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前言 – 人工智能教程 社区野火风险数据集可用于评估社区级别的野火风险并制定野火缓解计划。它还可用于确定最需要援助的社区。社区野火风险数据集由美国农业部林务局创建，旨在帮助评估家庭、企业和其他有价值资源的风险。该数据集包含全国一致的信息，用于比较全国或州或县内社区之间的相对野火风险。使用大型火灾模拟系统
个不同的子数据集。BasinATLAS、RiverATLAS和LakeATLAS，分别代表子流域的划分（多边形）、河网（线）和湖岸线（多边形）。HydroATLAS总共包含100万个子流域、850万条河流和140万个湖泊。 HydroATLAS是通过对来自现有全球数据集的广泛的水
这里显示的数据是通过在800m²的网格单元内汇总当前USDA-NCSS的土壤调查数据（在没有SSURGO的地方用STATSGO回填）获得的。这种数据汇总技术导致地图可能与任何特定点的原始数据不一致，其目的是在全州范围内描述土壤属性的区域趋势。 这个应用程
audio 音频数据集audio模块用于支持音频增强。它包括两个部分：transforms和utils。transforms是一个高性能处理模块，具有常见的音频操作。utils提供了一些音频处理的一般方法现在我们来看看音频数据集的具体发展：目前为止，深度学习一共经历了三次浪潮：
6模拟得到的。2000年1月到现在，该数据产品包含36个地表场。为了便于分析，平台已将NetCDF文件转化为TIF文件。 全球月度气象数据集是指收集和整理全球各地区月度气象数据的数据集。它包含了气温、降水、湿度、风向和风速等气象要素的数据。这些数据是从各国气象部门、研究机构以及私人气象站等多个渠道收
2022-09-16 GEE数据集：全球土壤盐度数据集（1986-2016） GEE数据集：SDA-NCSS的土壤调查数据 GEE数据集：美国大陆(CONUS)30米土壤属性概率图数据库 GEE数据集：SDA-NCSS的土壤调查数据 GEE数据集：全球土壤网格数据集
这使得数据的收集和分析更加容易。添加了开始和结束日期，以发布周日期作为结束日期，一周前作为开始日期。目前，我们的目标是不断更新该数据集，使其与源数据集保持同步。 地球引擎片段 var usdm = ee.ImageCollection("projects/sat-
061）通过Smoother算法计算得到的平滑后ET产品，解决了影像云雾覆盖、像元异常值等问题。对处理后的覆盖中国区域的影像结果镶嵌，生成了分辨率为500米的月度合成产品。 数据集ID: MDO/MODIS_MONTH_ET_CHINA 时间范围: 2001年-2021年 范围: 全国
GLOBathy（全球湖泊测深数据集） 前言 – 床长人工智能教程我们开发了一个新颖的GLObal水深测量（GLOBathy）数据集，包括140多万个水体，与完善的全球数据集HydroLAKES保持一致。GLOBathy使用一个基于GIS的框架，根据水体的最大深度估
COPERNICUS/S2_SR 数据集中找到。1B 级数据可在 COPERNICUS/S2 数据集中找到。这些数据集中的资产还提供其他元数据。 Sentinel-2: Cloud Probability 数据集是欧洲航天局 (ESA) 的 Sentinel-2 卫星项目的一项产品。该数据集提供 Sentinel-2
根据 ‘buy’, ‘maintain’, ‘doors’, ‘persons’, ‘boot’, ‘safety’, ‘accept’ 购买”、“维护”、“门”、“人”、“系统”、“安全” 来判断顾客是否接受买车 # -*- coding:utf-8 -*- import pandas
该API属于CMS服务，描述: 删除指定的智能购买组接口URL: "/v2/{domain_id}/auto-launch-groups/{auto_launch_group_id}"
Please check file path or dataset API.2、需要下载垃圾分类数据集放到/ssd/data/garbage/train目录下，请问有这个垃圾分类数据集的下载地址吗【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
上传的是一份csv格式的文件，但是提交报4200错误
提示报错 请问如何解决呢？/home/li/PycharmProjects/TEXT1/venv/bin/python /home/li/PycharmProjects/TEXT3/Visual_model_prediction.py Traceback (most recent
和光照问题。包含了40万张图片，4万种车辆标签。该数据集提供了摄像机ID，时间戳，摄像机之间的跟踪关系。项目地址：https://github.com/PKU-IMRE/VERI-WildN-CARS该数据集是基于现实事件的数据集，它由从市区和高速公路环境中的汽车驾驶中获取的约2
深度连接铁杆粉丝，运营高品质社群，知识变现的工具 (zsxq.com)https://wx.zsxq.com/group/48888525452428 机器学习 https://www.cbedai.net/xg
简介： 全球历史粮食产量数据集是农业普查统计（粮农组织报告的国家产量统计数据）和卫星遥感（遥感反演的作物指数）的混合数据产品，大豆只有“主要（major）”生长季节。前言 – 人工智能教程 全球大豆主要产区包括： 1. 美国：美
机器学习工作流程 一、什么是机器学习 机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测。 二、机器学习工作流程 机器学习工作流程总结： 1.获取数据 2.数据基本处理 3.特征工程 4.机器学习(模型训练) 5.模型评估 - 结果达到要求，上线服务
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