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GEE_code-along: 此仓库包含视频中的基本代码示例

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简介:
此GitHub仓库提供了与视频教程配套的基本代码示例,便于学习者跟随视频内容进行实践操作和代码演练。 Google Earth Engine(GEE)简介 此存储库简要介绍了使用“一起编码”的练习,请单击链接以在浏览器中将其打开! 本活动将向您介绍JavaScript(JS)的基础知识,并以您对Python已有的知识为基础。代码从JS_basics.js开始,让您在JS中实践一些基本的编程技能;然后是DSM_analysis ,这将是您在GEE中的第一个分析! 如果您想深入研究,则可以找到更多资源。这些内容发布于我们的代码之前,旨在让学生对其将要使用的东西有一个良好的了解。 我也提前让他们注册了GEE服务,因为在撰写本段落时,批准过程大约需要1周的时间。 JS入门请记住,在JS_basics.js中没有进行地理空间分析。相反,所有输出均在GEE控制台选项卡中呈现。我们在GEE中的首次分析是导入ALOS World 3D-30m(AW3D30)全球数字表面模型,其水平分辨率约为30米。

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  • GEE_code-along:
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    此GitHub仓库提供了与视频教程配套的基本代码示例,便于学习者跟随视频内容进行实践操作和代码演练。 Google Earth Engine(GEE)简介 此存储库简要介绍了使用“一起编码”的练习,请单击链接以在浏览器中将其打开! 本活动将向您介绍JavaScript(JS)的基础知识,并以您对Python已有的知识为基础。代码从JS_basics.js开始,让您在JS中实践一些基本的编程技能;然后是DSM_analysis ,这将是您在GEE中的第一个分析! 如果您想深入研究,则可以找到更多资源。这些内容发布于我们的代码之前,旨在让学生对其将要使用的东西有一个良好的了解。 我也提前让他们注册了GEE服务,因为在撰写本段落时,批准过程大约需要1周的时间。 JS入门请记住,在JS_basics.js中没有进行地理空间分析。相反,所有输出均在GEE控制台选项卡中呈现。我们在GEE中的首次分析是导入ALOS World 3D-30m(AW3D30)全球数字表面模型,其水平分辨率约为30米。
  • TransBTS官方TransBTS官方
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    简介:TransBTS官方代码库汇集了该模型的全部官方源码,便于研究人员和开发者学习、实验及进一步开发。 TransBTS:使用变压器的多模式脑肿瘤分割 这是正式实现的一部分。可以从相关来源获取多模式脑肿瘤数据集(BraTS 2019)。 3D TransBTS架构描述如下: 要求: - Python 3.7 - PyTorch 1.6.0 - TorchVision 0.7.0 数据预处理步骤包括从下载的数据集中将.nii文件转换为.pkl文件,并进行日期归一化。 运行命令:`python3 preprocess.py` 训练过程涉及在BraTS数据集上使用训练脚本。分布式培训可用于建议的TransBTS模型,其中--nproc_per_node参数指定了使用的GPU数量,而--master_port则用于指定端口号。 运行命令:`python3 -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 --master_port 20003 train.py` 测试已训练好的模型时,请使用相应的测试脚本。
  • ScintillaDemo: 一个于MFCScintilla及完整源
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    简介:ScintillaDemo 是一个基于Microsoft Foundation Classes (MFC) 的 Scintilla 示例项目,提供完整的源代码以供学习和参考。 ScintillaDemo是一个开源项目,在Microsoft Foundation Classes(MFC)框架下为用户提供了一个使用Scintilla编辑库的实例。Scintilla是一款功能强大的文本编辑组件,广泛应用于各种文本编辑器和编程环境中,如Notepad++。该项目不仅提供一个演示程序,并附带了完整的Scintilla源代码供开发者深入理解其工作原理并进行自定义开发。 以下是Scintilla的一些主要特点与功能: 1. **语法高亮**:支持多种语言的语法高亮显示,包括C++, Python, Java等,通过识别关键字、注释和字符串等方式提高可读性。 2. **代码折叠**:允许隐藏或展开代码块,便于查看及管理大量源码。 3. **自动完成**:根据输入字符提供智能提示功能以加快编码速度。 4. **多选与多光标操作**:支持在多个位置同时编辑文本提高效率。 5. **搜索和替换**:具备全文搜索和替换能力,并支持正则表达式匹配。 6. **Unicode兼容性**:能够处理多种字符集,确保跨平台的无缝工作体验。 7. **可定制样式与主题设置**:用户可以自定义颜色、字体等视觉元素以适应个人偏好或项目要求。 Scintilla MFC演示程序展示了如何在MFC应用程序中集成使用Scintilla编辑器。通过该示例,开发者能够学习到创建Scintilla控件的方法以及实现语法高亮显示规则和代码折叠等功能的步骤。这对于构建自己的文本编辑工具或者增强现有应用中的文本处理功能非常有用。 下载后的`ScintillaDemo-main`文件夹内包含了项目的源码、MFC应用程序的主要程序代码及可能涉及到的配置与资源文件等信息。通过研究这些材料,开发者可以了解如何将Scintilla库集成到MFC项目中,并利用提供的API来实现各种文本编辑功能。 此外,建议访问Scintilla官方网站获取更多详细文档和最新更新资讯以解决开发过程中遇到的问题并获得最佳实践指导和支持。 总之,对于希望在MFC环境下使用Scintilla或深入了解此类组件特性的开发者而言,ScintillaDemo项目是一个极佳的学习资源。通过对其进行研究学习不仅可以掌握如何有效运用Scintilla库功能,还能提升自身软件开发能力。
  • CrossDomainFaultDetection:学士论文实验与
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    CrossDomainFaultDetection是一个集成学士论文相关实验和示例代码的开源仓库,旨在促进跨领域故障检测技术的研究与应用。 跨域故障检测的存储库包括实验代码及学士学位示例:通过最佳传输进行跨域故障检测。更多细节即将推出! 动态系统实施基准: - 两缸系统 - 连续搅拌反应釜(CSTR) 模型识别: - 一阶加延时 - 二阶加延时 PID调整方法包括: - 直接合成[2]实施算法 基于实例的传输技术有: - 内核均值匹配(KMM)[3] - Kullback-Leibler重要度估计数(KLIEP)[4] - 最小二乘重要性拟合(LSIF)[5] 基于特征的转移方法包括: - 传输成分分析(TCA)[6] - 测地线内核(GFK)[7] - 主成分分析(PCA) - 领域对抗神经网络(DANN)[8] 最佳运输实施算法如下: - Sinkhorn Transport [9] - 已在库中实现 - Monge Transport [10] - 已在库中实现 - 联合分配最优传输(JDOT)[11] - 改编自结果比较研究 React顺序版本为:1.0
  • 《深度学习入门 于Python原理与实现》书实现.zip
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    本资源包包含了《深度学习入门:基于Python的原理与实现》一书中的所有源代码。适合希望实践书中理论知识的学习者使用,便于读者理解和应用深度学习的基本概念和算法。 本仓库包含根据《深度学习入门基于Python的原理实现》一书中的代码进行的实现。
  • 倒排索引实现:相关
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    简介:此仓库提供了用于构建和操作倒排索引的相关代码,旨在帮助用户理解和实现搜索引擎的核心技术。 倒排索引该存储库包含倒排索引的实现。 索引单词的基本思想是创建一个 Map,其中每个单词作为键,一组短语作为值。 因此,当我们必须构建索引时,我们可以将一个单词映射到一组短语。 我们还可以为该词添加或关联更多短语。 然后查询就很容易了,因为我们可以在地图中查找单词,然后检索返回的集合中的所有短语。 main 方法在同一个类中提供了一个执行示例。 若要运行,请克隆项目并在 Eclipse 中导入 InvertedIndex 项目,然后运行 src 文件夹中唯一的类。
  • MATLAB单位脉冲响应-Digital-Signal-Processing-Codes:我编写...
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    该GitHub仓库提供了用于数字信号处理的MATLAB代码,重点介绍计算系统单位脉冲响应的方法。适用于学习和研究DSP相关领域。 这是一个存储库,在其中我用Matlab编写了数字信号处理(DSP)代码,并且不使用内置函数。每个文件都添加了解释性注释以帮助初学者理解。此外,我还利用库函数进行了交叉验证。 包括的代码有: - 基本信号:单位脉冲、单位步长、单位斜坡和指数信号 - 两个信号之间的线性卷积 - 两序列互相关及其结果的交叉检查 - 自相关序列及相应的交叉检验 - 离散傅立叶变换(DFT)以及其验证 - 反向离散傅里叶变换(IDFT) - 具有脉冲响应的FIR滤波器,使用了DFT和IDFT方法 - 使用分治法进行快速傅立叶变换(FFT)及其结果交叉检验 - 基于Radix-2算法的快速傅立叶变换(FFT),并进行了验证 存储库按照问题的形式组织: 1. 绘制基本信号(包括单位脉冲、单位步长、单位斜坡和指数信号) 2. 两个信号之间的线性卷积 3. 计算两序列互相关,并交叉检查结果 4. 自相关序列的计算及验证 5. 离散傅立叶变换(DFT)及其交叉检验 6. 反向离散傅里叶变换(IDFT)并进行验证 7. 使用DFT和IDFT方法构建具有脉冲响应的FIR滤波器 8. 通过分治法实现快速傅立叶变换(FFT),并对结果进行了对比检查 9. 基于Radix-2算法的快速傅里叶变换及其结果交叉检验
  • 于RK3399MPP实现
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    本项目基于RK3399平台开发,实现了MPP库下的视频编码功能。通过具体示例代码,详细展示了如何使用MPP库进行H.264/265视频编码,适用于嵌入式系统视频应用开发。 本例程通过调用RK3399的MPP库,实现从USB摄像头采集视频数据,并将其编码为H264格式的视频文件。
  • 于RK3399MPP实现
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    本项目基于RK3399平台开发,实现了高效的MPP库视频编码功能。通过具体示例代码展示如何利用该硬件进行高性能视频处理,适用于开发者参考学习。 基于RK3399的MPP库实现的视频编码例程。
  • 于Three.js全景.zip
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    本资源提供了一个使用Three.js库创建和展示全景视频的实例代码包。通过该示例,开发者可以学习如何集成全景视频到网页中,并利用JavaScript实现交互功能。适合初学者快速上手和参考。 全景视频是一种创新的视觉体验技术,它允许用户在360度环境中自由探索视图,并提供沉浸式的观看感受。Three.js是一个基于WebGL的JavaScript库,用于创建三维图形并在浏览器中展示它们。这个使用three.js制作的全景视频示例源码包含了开发所需的所有资源和代码,帮助开发者了解如何将全景视频集成到网页上。 Three.js的核心是WebGL,这是一个用于在支持硬件加速3D渲染的现代浏览器中的JavaScript API。通过Three.js库,开发者可以避免直接处理复杂的WebGL语法,并使用更高级别的抽象接口来构建三维场景、物体和光照等元素。 实现全景视频通常需要以下步骤: 1. **创建场景**:设置一个Three.js的场景(Scene),这是所有3D对象添加的地方。 2. **配置相机**:为了支持360度视角,需使用特定类型的全景相机。在全景视频中,常用的是PanoramaCamera。 3. **加载纹理资源**:需要将环绕图像或视频作为纹理加载到场景里。Three.js提供了ImageLoader和VideoLoader等工具用于异步加载这些资源。 4. **创建几何体**:尽管在全景视频应用中可能看不到具体的三维物体,但它们是必要的,因为纹理必须被贴附在一个形状上,例如SphereGeometry可以用来创建球形的表面来展示环绕图像或视频。 5. **设置材质和贴图**:使用VideoTexture等方法将加载好的视频作为纹理并将其应用于场景中的几何体。 6. **渲染循环**:通过`requestAnimationFrame`实现一个持续更新、绘制场景的循环。在全景视频中,可能需要根据视频播放状态调整相机视角。 7. **用户交互处理**:为了允许用户查看不同的角度,需监听鼠标或触摸事件,并据此改变相机朝向。 8. **视口适配**:确保全景视频能在不同设备和屏幕尺寸上正确显示。这涉及到响应式设计的考虑与实现。 9. **性能优化**:鉴于全景视频可能消耗大量计算资源,需要采取措施来提高效率,如减少不必要的渲染、使用LOD技术或利用Web Workers。 这个示例源码涵盖了上述所有步骤,并提供了将Three.js和全景视频结合的具体实践方法。对于希望深入了解WebGL和Three.js的开发者而言,这是一个宝贵的参考资料。