分发。这部VR影片由保护国际（Conservation In
全球红树林分布、地上生物量和树冠高 该数据集基于遥感和现场测量数据，描述了红树林湿地的全球分布、生物量和树冠高度。利用遥感冠层高度测量和特定区域的异速模型，得出2000年名义年的（1）红树林地上生物量（AGB）、（2）最大冠层高度（最高的树的高度）和（3）基底面积加权高度（单个树的高度按其基底面积的比例加权）的估计值。此外，还提供了(4)全球赤道地区红树林生态类型中各种森林结构（如灌丛、边缘、河流和盆地）的选定地点的现场测量数据。在指定的地块内，选定的树木被确定为物种和胸高直径（DBH），树木的高度用激光测距仪或 clinometer测量。可以估计每个地块的树木密度（茎的数量），并表示为每单位面积。这些数据被用来推导出AGB、基底面积加权高度（Hba）和最大树冠高度（Hmax）之间的小区级异质性，并验证遥感估计值。
Copernicus Global Land Cover Layers: CGLS-LC100 Collection 3
Proba-V is a satellite mission tasked to map land cover and vegetation growth. It was designed to provide continuity for the VGT optical instrument from the SPOT-4 and SPOT-5 missions.
Copernicus Global Land Cover Layers: CGLS-LC100 Collection 2
The dataset is a 10m global industrial and smallholder oil palm map for 2019. It covers areas where oil palm plantations were detected. The classified images are the output of a convolutional neural network based on Sentinel-1 and Sentinel-2 half-year composites.
有许多安装 matplotlib 的不同方法，最好的方法取决于你使用的操作系统，已经安装的内容以及如何使用它。 为了避免涉及本页上的所有细节（和潜在的复杂性），有几个方便的选项。
有很多不同的方法来安装matplotlib，最好的方法取决于你正在使用什么操作系统，你已经安装了什么，以及如何使用它。为了避免在此页面上浏览所有细节（和潜在的并发症），有几个方便的选择。
本篇是对Pylab的小试牛刀，也是对许多其他主题的过渡——包括《编码速度估计的长时间等待的后果》。
Kmeans算法一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。
一、层次聚类 1、层次聚类的原理及分类 1）层次法（Hierarchicalmethods）先计算样本之间的距离。每次将距离最近的点合并到同一个类。然后，再计算类与类之间的距离，将距离最近的类合并为一个大类。不停的合并，直到合成了一个类。其中类与类的距离的计算方法有：最短距离法，最长距离法，中间距离法，类平均法等。比如最短距离法，将类与类的距离定义为类与类之间样本的最短距离。 层次聚类算法根据层次分解的顺序分为：自下底向上和自上向下，即凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法（agglomerative和di
2、因系统底层依赖python，盲目升级可能会有影响系统运行，所以此时需要在系统中安装多个python，即实现python的多版本共存。Pyenv就是这样一个python版本管理器。
"If you set your goals ridiculously high and it's a failure, you will fail above everyone else's success.
ASR 自动语音识别 + TTS 文本转语音 +Voice2Face 语音控制驱动模型（声音数据对应的标签是模型动画的 blendshape 权重）驱动数字人
用到的相关模块 scipy numpy matplotlib mayavi 模块安装 主要就是这四个模块，如果要安装的话，前三个可以直接使用sudo pip install xxx来安装。对于mayavi，安装起来比较复杂，主要是vtk的安装，我安装了几次都没有成功，不管是使用ccmake还是使用independent installer都没法用，在尝试了一个下午之后，发现了python科学计算的神器Canopy。 Canopy是Python科学计算的集成环境，里面集成了你所知道，你所需要的所有pytho
WRF中土地利用类型最高分辨率是30s，且主要分为MODIS和USGS两种，其中MODIS数据是从2000年（有的也说是2001年）的MODIS卫星遥感数据，按照IGBP20分类标准得到的，总共有21类（含第21类—Lake）,USGS数据则是1992~1993年的，总共分为24类，具体类型可以参考userguide，这些数据时间都比较久远了，如果进行最新模拟的话相差20年了，所以进行了替换。
Enthought Canopy 带有NumPy、SciPy、matplotlib、Chaco以及IPython，不用再另外安装。 如果你之前安装了其他版本的Python，那就需要删除系统和用户Pat
Cloud Foundry，一个开放源代码的PaaS云，已经不是什么新鲜事物了。它已经存在好几年了。新鲜的地方在于：Cloud Foundry Foundation。 Cloud Foundry Foundation旨在将这个计划从Pivotal的“孩子”变成在非盈利基金会旗下的一个独立的项目。Cloud Foundry Foundation是一个Linux Foundation协作项目。它将在一个公开治理的系统之下进行运作，这个系统是由来自该基金会的白金成员EMC、HP、IBM、Intel、Pivotal
在处理聚类任务中经常使用，K-Means算法是一种 原型 聚类算法。何为原型聚类呢？算法 首先对原型进行初始化，然后对原型进行迭代更新求解，采用不同的原型表示、不同的求解方式，将产生不同的求解方式。
加拿大陆地生态系统中的土壤碳储量 这个集合包含了加拿大土壤和植物中碳储量的空间分布和树冠高度的数据集。它被公开，作为目前正在审查的出版物《加拿大陆地生态系统中的大型土壤碳储存》的补充数据。这些地图是在2020年1月至12月期间在麦克马斯特大学的遥感实验室制作的。这个研究项目是由世界野生动物基金会（WWF）-加拿大的拨款促成的。该项目旨在利用多源卫星、气候和地形数据以及机器学习算法，首次以250米的空间分辨率对加拿大植物和土壤中的碳储量进行墙对墙估算。
聚类算法 前面介绍的集中算法都是属于有监督机器学习方法，这章和前面不同，介绍无监督学习算法，也就是聚类算法。在无监督学习中，目标属性是不存在的，也就是所说的不存在“y”值，我们是根据内部存在的数据特征，划分不同的类别，使得类别内的数据比较相似。 我们对数据进行聚类的思想不同可以设计不同的聚类算法，本章主要谈论三种聚类思想以及该聚类思想下的三种聚类算法。666 本章主要涉及到的知识点有： “距离” K-Means算法 几种优化K-Means算法 密度聚类 算法思想：“物以类聚，人以群分” 本节首先通过聚类算法
在这里，“数据”是指结构化的数据，例如：记录、多维数组、Excel 里的数据、关系型数据库中的数据、数据表等。
shapely是基于笛卡尔坐标的几何对象操作和分析Python库，底层基于GEOS和JTS库。
Penman-Monteith-Leuning Evapotranspiration V2 (PML_V2) products include evapotranspiration (ET), its three components, and gross primary product (GPP) at 500m and 8-day resolution during 2002-2017 and with spatial range from -60°S to 90°N. The major advantages of the PML_V2 products are:
有两种方法： 直接选用一些预打包库软件，如WinPython, Python(x,y), Enthought Canopy, or Continuum Anaconda。这些软件中已包含有Matplotlib和其它常用库。这里推荐Anaconda。 在标准Python版本基本上自行安装Matplotlib库，比较麻烦。可以分为两种方法： 下载资源包matplotlib-1.5.3.tar.gz (md5, pgp)，用python setup.py insta
Results from time-series analysis of Landsat images in characterizing global forest extent and change.
无论你是想快速入手Python，还是想成为数据分析大神或者机器学习大佬，亦或者对Python代码进行优化，本文的python库都能为你提供一些帮助。
摘要：氮（N）是植物自养的重要特征，是影响陆地生态系统植物生长的主要养分，因此不仅具有根本的科学意义，而且还是作物生产力的关键因素。对冠层氮浓度（N％）进行及时的非破坏性监测需要快速且高度准确的估算，通常使用400-2500 nm光谱区域中的光谱分析法对其进行量化。然而，由于冠层结构混杂，从冠层光谱中提取一组有用的光谱吸收特征来确定N％仍然具有挑战性。深度学习是一种统计学习技术，可用于从冠层光谱中提取生化信息。我们评估了一维卷积神经网络（1D-CNN）的性能，并将其与两种最新技术进行了比较：偏最小二乘回归（PLSR）和高斯过程回归（GPR）。我们利用8年（2009年至2016年）整个新西兰的奶牛场和丘陵农场的大型，多样化的田间多季节（秋季，冬季，春季和夏季）光谱数据库（n = 7014）来开发特定季节和特定于频谱区域（VNIR和/或SWIR）的1D-CNN模型。独立验证数据集（未用于训练模型）的结果表明，一维CNN模型提供的准确度（R2 = 0.72; nRMSE％= 14）比PLSR（R2 = 0.54; nRMSE％= 19）和GPR（具有R2 = 0.62；nRMSE％= 16）。基于1D-CNN的特定季节模型显示出明显的差异（测试数据集为14≤nRMSE≤19），而测试数据集的所有季节组合模型的性能仍然更高（nRMSE％= 14）。全光谱范围模型显示出比特定光谱区域模型（仅VNIR和SWIR）更高的准确性（15.8≤nRMSE≤18.5）。此外，与PLSR（0.31）和GPR（0.16）相比，使用1D-CNN得出的预测更精确（不确定性更低），平均标准偏差（不确定区间）<0.12。这项研究证明了1D-CNN替代传统技术从冠层高光谱光谱中确定N％的潜力。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2109.06479v4.pdf
Python是一种面向对象的、动态的程序设计语言，具有非常简洁而清晰的语法，既可以用于快速开发程序脚本，也可以用于开发大规模的软件，特别适合于完成各种高层任务。 随着NumPy、SciPy、matplotlib、ETS等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算。与科学计算领域最流行的商业软件MATLAB相比，Python是一门真正的通用程序设计语言，比MATLAB所采用的脚本语言的应用范围更广泛，有更多程序库的支持，适用于Windows和Linux等多种平台，完全免费并且开放源码。虽然MATLAB中的某些高级功能目前还无法替代，但是对于基础性、前瞻性的科研工作和应用系统的开发，完全可以用Python来完成。 *Numba项目能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为机器码执行，从而上百倍的提高程序的运算速度。 *基于浏览器的Python开发环境wakari(http://www.continuum.io/wakari) 能省去配置Python开发环境的麻烦。hnxyzzl Zzlx.xxxxxxx *Pandas经过几个版本周期的迭代，目前已经成为数据整理、处理、分析的不二选择。 *OpenCV官方的扩展库cv2已经正式出台，它的众多图像处理函数能直接对NumPy数组进行处理，便捷图像处理、计算机视觉程序变得更加方便、简洁。 *matplotlib已经拥有稳定开发社区，最新发布的1.3版本添加了WebAgg后台绘图库，能在浏览器中显示图表并与之进行交互。相信不久这一功能就会集成到IPython Notebook中去。 *SymPy 0.7.3的发布，它已经逐渐从玩具项目发展成熟。一位高中生使用在线运行SymPy代码的网站：http://www.sympygamma.com * Cython已经内置支持NumPy数组，它已经逐渐成为编写高效运算扩展库的首选工具。例如Pandas中绝大部分的提速代码都是采用Cython编写的。 * NumPy、SciPy等也经历了几个版本的更新，许多计算变得更快捷，功能也更加丰富。 * WinPython、Anaconda等新兴的Python集成环境无须安装，使得共享Python程序更方便快捷。 * 随着Python3逐渐成为主流，IPython, NumPy, SciPy, matplotlib, Pandas, Cython等主要的科学计算扩展库也已经开始支持Python3了。
全球日值气象数据集（GLDAS Catchment Land Surface Model L4 daily 0.25 x 0.25 degree GRACE-DA1 V2.2 ，简称GLDAS_CLSM025_DA1_D），时空分辨率分别为1天、0.25度。 GLDAS-2.2目前包括来自CLSM-F2.5和GRACE-DA的产品，其中GRACE-DA数据范围为2003年至今。根据与ECMWF的数据协议，此GLDAS-2.2日产品不包括气象强迫字段。GLDAS-2.2 数据以NetCDF格式存档和分发。前言 – 人工智能教程
本文介绍了Python基础之科学栈，包括NumPy、SciPy、Matplotlib、PyTables、Pandas等库，以及科技在金融领域中的应用。
本文介绍了如何使用 MapReduce 实现基于 PEGASOS 算法的 SVM，通过在 Hadoop 集群上使用 MRJob 来实现分布式训练，并利用 Cascading 和 Oozie 进行作业管理。
该数据集包含全球生态系统动力学调查（GEDI）第 4A 级（L4A）第 2 版对地上生物量密度（AGBD，单位为兆克/公顷）的预测，以及对每个采样地理定位激光足迹内预测标准误差的估算。在该版本中，颗粒位于子轨道中。模拟波形的高度指标与多个地区和植物功能类型（PFTs）的 AGBD 实地估算值相关联，并对其进行了汇编，以生成一个校准数据集，用于代表世界各地区和植物功能类型组合的模型（即：落叶阔叶树、常绿乔木、常绿灌木、常绿灌木、落叶阔叶树）、针对南美洲的常绿阔叶树，对 GEDI02_A 第 2 版使用的分组选择算法进行了修改，以减少因选择地面高度以上的波形模式作为最低模式而产生的假阳性误差。前言 – 人工智能教程 LARSE/GEDI/GEDI04_A_002_MONTHLY 是原始 GEDI04_A 产品的栅格版本。栅格图像是相应月份各个轨道的月度合成图像。
The Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) mission aims to characterize ecosystem structure and dynamics to enable radically improved quantification and understanding of the Earth's carbon cycle and biodiversity. The GEDI instrument, attached to the International Space Station (ISS), collects data globally between 51.6° N and 51.6° S latitudes at the highest resolution and densest sampling of the 3-dimensional structure of the Earth.
论文地址： https://arxiv.org/pdf/2007.15652.pdf
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