结合高光谱数据和深度学习的特点，提出一种同时考虑像素光谱信息和空间信息的深度卷积神经网络框架。
该框架主要步骤如下：首先利用主成分分析法对高光谱遥感图像进行光谱特征提取，消除特征之间的相关性，并降低特征维数，获得清晰的空间结构；
然后利用深度卷积神经网络对输入的样本进行空间特征提取；
最后通过学习到的高级特征进行回归训练

非常好的一本vc书籍配套光盘资料。
由于资源过大解压后4g左右，所以发布的是资源链接地址注：此书前身VisualC++开发实战1200例，也就是说此书是VisualC++开发实战1200例的后600例，我空间资源中发布的有pdf，转给需要的人。
(ps:如果地址失效的话请私我，看到第一时间把资源回复给你，会经常在线)第1篇系统篇第1章Windows操作21.1　磁盘信息3实例001　获取驱动器的卷标3实例002　检测软驱是否有软盘4实例003　判断是否插入存储器5实例004　判断光驱是否有光盘6实例005　判断驱动器类型7实例006　获取磁盘序列号8实例007　获取磁盘空间信息101.2磁盘操作12实例008　格式化磁盘12实例009　关闭磁盘共享14实例010　设置磁盘卷标15实例011　整理磁盘碎片16实例012　从FAT32转换为NTFS17实例013　隐藏磁盘分区18实例014　显示被隐藏的磁盘分区19实例015　如何更改分区号20实例016　如何监视硬盘211.3系统控制与调用23实例017　调用创建快捷方式向导23实例018　访问启动控制面板中各项24实例019　控制光驱的弹开与关闭26实例020　实现关闭、重启和注销计算机27实例021　关闭和打开显示器29实例022　打开和关闭屏幕保护30实例023　关闭输入法31实例024　程序发出提示音31实例025　列举系统中的可执行文件321.4　应用程序操作34实例026　如何确定应用程序没有响应34实例027　检索任务管理器中的任务列表36实例028　判断某个程序是否运行37实例029　设计具有插件功能的应用程序39实例030　修改其他进程中窗口的标题41实例031　换肤程序42实例032　提取Word文档目录46实例033　修改应用程序图标49实例034　列举应用程序使用的DLL文件52实例035　调用具有命令行参数的应用程序54实例036　在程序中调用一个子进程直到其结束56实例037　提取并保存应用程序图标581.5系统工具60实例038　为程序添加快捷方式60实例039　用列表显示系统正在运行的程序62实例040　带毫秒的时间64实例041　注册和卸载组件65实例042　清空回收站66实例043　如何在程序中显示文件属性对话框671.6桌面相关68实例044　隐藏和显示桌面文件68实例045　隐藏和显示“开始”按钮69实例046　隐藏和显示Windows任务栏70实例047　判断屏幕保护程序是否在运行72实例048　判断系统是否使用大字体73实例049　获取任务栏属性74实例050　获取任务栏窗口句柄75实例051　隐藏任务栏时钟76实例052　改变桌面背景颜色77实例053　获取桌面列表视图句柄781.7系统信息79实例054　获取CPUID值79实例055　获取CPU时钟频率80实例056　获得Windows和System的路径81实例057　获取特殊文件夹路径82实例058　检测系统启动模式84实例059　判断操作系统类型85实例060　获取当前系统运行时间86实例061　如何获取Windows2000系统启动时间87实例062　获取处理器信息88实例063　通过内存映射实现传送数据90实例064　检测是否安装声卡92实例065　获取当前用户名93实例066　获取系统环境变量94实例067　修改计算机名称95实例068　获取当前屏幕颜色质量96实例069　获得当前屏幕的分辨率971.8消息98实例070　自定义消息98实例071　注册消息99实例072　发送WM_COPYDATA消息100实例073　使用SendMessage添加组合框内容101实例074　使用SendMessage添加列表框内容1021.9剪贴板103实例075　列举剪贴板中数据类型103实例076　监视剪贴板复制过的内容106实例077　向剪贴板中传递文字数据107实例078　显示剪贴板中的图片数据109实例079　程序间使用剪贴板传递数据110实例080　子线程

空间信息处理与应用丛书：ENVI遥感影像处理教程.pdf42.2MB

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。

大学课程“Web编程和系统”课程。
该项目的目的是开发一个完整的收集，管理和人类活动的时空信息数据的众包信息分析系统。
介绍数百万手机用户使用GoogleMaps服务来提供导航服务和空间信息搜索。
为了做到这一点，您需要启用定位功能（通过GPS，Wi-Fi或3/4G网络）。
借助这项服务，Google会定期将用户的当前位置存储在云中，以便用户可以查看他们的移动历史并建议靠近其位置的兴趣点。
Google为用户维护的项目只能自己访问。
用户可以通过访问网站并选择与“位置记录”服务关联的数据来下载有关自己的数据。
数据可以JSON或KMZ格式（压缩的KML）下载。
管理员仪表板分配记录数：一种。
每个活动类型b。
每个用户C。
每月d。
每天e。
每小时F。
每年热图从数据库删除数据汇出资料选择了要在地图上显示的某些查询条件后，管理员可以将返回的关联数据以CSV，XML或JSON格式导出，以将其下载到本地计算机。
用户注册用户通过选择用户名，密码，名字和姓氏以及电子邮件进行注册。
密码必须至少8个字符长，并且至少包含一个大写字母，一个数字和一个符号（例如＃$*＆@）

针对目前的基于特征的图像检索中没有有效地结合图像中对象空间信息的问题提出了一种新的融合了颜色、空间和纹理特征的图像特征提取及匹配方法

惠普小型机（HPUnix）上的bdf命令的可读性较差，于是自己编写了一个脚本，在执行了它以后，能够当场打印出类似于Linux上面df-h的效果。
使得磁盘空间信息的可读性大大增强。
方便日常监控磁盘空间。

通过管理制度、管理手段与管理方法的创新，以新一代信息网络基础为依托，融合空间信息技术、云计算、大数据分析、物联网、3G/4G通信技术等多项前沿技术，构建城市“智慧园林”管理系统，实现“全市一张网，监管一条线，展示一平台”，从而对园林绿化事前、事中、事后的全过程精细化管理，全面提升园林绿化精细化管理水平。

警用地理信息平台服务开发手册[PGIS]，PGIS平台软件（即警用地理信息基础平台软件）是根据统一的标准规范，基于开放的商用基础GIS软件，能够为各类应用开发提供统一的工具软件、基础服务和应用模版,具有部、省、市多级分布式部署特征的大型空间信息平台软件，主要由“工具集”、“服务集”、“业务应用模板集”组成。
PGIS平台软件由公安部统一组织开发

脑-机接口(BCI)中常用高密度导联来获取脑电(EEG)信号的空间信息,为了避免使用过多导联给EEG采集工作带来不便,消除无关的噪声通道,本文提出了一种基于共空间模式(CSP)的导联优化方法,基于CSP方法得到的投影矩阵,使用2-范数的导联筛选准则,筛选出在投影空间中权重较大的M个导联,目的是用较少的导联来获得与使用高密度导联相近的分类识别率。
实验数据使用BCICompetition2005DatasetⅢa,针对三个受试者的三类运动想象(左手、右手和脚),分别比较了使用该方法选择的导联和使用全部导联情况下得到的分类识别率。
实验表明,使用筛选后的20导联得到的三个受试者的分类识别率,均高于使用全部60导联得到的分类识别率,从而验证了所提出方法的有效性和实用性

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。