谷歌决定对开发者开放Google Maps的API,鼓励开发者打造更多基于地理位置的AR游戏。 谷歌为全球游戏开发者开放了针对游戏应用的谷歌地图游戏API（GoogleMaps APIs Gaming
SELECT * FROM Websites WHERE name LIKE ‘_oogle’;
2017年，AI领域最重要的理论家、图灵奖最新获得者杰弗里·辛顿（geoffrey hinton）与学生萨拉·萨布尔（sara sabour）和尼古拉斯·弗罗斯特（Nicholas frost）一起提出了一种称为capsnet的机器学习架构，这是一种经过培训的多层方法，在目前流行的基准上实现了最先进的图像分类性能。在他们工作的后续行动中，辛顿、萨博和牛津机器人研究所的研究人员详细介绍了胶囊网络的一个版本，该版本在无人监督的分类任务中优于当前领先的算法。
原文地址：https://github.com/aalansehaiyang/technology-talk
数组是Javascript最常见的概念之一，它为我们提供了处理数据的许多可能性，熟悉数组的一些常用操作是很有必要的。
使用gdebi在我们的系统上安装Google Earth包。gdebi能够确保在安装过程中自动获取所有安装必备组建，减少麻烦。如果Ubuntu系统上尚未安装gdebi，建议更新，可以通过以下方式安装：
GND和GND_EARTH的连接一般有两种方法，第一种就是上图的做法，第二种是直接将GND与GND_EARTH相连。
最近接触Google Earth Engine，觉得很好玩， 也很有应用前景，最关键Google Earth Engine是免费的地理计算云平台。所以想认真学习下，学习过程中作些小的总结和记录，资料来源均为网络或Google Earth Engine API指南，今天先讲讲入门的知识。
作者|天元浪子 来源|Python作业辅导员 无言相守45亿年，太阳、地球和月球这三个好基友究竟是怎样的关系呢？从孩提时代我就一直在想，要是能有一个可以直观演示太阳、地球和月球运行轨迹的模型就好了。今天，我终于实现了小时候的梦想：用WxGL画出了太阳、地球和月球的动态轨道模型。配上简单的解说，小朋友也可以秒懂四季更迭、日蚀月蚀、黄赤交角。 在开始绘制模型前，让我们先来了解一下太阳、地球和月球的起源，以及它们的大小、远近和行踪路线。 1、主流的大爆炸理论认为，宇宙大爆炸发生在138.17亿年前。 2、约66亿
Python 语言中的列表可以与 Java 中的数组进行比较，但它们在许多其他方面是不同的。几乎所有用 Python 编写的程序都使用列表。这里将通过实际示例了解 Python 列表。
经过前面几个章节的介绍，我们对Threejs已经有了一个相对深入的了解，下面我们通过Threejs来做一个旋转的地球效果。 1.首先在电脑上创建一个earth文件夹，在earth文件夹中创建images文件夹用于存放图片文件；创建一个js文件夹用于存放JavaScript代码；创建一个css文件用于存放css样式表文件； 2.拷贝资源，将Threejs源码中的three.module.js拷贝到js文件夹，将地图的贴图文件拷贝到images文件夹 3.用vscode打开earth文件夹，在根目录下新建index.html文件，在index.html中引入three.module.js，在index.html中创建一个id为webgl的div
Google Earth Engine是Google提供的对大量全球尺度地球科学资料（尤其是卫星数据）进行在线可视化计算和分析处理的云平台。该平台能够存取卫星图像和其他地球观测数据数据库中的资料，并具有足够的运算能力对这些数据进行处理。
01.Gainers and losers of surface and terrestrial water resources in China during 1989-2016 (2020)
1. 首先创建一个GeoRaster的表，这是一个普通的二维表。该表中存储了SDO_GEORASTER对象。
Google Earth Pro是一款功能强大的三维地图软件，它可以为用户提供全球范围内的卫星影像、地形数据、建筑物模型等信息。通过3d地图定位技术在Google Map上显示了最新的卫星图片，你还可以在3d地图上搜索指定区域，支持显示道路、海洋、3d建筑等，功能十分强大。
所有 MySQL 命令的列表：注意，所有文本命令必须在一行的开头，并且以分号“;”结束
EEException: Not signed up for Earth Engine or project is not registered.
Development of a global 30m impervious surface map using multisource and multitemporal remote sensing datasets with the Google Earth Engine platform (2020)
今年的冬天真是个寒冷的冬天，北方频降大雪，很多城市的气温都创了新低。虽然现在的天气预报也非常准确，但是了不起就想，我们有什么方式可以自己了解一下天气的变化呢？也许这个开源项目——earth 能够解决我们的问题。
谷歌地球(Google Earth)是一款Google公司开发的虚拟地球仪软件，它把卫星图像、地图、百科全书和飞行模拟器整合在一起，布置在一个地球的三维模型上。通过它我们可以找到你想找到的地方，当你定位到一个具体的地方的时候，再点击的时候，你都能看清那个地方的建筑，特别真实，有种身临其境的感觉。当你打开谷歌地球(Google Earth)，首先映入眼帘的是地球在宇宙中的画面，画面特别好看，使用起来特别舒服。喜欢的小伙伴们快点下载吧~
创建字典和给字典赋值 方法一 dict1 = {} dict2 = {'name':'earth','port':80} print dict1,dict2 结果 {} {'name': 'earth', 'port': 80} 方法二:用dict() fdict = dict((['x',1],['y',2])) print fdict 结果 {'y': 2, 'x': 1} 方法三；fromkeys() ddict = {}.fromkeys(('x','y'),-1) print ddict 结
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昨日，谷歌发布了新版Google Earth VR。目前，该应用已经增加了Oculus Rift的支持，且兼容Oculus Touch。 去年，Google Earth VR应用登陆Steam，并且只
在es6中class可通过关键词extends来实现继承，es5则是修改原型链来实现继承的。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。 Jetbrains全系列IDE使用 1年只要46元 售后保障 童叟无欺 转载自http://www.cnblogs.com/yinxiangpei/articles/2574502.html，仅用作资料保存
The ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (P&RS) is the official journal of the International Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS). The Journal provides a channel of communication for scientists and professionals in all countries working in the many disciplines that employ photogrammetry, remote sensing, spatial information systems, computer vision, and related fields. The Journal is designed to serve as a source reference and archive of advancements in these disciplines. The P&RS objective is to publish high quality, peer-reviewed, preferably previously unpublished papers of a scientific/research, technological development or application/practical nature. P&RS will publish papers, including those based on ISPRS meeting presentations*, which are regarded as significant contributions in the above-mentioned fields. We especially encourage papers: of broad scientific interest; on innovative applications, particularly in new fields; of an interdisciplinary nature; on topics that have not been dealt with (or to a small degree) by P&RS or related journals; and on topics related to new possible scientific/professional directions. Preferably, theoretical papers should include applications, and papers dealing with systems and applications should include theoretical background. The scope of the journal is extensive and covers sensors, theory and algorithms, systems, experiments, developments and applications. Topics of interest include but are not limited to: Sensors: • Airborne and spaceborne multispectral and hyperspectral imaging systems • Airborne and terrestrial cameras • Airborne, terrestrial and mobile laser scanning • Range imaging • Active and passive imaging sensor characterisation • Sensor calibration and standardisation • Geosensor networks • Internet of Things Methods and procedures: • Spatial data handling technologies • Integrated sensor calibration and orientation • Surface and object reconstruction, modelling and interpretation • GIS data modelling, representation and structur
Remote Sensing 专刊“谷歌地球引擎：基于云的地球观测数据和分析平台"
谷歌一直在完善自己的虚拟地球模型，日前它已正式宣布其谷歌地球（Google Earth，GE）应用现在可以在虚拟现实中使用。用户可以穿过真正的城市街道，飞越峡谷，传送到世界上任何想去的地方，以一种完全
Cesium提供了一些在线地图服务的案例，这些案例都特别简单，只用几行代码就可以了。因此将他们整合成一个案例。
1、采用threeJs的精灵（Sprite），具体用法查看我另一篇博客https://my.oschina.net/u/2612473/blog/3038066 2、使用CSS2DRenderer
谷歌的地理引擎，通过一些简单的API我们就可以在几十PB大小的数据内进行弹性运算，以获得我们需要的结果。我们每个人都有权利平等的来享受这个美好的世界。
之前有推送过关于GEE的文章，后台反馈的情况来看，很多人是想用，但是由于某些众所周知的原因无法使用GEE，还是那句话懂的人自然懂，想使用的人肯定想办法能用得上。就像中国第一封电子邮件富有深意的那句话：“Across the Great Wall we can reach every corner in the world.(越过长城，走向世界)”，今天推荐基于R语言的GEE”工具箱“！
用于ee.Number()在服务器上创建数字对象。例如，使用 Math.EJavaScript 方法在服务器上创建一个常量值：
字典是Python语言中唯一的映射类型,映射类型对象里哈希值(键)和指向的对象(值)是一对多的关系,字典对象可变,它是一个容器类型,能存储任意个Python对象
Google Earth Engine (GEE)是一个基于云计算的遥感大数据处理平台，能够在全球尺度下进行地理空间数据分析和交互免费的计算平台。GEE主要面向研究人员，GEE已广泛应用于各个学科，包括全球森林变化、全球地表水变化、作物产量估算、稻田制图、城市制图、洪水制图、火灾恢复和疟疾风险图谱等。它也已集成到许多第三方应用程序中，例如分析物种栖息地范围、监测气候和评估土地利用变化等。
rgee是不是像JavaScript或Python客户端本地地球引擎API。从头开始开发地球引擎 API 将很难维护，尤其是考虑到 API 正在积极开发中。那么，如何使用 R 运行 Earth Engine？答案是网状的。reticulate是一个 R 包，旨在实现 R 和 Python 之间的无缝互操作。当在 R 中创建Earth Engine请求时，reticulate会将这部分转换为 Python。一旦生成了 Python 代码，就会Earth Engine Python API将请求转换为一种JSON格式。最后，GEE 平台通过 Web REST API 接收请求。该反应将遵循同样的路径。
本文主要对GEE中的ee.Image格式数据图层基本处理操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）系列教学文章的第十篇，更多GEE文章请参考专栏：GEE学习与应用（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html）。
本文主要对GEE的网页界面式应用程序接口Google Earth Engine Explorer加以详细介绍与地物监督分类这一具体应用。本文是谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）系列教学文章的第一篇，更多GEE文章请参考专栏：GEE学习与应用[1]（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html）。
地理信息地图标记KML与KMZ的区别 KML (keyhole markup language)是以XML语言为基础开发的一种文件格式，用来描述和存储地理信息数据（点、线、面、图片等），是纯粹的xml文本格式，可用记事本打开编辑，所以kml文件很小。KML跟XML文件最大的不同就是KML描述的是地理信息数据。最早开发KML的是keyhole公司，2004年Goole收购keyhole并用KML开发GooleEarth. KML是原先的Keyhole客户端进行读写的文件格式，是一种XML描述语言，并且是文本格
KML (keyhole markup language)是以XML语言为基础开发的一种文件格式，用来描述和存储地理信息数据（点、线、面、图片等），是纯粹的xml文本格式，可用记事本打开编辑，所以kml文件很小。KML跟XML文件最大的不同就是KML描述的是地理信息数据。最早开发KML的是keyhole公司，2004年Goole收购keyhole并用KML开发GooleEarth.
This dataset is a China terrace map at 30 m resolution in 2018. It was developed through supervised pixel-based classification using multisource and multi-temporal data based on the Google Earth Engine platform. The overall accuracy and kappa coefficient achieved 94% and 0.72, respectively. This first 30 m China terrace map can be used for studies on soil erosion, food security, biogeochemical cycle, biodiversity, and ecosystem service assessments.
TensorFlow是一个开源机器学习平台，支持深度学习等高级机器学习方法。本页面介绍了 Earth Engine 中的 TensorFlow 特定功能。尽管 TensorFlow 模型是在 Earth Engine 之外开发和训练的，但 Earth Engine API 提供了以 TFRecord 格式导出训练和测试数据以及以 TFRecord 格式导入/导出图像的方法。有关如何开发管道以将 TensorFlow 与 Earth Engine 中的数据结合使用的更多信息，请参阅 TensorFlow 示例页面。请参阅 TFRecord 页面以了解有关 Earth Engine 如何将数据写入 TFRecord 文件的更多信息。
USRP是数款流行的SDR硬件中功能和应用都相对成熟的一款产品，从WIFI协议、ZigBee协议、RFID协议、GSM通信系统、LTE 4G通信系统到飞机通信、卫星通信USRP都能很好的进行支持。软件开发工程师可以用它开发应用，安全工程师则用它来测试、研究相关的无线通信协议。
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USGS今天正式开放了Landsat 9数据的下载。自从2021年10月份以来，Landsat 9已经获取了57,000张影像，平均每天750张影像左右。数据可以通过https://earthexplorer.usgs.gov下载。
近年来，测量和模拟得到的地球系统数据急剧增加，已经超出了当前我们处理、理解和使用这些数据的能力。机器学习方法的兴起为我们提供了机会促进我们处理、分析以及从大量的地球系统数据中学习，并应用到模式参数化和预测。此专刊将征集利用机器学习促进地球系统建模的稿件，包括为推动地球系统建模开发的新机器学习方法（比如可解释性机器学习算法、物理指导算法、因果推断和混合模型）以及地球系统建模的机器学习应用（比如天气和气候的可预测性、机器学习参数化、不确定性量化）。
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