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Create React App入门 该项目是通过引导的。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： yarn start 在开发模式下运行应用程序。打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 yarn test 在交互式监视模式下启动测试运行器。有关更多信息，请参见关于的部分。 yarn build 构建生产到应用程序build文件夹。它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 生成被最小化，并且文件名包括哈希值。您的应用已准备好进行部署！ 有关更多信息，请参见关于的部分。 yarn eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！ 如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject 。此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。 相反，它将所有配置文件和传递依赖项（webpack，Babel，ESLint等

2009年至2019年亚马逊畅销书50强中的数据集。包含550本书，使用Goodreads将数据分类为小说和非小说 bestsellers with categories.csv

每分钟，世界就会失去一片面积达48个足球场的森林。亚马逊流域的森林砍伐占最大比例，导致生物多样性减少，生境丧失，气候变化和其他破坏性影响。但是，有关森林砍伐和人类入侵森林的位置的更好数据可以帮助政府和地方利益相关者更快，更有效地做出响应。 世界最大的地球成像卫星星座的设计者和制造者Planet即将以3-5米的分辨率收集整个地球陆地表面的每日图像。尽管已经进行了大量的研究来跟踪森林的变化，但它通常取决于Landsat（30米像素）或MODIS（250米像素）的粗分辨率图像。这限制了它在小规模森林砍伐或森林退化占主导地位的地区的效力。 此外，这些现有方法通常无法区分人为造成森林损失和自然原因。高分辨率图像已被证明在这方面格外出色，但是尚未为行星图像开发出可靠的方法。 在这次竞赛中，Planet及其巴西合作伙伴SCCON向Kagglers挑战以大气条件和各种土地覆盖/土地用途标记卫星图像芯片。由此产生的算法将帮助全球社区更好地了解全世界范围内森林砍伐的地点，方式和原因，以及最终如何应对。 Planet Understanding the Amazon from Space_datasets.txt

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