Temporal

一、let和var区别 1.关于变量提升,var能变量提升，let不能 // 关于var 如下所示 console.log(a); //输出undefined，此时就是变量提升 var a = 2; console.log(a); //2 //相当于下面的代码 var a; //声明且初始化为undefined console.log(a); //输出undefined a=2; //赋值 console.log(a); //2 //前端全栈交流学习圈：866109386 //帮助1-3年前端人员，突破技术，提升思维 // 关于let 如下所示 console.log(a); // 报错ReferenceError let a = 2; //相当于在第一行先声明a但没有初始化，直到赋值时才初始化 //直接用let声明变量不赋值是会打印undefined，这时候初始化了 let a; console.log(a);//值为undefined 2.暂时性死区：块级作用域内存在let命令，它所声明的变量就“绑定”这个区域，不再受外部的影响重点内容，简而言之，就是某个代码块有let指令，即使外部有名称相同的变量，该代码块的同名变量与外部的变量也互不干扰。而var不会，如下所示： //let var a = 123; if (true) { let a="abc"; console.log

I have a need to make a time-based dictionary hashtable that doesn't grow infinitely in size. By "time-based", I specifically mean that if I were to add a dictionary at time X, I would like the item to not exist at X+Y time. Y being the timeout period. I'm willing to store the time in the dictionary or as a structure in the key or value. CONTEXT: I get "callbacks" called by a library that we're using which gives me 4 pieces of information (time, key, value, operationType). operationType can be start or end (there are others, but it doesn't matter). So if I get an end within the Y time period

资源整理。接上篇，这篇是Paper。 Paper: 1. Automated Paddy Rice Extent Extraction with Time Stacks of Sentinel Data: A Case Study in Jianghan Plain, Hubei, China/利用时间叠加的哨兵数据自动提取水稻水平范围 - 以湖北省江汉平原为例 水稻是全球最重要的农作物之一。水稻稻田的空间分布在描述乡村景观中起着重要作用，水稻稻田的确切位置和范围对于分析后续的资源配置，水稻产量预测和粮食安全至关重要。水稻与其他作物相比具有明显的特征，因为在水稻种子准备和水稻移栽的初期，稻田需要水淹。为了绘制水稻图，长期以来一直使用遥感技术来提取和监测水稻作物。在许多方法中，基于物候的水稻绘图算法已被引入并在较粗糙的遥感图像中进行测试，例如MODIS（中等分辨率成像光谱仪），AVHRR（高级超高分辨率辐射计）和Landsat图像。然而，稻田的平均尺寸通常小于0.09公顷（例如，Landsat像素的面积）。因此，存在大量混合像素，这导致错误分类。同时，先前研究中使用的物候指标，如LSWI（地表水指数）和MNDWI（改良归一化差异水指数），在水稻种子制备和移植初期检测地表水含量是不可行的。 。因此，本研究首先提出了一个新的指数PMI（垂直水分指数）来识别水稻田的灌溉

一、算法详解 二、代码解析（pytorch版） 训练代码： https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79058147 测试代码： https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79058381 来源： https://www.cnblogs.com/haiyang21/p/11904594.html

I am a beginner in learning image processing and I am a bit confused with the concept of spatial and temporal characterization. So, for Spatial characterization, is it like a 2D map which contains some statistical information about the map? And in terms of the temporal characterization, is the value with respect to time? What does it mean and why do we care? Thanks! Temporal characterization occurs when you have a series of images taken at different time. Correlations between the images are often used to monitor the dynamic changes of the object. Spatial characterization applies when you are

资源整理。 1 Coding: 1.数据科学课程。课程、实验、教程以及code。 datascience box 2.自动根据github生成你的程序员简历。只需要输入github账户名即可生成。 resume.github.com 3.R语言包av，可以结合animation或者gganimate生成mp4视频。 av 4.Python开源项目PointProcesses，Python里点过程的简单模拟，点过程、时间点过程、时空过程，包括核密度估计。 PointProcesses 5.用GDAL/QGIS/WebGL制作3维地图，以DEM为主。 making 3d map 6.R语言开源项目，使用.stl文件中的R生成以3D打印。 impresion3D 7.机器学习研讨会。 ml workshop 1 ml workshop 2 ml workshop 3 ml workshop 4 8.基于R和QGIS的英国房价3维可视化。 datavis3d 9.R语言包ggcorrplot,ggplot2的拓展包， ggcorrplot 10.R语言周报，R语言社区的重要部分之一。更新R语言相关的各项资讯。 rweekly.org 11.美国环保署EPAR语言用户研讨会议程。 2018 12.Python机器学习书第二版代码和在线资源。 python machine learning