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Google Earth Engine ——全球JRCGSW1_1Metadata数据集的观测数据的元数据

该数据集包含1984年至2018年地表水的位置和时间分布图，并提供这些水面的范围和变化的统计数据。更多信息见相关期刊文章。全球地表水及其长期变化的高分辨率地图（自然，2016）和在线数据用户指南。...这些数据是使用1984年3月16日至2018年12月31日期间获取的Landsat 5、7和8的3,865,618个场景生成的。...使用专家系统将每个像素单独分类为水/非水，并将结果整理为整个时间段的月度历史和两个纪元（1984-1999，2000-2018）的变化检测。 该测绘层产品由1张包含7个波段的图像组成。...Dataset Availability 1984-03-16T00:00:00 - 2019-01-01T00:00:00 Dataset Provider EC JRC / Google Collection...number of available observations (i.e. scenes) in the study period. 0 2417 * = Values are estimated 数据使用

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使用Google的Quickdraw创建MNIST样式数据集！

数字如下所示： 它经久不衰的主要原因是缺乏替代品。在这篇文章中，我想介绍另一种方法，就是Google的QuickDraw数据集。...2017年QuickDraw数据集应用于Google的绘图游戏Quick，Draw。该数据集由5000万幅图形组成。...图纸如下所示： 构建您自己的QuickDraw数据集 我想了解您如何使用这些图纸并创建自己的MNIST数据集。...Google使每个图纸变为可用的28x28灰度位图文件，这些可以作为MNIST 28x28灰度位图图像的替代品。并且Google已经将数据集公开。...所有数据都位于Google的云端控制台中，但是对于这些图像，您需要使用numpy_bitmaps的这个链接。 您应该到达一个允许您下载任何类别图像的页面。

2.2K80
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    构建端到端的开源现代数据平台

    首先，谈谈数据 要构建示例数据平台，第一步是选择一个或多个要使用的数据集，这是一个探索在线可用的多个开放数据集之一的机会，建议使用一个感兴趣的数据集——这将使构建过程更加愉快，因为对数据真正感兴趣。...要允许 dbt 与 BigQuery 数据仓库交互，需要生成所需的凭据（可以创建具有必要角色的服务帐户），然后在 profiles.yml 文件中指明项目特定的信息。...（如果你不熟悉这个词，这篇很棒的文章[21]对不同类型的数据产品进行了详尽的概述。） 这个阶段的目标是构建可以由我们的最终用户直接访问的仪表板和图表（无论是用于分析还是监控，取决于数据集）。...[26]、使用其丰富的 API[27]，甚至强制执行行级访问策略[28]。...) [11] 创建一个数据集: [https://cloud.google.com/bigquery/docs/datasets](https://cloud.google.com/bigquery/docs

    7.3K10

    Google Earth Engine ——全球1984年至2015年地表水的位置和时间即地表水数据集的观测数据的元数据

    该数据集包含1984年至2015年地表水的位置和时间分布图，并提供这些水面的范围和变化的统计数据。更多信息见相关期刊文章。全球地表水及其长期变化的高分辨率地图（自然，2016）和在线数据用户指南。...这些数据是使用1984年3月16日至2015年10月10日期间获取的Landsat 5、7和8的3,066,102个场景生成的。...使用专家系统将每个像素单独分类为水/非水，并将结果整理为整个时间段的月度历史和两个纪元（1984-1999年，2000-2015年），用于变化检测。 该产品包含计算全球地表水数据集的观测数据的元数据。...Dataset Availability 1984-03-16T00:00:00 - 2015-10-18T00:00:00 Dataset Provider EC JRC / Google Collection...number of available observations (i.e. scenes) in the study period. 0 2417 * = Values are estimated 数据使用

    29610

    谷歌发布 Hive-BigQuery 开源连接器，加强跨平台数据集成能力

    这样，数据工程师就可以在不移动数据的情况下访问和查询 BigQuery 数据集，而 BigQuery 的用户则可以利用 Hive 的工具、库和框架进行数据处理和分析。...Apache Hive 是一个构建在 Hadoop 之上的流行的分布式数据仓库选项，它允许用户在大型数据集上执行查询。...BigQuery 是谷歌云提供的无服务器数据仓库，支持对海量数据集进行可扩展的查询。为了确保数据的一致性和可靠性，这次发布的开源连接器使用 Hive 的元数据来表示 BigQuery 中存储的表。...Phalip 解释说： 这个新的 Hive-BigQuery 连接器提供了一个额外的选项：你可以保留原来的 HiveQL 方言的查询，并继续在集群上使用 Hive 执行引擎运行这些查询，但让它们访问已迁移到...这不是谷歌为分析不同的数据集并减少数据转换而发布的第一个开源连接器：Cloud Storage Connector 实现了 Hadoop Compatible File System（HCFS） API

    2.2K20

    数据访问函数库的使用方法（二）—— 获取记录集和使用事务的方法

    使用SQL语句来获取记录集的方法 string sql = "select col1,col2,col3  from TableName where ";             //获取DataTable.../// 使用 DataTable 可以很方便的实现“通用”性，可以直接和许多控件绑定。             /// 使用 string[] 保存一条记录的数据，可以更轻量快捷的提取和保存数据。...适用于字段比较少的情况。             /// 如果字段比较多可以使用  dal.RunSqlDataRow(sql); 的方式。             .../// 启用事务的方法 //使用事务的实例             //开始一个事务             dal.TranBegin();             //这时会open 一个连接.../// 可以通过查看这个文件，快速分析出来出错原因，在使用sql语句的情况下帮助很大。

    1.4K100

    Google Earth Engine ——全球1984年至2015年地表水的位置和时间即地表水月度数据集的观测数据的元数据

    该数据集包含1984年至2015年地表水的位置和时间分布图，并提供这些水面的范围和变化的统计数据。更多信息见相关期刊文章。全球地表水及其长期变化的高分辨率地图（自然，2016）和在线数据用户指南。...这些数据是使用1984年3月16日至2015年10月10日期间获取的Landsat 5、7和8的3,066,102个场景生成的。...使用专家系统将每个像素单独分类为水/非水，并将结果整理为整个时间段的月度历史和两个纪元（1984-1999年，2000-2015年），用于变化检测。...Dataset Availability 1984-03-16T00:00:00 - 2015-10-18T00:00:00 Dataset Provider EC JRC / Google Collection...0: No data 1: Not water 2: Water 影像属性： Name Type Description month Double Month year Double Year 数据使用

    30210

    谷歌推出 Bigtable 联邦查询，实现零 ETL 数据分析

    BigQuery 是谷歌云的无服务器、多云数据仓库，通过将不同来源的数据汇集在一起来简化数据分析。...在以前，用户需要使用 ETL 工具（如 Dataflow 或者自己开发的 Python 工具）将数据从 Bigtable 复制到 BigQuery。...现在，他们可以直接使用 BigQuery SQL 查询数据。联邦查询 BigQuery 可以访问存储在 Bigtable 中的数据。...来源：https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/bigtable-bigquery-federation-brings-hot--cold-data-closer...此外，用户还可以利用 BigQuery 的特性，比如 JDBC/ODBC 驱动程序、用于商业智能的连接器、数据可视化工具（Data Studio、Looker 和 Tableau 等），以及用于训练机器学习模型的

    5.6K30

    Tapdata Connector 实用指南：数据入仓场景之数据实时同步到 BigQuery

    BigQuery 的云数仓优势 作为一款由 Google Cloud 提供的云原生企业级数据仓库，BigQuery 借助 Google 基础架构的强大处理能力，可以实现海量数据超快速 SQL 查询，以及对...安全性保障：可以控制对加密项目或数据集的访问，并实施身份访问管理。 可扩展性：支持根据公司的规模、性能和成本要求定制数据存储。...创建 BigQuery 数据集： https://cloud.google.com/bigquery/docs/datasets （*为保障 Tapdata Cloud 正常读取到数据集信息...访问账号（JSON）：用文本编辑器打开您在准备工作中下载的密钥文件，将其复制粘贴进该文本框中。 数据集 ID：选择 BigQuery 中已有的数据集。...（输入服务账号后, 即可列出全部数据集） agent 设置：选择平台自动分配，如有多个 Agent，请手动指定可访问 Google 云服务的 Agent。 3. 单击连接测试，测试通过后单击保存。

    10.6K10

    当Google大数据遇上以太坊数据集，这会是一个区块链+大数据的成功案例吗？

    可喜的是，在区块链+大数据方向，继比特币数据集之后，Google再一次做了很好的尝试——在BigQuery上发布了以太坊数据集！...以加密猫为例，Google在BigQuery平台上利用大数据方法对以太坊数据集做了很好的可视化！ 那么，基于以太坊的大数据思维，以太坊上执行最多的智能合约是哪一个？最受欢迎的Token又是哪一个？...就在今年早些时候，Google 的大数据分析平台 BigQuery 提供了比特币数据集分析服务。近日，Google 在 BigQuery 平台上再次发布了以太坊数据集。...Google 在 BigQuery 平台上发布以太坊数据集，目的就在于深入探索以太坊数据背后“暗藏”的那些事儿。...也可在 Kaggle 上获取以太坊区块链数据集，使用 BigQuery Python 客户端库查询 Kernel 中的实时数据（注：Kernel 是 Kaggle 上的一个免费浏览器编码环境）。

    4.9K51

    技术解读｜软件敏感信息检测工具对比分析

    SecretBench是一个公开可用的软件敏感信息基准数据集，通过Google Cloud Storage和Google BigQuery访问。...该数据集包含从Google BigQuery公共GitHub数据集中提取的818个公共GitHub存储库，使用了761种正则表达式模式来识别不同类型的敏感信息，总计97479个被标记为真或假，其中15084...图2.1 SecretBench中的8种密钥类型 此外，数据集覆盖了49种编程语言和311种文件类型，并提供了详细的敏感元数据，如存储库名称、文件路径和提交ID。...工具支持与Slack、JIRA和Google Drive集成。作者联系了供应商团队，提供了基准存储库的快照，并接收了扫描报告。最后将报告中的敏感信息和元数据被解析并输出为CSV文件。...工具使用“安全”模式扫描存储库，以获得更好的精度和召回率。同样的，将敏感信息的详细元数据与对应扫描结果输出为JSON文件。

    1K10

    bioRxiv | SIMBA:基于图嵌入的单细胞特征提取模型

    图1 SIMBA模型概述 2.2 对scRNA-seq分析 作者将SIMBA应用于10x Genomics的PBMCs数据集。首先使用UMAP可视化SIMBA获得的细胞嵌入。...除了使用UMAP可视化所有实体外，SIMBA还提供了一个特定的“条形码图”，显示细胞分配概率分布(图2d)。图2d中的条形码图提供了给定基因与每个细胞关联的概率，其中所有细胞的总概率为1。...图3 使用SIMBA对人造血数据集Buenrostro2018分析 2.4 单细胞多模态数据分析 为了证明SIMBA嵌入的实用性，作者分析了SHARE-seq标记的小鼠皮肤毛囊分化的细胞群。...图4 使用SIMBA对SHARE-seq毛囊数据集进行多模态分析 2.5 单细胞批次校正 SIMBA应用于由两个批次组成的小鼠图谱数据集和最近研究中常用的跨越多个批次的人类胰腺数据集。...图5 使用SIMBA对scRNA-seq数据进行批量校正分析 2.6 多组学数据整合 为了便于评估数据集成性能，作者通过手动将多模态数据集分割为两个单模态数据集(即scRNA-seq和scATAC-seq

    82030

    运用谷歌 BigQuery 与 TensorFlow 做公共大数据预测

    【新智元导读】谷歌BigQuery的公共大数据集可提供训练数据和测试数据，TensorFlow开源软件库可提供机器学习模型。运用这两大谷歌开放资源，可以建立针对特定商业应用的模型，预测用户需求。...预测因素与目标 谷歌的 BigQuery 公共数据集既包括纽约的出租车搭乘总数（见表格 nyc-tlc:green），也包括国家海洋和气象局的天气数据（见表格 fh-bigquery:weather_gsod...你可以在 Google Cloud Datalab 中运行 BigQuery 查询，而查询结果将以一种 Python 可用的形式返回给你。（github上包含完整的 Datalab 手册与详细评注。...类似地，你可以运行 BigQuery，按一年中每一天的序号来预测这一天的出租车搭乘总数。 ? 通过合并天气和车次数据库，我们就得到了供机器学习使用的完整数据集： ?...谷歌云平台中的公共数据集包括来自美国国家海洋与气象局的天气信息。要想更多地了解谷歌云平台和它的大数据、机器学习能力，你也可以注册谷歌云的培训课程。 来源：cloud.Google.com

    2.6K60

    1年将超过15PB数据迁移到谷歌BigQuery，PayPal的经验有哪些可借鉴之处？

    我们将 BigQuery 中的数据保存为美国的多区域数据，以便从美国的其他区域访问。我们在数据中心和 Google Cloud Platform 中离分析仓库最近的区域之间实现了安全的私有互联。...我们决定在 Google Cloud Platform 提供的服务范围内，在 BigQuery 中使用 PayPal 提供的私钥来保护我们的数据。...这确保了数据的安全性，保证数据位于无法从外部访问的范围内。我们部署了自动化操作以防止意外创建缺少加密密钥的数据集。...数据用户现在使用 SQL，以及通过笔记本使用的 Spark 和通过 BigQuery 使用的 Google Dataproc。...团队正在研究流式传输能力，以将站点数据集直接注入 BigQuery，让我们的分析师近乎实时地使用。

    6.5K20

    Google Earth Engine——PRISM日数据集和月数据集是美国本土的网格化气候数据集，由俄勒冈州立大学的PRISM气候小组制作。网格是使用PRISM（独立坡度模型的参数-海拔回归）开发的

    PRISM日数据集和月数据集是美国本土的网格化气候数据集，由俄勒冈州立大学的PRISM气候小组制作。网格是使用PRISM（独立坡度模型的参数-海拔回归）开发的。...PRISM插值程序模拟了天气和气候如何随海拔变化，并考虑了海岸效应、温度反转和可能导致雨影的地形障碍。站点数据来自全国各地的许多网络。欲了解更多信息，请参见PRISM空间气候数据集的描述。...注意 警告，这个数据集不应该被用来计算一个世纪的气候趋势，因为非气候的变化来自于台站设备和位置的变化，开放和关闭，不同的观测时间，以及使用相对短期的网络。更多细节请见数据集文件。...观测网络需要时间来进行质量控制和发布站点数据。因此，PRISM数据集会被重新建模数次，直到六个月后被认为是永久性的。有一个发布时间表。...如需使用该数据集的30弧秒（~800米）版本，请与提供者联系，prism-questions@nacse.org。

    35710

    BigQuery：云中的数据仓库

    BigQuery替代方案 因此，如果我想构建一个严谨的企业级大数据仓库，听起来好像我必须自己构建并自行管理它。现在，进入到Google BigQuery和Dremel的场景。...将您的数据仓库放入云中 因此，现在考虑到所有这些情况，如果您可以使用BigQuery在云中构建数据仓库和分析引擎呢？...BigQuery将为您提供海量的数据存储以容纳您的数据集并提供强大的SQL，如Dremel语言，用于构建分析和报告。...使用BigQuery数据存储区，您可以将每条记录放入每个包含日期/时间戳的BigQuery表中。...这个Staging DW只保存BigQuery中存在的表中最新的记录，所以这使得它能够保持精简，并且不会随着时间的推移而变大。 因此，使用此模型，您的ETL只会将更改发送到Google Cloud。

    6.3K40

    动态 | 谷歌开源FHIR标准协议缓冲工具，利用机器学习预测医疗事件

    我们提出基于快速医疗保健互操作性资源（FHIR）格式的患者全部 EHR 原始记录的表示。我们证明使用这种表示方法的深度学习方法能够准确预测来自多个中心的多个医疗事件，而无需特定地点的数据协调。...这项标准已经解决了这些挑战中的大多数：它具有坚实的、可扩展的数据模型，建立在既定的 Web 标准之上，并且正在迅速成为个人记录和批量数据访问中事实上的标准。...但若想实现大规模机器学习，我们还需要对它做一些补充：使用多种编程语言的工具，作为将大量数据序列化到磁盘的有效方法以及允许分析大型数据集的表示形式。...我们相信缓冲区的引入可以帮助应用程序开发人员（机器学习相关）和研究人员使用 FHIR。 协议缓冲区的当前版本 我们已经努力使我们的协议缓冲区表示能够通过编程式访问以及数据库查询。...提供的一个示例显示了如何将 FHIR 数据上传到 Google Cloud 的 BigQuery（注：BigQuery 是 Google 专门面向数据分析需求设计的一种全面托管的 PB 级低成本企业数据仓库

    1.5K60

    谷歌开源 FHIR 标准协议缓冲工具，利用机器学习预测医疗事件

    我们提出基于快速医疗保健互操作性资源（FHIR）格式的患者全部 EHR 原始记录的表示。我们证明使用这种表示方法的深度学习方法能够准确预测来自多个中心的多个医疗事件，而无需特定地点的数据协调。...这项标准已经解决了这些挑战中的大多数：它具有坚实的、可扩展的数据模型，建立在既定的 Web 标准之上，并且正在迅速成为个人记录和批量数据访问中事实上的标准。...但若想实现大规模机器学习，我们还需要对它做一些补充：使用多种编程语言的工具，作为将大量数据序列化到磁盘的有效方法以及允许分析大型数据集的表示形式。...我们相信缓冲区的引入可以帮助应用程序开发人员（机器学习相关）和研究人员使用 FHIR。 协议缓冲区的当前版本 我们已经努力使我们的协议缓冲区表示能够通过编程式访问以及数据库查询。...提供的一个示例显示了如何将 FHIR 数据上传到 Google Cloud 的 BigQuery（注：BigQuery 是 Google 专门面向数据分析需求设计的一种全面托管的 PB 级低成本企业数据仓库

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