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Ubuntu下安装GAMIT 10.40

#X11INCPATH /usr/openwin/share/include/X11 # Specific to Linux...#X11INCPATH /usr/openwin/share/include/X11 # Specific to Linux...usr/include/X11 gamit/libraries压缩包里，修改Makefile.config/Makefile.config.bak中的一组参数...need the alias or link gg --> /opt/gamit10.34 Your Operating System type is: Linux...man setenv LIBPATH /usr/local/gmt/lib:/usr/lib:/usr/local/lib:/usr/i386-glibc21-linux

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Vertica 分区表设计按doy分区：按月分区：创建Projection：

Vertica数据库中的表只是一个逻辑概念。实际存储在磁盘上的是projection。当创建一张表，没有创建projection时，那么插入数据的时候会自动创建一个默认的projection。...文件（需要dbadmin用户登录vsql操作）: select export_objects('/tmp/t_jingyu.sql','test.t_jingyu'); vertica建分区表：按doy...create table t_jingyu( col1 int, col2 varchar, col3 timestamp not null) PARTITION BY (date_part('doy...', t_jingyu.col3)); 这样的分区表卸载时： SELECT DROP_PARTITION('test.t_jingyu', EXTRACT('doy' FROM '2015-04-01'

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Vertica 分区表设计

在上篇Vertica 分区表设计中，已经提过了Vertica的分区表创建和分区删除，但举例上并不系统，本篇文章将系统的对分区表设计及后续的删除分区进行讲解。...我这里测试均是以业务用户test登录建表： vsql -Utest 1.1 使用预定义函数创建分区表按天分区(doy) --按天分区(doy) create table t_jingyu_doy( col1...col3时间列是2年中每一天的时间。...('test.t_jingyu_doy', EXTRACT('doy' FROM '2015-08-01'::date)); DROP_PARTITION ------------------- Partition...，但未在博客中整理，现在更新到博客。

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Google Earth Engine ——Terra MODIS植被覆盖度（VCF）产品是全球地表植被估计的亚像素级250m分辨率产品

of input layers DOY 161-193 0: Clear1: BadBit 3: State of input layers DOY 209-241 0:...DOY 305-337 0: Clear1: BadBit 6: State of input layers DOY 353-017 0: Clear1: BadBit 7...of input layers DOY 305-337 0: Clear1: CloudyBit 6: State of input layers DOY 353-017...of input layers DOY 065-097 0: Clear 1: Bad Bit 1: State of input layers DOY 113-145...layers DOY 209-241 0: Clear 1: Bad Bit 4: State of input layers DOY 257-289 0: Clear

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linux中wq(linux a)

Linux ESC :wq 和:wq!的区别 Linux ESC:wq 和:wq!...的区别发布者：IT人在线｜发表时间：2018-12-4 17:20:43 Linux ESC :wq esc(键退出)->:(符号输入)->wq(保存退出) wq(存盘并退出 write%quite

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PIE-Engine 教程:水稻面积提取4—阈值筛选(宿迁市)

返回值：Image 水体指数 LSWI=（NIR-SWIR）/（NIR+SWIR式）中，NIR和SWIR分别表示MODIS近红外和短波红外波段处的地表反射率； 2）、提取水稻像元：利用水指数LSWI与植被指数...visParam = { opacity: 1, min: 0, max: 1, palette: '00FFFF, 0000FF' }; //设置mask，提取监督分类结果中水稻像素...(166).rename('doy')) var july2 = col2.getAt(4).addBands(pie.Image().constant(196).rename('doy')) var...(['B2', 'doy']).clip(roi) //B2 doy //计算水稻插秧期快速生长后EVI值的变化 var datediffer = (peak.select('doy').subtract...、城镇像素 var ratiomask = ratio.select('ratio').gte(0.13) //(peak_EVI - flood_EVI)/(date/30)>0.13 排除其他植被中EVI

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Google Earth Engine（GEE）——3. 创建 NDVI 时序动画（R-GEE版）

'year') img$set('doy', doy) }) distinctDOY <- col$filterDate('2013-01-01', '2014-01-01') 定义一个过滤器，用于标识完整集合中的哪些图像与不同...DOY 集合中的 DOY 匹配。...#这个就相当于去两个的交集，也就是用刚才你设定的时间范围，再modis影像中获取这一段时间的影像 filter doy', rightField...= 'doy') 定义一个连接；将生成的 FeatureCollection 转换为 ImageCollection。..., col, filter)) 在匹配的 DOY 集合中应用中位数减少。

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Google Earth Engine（GEE）——S2影像异常值

return im.addBands(CIre).copyProperties(img,['system:time_start']); } function addDOY(im){ var doy...= im.date().getRelative('day', 'year'); var doyBand = ee.Image.constant(doy).uint16().rename('doy'...ee.Filter.calendarRange(7, 9, 'month')) .map(maskSCL) .map(getIndices) .map(addDOY) .select('CIre', 'doy...max:20,palette:['black','indigo','cyan','limegreen','yellow']},'CIre') Map.addLayer(CIre_max.select('doy...'), // {min:183,max:274,palette:['black','indigo','cyan','limegreen','yellow']},'doy_p98') ///print

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Vertica删除历史分区数据

', EXTRACT('doy' FROM '2014-08-02'::date)); SELECT DROP_PARTITION('test.t_jingyu', EXTRACT('doy' FROM...('doy' FROM '2014-08-07'::date)); SELECT DROP_PARTITION('test.t_jingyu', EXTRACT('doy' FROM '2014-08...', EXTRACT('doy' FROM '2014-08-11'::date)); SELECT DROP_PARTITION('test.t_jingyu', EXTRACT('doy' FROM...('doy' FROM '2014-08-16'::date)); SELECT DROP_PARTITION('test.t_jingyu', EXTRACT('doy' FROM '2014-08...('doy' FROM '2014-08-25'::date)); SELECT DROP_PARTITION('test.t_jingyu', EXTRACT('doy' FROM '2014-08

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Python计算多个Excel表格内相同位置单元格的平均数

我们现在的需求是，希望对于每一个名称为Ref_GRA_Y.csv格式的.csv文件，求取其中每一个单元格在所有文件中数据的平均值。...例如，对于上图中DOY为1的blue这个单元格，那么求出来的平均值就是在全部名称为Ref_GRA_Y.csv格式的.csv文件之中，DOY为1且列名为blue的单元格的平均值。...接下来，我们使用一个循环，遍历file_paths列表中的每个文件路径。对于每个文件路径，使用pd.read_csv()函数加载.csv文件，并将其存储在名为df的数据框中。...= 0]排除值为0的数据，并将结果存储在名为df_filtered的数据框中。...完成所有文件的处理后，使用combined_data.groupby('DOY').mean()计算所有文件的平均值，按照DOY列进行分组并求平均值。

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关于pandas的数据处理，重在groupby

],format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')#格式转为时间戳 year=[i.year for i in b1['datetime']]#以下几个年月日，我暂时还没细细研究，怎么提取一年中的某一天...m-%d %H:%M:%S')#格式转为时间戳 day=[i.day for i in b5['datetime']] month=[i.month for i in b5['datetime']] doy...=[] for ij in range(len(day)): a=month[ij]*32+day[ij] doy.append(a) b2['doy']=doy group=b2.groupby...([b2['经度'],b2['纬度'],b2['doy']],as_index=False) b5=group.mean()###这里就是groupby的统计功能了，除了平均值还有一堆函数。。。...b6=b5.sort_values('doy',ascending=True)##排序也是可以的 b6.reset_index(drop=True, inplace=True) b3=b6[['经度',

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Linux—Linux中的权限管理

前言在Linux系统中，权限管理是系统安全和资源管控的基石。...Shell对于Linux具有相同的作用，主要是对我们的指令进行解析，解析指令给Linux内核，反馈结果再通过内核运行出结果，通过Shell解析给用户。...二、Linux中的权限概念在Linux下有两种用户，分别是超级用户（root）和普通用户。...三、Linux中的权限管理 1、文件访问者的分类（人）对于用户来说，权限可以将用户分为三大类：文件和文件目录的所有者（文件拥有者）。文件拥有者所在的组的用户（文件所属组）。...可读权限：如果用户没有该目录的可读权限，则无法通过ls指令查看目录中的文件内容。可写权限：如果用户没有该目录的可写权限，则无法通过一系列指令在目录中创建文件或删除文件。

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【Linux】关于Linux中的权限

而Linux的文件类型和后缀无关（后缀名可以作为提示，用户可以使用后缀区分文件类型），但是对linux来说区分文件和文件本身的后缀是无关的（但是gcc等工具对文件后缀可能有要求）。...开始之前，我们输入ll指令，来看看前面10个字符代表什么意思：在linux中，是通过ll显示的众多属性列中的第一列的第一个字符来区分文件类型的。...则无法用ls等命令查看目录中的文件内容....可写权限: 如果目录没有可写权限, 则无法在目录中创建文件, 也无法在目录中删除文件所以这也是为什么系统规定目录的起始权限从777开始，所有的目录被创建出来，一般都要能够被进入换句话来讲, 就是只要用户具有目录的写权限..., 用户就可以删除目录中的文件, 而不论这个用户是否有这个文件的写权限。

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【Linux技术】linux中查看pyt

方法1：whereis python 查看所有python的路径，不止一个方法2：which python 查看当前使用的python路径

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Google Earth Engine（GEE）——容易犯的错误5（fastDistanceTransform()、reduceNeighborhood() 和iterate())

以下示例使用此方法对 Sentinel-2 集合进行重复数据删除，其中重复项定义为一年中同一天的图像： var sentinel2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2...var ndvi = image.normalizedDifference(['B4', 'B8']).rename('ndvi'); var date = image.date(); var doy...) .rename('doy') .int(); return ndvi.addBands(doyImage).addBands(time) .clip(image.geometry...function(array) { var time = array.arraySlice(bandAxis, -1); var sorted = array.arraySort(time); var doy...= sorted.arraySlice(bandAxis, -2, -1); var left = doy.arraySlice(timeAxis, 1); var right = doy.arraySlice

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气象编程 | Google Earth Engine for R——提供250+ 实例

MODIS/006/MOD13A2')$select('NDVI') Group images by composite date col <- col$map(function(img) { doy...<- ee$Date(img$get('system:time_start'))$getRelative('day', 'year') img$set('doy', doy) }) distinctDOY...'2014-01-01') Define a filter that identifies which images from the complete collection match the DOY...from the distinct DOY collection. filter doy', rightField = 'doy');...<- ee$ImageCollection(join$apply(distinctDOY, col, filter)) Apply median reduction among matching DOY

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Kotlin --- Operator Overloading

即可子类的操作符允许通过override进行重载，重新定义操作符 get操作符则是通过[]来实现的例如下方ElementOperator定义了get、minus、plus三个操作符，在main函数中对...val element = ElementOperator.Element() // 对于字符串的操作符 element - "Ana" // 输出[Bob, Cris, Doy...("Cris Index:${element["Cris"]}") // 添加Ana，但是经过子类重载后修改 element + "Ana" // 输出[Bob, Cris, Doy...Override:Ana] println(element.nameList) // 不同参数类型的操作符，对应不同的操作 element - 1 // [Bob, Doy...b.contains(a) a是否不处于b内 a[i] a.get(i) 根据i得到a中的元素 a[i, j] a.get(i, j) 得到i,j对应的元素 a[i_1, ..., i_n] a.get

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谷歌地球引擎：利用8天合成MODIS反射率计算、下载逐年每八日NDVI

本文介绍在谷歌地球引擎GEE中，基于8天的MODIS遥感影像数据，计算并下载全球每8天NDVI数据，并将每一景数据名称按照YYYYddd格式命名的方法。首先，明确一下本文的需求。...（DOY）。 ...function(image) { var date = ee.Date(image.get("system:time_start")); var year = date.format("YYYY"); var doy...在函数中，提取每一景数据的年份与DOY，并将数据导出至Drive；其中，在导出时设定数据的坐标系与空间分辨率等参数。最后，就是一个循环，用以将所选定的MOD09A1数据分别加以处理并导出。 ...任务执行完毕后，数据会暂存在Drive中；随后手动再将数据下载到本地即可。至此，大功告成。

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Linux基础——Linux常见基本指令(中)

查看Linux手册 1.1 man 在Linux中有“成千上万”的指令，我们不可能全部记住，并且也不一定能正确使用，因此学会查看手册是很重要的！...，可以帮助你快速了解系统中的各种命令和函数的用法和功能。...复制文件或目录 2.1 cp 在windows中我们可以ctrl c ,ctrl v 复制粘贴，在Linux中我们也有指令进行该操作。...文件的读写操作 4.1 文件写入 nano 在Linux中如果想在文件里面写入内容，我们可以使用它。...4.2 文件读取 cat 在Linux中如果想把刚刚写入文件里面的内容读取出来，我们可以使用它。

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linux通配符大全_linux中rmdir命令

linux基础（通配符的使用）你好！...这里是面向新手的linux入门指南，这节课我会整理我所知道的linux中的通配符，希望和大家一起学习通配符的概念首先通配符绝对不是正则表达式，通配符基础只有4个： ** * ，?...：表示代替单个字符符号[list]：表示匹配 list 中的任意单一字符【0，9】—-代表范围中所有字符 {0，9}—-其中打出来的字符 {string1,string2,…}：表示匹配 sring1

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Ubuntu下安装GAMIT 10.40

Vertica 分区表设计按doy分区：按月分区：创建Projection：

Vertica 分区表设计

Google Earth Engine ——Terra MODIS植被覆盖度（VCF）产品是全球地表植被估计的亚像素级250m分辨率产品

linux中wq(linux a)

PIE-Engine 教程:水稻面积提取4—阈值筛选(宿迁市)

Google Earth Engine（GEE）——3. 创建 NDVI 时序动画（R-GEE版）

Google Earth Engine（GEE）——S2影像异常值

Vertica删除历史分区数据

Python计算多个Excel表格内相同位置单元格的平均数

关于pandas的数据处理，重在groupby

Linux—Linux中的权限管理

【Linux】关于Linux中的权限

【Linux技术】linux中查看pyt

Google Earth Engine（GEE）——容易犯的错误5（fastDistanceTransform()、reduceNeighborhood() 和iterate())

气象编程 | Google Earth Engine for R——提供250+ 实例

Kotlin --- Operator Overloading

谷歌地球引擎：利用8天合成MODIS反射率计算、下载逐年每八日NDVI

Linux基础——Linux常见基本指令(中)

linux通配符大全_linux中rmdir命令

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