介绍完优秀的可视化类别网站后(可视化图表种类不清楚？这两个宝藏参考网址推荐给你~~)，这一期，小编就给大家推荐如何去实现那么多种图表的在线可视化技巧(由于小编使用R进行可视化绘制较多，这里主要介绍关于R语言的)。主要内容如下：
ROT13（回转13位，rotate by 13 places，有时中间加了个连字符称作ROT-13）是一种简易的替换式密码。ROT13被描述成“杂志字谜上下颠倒解答的Usenet点对点体”。ROT13 也是过去在古罗马开发的凯撒加密的一种变体。
这里就有小伙伴私信小编问有没有偏新闻可视化配色的学习资源或者工具？正好小编这几天在收集优质可视化作品和在线工具，就给她推荐了「Datawrapper」，自己后来也详细看了，果然，真香，一些优秀的在线可视化工具有着代码短期内不能比的优点，这里小编也建议大家在选择可视化工具的时候，不要执着于代码或者工具，要灵活使用。好了，接下来小编就带大家简单介绍一下「Datawrapper」，主要分为以下两块：
第一个，添加字段头用哪一个网址，这里添加了Headername，添加字段的名称X-Forwarded-For，然后到页面开启。
YCEO Surface Urban Heat Islands 数据集包括了全世界超10000个城市群的年度、夏季和冬季，白天与夜晚地表热岛强度指数（SUHI）数据。该数据集使用了MODIS 8天Terra和Aqua地表温度（LST）产品、Landscan城市分布数据集、2010年全球多分辨率地形数据和欧洲航天局（ESA）气候变化倡议（CCI）的土地覆盖数据。该产品空间分辨率为300米。
YCEO SUHI : Spatially-Averaged Yearly Composites of Annual Daytime and Nighttime Intensity
解决痛点：要提升数据分析及挖掘能力，需在工作中不断探索，但如果工作中没有涉及，要怎么办呢？利用公开数据集，在业余时间实操方法论及模型，是比较好的方式。而公开数据哪里找呢？这些网址也许你用的到！
MyGenerator是一个国外很不错的代码生成工具，有人觉得比CodeSmith简单、好用。所有api可以在帮助菜单中找到。
AMSR-E/Aqua L2B Surface Soil Moisture, Ancillary Parms, & QC EASE-Grids V003
YCEO Surface Urban Heat Islands 数据集包括了全世界超10000个城市群的年度、夏季和冬季，白天与夜晚地表热岛强度指数（SUHI）数据。该数据集使用了MODIS 8天Terra和Aqua地表温度（LST）产品、Landscan城市分布数据集、2010年全球多分辨率地形数据和欧洲航天局（ESA）气候变化倡议（CCI）的土地覆盖数据。该产品空间分辨率为300米。 本数据集为Winter_UHI_yearly_pixel：2003-2018年夏季白天与夜晚SUHI强度的空间分布产品。
刷新与跳转(重定向)页面的例子吧，后面本站长自己也补充了一些js页面刷新与跳转例子吧。
欧洲共同体联合研究中心的全球森林覆盖图以 10 米的空间分辨率提供了 2020 年森林存在和不存在的明确空间表示。
AIRS-CloudSat cloud mask and radar reflectivities collocation indexes V4.0 (AIRS_CPR_IND)
AIRS/Aqua Granule map product V005 (AIRXAMAP) at GES DISC
AMSR-E/Aqua L1A Raw Observation Counts, Version 3
Aquarius L3 Weekly Polar-Gridded Landscape Freeze/Thaw Data V005
1, WindowsServerAppFabricSetup_x64_6.1.exe, 2010/12/3 发布的, 不推荐使用,Win10安装后IIS启动失败,
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。对于框架的跳转可以为： 1:window.parent.frames[“需要修改的框架”].location.href(“跳转的路径”); 2:window.parent.frames.item(框架在框架集数组中存放的位置).location.href(“跳转的路径”); 3：window.parent.frames.item(“需要修改的框架 此为框架名称”).location.href(“跳转路径”); 4：window.parent.框架名称.location.href(“跳转路径”); 5：window.parent[“框架名称”].location.href(“跳转路径”);
中国四维日新图产品 ，是以景为单位进行更新的遥感影像服务产品，该产品可提供长时间序列的高精度、高质量的历史影像服务。主要应用于国家土地执法督察、土地利用变更调查、土地利用动态遥感监测、环保固体废弃物监测、地质灾害监测、应急救灾、重大工程监测等业务。产品具有持续快速更新、历史影像齐全、在线服务、视觉效果好等特点。
AIRS/Aqua L3 daily CO2 in the free troposphere (AIRS+AMSU) 2.5 degrees x 2 degrees V005 (AIRX3C2D) at GES DISC
fiboa 是一项旨在提高农田边界数据互操作性和相关农业数据的合作计划。最近推出的 fiboa 不仅仅是一个规范，它还是一个全面的系统，包括符合规范的数据、不断完善规范的讨论以及积极促进其发展的活跃社区。本项目的重点是促进创建更多有关田地边界和农业的数据和开放数据，以推动知情决策过程。重点在于实际应用和迭代改进，而不是孤立地追求完美的本体。您可以在这里阅读该项目的相关信息。Introducing fiboa | Cloud-Native Geospatial Foundation
AIRS/Aqua L2 CO2 in the free troposphere (AIRS+AMSU) V005 (AIRX2STC)
森林数据伙伴关系围绕对全球商品驱动的森林砍伐、森林退化和恢复工作的全球监测，加强合作与应用。
中国30米年度土地覆盖产品（annual China Land Cover Dataset, CLCD）是基于三十万景Landsat影像，结合现有产品自动稳定样本和目视解译样本生产获得。前言 – 人工智能教程 该数据集基于5463个独立参考样本，产品整体精度为79.31% 。该数据集反映了中国快速的城市化和一系列生态工程，揭示了在气候变化下人类活动对区域地表覆盖的影响。
African Monsoon Multidisciplinary Analyses (AMMA)
Alpha Jet Atmospheric eXperiment Formaldehyde Data
DeltaDTM 是全球沿岸数字地形模型（DTM），水平空间分辨率为 1 弧秒（∼30 米），垂直平均绝对误差（MAE）为 0.45 米。它利用 ICESat-2 和 GEDI 任务提供的空间激光雷达数据对哥白尼 DEM 进行校正，从而提高了现有全球高程数据集的精度。校正过程包括偏差校正、过滤非地形单元（如植被和建筑物）以及使用插值法填补空白。DeltaDTM 特别关注特别容易受到海平面上升、沉降和极端天气事件影响的低洼沿海地区（平均海平面以上 10 米以下）。
大气红外探测仪（AIRS）是第二个地球观测系统（EOS）极轨道平台 EOS Aqua 上的一个光栅光谱仪（R = 1200）。与高级微波探测装置（AMSU）和巴西湿度探测仪（HSB）相结合，AIRS 构成了一个由可见光、红外和微波传感器组成的创新型大气探测组。L3 支持产品与 L3 标准产品类似，但包含未经充分验证的字段，或者是输入值或中间值。由于其中一些字段没有质量控制信息，因此可能会包含检索失败的数值。
该数据集提供了 2000 年至 2019 年期间冰川海拔和质量变化的全面且全球一致的记录。它利用大量卫星图像（主要来自美国国家航空航天局（NASA）的高级星载热发射和反射辐射计（ASTER））和先进的处理技术，提供了全球冰川波动的高分辨率视图。完整的数据集，包括全球、区域、瓦片和每个冰川的数据，可在这里公开获取，您也可以在这里阅读论文全文。
曾经见过两篇文章在文末推荐自己的文章是用小程序做的，灵光一现，突然想到公众号的文中外链应该也可以这么做，到网上一找确实有一个这样的小程序，测试了一下，真的可行耶，现在把方法分享给大家。
9r 版是数据集的当前版本。旧版本将不再提供，并被第 9r 版取代。该数据集目前由 OCO（轨道碳观测站）项目提供。在 OCO-2 发射之前，空间大气二氧化碳观测（ACOS）任务利用 GOSAT TANSO-FTS 光谱开发了该算法，作为筹备项目。在 OCO-2 发射之后，"ACOS "数据仍在利用应用于 OCO-2 光谱的方法进行制作和改进。ACOS "数据集包含所有探测到的二氧化碳（CO2）柱平均干空气摩尔分数，并尝试对其进行检索。这些是 OCO 项目提供的最高级别产品，使用 TANSO-FTS 光谱辐射和 7.3 版算法。日本宇宙航空研究开发机构的 GOSAT 小组制作 GOSAT TANSO-FTS 1B (L1B) 级数据产品，供内部使用并分发给欧空局和美国航天局等合作伙伴。这些经过校准的产品由 OCO 项目用额外的地理位置信息和进一步的修正进行扩充。这样生产出的 1B 级产品（含校准辐射量和地理定位）是 "ACOS "2 级生产过程的输入。尽管 GES DISC 没有公开发布 1B 级 ACOS 产品，但应该知道，该版本的变化对 1B 级和 2 级数据都有影响。1B 级的一项重要改进将解决质量合格的探空数据数量减少的问题。预计 2 级检索将消除许多系统偏差，并与 TCCON（碳柱总量观测网络）更好地保持一致。L2 算法的主要变化包括缩放 O2-A 波段光谱（将 XCO2 偏差减少 4 或 5 ppm）；使用仪器线形[ ILS ]插值（将 XCO2 偏差减少 1.5 ppm）；以及将零电平偏移拟合到 A 波段。用户还必须仔细阅读新文档中的免责声明。需要注意的一个重要因素是数据筛选方面的更新。虽然数据产品中提供了一个主质量标志，但对更大数据集的进一步分析使科学团队能够提供一套更新的筛选标准。这些标准已在数据用户指南中列出，并被推荐用来代替主质量标志。最后，用户应继续仔细观察和权衡三个重要标志的信息： "结果标志"（outcome_flag）--基于某些内部阈值的检索质量（未经全面评估）。
AMSR-E/Aqua Daily L3 Global Ascending/Descending .25x.25 deg Ocean Grids V002
该产品由原始观测数据（0 级）通过数据编辑（如位重新调整和添加轨道信息）生成。它是重建的、未经处理的信号数据，带有辐射和几何校正系数（附加但未应用）。
AMSR-MODIS Boundary Layer Water Vapor L3 Daily 1 degree x 1 degree V1 (AMDBLWV) at GES DISC
1.例如我们的目标网址为“http://www.xxxx.cn/forum/index.php”那么我们把地址改为http://www.xxxx.cn/forum/index.PHP后再浏览看看是否存在页面，如果存在的话，则服务器所使用的系统为windows,如果显示不存在，则服务器很有可能使用的是*nix系统。
AMSR/ADEOS-II L1A Raw Observation Counts V003
AfriSAR LVIS L1B Geolocated Return Energy Waveforms V001
AIRS/Aqua L3 8-day CO2 in the free troposphere (AIRS+AMSU) 2.5 degrees x 2 degrees V005 (AIRX3C28) at GES DISC
在asp.net下，经常需要页面的跳转，下面是具体的几种方法。跳转页面是大部编辑语言中都会有的，正面我们来分别介绍一下关于.net中response.redirect sever.execute server.transfer 三种页面跳转的方法
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。①response.redirect 这个跳转页面的方法跳转的速度不快，因为它要走2个来回(2次postback)，但他可以跳 转到任何页面，没有站点页面限制(即可以由雅虎跳到新浪)，同时不能跳过登录保护。但速度慢是其最大缺陷!redirect跳转机制：首先是发送一个http请求到客户端，通知需要跳转到新页面，然后客户端在发送跳转请求到服务器端。需要注意的是跳转后内部空间保存的所有数据信息将会丢失，所以需要用到session。 实例 Example that uses Redirect [C#; ASP.NET]
AIRS/Aqua L2 CO2 support retrieval (AIRS+AMSU) V005 (AIRX2SPC) at GES DISC
帮助地址在这里：space.cnblogs.com/forum/topic/8550/
这里看到了一个sa用户,嗯，有亮点！不过暂时也用不到，后面讲到提权的时候会提到sa
网络爬虫是一件比较繁琐的事情，特别考验人的耐心。但又是非常令人着迷的一件事，因为当你从网络上爬到了自己的想要的数据，满满的成就感油然而生。但是我对爬虫掌握的并不好，所以我只能把我知道了，在这里做个分享，讲的不好，请见谅。记得当时找实习工作的时候，去面试某家公司的Python工程师，去了给了我一份标准的爬虫工程师的试卷，做完一脸懵逼啊！面试官都不想和我说话的感觉（./嫌弃.sh）。我觉得哈，面试者能力在差，你也不能表现出满眼的鄙视吧，这说明什么？！这种公司不去也罢！ 简单介绍一下我对爬虫的理解。开始学习爬虫是
地下水井是实现地下水监测、开采和使用的重要基础设施，对环境、水安全和经济发展具有重要影响。尽管地下水井非常重要，但美国一直缺乏一个统一的数据库来收集和标准化有关这些水井的特征和位置的信息。为了弥补这一空白，我们创建了一个从各州和联邦机构收集的地下水井记录综合数据库，我们称之为美国地下水井数据库（USGWD）。USGWD 以表格和矢量点两种形式呈现，包含 1420 多万条水井记录，其中包括水井用途、位置、深度和容量等属性，这些水井的建造时间可追溯到 1763 年至 2023 年。为确保数据的准确性，我们采用了严格的交叉验证步骤。USGWD 是一个宝贵的工具，可帮助我们更好地了解美国各地区和各部门如何获取和管理地下水。
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