用于检测机载RGB，高光谱和LIDAR点云中单个树的多传感器基准数据集树木的个体检测是林业和生态学的中心任务。
很少有论文分析在广泛的地理区域内提出的方法。
NeonTreeEvaluation数据集是在国家生态观测网络（NEON）中22个站点的RGB图像上绘制的一组边界框。
每个站点覆盖不同的森林类型（例如）。
该数据集是第一个在多种生态系统中具有一致注解的数据集，用于共同注册的RGB，LiDAR和高光谱图像。
评估图像包含在此仓库中的/evaluation文件夹下。
注释文件（.xml）包含在此仓库中的/annotations/下制作人：BenWeinstein-佛罗里达大学。
如何根据基准进行评估？我们构建了一个R包，以方便评估并与基准评估数据进行交互。
图像是如何注释的？每个可见的树都进行了注释，以创建一个包围垂直对象所有部分的边界框。
倒下的树木没有注释。
很少有论文分析在广泛的地理区域内提出的方法。
NeonTreeEvaluation数据集是在国家生态观测网络（NEON）中22个站点的RGB图像上绘制的一组边界框。
每个站点覆盖不同的森林类型（例如）。
该数据集是第一个在多种生态系统中具有一致注解的数据集，用于共同注册的RGB，LiDAR和高光谱图像。
评估图像包含在此仓库中的/evaluation文件夹下。
注释文件（.xml）包含在此仓库中的/annotations/下制作人：BenWeinstein-佛罗里达大学。
如何根据基准进行评估？我们构建了一个R包，以方便评估并与基准评估数据进行交互。
图像是如何注释的？每个可见的树都进行了注释，以创建一个包围垂直对象所有部分的边界框。
倒下的树木没有注释。
2024/10/9 21:49:49
2GB
1
课程简介:某购物电商网站数据分析平台，分为收集数据、数据分析和数据展示三大层面。
其中数据分析主要依据大数据Hadoop生态系统常用组件进行处理，此项目真实的展现了大数据在企业中实际应用。
课程内容（1）文件收集框架Flume①Flume设计架构、原理（三大组件）②Flume初步使用，实时采集数据③实际案例：使用Flume监控数据，实时收集存储HDFS中（2）大数据分析平台架构①数据平台三大模块让技术产生价值!②分析平台业务数据③大数据平台技术选型和搭建配置测试（3）数据分析平台七大业务分析①具体的七大业务分析，针对不同的数据②将数据收到HDFS/Hive/HBase，使用MapReduce和Hive离线分析，其中涉及地域分析、用户相关信息分析及外链分析等。
③依据业务深入MapReduce使用④数据处理时，针对不同问题如何优化调整等
其中数据分析主要依据大数据Hadoop生态系统常用组件进行处理，此项目真实的展现了大数据在企业中实际应用。
课程内容（1）文件收集框架Flume①Flume设计架构、原理（三大组件）②Flume初步使用，实时采集数据③实际案例：使用Flume监控数据，实时收集存储HDFS中（2）大数据分析平台架构①数据平台三大模块让技术产生价值!②分析平台业务数据③大数据平台技术选型和搭建配置测试（3）数据分析平台七大业务分析①具体的七大业务分析，针对不同的数据②将数据收到HDFS/Hive/HBase，使用MapReduce和Hive离线分析，其中涉及地域分析、用户相关信息分析及外链分析等。
③依据业务深入MapReduce使用④数据处理时，针对不同问题如何优化调整等
2024/10/9 9:38:49
889B
1
企业通过使用容器，日益实现成本节约、解决部署问题并改进DevOps和生产操作。
通过创建AzureKubernetes服务、AzureServiceFabric等产品，同时与Docker、Mesosphere和Kubernetes等行业领先者合作，Microsoft一直在推出适用于Windows和Linux的容器创新。
这些产品提供容器解决方案，可帮助公司以云的速度和规模生成并部署应用程序，而无需考虑其选用的平台或工具。
Docker正在逐渐成为容器行业的事实标准，受到Windows和Linux生态系统领域最重要供应商的支持。
通过创建AzureKubernetes服务、AzureServiceFabric等产品，同时与Docker、Mesosphere和Kubernetes等行业领先者合作，Microsoft一直在推出适用于Windows和Linux的容器创新。
这些产品提供容器解决方案，可帮助公司以云的速度和规模生成并部署应用程序，而无需考虑其选用的平台或工具。
Docker正在逐渐成为容器行业的事实标准，受到Windows和Linux生态系统领域最重要供应商的支持。
2024/9/24 1:02:51
11.19MB
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经典附加档案关于该目录包含93,598个版本，由19,450个Firefox附加程序组成，这些版本在过去15年中由14274个开发人员使用XUL/XPCOM技术创建，然后Mozilla决定破坏经典扩展生态系统，并专门使用WebExtensions。
谁创建这些加载项？此处列出的附加组件由从个人爱好者到大型公司的各种开发人员创建，并在发布之前经过AMO编辑团队的审查。
标记为“实验性”的加载项尚未经过审核，应谨慎安装。
数据来源该目录中包含的所有数据均来自可公开获得的资源，例如，和其他开放的Internet目录和集合。
云存储由提供。
法律声明除非另有说明，否则本目录是根据发
谁创建这些加载项？此处列出的附加组件由从个人爱好者到大型公司的各种开发人员创建，并在发布之前经过AMO编辑团队的审查。
标记为“实验性”的加载项尚未经过审核，应谨慎安装。
数据来源该目录中包含的所有数据均来自可公开获得的资源，例如，和其他开放的Internet目录和集合。
云存储由提供。
法律声明除非另有说明，否则本目录是根据发
2024/4/14 8:52:55
58KB
1
土壤是一个国家最重要的自然资源，它是农业发展的物质基础。
中国土壤数据库以自主版权为主的权威性公开出版物,若干由南京土壤所主持研究项目获取的数据以及中国生态系统研究网络陆地生态站部分监测数据为数据来源。
上述数据均是在国家、中国科学院统一规划下，有组织的在全国范围内进行的。
中国土壤数据库涵盖土壤资源、土壤肥力、土壤环境、土壤生物等土壤学主要学科分支，包括属性数据和多尺度空间数据等多种数据类型。
详细划分为以下8个土壤资源类库、7土壤肥力类库、2土壤环境类库、1土壤生物类库、4个典型地域类库和3个重大项目类库.
中国土壤数据库以自主版权为主的权威性公开出版物,若干由南京土壤所主持研究项目获取的数据以及中国生态系统研究网络陆地生态站部分监测数据为数据来源。
上述数据均是在国家、中国科学院统一规划下，有组织的在全国范围内进行的。
中国土壤数据库涵盖土壤资源、土壤肥力、土壤环境、土壤生物等土壤学主要学科分支，包括属性数据和多尺度空间数据等多种数据类型。
详细划分为以下8个土壤资源类库、7土壤肥力类库、2土壤环境类库、1土壤生物类库、4个典型地域类库和3个重大项目类库.
2024/1/20 9:20:30
31.77MB
1
讲解数据给汽车行业带来的改变、智能物联在汽⻋行业的使用案例、数字化转型的基础、数字化转型驱动下的制造业用例、行业中常⻅的物联网使用案例、物联网(IOT)生态系统和体系结构、端到端物联网(IOT)架构、面向物联网(IOT)的端到端企业级解决方案
2023/12/22 23:50:55
8.57MB
1
Scynamo-在DynamoDB和Scala类型之间转换的库Scynamo是一个库，用于将您的Scala案例类/密封特征映射到DynamoDB或从DynamoDB映射。
为此，该库使用类型类方法，并且与Scala生态系统中的其他库非常相似。
功能概述为您的ADT派生实例以从DynamoDB进行编码/解码嵌套案例类/列表/地图/...的精确错误消息使用选项自定义案例类和密封特征的派生AttributeValue空安全访问器的语法提供用于编码/解码的可选语法（请参阅scynamo.syntax.*）安全：此操作不是在静默的情况下对空{String，Number，Binary}集进行编码，而是在scynamo失败，从而使您可以在到达DynamoDB之前捕获错误。
参见。
文献资料您可以在找到文档。
为此，该库使用类型类方法，并且与Scala生态系统中的其他库非常相似。
功能概述为您的ADT派生实例以从DynamoDB进行编码/解码嵌套案例类/列表/地图/...的精确错误消息使用选项自定义案例类和密封特征的派生AttributeValue空安全访问器的语法提供用于编码/解码的可选语法（请参阅scynamo.syntax.*）安全：此操作不是在静默的情况下对空{String，Number，Binary}集进行编码，而是在scynamo失败，从而使您可以在到达DynamoDB之前捕获错误。
参见。
文献资料您可以在找到文档。
2023/11/18 6:41:56
47KB
1
awesome-wasi：:smiling_face_with_sunglasses:与WebAssemblyWASI生态系统有关的令人敬畏的事情的精选列表
2023/10/11 22:50:09
10KB
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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