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#mean

【目标跟踪】ByteTrack详解与代码细节

读书猿

box 状态 mean为:(xCenter,yCenter,w/h,h,Vx,Vy,Vr,Vh)。 预测predict 获得新状态 new_mean = _mo...

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Google Earth Engine中的mean()与median():何时使用哪一种?

Twcat_tree

在使用Google Earth Engine(GEE)进行数据分析和影像处理时,我们经常会遇到需要对影像进行聚合的情况。而在GEE中,mean()和median...

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PyTorch内置损失函数汇总 !!

JOYCE_Leo16

损失函数也叫代价函数(cost function)/ 准测(criterion)/ 目标函数(objective function)/ 误差函数(error f...

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分布(六)利用python绘制山脊图

HsuHeinrich

山脊图可以同时显示几个组的数值分布情况,并且可以在同一水平下,直观地对比多个分布的变化。

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GEE高阶案例——ee.Image和ee.ImageCollection的影像列表的可视化

此星光明

这里我们主要的操作是利用简单的列表进行波段选择。可以利用[波段名称],[波段数字],[slice1:4]等等来实现我们遥感影像的选取。

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逢年过节,酒店价格到底涨了多少

月小水长

酒店,字面意思就是喝酒的地方,早先时候大部分去酒店的人确实是去喝酒的,但是喝醉了就得休息,于是酒店就有了住宿的功能。

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Google Earth Engine(GEE)——土壤网格250m v2.0

此星光明

土壤网格250m v2.0 SoilGrids被设计成一个全球一致的、以数据为导向的系统,使用全球协变量和全球拟合模型预测土壤属性和类别。如果您正在寻找国家和...

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Google Earth Engine(GEE)——美国大陆(CONUS)30米土壤属性概率图数据库

此星光明

总体数据集包括处理大约80,000个文件,这些文件在不同深度的每个属性的集合中被转换为单个图像。例如,bd_mean集合包括bd_0_5,代表连续的美国bd值在...

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PIE-engine 教程 ——提取黄河流域/山西省1980—2018年流域降水量并对比分析

此星光明

这里面我们首先要上传我们自己的研究区,然后加载每一年的数据降水数据,通过系数转化,完成正常降水量的展示,我们通过对reduceregion的统计,分别算出平均降...

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Google Earth Engine(GEE)——sentinel-5p数据每三日SO2数据平均值

此星光明

我刚接触GEE,关于您发的Google Earth Engine——Sentinel-5P (Sentinel-5P OFFL SO2)二氧化硫的使用和下载(中...

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Google Earth Engine ——MOD08_M3/MYD08_M3 V6.1是一个大气全球产品,包含大气参数的每月1×1度网格平均值

此星光明

MOD08_M3 V6.1 is an atmosphere global product that contains monthly 1 x 1 degree...

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Google Earth Engine ——MOD08_M3 V6是一个大气全球产品,包含每月1×1度网格的大气参数平均值。这些参数与大气气溶胶颗粒特性、臭氧总负荷、大气水汽、云的光学和物理特性

此星光明

MOD08_M3 V6 is an atmosphere global product that contains monthly 1 x 1 degree g...

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Google Earth Engine——WorldClim V1 Bioclim数据集提供了生物气候变量,这些变量来自于月度温度和降水,以产生更有生物意义的数值。

此星光明

WorldClim V1 Bioclim provides bioclimatic variables that are derived from the mo...

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Google Earth Engine ——MOD08_M3 V6是一个大气全球产品,包含每月1×1度网格的大气参数平均值。包含气溶胶颗粒特性、臭氧总负荷、大气水汽、云的光学和物理特性以及大气稳定性等

此星光明

MOD08_M3 V6 is an atmosphere global product that contains monthly 1 x 1 degree g...

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Google Earth Engine——2000-2017年陆地表面温度日间月平均值。

此星光明

Land Surface Temperature daytime monthly mean value 2000-2017.

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Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤在 0-20 厘米和 20-50 厘米的土壤深度处可提取的含硫量数据,预测平均值和标准偏差

此星光明

sulphur extractable at soil depths of 0-20 cm and 20-50 cm, predicted mean and ...

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Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤在 0-20 厘米和 20-50 厘米的土壤深度处可提取的石含量数据,预测平均值和标准偏差

此星光明

Stone content at soil depths of 0-20 cm and 20-50 cm, predicted mean and standa...

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Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤在 0-20 厘米和 20-50 厘米的土壤深度处可提取的钾数据,预测平均值和标准偏差

此星光明

Extractable phosphorus at soil depths of 0-20 cm and 20-50 cm, predicted mean a...

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Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤在 0-20 厘米和 20-50 厘米的土壤深度处可提取的磷数据,预测平均值和标准偏差

此星光明

Extractable phosphorus at soil depths of 0-20 cm and 20-50 cm, predicted mean an...

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Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤在 0-20 厘米和 20-50 厘米的土壤深度处可提取的PH数据,预测平均值和标准偏差

此星光明

pH at soil depths of 0-20 cm and 20-50 cm, predicted mean and standard deviation...

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