从安装的过程来看，Ubuntu在台式机上会安装gcc，但是笔记本上则不会，所以在第一次装的时候并没有成功，虽然从头到尾都安装了，没有中断，但最后采用doy验证的时候没有通过。
PARTITION BY (date_part('doy', t_jingyu.col3));
这里水稻面积提取用阈值法进行，这里我们需要用到的是将随机森林和svm支持向量机的监督分类分析的结果用mask去除和提取，这里我们所需要用到几个函数
The Terra MODIS Vegetation Continuous Fields (VCF) product is a sub-pixel-level representation of surface vegetation cover estimates globally. Designed to continuously represent Earth's terrestrial surface as a proportion of basic vegetation traits, it provides a gradation of three surface cover components: percent tree cover, percent non-tree cover, and percent bare. VCF products provide a continuous, quantitative portrayal of land surface cover with improved spatial detail, and hence, are widely used in environmental modeling and monitoring applications.
检索 MODIS Terra Vegetation Indices 16-Day Global 1km 数据集ee.ImageCollection并选择 NDVI 波段。
在上篇Vertica 分区表设计中，已经提过了Vertica的分区表创建和分区删除，但举例上并不系统， 本篇文章将系统的对分区表设计及后续的删除分区进行讲解。
一开始我是比较青睐于用numpy的数组来进行数据处理的，因为比较快。快。。快。。。但接触多了pandas之后还是觉得各有千秋吧，特别是之前要用numpy的循环操作，现在不用了。。。果然我还是孤陋寡闻，所以如果不是初学者，就跳过吧：
对于某些卷积运算，fastDistanceTransform()可能比reduceNeighborhood()或更有效convolve()。例如，要对二进制输入进行腐蚀和/或膨胀：
在计算索引并生成高质量马赛克时，有一个明显的图像是异常值。我已经确定了图像，问题在于 B5 波段的值非常低，这使得索引具有非常高的值。
Kotlin的操作符重载与C++类似，虽然没有C++那么强大，但是仍然可以实现Kotlin的操作符重载。
之前有推送过关于GEE的文章，后台反馈的情况来看，很多人是想用，但是由于某些众所周知的原因无法使用GEE，还是那句话懂的人自然懂，想使用的人肯定想办法能用得上。就像中国第一封电子邮件富有深意的那句话：“Across the Great Wall we can reach every corner in the world.(越过长城，走向世界)”，今天推荐基于R语言的GEE”工具箱“！
实际存储在磁盘上的是projection。 当创建一张表，没有创建projection时，那么插入数据的时候会自动创建一个默认的projection。如果运行中发现projection不合适，可以运行dbd进行优化，得出一些建议，参考来重建projection。
Stata 将日期、时间以及日期和时间以 1960-01-01 00:00:00.000 为开始时间的整数存储。比如1960-01-01 为 0，1959-12-31 为 -1 , 1960-01-02 为 1 。
在PostgreSQL中，两个时间戳相减会得到一个interval类型的结果，如下：
面试居然让我获取当前月份第一天跟最后一天，主要是尴尬的回答不上来。 废话不说，直接贴代码，工作应该是够用了 public class TestCalendar { // 日期也就是这了 public static void main(String[] args) { // 获取当前年份、月份、日期 Calendar cale = null; cale = Calendar.getInstance(); int year = ca
使用 SimpleDateFormat 类的 format(date) 方法来格式化时间
数据分析是 NumPy 最重要的用例之一。 根据我们的目标，我们可以区分数据分析的许多阶段和类型。 在本章中，我们将讨论探索性和预测性数据分析。 探索性数据分析可探查数据的线索。 在此阶段，我们可能不熟悉数据集。 预测分析试图使用模型来预测有关数据的某些信息。
编写线程安全代码的关键是管理程序中的共享可变状态，除了通过synchronized加锁机制防止多个线程同时访问同一段数据外，还有一种方法就是通过ThreadLocal消除数据的共享，ThreadLocal会为各自线程创建相应的变量副本（线程局部变量），每个副本都由各自线程管理，这样就避免了对共享资源的访问冲突，也减少了同步时的性能消耗。我们来看一段示例： class Sequence implements Runnable { private final int tid; public Sequence
已有DataFrame（long）,现在想新建一个DataFrame（tCG），但是保有原来a的索引：
本文介绍基于Python语言，针对一个文件夹下大量的Excel表格文件，基于其中每一个文件，首先依据某一列数据的特征截取我们需要的数据，随后对截取出来的数据逐行求差，并基于其他多个文件夹中同样大量的Excel表格文件，进行数据跨文件合并的具体方法。
该数据集包含全球生态系统动力学调查（GEDI）第 4A 级（L4A）第 2 版对地上生物量密度（AGBD，单位为兆克/公顷）的预测，以及对每个采样地理定位激光足迹内预测标准误差的估算。在该版本中，颗粒位于子轨道中。模拟波形的高度指标与多个地区和植物功能类型（PFTs）的 AGBD 实地估算值相关联，并对其进行了汇编，以生成一个校准数据集，用于代表世界各地区和植物功能类型组合的模型（即：落叶阔叶树、常绿乔木、常绿灌木、常绿灌木、落叶阔叶树）、针对南美洲的常绿阔叶树，对 GEDI02_A 第 2 版使用的分组选择算法进行了修改，以减少因选择地面高度以上的波形模式作为最低模式而产生的假阳性误差。前言 – 人工智能教程 LARSE/GEDI/GEDI04_A_002_MONTHLY 是原始 GEDI04_A 产品的栅格版本。栅格图像是相应月份各个轨道的月度合成图像。
在日常数据处理工作中，我们经常面临着需要从多个表格文件中提取信息并进行复杂计算的任务。本教程将介绍如何使用Python编程语言，通过多个表格文件，计算特定单元格数据的平均值。
NASA 制作用于研究环境的地球系统数据记录 (MEaSURE) 全球土地覆盖绘图和估算 (GLanCE）每年30米（m）版本1数据产品提供来自Landsat 5专题制图器（TM）、Landsat 7增强型专题制图器Plus（ ETM+）和 Landsat 8 运行陆地成像仪 (OLI)。这些地图为用户社区提供土地覆盖类型、土地覆盖变化、表征每个像素绿化程度和季节性的指标以及变化幅度。 GLanCE 数据产品将使用一组七个大陆网格提供，这些网格使用参数化的兰伯特方位角等面积投影，以最大限度地减少每个大陆的失真。目前，北美和欧洲大陆均可用。该数据集可用于广泛的应用，包括生态系统、气候和水文建模；监测陆地生态系统对气候变化的反应；碳核算；和土地管理。
Earth Engine 服务器对象是具有以ee（例如eeImage、eeReducer）开头的构造函数的对象，并且此类对象上的任何方法都是服务器函数。任何不是以这种方式构造的对象都是客户端对象。客户端对象可能来自 R Earth Engine 客户端（例如 Map）或 R 语言（例如 date、data.frame、c()、list()）。
df1 = pd.DataFrame([['张三', 10, '男'], ['李四', 11, '男'], ['王五', 11, '女'],['赵六', 10, '女'],['王七', 11, '男'],['Mike', 10, '男']], columns=['name', 'age', 'sex']) df2 = pd.DataFrame([['Mike', 10, '男'], ['Jane', 11, '女'],['张三', 10, '男']],columns=['name', 'age', 'sex'])
os.walk 遍历文件夹（含子文件夹），os.listdir遍历文件（不含子文件夹）
The Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) mission aims to characterize ecosystem structure and dynamics to enable radically improved quantification and understanding of the Earth's carbon cycle and biodiversity. The GEDI instrument, attached to the International Space Station (ISS), collects data globally between 51.6° N and 51.6° S latitudes at the highest resolution and densest sampling of the 3-dimensional structure of the Earth.
在Python的数据处理中，频繁用到的两大神器就是Pandas和Numpy了，熟练并花哨的使用这两个库不但能让你的据处理过程缩小代码量还能有效提高数据处理效率。不过随着Python的流行，这类Pandas和Numpy技巧文已经大量同质化，本着为地学而钻研的精神，我整理了我在数据处理过程中常用的几个小技巧。
之前在“Vertica 安装，建库，新建测试用户并授予权限，建表，入库”这篇文章也简单介绍过入库部分的内容。 但之前测试用例若用于生产环境有明显的局限性： 1.是用dbadmin管理员用户入库的。 2.没有建立和指定入库专用资源池。
需求：搭建Vertica数据库3节点的测试环境，建立测试用户，建表，测试数据入库。
说明：参数degree代表次数，默认为2。当输入为两个特征时，输出结果会对两个特征进行组合，结果特征的次数小于等于2。比如输入为特征[a,b] [a,b][a,b]，则输出为[1,a,b,a2,ab,b2] [1,a,b,a^2, ab,b^2][1,a,b,a^2 ,ab,b^2 ]
这两天发现了一款有趣的数据库DuckDB，它的设计思路来源于sqlite，但是与sqlite不同的是，sqlite是行式数据库，而DuckDB是列式数据库。除此以外，两者非常相似：两个都是基于本地文件系统设计的，都有着完整的数据库体系（客户端、SQL解析器、SQL优化器和存储引擎等等），安装和使用都非常方便。在一些数据分析场景下，比如临时跑个数，不想安装MySQL或者分布式数据库等，应该大有可为。下面基于DuckDB的官方文档和相关博客，做一些简单介绍。
使用 curl -L http://cpanmin.us | perl - --sudo Dancer2 进行安装
SQL (stands for Structured Query Language)
本文演示了在时间序列分析中应用分布滞后线性和非线性模型（DLMs和DLNMs）。Gasparrini等人[2010]和Gasparrini[2011]阐述了DLMs和DLNMs的发展以及时间序列数据的实现。本文描述的示例涵盖了时间序列数据DLNM方法的大多数标准应用，并探讨了DLNM包用于指定、总结和绘制此类模型。尽管这些例子在空气污染和温度对健康的影响方面有具体的应用，但它们很容易被推广到不同的主题，并为分析这些数据集或其他时间序列数据源奠定了基础。
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前两天，发布了一片文章websocket实现GPS数据的实时推送与地图的展示，文章发出后引来了不少读者的关注，也有不少读者要求做进步一优化。本文应大家的要求，对上文的内容做一个优化，优化地方包括：
任何一家公司都会面对或多或少的客户，产生千万甚至上亿的数据来洞察客户的行为，支撑自身公司业务的发展。
alipay官方没有rust sdk,本人自己实现了一个，已经生产环境可用。基于gostd的http模块。
es6的Promise让异步接口的处理变得轻松，在旧版本的小程序中并不原生支持Promise，需要引入第三方库，例如：https://github.com/stefanpenner/es6-promise，然而在新版的小程序中已经原生支持了Promise，直接使用即可。
CARVE: Alaskan Fire Emissions Database (AKFED), 2001-2013
我有兴趣确定 NDVI 损失最大的年份。我创建了一个函数来收集所有陆地卫星图像并应用预处理。当我导出结果以识别 NDVI 损失最大年份时，生成的数据产品与陆地卫星场景足迹有可怕的接缝线。造成这种情况的原因是什么以及如何调整代码？
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对MOD(31,8)，MOD(234, 10)，MOD(45.5,6)进行求余运算，输入语句如下：
之前学到的筛选操作都是基于整个表去进行的，那如果想要依据某列中的不同类别（比如说不同品牌/不同性别等等）进行分类统计时，就要用到数据分组，在SQL中数据分组是使用GROUP BY子句建立的。
让我们开始吧。 我们将在不同的操作系统上安装 NumPy 和相关软件，并查看一些使用 NumPy 的简单代码。 正如“序言”所述，SciPy 与 NumPy 密切相关，因此您会在本章中看到 SciPy 这个名字。 在本章的最后，您将找到有关如何在线获取更多信息的指南，如果您陷入困境或不确定解决问题的最佳方法。
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