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群共享资料：SWAT水和土壤评估工具课程讲义.pdf

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简介：
本PDF文档为SWAT（水文评估与预报系统）课程讲义，内容涵盖SWAT模型在水和土壤评估中的应用、操作指南及案例分析。适合科研人员和学生学习使用。 一、例子的操作学习 1. ArcSWAT 例子操作说明 2. AVSWATX 手册中文注释版（M.Tyson） 二、模型流程 3. SWAT 模型建立及运行简易流程 三、数据的准备 4. 土地利用数据的准备 5. 土壤数据的准备 6. 气象数据的准备 7. swat2000 向导数据准备篇 以上内容为水和土壤评估工具(SWAT)课程讲义。

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  • 群共享资料：SWAT水和土壤评估工具课程讲义.pdf
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    本PDF文档为SWAT（水文评估与预报系统）课程讲义，内容涵盖SWAT模型在水和土壤评估中的应用、操作指南及案例分析。适合科研人员和学生学习使用。 一、例子的操作学习 1. ArcSWAT 例子操作说明 2. AVSWATX 手册中文注释版（M.Tyson） 二、模型流程 3. SWAT 模型建立及运行简易流程 三、数据的准备 4. 土地利用数据的准备 5. 土壤数据的准备 6. 气象数据的准备 7. swat2000 向导数据准备篇 以上内容为水和土壤评估工具(SWAT)课程讲义。
     
  • SWAT模型资料汇编——QQ群共享
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    SWAT模型资料汇编是由爱好者与专业人士组成的QQ群内分享的学习资源集合，涵盖SWAT模型应用、教程及研究案例等，旨在促进水资源管理模拟技术交流。 SWAT模型——QQ群共享资料汇编 一、例子的操作学习 二、模型流程介绍 三、数据准备方法 四、GIS基础知识及操作指南 五、ArcSWAT基础知识讲解 六、模型运行与数据结果输出指导 七、模型校准步骤
     
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    本资料为吴恩达教授的机器学习课程配套讲义，涵盖线性回归、逻辑回归、神经网络等核心概念与算法，适合初学者深入理解并掌握机器学习知识。 通过吴恩达的机器学习网课并结合课程讲义，可以有效地理解教授所讲解的内容，并完成课堂笔记，从而对机器学习有更深刻的理解。适合人群包括刚开始接触机器学习的新手。 在该课程中，你可以学到以下内容： 1. 监督学习与无监督学习； 2. 单变量线性回归、多变量线性回归及逻辑回归； 3. 神经元和神经网络的基本概念； 4. 支持向量机（SVM）的应用； 5. 数据降维方法以及异常值处理技巧； 6. 推荐系统的设计原理与大规模机器学习技术。
     
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  • SWAT土壤质地简称对照表
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    该资料为华南理工大学针对C++编程语言的教学材料，涵盖从基础语法到高级应用的全面讲解，适合初学者及进阶学习者使用。 华南理工大学软件工程的C++教程课件内容详尽，并包含大量实例说明，非常适合自学参考。