在遥感领域，数据集是研究和开发的关键资源，它们为模型训练、验证和测试提供了必要的数据。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是这样一种专门针对遥感图像处理的宝贵资源，它结合了两种不同类型的数据——高光谱图像和LiDAR（LightDetectionandRanging）数据，以实现更精确的图像分类。
高光谱图像，也称为光谱成像，是一种捕捉和记录物体反射或发射的光谱信息的技术。
这种技术能够提供数百个连续的光谱波段，每个波段对应一个窄的电磁谱段。
通过分析这些波段，我们可以获取物体的详细化学和物理特性，例如植被健康、土壤类型、水体污染等，这对环境监测、城市规划、农业管理等有着重要的应用。
LiDAR则是一种主动遥感技术，它通过向地面发射激光脉冲并测量回波时间来计算目标的距离。
LiDAR数据可以生成高精度的地形模型，包括地表特征如建筑物、树木和地形起伏。
此外，LiDAR还能穿透植被，揭示地表覆盖下的特征，如地基和地下结构。
这个数据集包含了三个不同的地区：Houston2013、Trento和MUUFL。
每个地区可能对应不同的地理环境和应用场景，这为研究者提供了多样性的数据，以便他们在不同条件和场景下测试和比较分类算法的效果。
数据集的分类任务通常涉及识别图像中的各种地物类别，如建筑、水体、植被、道路等。
多模态数据结合可以显著提升分类的准确性，因为高光谱数据提供了丰富的光谱信息，而LiDAR数据则提供了高度精确的空间信息。
将这两者结合起来，可以形成一个强大的特征空间，帮助区分相似的地物类别，减少分类错误。
在实际应用中，这个数据集可以用于训练深度学习或机器学习模型，比如卷积神经网络(CNN)。
通过在这样的多模态数据上训练，模型能够学习到如何综合解析光谱和空间信息，从而提高对遥感图像的分类能力。
对于研究人员和开发者来说，这个数据集提供了理想的平台，用于开发新的图像分析技术，改进现有算法，并推动遥感图像处理领域的创新。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是一个涵盖了多种地理环境和两种互补遥感技术的宝贵资源，对于理解地物特性、提升遥感图像分类精度以及推动遥感技术的发展具有重大价值。
通过深入研究和利用这个数据集，我们可以期待在未来实现更加智能化和精确化的地球表面监测。

香港城市建筑轮廓shp数据，可用于城市规划相关的研究，也可以用于其他相关的研究。
使用GIS软件打开，数据中有楼层数。
提供给大家学习练习用。

472Lab1-孟浩天1.网络地图的屏幕截图：2.GithubPages链接到网络地图可以在此仓库的主页中找到Mapbox样式文件3.反思性分析及相关参考作为最流行的赛事之一，现代职业体育受到了社会的广泛关注。
世界杯，NBA，英超联赛和许多其他体育赛事吸引了数百万球迷参加并观看比赛。
尽管体育赛事的影响不仅存在于社会层面，而且还为当地社区带来了巨大的经济利益。
体育活动在发达的体育相关基础设施的基础上改善了城市的经济繁荣（Baade＆Dye，1988）。
在此实验室创建的网络地图中，目的是检查此主张，并找出体育赛事与英国当地经济之间的可能关联。
该地图的受众包括城市规划人员，政府官员和城市规划中的其他决策者。
在此地图上，英国被选为研究区域。
这样做的原因是因为英国职业体育联赛已经发展了一个多世纪，英超联赛，冠军联赛，温布尔登锦标赛等一些著名的联赛/赛事在世界范围内都广

本书旨在基于全国信息技术标准化技术委员会SOA分技术委员会近百家成员单位的信息化和标准化工作经验，分四个篇章，从用户的角度阐明智慧城市和SOA的概念、我国智慧城市建设情况、SOA在智慧城市中的作用以及智慧城市技术体系和标准体系，梳理分析典型领域的智慧应用建设状况，介绍19个不同地域智慧城市规划和建设案例并剖析了SOA在其中的应用。
本书的出版，旨在促进我国各地和不同行业智慧城市建设和SOA在智慧城市应用的经验交流，为我国各地智慧城市或具体领域智慧应用建设提供参考，帮助用户对智慧城市及SOA在智慧城市中的作用有较为清晰的认识，辅助各地用户应对智慧城市的顶层设计、信息共享、业务协同、服务提供等问题，指导我国智慧城市相关项目的建设和实施，促进SOA及标准在智慧城市建设中的应用。
本书适合智慧城市规划人员、高等院校相关专业的师生参考学习。

城市规划GIS技术应用指南牛强随书光盘，内含书内操作所需数据集

软件名称:智睿政府网站管理系统英文简称:ZhiRui_Government软件版本:Ver6.7.0智睿政府网站管理系统:1、定位政府机关单位开发，政府机关的对外窗口，建立政府门户网站为政府电子政务对外服务窗口和发展，有利于各种信息和资源的整合，为政府与社会公众之间加强联系和沟通的有效载体。
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百度词库解析后的文件包含城市规划，电子游戏，理工行业，人名专区，人物社会，生活百科，体育运动，文化艺术，娱乐休闲等分类

以浙江联通为核心，以新华三技术有限公司、杭州海康威视数字技术股份有限公司、浙江大华技术股份有限公司、浙江浙大中控信息技术有限公司、浙江省杭电智慧城市研究中心、中国联通产业互联网研究院和浙江省经信智慧城市规划研究院为主要成员的特色小镇技术联盟筹备委员会，深入全省28家特色小镇现场调查研究，充分了解和沟通特色小镇管理部门和入住企业的信息化、智慧化需求，基于对特色小镇的深刻理解和具体实践，牵头编制了国内首部关于特色小镇智慧化建设的顶层设计白皮书（简称“白皮书”），作为开展特色小镇智慧化建设的举动指南。

一本介绍智慧城市系统的白皮书，本书协助进行智慧城市规划、或明确未来智慧城市的建设内容及发展方向，为后继城市的智慧城市建设提供参考，本书对智慧城市的背景、智慧城市的体系架构、智慧城市的建设内容及智慧城市的评价等，进行简要介绍。

Palladio-Houdini的CityEngine插件Palladio是的插件。
它提供了可以在Houdini网络中执行“规则”的操作员节点。
因此，3D环境美术师不必再离开他们熟悉的Houdini工具集来利用CityEngine的程序建模能力。
不再需要复杂的进出口管道，这也意味着程序构建模型不再需要“烘焙”。
在整个建模工作流程中（可选（甚至在渲染时）），建筑物仍保持程序性。
因此，3D环境美术师可以在生产过程中的任何时候通过参数界面轻松更改建筑物的高度，样式和外观。
Palladio需要所谓的规则包（RPK）作为输入，这些规则包是在CityEngine中编写的。
RPK包含资产和对体系结构样式进行编码的CGA规则文件。
下面提供了完整的RPK示例，可以在Palladio中“开箱即用”使用。
Palladio非常适合管理数字集中建筑3D内容的程序生成。
但是，Palladio仅限于单个建筑物/对象的程序生成。
Palladio不包括CityEngine的城市规划和街道网络编辑工具，即仍然需要丰富的CityEngine工具集来从头开始设计城市（或基于地理数据）。
Pal

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。