The Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer Global Emissivity Database (ASTER-GED) was developed by the National Aeronautics and Space Administration's (NASA) Jet Propulsion Laboratory (JPL), California Institute of Technology. This product includes the mean emissivity and standard deviation for all 5 ASTER Thermal Infrared bands, mean land surface temperature (LST) and standard deviation, a re-sampled ASTER GDEM, land-water mask, mean Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and standard deviation, and observation count.
ASTER全球水体数据库(ASTWBD)第1版 Terra高级星载热发射和反射辐射计（ASTER）全球水体数据库（ASTWBD）第1版数据产品以赤道1角秒（约30米）的空间分辨率提供了大于0.2平方公里的水体的全球覆盖，以及相关的海拔信息。
ASTER全球数字高程模型（GDEM）v3 ASTER GDEM的第一个版本于2009年6月发布，是利用Terra上的ASTER仪器收集的立体对射图像生成的。ASTER GDEM的覆盖范围从北纬83度到南纬83度，包括了地球上99%的陆地。
开源R软件不再是学术机构的独宠或专有工具。经过多年来的持续演进，它现在已成为数据科学家、业务分析师和数据挖掘人员的理想分析软件。 Rexer Analytics发布的2013年数据挖掘人员调查显示，70%的数据挖掘人员使用R软件进行分析工作，其中有24%将其用作主要工具。这些结果类似于2013 年KDnuggets调查的结果，该调查指出有61%的响应者表示使用R处理分析、数据挖掘和数据科学工作。相比前一年，这一比例上升了16%。 R 是什么？ R 是在用户数量和分析功能方面增长最快的分析工具。它也被称为“
开源R软件不再是学术机构的独宠或专有工具。经过多年来的持续演进，它现在已成为数据科学家、业务分析师和数据挖掘人员的理想分析软件。 Rexer Analytics发布的2013年数据挖掘人员调查显示，7
【编者按】随着大数据被更多的企业采用，大数据分析算法编写和生产语言也得到了广泛的关注。而在不知不觉中，开源统计语言R已基本成为大数据科学家和开发者的必备技能。在所有编程语言和技巧中，人气急剧上升。 以下为译文： 通过与大数据工具整合，R提供了大数据集的深度统计能力，包括统计分析以及数据驱动的可视化等。而在金融、药物、媒体及销售这些可直接从数据中获取决策的行业中，R更得到了深度应用。 根据Rexer Analytics 2013年对数据挖掘专业人员的调查显示，R已经成为当下最流行的统计分析工具，至少有70%被
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The Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) is a multispectral imager that was launched on board NASA's Terra spacecraft in December, 1999. ASTER can collect data in 14 spectral bands from the visible to the thermal infrared. Each scene covers an area of 60 x 60 km. These scenes, produced by the USGS, contain calibrated at-sensor radiance, ortho-rectified and terrain corrected.
📷 摘要：数据分析在多数人看来是个与数据打交道的枯燥过程，但是，当它遇到可视化的时候，这些数字也能迸发出艺术感和色彩。分析过程可视化图在数据分析中具有广泛的应用。 本文将展示Teradata利用Teradata Aster对不同行业数据分析过程的可视化图，你可能无法想象，航线数据分析可以变换成绚烂的星云、保险索赔和欺诈保险索赔之间的联系在可视化图表中变成了花丛一般的“秘密花园”、而中国大型企业之间的资金流动量的关系则幻化成了一团烟花。 ◆ ◆ ◆ 航线星云 📷 l 关于洞察 图
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
今天我们继续GIS数据的获取总结，本次是土地、土壤数据，也是GIS中常用的数据。可以发现，我国学者对于土壤的研究是十分热情、富有成果的，在很多土地覆盖、土壤属性数据中，随处可见我国学者的影子，也希望我国可以在GIS其它各领域实现突破，引领世界水平~
Redis Cluster 是官方的 Redis 分布式解决方案，支持 sharding(分片) 和 failover(故障转移)。与使用单实例 redis 相比，连接 Redis Cluster 的客户端需要实现 Redis Cluster Client Protocol。它的基本作用是：
hawkingrei（王维真），中间件高级开发工程师，开源爱好者，TiDB & TiKV Contributor。
经历了网盘的各种关闭、数据迁移和限速，国内基本只有百度网盘一家独大了。然而百度网盘推出会员、进而超级会员一波骚操作后，实在让人累觉不爱。
The Shuttle Radar Topography Mission (SRTM, see Farr et al. 2007) digital elevation data is an international research effort that obtained digital elevation models on a near-global scale. This SRTM V3 product (SRTM Plus) is provided by NASA JPL at a resolution of 1 arc-second (approximately 30m).
ALOS World 3D - 30m (AW3D30) is a global digital surface model (DSM) dataset with a horizontal resolution of approximately 30 meters (1 arcsec mesh). The dataset is based on the DSM dataset (5-meter mesh version) of the World 3D Topographic Data. More details are available in the dataset documentation.
NASADEM is a reprocessing of STRM data, with improved accuracy by incorporating auxiliary data from ASTER GDEM, ICESat GLAS, and PRISM datasets.
The GLS2005 data set is a collection of 9500 orthorectified leaf-on medium-resolution satellite images collected between 2004 and 2007 and covering the Earth's land masses. GLS2005 uses mainly Landsat 5 and gap-filled Landsat 7 data with EO-1 ALI and Terra ASTER data filling in any data holes.
This dataset contains atmospherically corrected surface reflectance and land surface temperature derived from the data produced by the Landsat TM sensor. These images contain 4 visible and near-infrared (VNIR) bands and 2 short-wave infrared (SWIR) bands processed to orthorectified surface reflectance, and one thermal infrared (TIR) band processed to orthorectified surface temperature. They also contain intermediate bands used in calculation of the ST products, as well as QA bands.
This Digital Elevation Model (DEM) is constructed from a combination of ASTER and SPOT-5 DEM's for the ice sheet periphery and margin (i.e. below the equilbrium line elevation) south of approximately 82.5°N, and AVHRR photoclinometry in the ice sheet interior and far north (Scambos and Haran, 2002).
This dataset, part of the NASA Making Earth System Data Records for Use in Research Environments (MEaSUREs) program, consists of mean monthly velocity maps for selected glacier outlet areas. The maps are generated by tracking visible features between optical image pairs acquired by the Landsat 4 and 5 Thematic Mapper (TM), the Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+), the Landsat 8 Operational Land Imager (OLI), and the Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER).
编者按： 1）并不是所有工具都要学习，一般入门熟练掌握1个，进阶掌握2-3个即可； 2）下图是不是知识的学习顺序，而是从薪酬待遇进阶方面考虑的；你也不必要从第一个工具开始。 最受欢迎的工具 调查显示，最受欢迎的工具是Excel和SQL(69%)，接下来是R(57%)以及Python(54%)。超过90%的被调查者表示会花时间在编码上，80%至少会Python、R以及Java中的一种，8%的人会使用全部三种语言。上述的常见工具在模型中都转化为了独立系数，Python、JavaScript、Excel的系数分别
谷歌 谷歌发布 TensorFlow 0.9 测试版 支持 iOS 运行 谷歌昨天发布机器学习平台 TensorFlow 新版本0.9，支持在 iOS 上运行。 谷歌此举将让 App 能够整合神经网络
现在很多厂商都说自己的产品是大数据分析软件。如果只是根据功能去区分这些产品，的确是件难事，因为很多工具具有相似的特征和功能。此外，有些工具的差异是非常细微的。所以，关键区分因素可能还是要根据企业的能力以及在数据分析方面的成熟度，重点考虑如何在易用性、算法复杂性和价格之间寻找平衡。 我们将在本文对九个主流大数据分析软件厂商的产品进行对比，即Alteryx、 IBM、KNIME.com、 Microsoft、 Oracle、 RapidMiner、SAP、 SAS 和 Teradata，其中有的厂商提供的工具不
在最近被ECCV2020接收的论文AutoSTR中，第四范式的研究人员提出了使用网络结构搜索（NAS）技术来自动化设计文本识别网络中的特征序列提取器，以提升文本识别任务的性能。
两会期间，中国建设银行行长张建国委员半开玩笑地说：“银行也是弱势群体啊。”当时包含李克强总理在内的所有人都笑了。但仔细品味，“弱势”一词固然指的是利率市场化改革对金融的影响，另一方面也折射出互联网金融等创新模式给金融产业转型带来的压力。 在银行的发展中，ATM、实体分支银行、呼叫中心和数字化银行代表了四类渠道。而从不同行业的对比来看，尽管传统观点总是认为由于种种因素，银行对新技术的采用比较慢，但实际上，却远超其他行业的速度。尤其是在中国。“从新技术采用程度来看，数字化银行增速猛，目前已经超过其他渠道的总和。
我们对比了Gartner2017年数据科学平台魔力象限和它2016年的版本在“领头羊”（Leaders）和“黑马”（Challengers）中的明显改变，其中包含IBM, SAS, RapidMiner, KNIME, MathWorks, Microsoft 和Quest等公司。
大家好久不见啊，已经很久没有更新公众号了。不光是因为自己懒，还有就是自从开学以后就各种事情不断。
美国大选，公司年度用户大会，事情繁多一直不能更新，诸位见谅。 在大数据时代，最著名的故事莫过于造轮子，有些轮子很成功，早年的比如Hadoop，Hive，有些一般般，比如Pig，还有很多泯然众人的消失在历史长河里。晚一点的有JStorm和Storm的故事，Spark和Flink的故事。 今天的故事比较偏门一些，我们来看看09年开始的造轮子的Michael，以及差不多同时代造轮子的Daniel. 在数据库领域，我们通常会把从威斯康辛大学出来的以及和他们相关的一群人算成一个大的派系。与之对应的，在北美，可能只有
Tableau是一款优秀的数据可视化分析软件，这几天安装之后，感觉它不仅可以实现对各种数据的可视化绘制操作，并支持多个视图按照故事进行组织，同时具有强大的数据连接操作。支持各种数据源。当然最强大的肯定还是它的server版，可以实现与desktop版的无缝对接。
Google Earth Engine(GEE)是由Google开发的新一代基于云的地球科学数据和分析应用行星尺度平台，主要应用于地球科学数据，尤其是遥感影像，的可视化计算和分析。目前提供了大概600多种地球科学数据集。
本次实验数据为：ASTER GDEM V3数据，是由美国NASA、日本METI、及日本航天局共同研制与发布的。其数据覆盖范围达到了地球陆地表面99%的区域，空间分辨率为30m。本次实验数据范围是我国海南省区域；是我们上一期完成填洼操作，并按照矢量数据范围裁剪后的DEM数据。
今天跟大家推荐一个Github项目，来自NAVER Clova AI Research的hwalsuklee同学汇总了近几年的基于深度学习进行文本检测、识别的论文、代码、数据集、教程资源，非常值得参考。
Stephen Brobst是个不折不扣的开源拥护者，不过在他眼中，给开源贡献存在着很多的方式，就比如Teradata通过将平台开放出来，让用户可以便捷地集成自己所需的开源技术。 2014年，Apache Spark无疑是大家讨论最多的开源大数据平台，它通过集成流计算、图计算、机器学习等组件以获得更广泛的使用场景，时下已获得Cloudera、Hortonworks、Intel、Datastax、MapR、Pivotal等众多公司的支持。因此，在Spark飞速发展的当下，Teradata提出的以统一数据架构（
前言 – 床长人工智能教程 我们开发了一个新颖的GLObal水深测量（GLOBathy）数据集，包括140多万个水体，与完善的全球数据集HydroLAKES保持一致。GLOBathy使用一个基于GIS的框架，根据水体的最大深度估计和HydroLAKES水体的几何/地球物理属性来生成水深图。最大深度估算在1503个水体中得到了验证，利用了几个观测数据源。
工作区：写代码的地方 暂存区：临时存储 git add …的地方 本地库 ：git commit 的地方 远程库：远程仓库
面对这些DEM数据，对于我们这些算是混迹3S领域的“老炮儿”，自然是用处多多。但是对于小白们，就很好奇这些DEM数据到底具有什么作用呢？最近几期小编就给大家介绍DEM的其中一个作用——水文信息分析。
ENVI是一款专业的遥感图像处理软件，已经成为了遥感图像处理领域最为流行和实用的软件之一。它具有非常强大的图像处理、数据分析以及图像可视化等功能，同时还支持多种格式的遥感图像数据导入和导出，可以满足用户对遥感数据处理和分析的各种需求。本文将对ENVI的主要功能和使用技巧进行介绍，并结合实际案例进行详细说明。
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在我们写爬虫的时候，可能会需要在爬虫里面基于当前url生成一个新的url。例如下面这段伪代码：
所有企业都想在提供优质产品和卓越服务时做到两全，但激烈的市场竞争迫使其以最有效的方式分配资源，必须在战略上侧重产品抑或服务。因此，了解客户眼中企业是产品导向还是服务导向就显得尤为重要。 ◆ ◆ ◆
可以看出直接把这个数据放到ArcGIS里面，已经偏的不行了。这景数据的实际覆盖范围其实是我国的西南部以及部分东南亚区域。
Global Land Ice Measurements from Space (GLIMS) is an international initiative with the goal of repeatedly surveying the world's estimated 200,000 glaciers.
AI 科技评论按：随着深度学习的兴起和发展，计算机视觉领域发生了极大的变化。作为计算机视觉中一个重要的研究课题，场景文字检测和识别也无法避免地被这股浪潮席卷，一起进入了深度学习的时代。近年来，这个问题的研究者们都共同见证了思维、方法和性能方面的巨大变化，本次公开课的嘉宾将与大家分享相关内容。
数据库现在应该是无人不知，无人不晓，讲到数据库必然要提到两个人： 1、一个是E.F. Codd，这个是理论的开创者，来瞻仰下： 埃德加·弗兰克·科德（Edgar Frank Codd，1923－20
虽然可视化在数据分析领域算不上最具技术挑战性的部分，但是它绝对可以说是最重要的一个方面。当然，存储、数据库的查询处理以及算法都是非常的重要——可视化离开它们也无法实现——但是在一个数据驱动的世界里，它们只是处在基本层的位置。这里有6家创业公司，他们试图从根本上改变数据的可视化。其中有一些是高度复杂的可视化处理过程，有些不是。虽然没有一个是完美的，但他们所做的一切，会让我们反思：数据究竟意味着什么？ Ayasdi Ayasdi来自印第安语，是“寻找”的意思。斯坦福大学的Gurjeet Singh,
在interactive的旗帜下的不仅仅有Google的Dremel或者是打着Dremel的开源项目的Drill，以及曾经打着Dremel的开源项目现在说自己是MPP的没有毕业的Impala。2013年初的时候，Facebook放了一炮，开源了一个叫做Presto的东西，号称是内部的开源的interactive query。 我必须说Presto我只是玩过，和Drill的使用经验差不多。有关这个东西的体系架构有很多东西分析了，基本上是一个分布式内存计算引擎，主要支持的是hash的实现。我就不展开说了。只是其
技术最终为业务服务，没必要一定要追求先进性，各个企业应根据自己的实际情况去选择自己的技术路径。 它不一定具有通用性，但从一定程度讲，这个架构可能比BAT的架构更适应大多数企业的情况，毕竟，大多数企业，数据没到那个份上，也不可能完全自研，商业和开源的结合可能更好一点，权当抛砖引玉。 大数据平台架构的层次划分没啥标准，以前笔者曾经做过大数据应用规划，也是非常纠结，因为应用的分类也是横纵交错，后来还是觉得体现一个“能用”原则，清晰且容易理解，能指导建设，这里将大数据平台划分为“五横一纵”。
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