大气科学

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大气简约的企业网站源码
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MATLAB中LANDSAT 7图像的大气校正
展示了如何使用MATLAB对LANDSAT 7图像的第5波段进行大气校正,将图像的DN值转换为辐射率和反射率。具体步骤包括使用增益和偏置方法转换为辐射率(L),以及使用光谱辐射度缩放方法转换为辐射度(Lsrc)。最后,将辐射率(L)转换为反射率(rho),这些步骤在MATLAB中的实现可通过修改应用代码完成。
地球表面大气中电波传播特性详解
在地球表面均匀大气中,电波的传播可以分为大尺度衰落和小尺度衰落两种模型。大尺度衰落受到地形和建筑物等障碍物影响,呈现出信号强度缓慢变化的特征。本章详细介绍了电波在地球表面大气中的传播方式,包括直达波、地波、对流层反射波和电离层反射等多种传播机制。这些机制对于移动通信系统的设计和信号传输具有重要意义。
6s大气校正工具包
6s大气校正工具包可以根据输入的原始图像参数自动执行校正,并生成经过校正后的参数。
MATLAB分层大气辐射传输模型运行指南
MATLAB分层大气辐射传输模型运行指南。该代码从MATLAB或Octave运行DISORT,用于执行大气的辐射传输计算,包括吸收和散射。输入包括气态光学深度、大气参数和云特性。使用DISORT 2.0 Beta进行辐射传输计算。此代码正在进行改进,欢迎提供反馈。安装说明包括将文件复制到目录中,并根据需要修改makefile以使用gfortan编译器。运行“ make”以编译disort_driver_mat。在MATLAB中,可以使用sample_run.m文件进行测试。
matlab编程-三维大气层析建模
matlab编程-三维大气层析建模。这是一个在三维感兴趣区域进行大气层析成像的简易模型。
数据科学免费自学数据科学的路径与资源推荐
想自学数据科学,但不想花一大笔钱?这个免费的开源课程推荐路径可以帮你走上正轨!通过 MOOC(大规模开放在线课程),你可以随时随地接触到世界顶级大学的课程。推荐的课程涵盖从数据科学基础到机器学习的各个方面。课程安排也灵活,你可以根据自己的进度来调整。最棒的是,只要你能每周投入 20 个小时,大约两年内就能完成所有学习内容! 其中,包括了计算机科学、数据结构与算法、微积分等课程。每个模块都被精心设计,适合任何想深入理解数据科学的朋友。你还可以根据个人情况调整学习进度,看看自己预计何时能完成。嗯,,如果你有足够的热情,走这条路不难! 顺便提一下,课程内还附带了一些实用的资源链接,像 MIT 的线性
西开普省苔藓地衣监测大气污染的研究论文
在南非的西开普省,首次利用自然生长的苔藓和地衣监测大气中的微量元素沉积。采用超热仪器中子活化分析(INAA)确认了总计33种元素,并通过多元统计分析识别和描述不同的污染源,涵盖开普酒乡和开普半岛两个地区。
Spark助力数据科学
Spark:数据科学的强大引擎 Spark 凭借其分布式计算能力和丰富的工具生态,已成为数据科学领域不可或缺的利器。它能够高效处理海量数据,并支持多种数据科学任务,例如: 数据预处理: 使用 Spark 清洗、转换和准备数据,为后续分析打下坚实基础。 机器学习: Spark MLlib 库提供多种机器学习算法,涵盖分类、回归、聚类等领域,帮助您构建预测模型。 数据可视化: 结合其他可视化工具,将 Spark 分析结果转化为直观的图表和图形,洞察数据背后的规律。 Spark 的优势: 速度快: 基于内存计算,比传统 MapReduce 框架快数倍甚至数十倍。 易于使用: 提供 Py