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10m专题
2020年中国海岸带10m土地覆盖图
2020年中国海岸带10m土地覆盖遥感图 数据介绍 土地利用/覆盖分类是研究海岸带动态变化过程、理解滨海社会-生态系统作用机制和支持可持续发展的重要基础。中国海岸带土地覆盖复杂多样,以往多类别地表覆盖和滨海湿地专题数据集难以兼顾陆域和海域信息,而中国海岸带土地覆盖遥感制图产品严重依赖人工目视解译。本数据集结合多套中国海岸带地区公开发表的遥感数据产品,首先建立了12个类型的中国海岸带土地
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GEE 10m 全球 LULC 数据集 ESRI Land Cover
土地利用土地覆盖(LULC)地图在许多行业部门和发展中国家越来越成为决策者的重要工具。这些地图提供的信息有助于通过更好地理解和量化地球过程和人类活动的影响,从而制定政策和土地管理决策。 ESRI Land Cover 数据介绍 ArcGIS Living Atlas of the World 提供了详细、准确且及时的全球 LULC 地图。该数据是 Esri 和 Impact
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SQL Server 2005 2008 清空删除日志文件 130G日志 10秒内变10M
第一步:清空日志DUMP TRANSACTION [数据库名称] WITH NO_LOG第二步:截断事务日志BACKUP LOG [数据库名称] WITH NO_LOG 第三步:收缩数据库DBCC SHRINKDATABASE([数据库名称]) SQL2005:Backup Log DNName with no_log '这里的DNName是你要收缩的数据库名,自己注意修改下面
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10M上下文,仅靠提示就掌握一门语言,Google Gemini 1.5被OpenAI抢头条是真冤
这两天,几乎整个AI圈的目光都被OpenAI发布Sora模型的新闻吸引了去。其实还有件事也值得关注,那就是Google继上周官宣Gemini 1.0 Ultra 后,火速推出下一代人工智能模型Gemini 1.5。 公司首席执行官 Sundar Pichai携首席科学家Jeff Dean等众高管在推特同时宣布了这一重大更新。 其中最亮眼的当属它在跨模态超长文本理解能力上的大幅突破。Gemi
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GEE土地分类——如何利用多年的ESRI_Global-LULC_10m将研究区的指定区域重分类分为两类数据(将多类土地分类转化为草地和非草地区域)
简介 本教程主要的目的是利用自己上传的多年土地分类应先过来实现指定区域的土地分类,而且只提取 ESRI_Global-LULC_10m ESRI_Global-LULC_10m数据集是由ESRI(环境系统研究研究所)开发的一个全球级别的土地利用/土地覆盖数据集。该数据集使用10米的空间分辨率,并提供了详细的土地利用/土地覆盖分类信息。 该数据集基于多源的遥感影像数据,包括卫星图像和高分辨率
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小程序性能优化——文件的本地存储10M优化算法
小程序文件的本地存储优化 优化原因! 众所周知,微信将小程序的本地文件存储空间限制为10M,导致我们在调用wx.saveFile()接口存储临时文件时,存着存着,就超过10M了。那该怎么办呢? 肯定是要写一套算法,避免超过10M啦! 算法来源 ~ 之前博主在做Android的时候,了解过LruCache类。它是Android提供的一个缓存类,当缓存空间被占满时,会去移除最不经常访问的数据
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GEE影像升尺度(10m->250m)
GEE影像升尺度(10m->250m) 代码 var ext = /* color: #d63000 *//* shown: false *//* displayProperties: [{"type": "rectangle"}] */ee.Geometry.Polygon([[[108.74625980473367, 28.562445155322063],[108.74625980473
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一个吊打百度网盘的开源神器,还是99年在校妹子开发的! 10M/s
点击上方“Github中文社区”,关注 看遍Github,每天提升 来源丨开源最前线 大家好,我是Hub妹(平时的hub哥呢? 请假那啥啥去了,你懂得....) 百度网盘大家都很熟悉,大家都知道百度网盘如果不开会员就会被限速,以为99年的在校女大学生iikira用Go撸了一个百度网盘客户端——BaiduPCS-Go。如今已经在Github上已经斩获了19.7K个星。 同样是妹子,咋怎
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AST实战|比较大的混淆文件(超过10M)怎么还原
关注它,不迷路。 本文章中所有内容仅供学习交流,不可用于任何商业用途和非法用途,否则后果自负,如有侵权,请联系作者立即删除! 1. 需求 目前,我接触到的混淆js文件大小刷新了新记录,发现了一个 31M的混淆js,如图: 如果使用星球里的ob混淆一键还原进行处理,报错了: 这个时候,就需要祭出星球里的大杀器 : 万能字符串还原框架 ,地址: https://t.zsxq.com
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