内容概要：本文档为gee scripts.txt，主要展示了利用Google Earth Engine（GEE）平台进行特定土地覆盖类型（如高盐度盐滩，即apicum类）的遥感影像处理与分类的Python脚本。首先初始化了GEE环境，接着定义了年份、类别ID和类别名称等参数。通过调用GEE中的图像和数据集，创建了监督分类图像，并对训练和测试数据集进行了导出设置，包括将分类后的图像及其元数据导出为资产，同时设置了导出的详细参数，如描述、资产ID、区域范围、分辨率（scale）、最大像素数量等。; 适合人群：熟悉Python编程语言，有一定遥感数据分析经验的研究人员或工程师，特别是那些专注于土地覆盖变化监测、环境科学研究领域的专业人士。; 使用场景及目标：①需要从GEE获取特定年份和类别的遥感影像数据并进行预处理；②构建监督分类模型，对特定类型的地表覆盖进行识别和分类；③将处理后的数据导出到GEE资产中，以便进一步分析或与其他数据集集成。; 阅读建议：此脚本适用于具有遥感背景知识的读者，在理解和修改代码前，建议先熟悉GEE平台的基本操作及Python API的使用方法，同时关注脚本中关键变量（如year、classID）的定义及其对后续处理步骤的影响。

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/e5a15bf692de 本项目是一个基于Python语言开发的自动组卷评卷考试系统，旨在实现自动组卷、考生答题、自动阅卷评分等功能。系统从题库中随机抽取试题组成试卷（满分100分），提供考生考试答题操作界面，并实现自动阅卷评分。项目已完成考试定时、自动组卷、客观题自动判卷、自动评分和考试界面设计等功能。 姓名：刘文晨 学号：2018080901006 学院：计算机科学与工程学院 前端：实现登录和注册功能，核验考生身份。身份正确时进入考试界面，否则需重新输入。考试界面随机分配考题，考生答题后即时判卷打分，完成所有题目后显示总分（85分及以上为合格，否则为不合格）。考试开始后自动计时，超时自动结束考试并统计分数，同时播放音乐。 后端：采用文件读写方式存储信息和题库，便于部署。完成考生身份核验、题库自动组卷，并按前端需求传递数据。 操作系统：Windows 10 编程语言：Python 3.8 文件目录需完整拖拽至本机，所有文件读写会自动检测当前目录。 运行FrontEnd.py启动系统。 测试账号包括管理员账号admin（密码123456）、测试账号test1和test2（密码与账号相同），以及调试用的空账号（无需密码，直接登录）。 界面操作：选择选项后，选项右侧文本框显示当前选项，按确认键完成答题。若答案正确，左上角分数会更新。

### 知识点详解 #### 一、Swift拥塞控制算法概述 - **核心思想**：Swift拥塞控制算法由谷歌公司开发，旨在通过端到端的延迟目标来实现数据中心内的高效流量管理。该算法利用了加减法（AIMD）控制机制，在极端拥堵情况下采用速率限制（pacing），确保网络传输的高效性与稳定性。 - **应用场景**：Swift特别适用于数据中心内部网络环境，能够有效地应对大规模数据处理和传输任务。 #### 二、AIMD控制机制及其在Swift中的应用 - **AIMD机制简介**：AIMD（Additive Increase Multiplicative Decrease）是一种常用的拥塞控制策略，其核心在于增加时采用加法的方式逐步提升发送速率，而在检测到拥塞时则采用乘法的方式快速降低发送速率。 - **Swift中的AIMD应用**：Swift利用AIMD机制动态调整发送速率，当网络负载较低时，逐渐增加发送速率；一旦检测到网络拥塞，则迅速减少发送速率，从而有效避免网络拥堵。 #### 三、Swift算法的关键技术 1. **准确的RTT测量**：RTT（Round-Trip Time）是指数据包从发送方发出到接收方接收到确认信号所需的时间。Swift通过对RTT的精确测量，可以更准确地评估当前网络状况，进而合理调整发送速率。 2. **合理的延迟目标设定**：Swift通过设置合理的端到端延迟目标，使得算法能够在不同网络条件下保持良好的性能表现。 3. **极端拥堵情况下的速率限制**：在极端拥堵的情况下，Swift采用速率限制技术（pacing）来缓解网络压力，确保服务质量和用户体验不受太大影响。 #### 四、Swift算法的实际表现 - **短RPC响应时间**：在大规模测试环境下，Swift能够将短RPC（Remote Procedure Call）的尾部延迟降低至50微秒以下，同时几乎不丢包，且每台服务器可维持约100Gbps的吞吐量。 - **生产环境表现**：在多个不同的生产集群中，Swift能够持续提供极低的短RPC完成时间，并为长RPC提供高吞吐量。与DCTCP协议相比，Swift的丢包率至少低10倍，并且在处理大量并发请求时表现更优。 #### 五、Swift与DCTCP的对比分析 - **丢包率**：Swift的丢包率远低于DCTCP，这表明Swift在处理网络拥塞方面更为有效。 - **并发处理能力**：Swift在处理大规模并发请求时的表现优于DCTCP，特别是在面对O(10k)级别的并发时，Swift能够更好地维持服务质量。 - **资源隔离性**：Swift提供了更好的性能隔离特性，即使在网络负载接近100%的情况下，也能够保持良好的尾部延迟表现。 #### 六、Swift算法的优势总结 - **简单易用**：Swift的设计非常简洁，易于部署和维护，这有助于数据中心运营商更好地应对运营挑战。 - **分解性好**：Swift算法能够轻松地将延迟分解为主机和网络部分，方便问题定位和优化。 - **适应性强**：随着数据中心的发展变化，Swift作为拥塞信号的部署和维护工作变得十分便捷。 - **高性能**：Swift能够在提供高吞吐量的同时，保持极低的尾部延迟，特别适合对延迟敏感的应用场景。 #### 七、Swift在RDMA环境中的应用潜力 - **RDMA（Remote Direct Memory Access）**：作为一种高速网络技术，RDMA允许数据直接在两台机器之间进行内存访问而无需CPU干预，极大地提高了数据传输效率。 - **Swift与RDMA结合的可能性**：考虑到Swift在数据中心网络中表现出色的性能，它与RDMA技术相结合有望进一步提高数据传输速度和效率，尤其在高性能计算、云计算等领域具有广阔的应用前景。 ### 结论 Swift拥塞控制算法是谷歌公司在数据中心网络管理领域的一项重要成果。通过精准的RTT测量、合理的延迟目标设定以及极端拥堵情况下的速率限制等关键技术，Swift能够在保证高吞吐量的同时，实现极低的尾部延迟。与传统拥塞控制协议如DCTCP相比，Swift展现出了更低的丢包率和更好的并发处理能力，对于现代数据中心来说是一项重要的技术创新。

16份PPT 01_AUTOSAR_in_Practice_OS 02_AUTOSAR_in_Practice_E1_SoftwareComponents 02_AUTOSAR_in_Practice_SoftwareComponents 02_MICROSAR_Ethernet_E7_DolP 00_AUTOSAR_in_Practice_Introduction 03_AUTOSAR_in_Practice_E2_InputOutput 03_MICROSAR_Ethernet_E8_SOMEIP_SD 04_AUTOSAR_in_Practice_Communication 05_AUTOSAR_in_Practice_ModeManagement 07_AUTOSAR_in_Practice_MemoryAbstraction 05_AUTOSAR_in_Practice_E4_ModeManagement 04_AUTOSAR_in_Practice_E3_Communication 08_AUTOSAR_in_Practice_Diagnostics......

2020年手机归属地数据库，可查询到手机号码的归属地。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

长沙市商务住宅poi数据2020年wsgs84坐标.xlsx

全国路网数据是地理信息系统（GIS）中的重要组成部分，它包含了大量的地理信息，如公路等级、路线方向、里程桩号等。2020年全国路网数据集为研究者和爱好者提供了对我国交通网络的详尽理解。该数据通常以矢量数据格式存储，便于进行空间分析和可视化。 矢量数据是一种描述地理特征几何形状和属性的数据结构，它由点、线、面等基本元素组成。在路网数据中，每条道路都可以被视为一个线要素，包含了起点、终点、中点坐标以及道路的宽度、类型（高速公路、国道、省道等）和相关的交通信息。这种数据格式使得数据能够精确地表示复杂的地理形状，同时占用较少的存储空间。 WGS84是全球定位系统（GPS）所使用的坐标系，也是国际上广泛接受的地球参考框架。它定义了地球的形状和大小，并以三维笛卡尔坐标系统表示地球表面的位置。在2020年全国路网数据集中，所有坐标都基于WGS84标准，确保了数据的全球一致性，方便进行跨地区的地理空间分析。 2020osm道路文件可能是指OpenStreetMap（OSM）的数据。OpenStreetMap是一个开源的全球地图项目，用户可以贡献和编辑地理信息。OSM数据通常包括道路、建筑、水体、公共交通线路等各种地物，且数据质量高、更新频繁。2020年的OSM道路数据意味着包含了那个时间段内的最新道路信息，覆盖了我国的公路网络，对于城市规划、交通研究、导航应用等具有很高的价值。 利用这样的路网数据，我们可以进行以下几种分析和应用： 1. **路径规划**：通过计算两点之间的最短或最快路线，为导航系统提供基础。 2. **交通流量分析**：结合交通监控数据，分析道路的拥堵状况，为交通管理提供决策支持。 3. **城市规划**：评估现有道路网络的效率，规划新的道路或改进现有道路布局。 4. **环境影响评估**：研究新道路建设对周边生态环境的影响。 5. **灾害响应**：在紧急情况下，快速确定最佳救援路线。 6. **商业选址**：根据道路可达性评估潜在的店铺位置。 了解并掌握如何处理和分析这些路网数据是GIS专业人员的基本技能。这涉及到数据的导入导出、坐标转换、空间查询、网络分析等多个步骤。通过学习和使用这样的数据，我们可以深入理解国家的交通网络，推动智能交通系统的发展，提高城市管理的科学性和效率。

广西2020年省、市、县、乡行政区shp，矢量数据、wgs84坐标系。广西2020年省、市、县、乡行政区shp，矢量数据、wgs84坐标系。

本文以某校园供水系统为研究对象, 当前校园供水系统是校园公共设施的重要组成部分，学校为保障校园供水的正常运行需要投入人力、物力以及财力。随着智能水表的普及，可以从中获取大量的实时供水的数据，后勤部门通过数据的分析，解决供水系统中存在的一些问题，提高校园服务和管理水平。 针对问题一，借助EXCEL软件的数据储存与图像功能，先把四个季度的数据导入EXCEL软件，然后绘制条形统计图（见附录1），统计和分析各个水表的变化规律；利用PANDAS软件把校园内的各个功能区进行划分，求各个功能区的用水情况，分析其用水特征，最后（见附录2）。 针对问题二，根据水表之间的关系模型，一级水表约等于一级水表下所以二级水表的和。利用EXCEL软件， 分析一级水表的用水总量与各个二级水表的用水总量做对比，同理二级水表与三级水表对比，以及三级水表与四级水表对比（见表4-1），经数据分析，得出有一部分数据异常，剔除异常数据（可能是水表损坏等原因）。 针对问题三，我们构建了小波神经网络模型，对于用水量数据进行了预测，我们发现预测结果与实际结果比较接近，可以用网络来判定是否存在损漏问题。

【标题】：“斯坦福大学CS107E课程提交内容：2020年秋季学期” 这是一份关于斯坦福大学计算机科学课程CS107E的2020年秋季学期学生提交材料的集合。CS107E通常涵盖的主题是电子学与计算机系统，这是一门深入探讨计算机硬件和低级编程的课程。在这个“cs107e-submissions-master”压缩包中，我们可以期待找到一系列与课程相关的实验报告、作业解答、代码实现以及可能的项目文件。 【描述】：“CS107E提交——实验与作业资料” 这个描述表明，压缩包中的内容主要是学生在完成课程中的实验任务和书面作业时产生的工作成果。在CS107E这样的课程中，实验通常涉及电路设计、数字逻辑、嵌入式系统以及用C语言进行低级编程。作业则可能涵盖理论分析、问题解决和代码编写，以加深对课程概念的理解。 【标签】：“C” C语言作为标签，意味着这门课程的一个重要部分是使用C语言进行编程。C语言是一种强大的、低级的编程语言，常用于系统编程、嵌入式开发和硬件控制。在CS107E中，学生可能学习如何利用C语言来与硬件交互，编写微控制器程序，或者构建高效的数据结构和算法。 通过“cs107e-submissions-master”文件夹，我们可以预期找到以下几类文件： 1. 实验报告：详述学生在实验过程中遇到的问题、解决方案以及实验结果的文档，通常包括理论分析和实验数据。 2. C源代码：学生编写的C语言程序，可能包括电路模拟、逻辑门操作、内存管理等。 3. 作业解答：包含解决问题的步骤、公式推导和代码实现的文本文件。 4. 项目文件：大型编程或硬件设计项目的源代码、设计文档和演示视频。 5. 数据文件：可能用于测试程序的输入数据或实验中的测量结果。 6. Makefile：用于自动化编译和测试C程序的脚本文件。 7. README或README.md：解释项目结构、如何运行代码以及任何特殊要求的文件。 这些提交可能展示了学生如何将课程所学应用于实际问题，包括电路设计、硬件控制和系统级别的编程。通过分析这些文件，其他学生或教师可以评估学生的理解程度，同时也可以作为未来参考的资源，帮助理解课程内容和期望的项目标准。