该文档详细介绍了最新数值预报产品ERA5的详细下载步骤。
ERA5是欧洲中期天气预报中心最新产品，该文档结合网上相关资料，亲身实践，确定可以下载后，将整个过程详细记录并整理成文档。
其中，还加入了自动选择区域与格网分辨率的代码。
ERA5是欧洲中期天气预报中心最新产品，该文档结合网上相关资料，亲身实践，确定可以下载后，将整个过程详细记录并整理成文档。
其中，还加入了自动选择区域与格网分辨率的代码。
2018/7/21 23:51:25
782KB
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简约好用的串口调试助手:1界面清爽简单；
2默认显示字体为Consolas12号（等宽，清楚分辨1ilL,o0），并支持设置；
3支持实时记录Log；
4显示发送内容；
5支持手动设置波特率；
6记录输入历史；
7支持CTRL+F直接在软件上搜索；
8自由软件，任意使用和传播；
2默认显示字体为Consolas12号（等宽，清楚分辨1ilL,o0），并支持设置；
3支持实时记录Log；
4显示发送内容；
5支持手动设置波特率；
6记录输入历史；
7支持CTRL+F直接在软件上搜索；
8自由软件，任意使用和传播；
2015/10/1 12:23:55
10.57MB
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这个demo不是调用系统本身的摄像头,而是调用USB外接摄像头的,请根据需求下载.该demo能够拍照,录制视频以及调整分辨率
2020/6/10 12:05:19
34.77MB
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CMUMulti-PIE人脸数据库包含超过750,000张337人的图像，这些图像在五个月内最多可记录四次。
受试者在15个视点和19个照明条件下成像，同时显示一系列面部表情。
此外，还获得了高分辨率正面图像。
总的来说，数据库包含超过305GB的面部数据。
资源包括PIE照明子集（1154张人脸灰度图，32*32）和三个Pose05、Pose07、Pose09子集（分别包括3332张、1629张、859张人脸灰度图，64*64）。
受试者在15个视点和19个照明条件下成像，同时显示一系列面部表情。
此外，还获得了高分辨率正面图像。
总的来说，数据库包含超过305GB的面部数据。
资源包括PIE照明子集（1154张人脸灰度图，32*32）和三个Pose05、Pose07、Pose09子集（分别包括3332张、1629张、859张人脸灰度图，64*64）。
2016/7/18 17:33:03
14.38MB
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提出了一种基于贝叶斯模式识别的激光雷达大气遥感灰霾组分识别的方法。
引见了灰霾组分模式识别模型的建立过程，并利用具体的贝叶斯判别函数作为灰霾粒子光学特征向量的选择依据对灰霾粒子进行识别分类。
采用计算机仿真实现了该灰霾组分模式识别模型，并通过两种自验证方法检验了模型的正确性和稳定性。
讨论了该模型对现有大气遥感激光雷达的适用性，凸显了偏振高光谱分辨率激光雷达(HSRL)的优势。
引见了灰霾组分模式识别模型的建立过程，并利用具体的贝叶斯判别函数作为灰霾粒子光学特征向量的选择依据对灰霾粒子进行识别分类。
采用计算机仿真实现了该灰霾组分模式识别模型，并通过两种自验证方法检验了模型的正确性和稳定性。
讨论了该模型对现有大气遥感激光雷达的适用性，凸显了偏振高光谱分辨率激光雷达(HSRL)的优势。
2016/4/24 3:07:25
5.28MB
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提出了一种基于贝叶斯模式识别的激光雷达大气遥感灰霾组分识别的方法。
引见了灰霾组分模式识别模型的建立过程，并利用具体的贝叶斯判别函数作为灰霾粒子光学特征向量的选择依据对灰霾粒子进行识别分类。
采用计算机仿真实现了该灰霾组分模式识别模型，并通过两种自验证方法检验了模型的正确性和稳定性。
讨论了该模型对现有大气遥感激光雷达的适用性，凸显了偏振高光谱分辨率激光雷达(HSRL)的优势。
引见了灰霾组分模式识别模型的建立过程，并利用具体的贝叶斯判别函数作为灰霾粒子光学特征向量的选择依据对灰霾粒子进行识别分类。
采用计算机仿真实现了该灰霾组分模式识别模型，并通过两种自验证方法检验了模型的正确性和稳定性。
讨论了该模型对现有大气遥感激光雷达的适用性，凸显了偏振高光谱分辨率激光雷达(HSRL)的优势。
2016/4/24 3:07:25
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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
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