weather专题

Weather Terminology

From 常见天气的英文单词 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1797451472033616573&wfr=spider&for=pc From 关于气候的英文单词 https://wenku.baidu.com/view/11580f05fc00bed5b9f3f90f76c66137ee064ff3.html?wkts=1724916579389&bdQue

HDU1753——大明A+B,HDU1115——Lifting the Stone,HDU1140——War on Weather

HDU1753——大明A+B 题目描述 Problem - 1753 (hdu.edu.cn) 运行代码 #include <cstdio>#include <cstring>#include <iostream>#include <map>#define ll long longusing namespace std;char a[505], b[505];int a1[

【气象数据】开源天气APP Breezy Weather说明

目录 说明天气来源状态每种来源支持的主要功能可以从其他来源添加的功能其他天气数据位置信息 附加来源,需要强制性 API 密钥主要功能可以从其他来源添加的功能其他天气数据 可组合来源 说明 Breezy Weather是一款非常注重设计的天气应用程序,具有简单、干净的用户体验、流畅的动画和全面的材料设计,以及大量的可定制性。 包括 天气数据 每日和每小时预报长达16天 温度空

Weather Station(字符串)

2016-2017 ACM中部地区的俄罗斯四分之一决赛编程比赛 D.气象站 阿尔伯特是一个着名的发明家。他是设计电子天气的人 站定期跟踪各种天气参数并记录结果 的测量。在扫描气象站记录时,阿尔伯特 发现了一个重要的遗漏:风向数据记录在一行 没有任何分隔符。阿尔伯特好奇有多少不同 解决方案将是如果他试图恢复原始的测量序列。 发明人希望你知道该站区分了八种不同的风 方向,并用一个或两个字符对它们中的每

Image-Adaptive YOLO for Object Detection in Adverse Weather Conditions(IA-YOLO)

1、总体概述 基于深度学习的目标检测在常规条件的数据集可以获得不错的结果,但是在环境、场景、天气、照度、雾霾等自然条件的综合干扰下,深度学习模型的适应程度变低,检测结果也随之下降,因此研究在复杂气象条件下的目标检测方法就显得尤为重要。现有的方法在增强图像和目标检测之间很难做到平衡,有的甚至忽略有利于检测的信息。 本文为了解决上述问题,提出了IA-YOLO架构,该架构可以自适应的增强图像,以

RWTH-PHOENIX Weather数据集模型说明和下载

RWTH-PHOENIX Weather 2014 T数据集说明:         德国公共电视台PHOENIX在三年内(2009 年至 2011 年) 录制了配有手语翻译的每日新闻和天气预报节目,并使用注释符号转录了 386 个版本的天气预报。         此外,我们使用自动语音识别和手动清理来转录原始德语语音。因此,该语料库允许训练从手语视频输入到口语的端到端手语翻译系统。

Sky Studio - Dynamic Sky and Weather

Sky Studio是Unity中最可定制的动态天空和天气系统! 新Sky Studio现在完全支持URP和内置渲染管线! 主要特点: 雨、雨面飞溅、闪电、星星、雾、云、太阳和月亮、日夜循环等。所有这些都可以通过90多种天空属性进行定制和动画制作,而不会牺牲性能。 Think Custom!Sky Studio打破了其他天空系统的传统限制,允许对天空、天气、昼夜循环、纹理和自定义动画进行无限定

weather glossary

AM Clouds / PM Sun=上午有云/下午后晴 AM Showers=上午阵雨 AM Snow Showers=上午阵雪 AM T-Storms=上午雷暴雨 Clear=晴朗 Cloudy=多云 Cloudy / Wind=阴时有风 Clouds Early / Clearing Late=早多云/晚转晴 Drifting Snow=飘雪 Drizzle=毛毛雨 Du

Fog-Aware Adaptive YOLO for Object Detection in Adverse Weather

Abstract 提出了一种雾自适应YOLO算法。使用一种雾评估算法将图片分为有雾和无雾图片,随后将标准的YOLO应用于正常图片,自适应YOLO应用于有雾图片。 Method 目前的除雾方法去除雾霾时不考虑其雾度和发生频率。例如,图像自适应YOLO算法[6]试图在使用YOLO算法进行对象检测之前使用CNN网络对输入图像进行去雾,但它不考虑图像的雾度,并且总是对图像应用相同的去雾方法。显然

桌面天气预报软件 Weather Widget free mac特点介绍

Weather Widget free for Mac多种吸引人的小部件设计可供选择,可以随时了解天气!还可以在Dock和菜单栏中为您提供简短的天气预报或当前状况的概述。 Weather Widget free for Mac软件介绍 始终在桌面上使用时尚的天气小部件来随时了解天气!多种吸引人的小部件设计可供选择。 使用小部件可以为您提供天气概况,或者要获得更深入的天气预报,您可以打开详细

论文阅读<CF-YOLO: Cross Fusion YOLO for Object Detection in Adverse Weather.....>

论文链接:https://arxiv.org/pdf/2309.08152.pdfhttps://arxiv.org/pdf/2206.01381.pdfhttps://arxiv.org/pdf/2309.08152.pdf 代码链接:https://github.com/DiffPrompter/diff-prompter 目前没有完整代码放出。         恶劣天气下的目标检测主要

论文阅读<CF-YOLO: Cross Fusion YOLO for Object Detection in Adverse Weather.....>

论文链接:https://arxiv.org/pdf/2309.08152.pdfhttps://arxiv.org/pdf/2206.01381.pdfhttps://arxiv.org/pdf/2309.08152.pdf 代码链接:https://github.com/DiffPrompter/diff-prompter 目前没有完整代码放出。         恶劣天气下的目标检测主要

Cannot lock Java compile cache (D:\Dev\AndroidClient\trunk\Weather\.gradle\6.5\javaCompile) as it ha

遇到的情景是这样的:我用AndroidStudio进行打包,莫名的出现了这样,记得之前都没这个情况的, 错误翻译过来是这样描述的:不能锁定Java编译缓存(D: Dev\AndroidClient\trunk\Weather.gradle\6.5\javaCompile),因为它已经被这个进程锁定。,那就是有些进程占用的概念,试想,如果重启,它是不是所有的进程都要重新开始了,这样想确实大概是一个可

android studio weather app一个显示天气的应用

这是根据youtube上的教学视频编写的天气app,教学视频有几处bug,自己调整了几处代码,视频地址:https://www.youtube.com/watch?v=CmUxsupaBdk&list=PLZsd_1glHoeRaq5zGzBHbRa_ktWH9NwcN&index=74 代码地址:https://github.com/jowang2016/weatherapp20160728

weather icon_如何配置Windows 10 Weather App

weather icon While there haven’t been a ton of revolutionary improvements to the Windows Weather app since its revamp in Windows 8, it’s still a popular way for people to quickly check in with

论文解读:Image-Adaptive YOLO for Object Detection in Adverse Weather Conditions

发布时间:2022.4.4 (2021发布,进过多次修订) 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2112.08088.pdf 项目地址:https://github.com/wenyyu/Image-Adaptive-YOLO 虽然基于深度学习的目标检测方法在传统数据集上取得了很好的结果,但从在恶劣天气条件下捕获的低质量图像中定位目标仍然具有挑战性。现有的方法要么在平衡图像增强

动态天气预报:Living Weather HD for Mac

Living Weather HD能够为Mac用户提供及时、准确、个性化的天气信息,并提供了丰富的定制选项,使用户能够更加方便地查看天气状况。 具有以下特点: 显示世界各地的准确天气预报和当地时间。自动探测出用户所在的首个地点,并通过搜索栏输入城市名、邮编或机场代码的前几个字母来添加新预报地点 。在桌面上显示当前天气状况和预测,自动匹配屏幕保护程序选项,点击停靠栏图标还会显示出详细的天气预报。

论文简读 MetNet: A Neural Weather Model for Precipitation Forecasting

摘要: 天气预报是一项长期的科学挑战,具有直接的社会和经济影响。 该任务适合于连续存储的大量数据和具有长期依赖关系的丰富时空结构。 我们引入了MetNet,这是一个神经网络,它以1 km2的高空间分辨率和2分钟的时间分辨率(以秒为单位)预测未来8小时的降水。  MetNet将雷达和卫星数据作为输入并预测提前期,并生成概率降水图。 该体系结构使用轴向自我关注来聚集来自对应于一百万平方公里的大型输入