为研究正交偏振云气溶胶激光雷达（CALIOP）最新Version4（V4）版产品与Version3（V3）版产品全球大气气溶胶和云衰减后向散射特征的差异及其对以往研究可能造成的影响，利用2011年1、4、7、10月CALIOP这两个版本的数据，对20.2km海拔高度内全球范围云和气溶胶样本点的532nm总衰减后向散射、1064nm衰减后向散射、总衰减颜色比进行了概率分布统计,并对两个不同版本相应数据的相对偏差做出统计分析。
结果表明，云或气溶胶V4版与V3版散射数据的相对偏差趋于正值，夜间数据的变化比日间数据明显。
V4版与V3版云的日间532nm总衰减后向散射、1064nm衰减后向散射及总衰减颜色比的相对偏差均值分别为3.40%、4.66%和1.18%，而夜间的则分别为2.80%、8.00%和5.33%。
气溶胶的532nm总衰减后向散射、1064nm衰减后向散射及总衰减颜色比的相对偏差均值日间分别为1.14%、6.94%和5.62%，夜间分别为3.33%、10.92%和7.64%。
结果表明，云或气溶胶V4版与V3版散射数据的相对偏差趋于正值，夜间数据的变化比日间数据明显。
V4版与V3版云的日间532nm总衰减后向散射、1064nm衰减后向散射及总衰减颜色比的相对偏差均值分别为3.40%、4.66%和1.18%，而夜间的则分别为2.80%、8.00%和5.33%。
气溶胶的532nm总衰减后向散射、1064nm衰减后向散射及总衰减颜色比的相对偏差均值日间分别为1.14%、6.94%和5.62%，夜间分别为3.33%、10.92%和7.64%。
2024/5/31 9:35:38
7.41MB
1
SonicVisualiser是一款非常好用的音频数据分析工具，它为用户提供了数据采样率、频率、波特率分析以及音频数据注解等多种功能，支持WAV，OGG和MP3等音频格式，需要此款工具的朋友们可以前来下载使用。
基本介绍：SonicVisualiser是一款方便易用的音频数据分析工具。
该软件有着强大的音频数据注解功能，帮助用户描述你的发现功能，并能够自动运行，在新的诠释分析插件格式。
基本介绍：SonicVisualiser是一款方便易用的音频数据分析工具。
该软件有着强大的音频数据注解功能，帮助用户描述你的发现功能，并能够自动运行，在新的诠释分析插件格式。
2024/5/22 2:09:14
15.67MB
1
实现了以下接口https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/comparehttps://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/detecthttps://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/faceset/createhttps://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/faceset/addfacehttps://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/search人脸识别，人脸集合创建，查找，两张人脸图片比对并对返回结果的json反序列化到实体对象，结果一目了然。
注：前提需要创建一个免费的测试账号-------//注册自己的face++账号，地址：https://console.faceplusplus.com.cn/registerStringstrApiKey="";StringstrApiSecret="";//如果需要上传人脸到人脸集合，请先创建人脸集合后填入得到的facesetToken,人脸添加到人脸集合时需要用它制定哪个集合StringstrFacesetToken="";
注：前提需要创建一个免费的测试账号-------//注册自己的face++账号，地址：https://console.faceplusplus.com.cn/registerStringstrApiKey="";StringstrApiSecret="";//如果需要上传人脸到人脸集合，请先创建人脸集合后填入得到的facesetToken,人脸添加到人脸集合时需要用它制定哪个集合StringstrFacesetToken="";
2024/5/18 10:12:27
270KB
1
集合了卷积神经网络从神经网络分类Alnex,GoogleNetv1-v4,VGG,Resnet,NetworkinNetwork论文，图像检测R-CNN,FAST-RCNN,Faster-rcnn，Mask-rcnn，SSPN-net，SSD,YOLO，YOLO_v2,YOLO_v3,
2024/5/8 19:11:33
43.2MB
1
TheTCP/IPGuide（TCP/IP指南），V3英文版；
内容很庞大，可用作参考，上传时分为两卷，需下两卷才可解开。
内容很庞大，可用作参考，上传时分为两卷，需下两卷才可解开。
2024/5/3 17:46:37
8.82MB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB