国内外遥感影像分类研究综述

1.2 国内外研究现状 1.2.1 国外研究现状 国外有关量化交易的研究内容非常广阔，这里主要选取公开出版的著作进行讨论。斯坦福大学华人统计学家黎子良从理论研究的角度讲述了数量金融中最重要的统计模型和方法，通过统计建模与统计决策的理论，将复杂的金融理论与投资实务相结合，具有深刻的理论意义和借鉴价值。Richard Tortoriello归纳了七个投资维度：盈利性、估值、现金流、成长性、资产配置、价格动量及危险信号，给出了如何有效结合单个投资因子或组件因子，构建多因子策略，从而形成更全面的选股模型。金斯伯格详细阐述了基于MATLAB软件的量化投资技术，特别是对三大类金融工具箱的介绍，具有良好的实

1.2 国内外研究现状 1.2.1 Linux内存取证研究现状在对计算机系统进行取证调查时，具备获取和分析物理内存(RAM)数据的能力是至关重要的。因为，物理内存中不仅保存有最近运行程序、打开文件以及访问网络等操作所留下的痕迹信息，并且还能检索到一些只在内存中出现且未曾保存到硬盘上的数据信息，例如恶意代码入侵的痕迹信息以及磁盘加密文件的解密密钥等易失性数据信息。与此类似的是，在进行Android手机取证调查时，同样需要具备获取和分析物理内存（也称作运行内存）数据的能力。由于Android系统是基于Linux内核开发的，因此可以把Linux内存取证的研究思路和方法借鉴到Android物理内存取证

国内外 IP 地址段汇总，供您参考。

云计算的国内外发展现状，嗯，这个话题现在挺热门的。其实，云计算这块儿的进展，国内外差异蛮大的，尤其是技术成熟度和市场应用上。国内的云计算发展速度快，像阿里云、腾讯云等大厂在市场上都占有一席之地。国外嘛，像 AWS、Azure 这些早就开始深耕，技术实力上更强，但国内的市场需求也在不断增长，竞争也愈加激烈。 ，云计算这块儿，技术更新换代快，普及速度也挺惊人。如果你是开发者，理解这些发展趋势可以你更好地把握行业动态，提前规划你自己在云计算中的应用场景。 如果你想了解更详细的云计算技术发展，可以参考一些文章，像《信息时代：网络发展与云计算》或《云计算与大数据发展策略探讨》，它们都讲得挺清楚，蛮有的。

将您关注的shp格式区域与世界地图遥感栅格影像进行叠加，能够实现更精细化的数据分析和研究。

1.2国内外发展现状1.2.1用户画像的发展与应用Alan Cooper在1983年提出了Persona(用户画像)这一概念(穆德，2007)，他认为Persona是通过从用户真实数据抽象出来的用户模型。对目标不同维度例如用户的年龄、性别、行为特征抽象出用户典型特征，然后将这些典型特征标签化再进行组合，这样便形成了一个用户原型。另外一种对用户画像的定义是对现实生活中的用户行为进行数学建模。通过对用户的人口属性，社会交往，行为偏好等主要信息建模分析，从而抽象出一个用户的信息全貌，为进一步分析用户的行为习惯等重要信息，提供坚实的基础。通过以上两种定义可以得知，用户画像从具象和抽象的角度来说，是对用

该存储库中的Matlab图像去阴影代码PyFmask，尽管目前处于试验阶段，但仍然是一个非常值得开发的工具。我们鼓励您尝试使用，并期待您的反馈和建议，这将有助于我们进一步改进该库。快速入门的方法包括下载存储库并将其本地化到当前工作目录，然后运行示例脚本Landsat8Scene.py。该代码提供了灵活的使用方式，特别适用于处理Landsat卫星图像数据。详细安装步骤请参阅存储库的README文档。

分类算法的研究总结，写得还挺扎实的。像是ID3 决策树、朴素贝叶斯这些老朋友都有提到，而且讲得清楚易懂，适合想快速梳理知识的你。后面还聊了神经网络、SVM、随机森林这些进阶算法，是对深度学习的前景也点了下，挺贴合当下趋势的。整篇文章框架清晰，干货不少，用来复习或者找灵感都合适。

地学影像的理解与，周成虎的这本书算是挺经典的了，讲得比较透彻，尤其是光谱特征和知识发觉那块，多老手都爱翻翻看。 影像特征的提取方法挺多，像Moravec、Forstner算子啥的，用来做特征点检测挺方便，结合书里的理论，思路也清晰了。 自动提水体信息的部分也蛮实用，多时候遥感数据都得批量跑，书里思路配合Matlab或Python写个小脚本，效率还不错。 做多波段光谱的话，别忘了看下CARS和EEMD这些方法，配合书里的统计模型，用起来事半功倍哦。 如果你平时想自己动手做特征提取，可以参考下pymfe或者看看Matlab那些现成例子，自己改改，挺香。