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    穿颜色成对的袜子,追最新的剧:这群coder正帮视障者移走身上的大山

    机器之心原创 作者:张倩 「视障是压在身上的一座大山。你从小就是被否定的,你看不见就做不了这,做不了那,你自己也那么认为。」 在你的印象中,视障群体一般会从事哪些职业?如果被问到这个问题,大多数人想到的第一个答案可能都是推拿师、按摩师。恐怕,没有人会想到「化妆师」。 「盲人怎么还能化妆、拍抖音、回私信呢?是骗人的吧!」抖音视频博主「盲人美妆师肖佳」经常会受到这种质疑。 和很多视障人士一样,肖佳最初也从事过按摩工作,但这份工作并没有束缚住她。北漂的经历让她发现了自己人生的更多可能性并找到了兴趣所在。6 年间,

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    全球地表覆盖global land 30数据集

    全球地表覆盖数据(GlobeLand30)是中国研制的30米空间分辨率全球地表覆盖数据,2014年已发布2000和2010版,自然资源部于2017年对该数据进行了更新,形成了2020版。 GlobeLand30中包括10个种类,分别为耕地、林地、草地、灌木地、湿地、水体、苔原、人造地表、裸地、冰川和永久积雪。GlobeLand30研制所用的分类影像主要为30米多光谱影像,包括Landsat系列的TM5、ETM+、OLI多光谱影像和中国环境减灾卫星HJ-1多光谱影像,2020版数据还使用了16米的GF1多光谱影像。在影像无云(少云)前提下,优先选择生产基准年或更新年度±2年内植被生长季的多光谱影像,影像获取困难地区则放宽获取时间,从而保证影像的全球覆盖度。前言 – 人工智能教程 GlobeLand30 V2010数据精度评价由同济大学牵头完成。从全球853幅数据中抽取80个图幅,布设超过15万个检验样本,得出GlobeLand30 V2010数据的总体精度为83.50%,Kappa系数0.78。GlobeLand30 V2020数据精度评价由中国科学院空天信息创新研究院牵头完成。基于景观形状指数抽样模型进行全套数据布点,共布设样本超过23万个。得出GlobeLand30 V2020数据的总体精度为85.72%,Kappa系数0.82。

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    我的R语言小白之梯度上升和逐步回归的结合使用

    我的R语言小白之梯度上升和逐步回归的结合使用 今天是圣诞节,祝你圣诞节快乐啦,虽然我没有过圣诞节的习惯,昨天平安夜,也是看朋友圈才知道,原来是平安夜了,但是我昨晚跟铭仔两个人都不知道是平安夜跑去健身房玩了,给你们看下我两的练了一段时间的肌肉。 📷 📷 好了不显摆了,进入我们今天的主题通常在用sas拟合逻辑回归模型的时候,我们会使用逐步回归,最优得分统计模型的等方法去拟合模型。而在接触机器学习算法用R和python实践之后,我们会了解到梯度上升算法,和梯度下降算法。其实本质上模型在拟合的时候用的就是最大似然估

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    中国雪深长时间序列数据集(1979-2020)

    中国雪深长时间序列数据集(1979-2020)提供1979年1月1日到2020年12月31日逐日的中国范围的积雪厚度分布数据,其空间分辨率为25km,是“中国雪深长时间序列数据集(1978-2012)”的升级版本。前言 – 人工智能教程 用于反演该雪深数据集的原始数据来自美国国家雪冰数据中心(NSIDC)处理的SMMR(1979-1987年),SSM/I(1987-2007年)和SSMI/S(2008-2020)逐日被动微波亮温数据(EASE-Grid)。通过对不同传感器的亮温进行交叉定标提高亮温数据在时间上的一致性。然后利用车涛博士在Chang算法基础上针对中国地区进行修正的算法进行雪深反演。 该数据集每天1个文件,文件命名方式为:年+天,如1990001表示1990年第1天,1990207表示1990年第207天。

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