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空天大数据解译解决方案：突破数据低效利用困境
遥感设备的持续升级带动了人类对地观测能力的提升，面对呈指数级增长的遥感数据，如何保证并提高其利用效率，充分释放遥感数据的价值？ 空天大数据解译解决方案聚焦以上困境，融合人工智能、云计算、遥感、地理信息系统等技术，形成空天数据管理、在线计算、在线编辑、成果发布等一体化平台，打造可综合处理多模态数据和任务的数据解译服务，力求达成时空决策级的信息服务能力 方案介绍 空天大数据解译解决方案具备批量化自动化快速解译地物、目标等要素边界及时空变化信息的能力，集成针对多个典型应用场景的专题监测与成果共享发布服务能力，并提供基于多种广域高清影像底图。 图片 该方案将深度学习模型应用到遥感数据解译中，借助其数据处理和自主学习的能力优势，实现对海量遥感数据的自动批量解译，简化了解译的流程。 批量自动化快速解译 解译平台将硬件高速存储与计算资源进行统筹调度与算力整合，进行图像数据处理算法并行优化，支持批量数据、多任务并行处理，实现遥感测绘大数据全自动、高精度的快速处理、智能解译与专业制图。
33610编辑于 2025-12-19从信息资源到业务资产：空天大数据共享助力遥感技术落地业务实践
为破解上述空天数据应用困境，空天大数据共享解决方案面向业务需求侧，将复杂的数据处理技术转化为数据服务和应用支撑服务，对接行业应用场景，让遥感技术真正融入行业业务流程。 同时，该方案构建数据承载平台，可统一存储和管理多源、多类型空天大数据，设置标准数据接口，各用户可直接从平台调用标准化数据，无需进行数据清洗与转换，数据流转环节得到精简，降低了数据使用门槛和跨系统接配成本 图片算力和运行环境是上述各项业务应用实现的基础，该方案凭借坚实的硬件基础和科学的技术布局，为这两项能力提供了有力保障，形成了空天大数据共享解决方案的竞争优势。 多类型空天数据检索能力支持在数据导入时，对各类型空天数据及国产卫星数据进行元信息自动解析、统一存储、组织、管理和检索，避免人工录入耗时长、易出错等问题，便于对多源数据进行融合应用。 图片综上所述，该方案提供空天大数据引接、存储、组织、分发、分析等多环节能力，为数据调用开辟了一条打破数据壁垒、降低技术门槛、贴合业务需求的技术路径，让空天数据真正运用到特种领域、气象、农业、林业、智慧城市等行业的具体实践中去
18210编辑于 2025-12-24- 来自专栏用户7873631的专栏
php 删掉空的数组 json数据. 空数据（false 0 ““ null）
作者：陈业贵 华为云享专家 51cto(专家博主 明日之星 TOP红人) 阿里云专家博主 文章目录 前言 代码(cyg.php) ---- 前言 删掉空的数组json数据. php //删除数组中代表空的数组. $val) { unset($entry[$k]); } } print_r($entry);*/ echo "以下是json数据的操作"; //删除json $data[$k][$kk])//获取每一个元素，如果是空，就删掉 { unset($data[$k][$kk]); } } //$data['0']["name ： 删掉空的数组效果
3K20编辑于 2022-10-24 - 来自专栏钱塘大数据
【周末漫谈】空巢青年数据，“空巢”是选择还是无奈？
“空巢青年”这个新的群体命名最近广为流传，是指那些独自在城市打拼的年轻人，单身、上班族、独在异乡……这些是他们的人群标签；一个人吃饭旅行，到处走走停停，一个人等天亮，一个人等天黑……“一个人”是他们的生活常态 如何看待空巢青年？“事实上，它代表着重大的社会变革——我们正在学习单身，并由此带来了全新的生活方式。”纽约大学社会学教授克里南伯格对这个现象的看法就比较乐观。
1.1K40发布于 2018-03-05 - 来自专栏sktj
Kubernetes(9:数据)
作用是在Pod中共享数据 创建Pod，volumeMounts ? image.png emptyDir是Host上创建的临时目录，其优点是能够方便地为Pod中的容器提供共享存储，不需要额外的配置。
41520发布于 2019-09-24 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(9-9)
高可用服务读写分离计算节点支持读写分离功能，并且支持配置读写分离权重读写分离功能说明要使用读写分离功能，需在数据节点中配置主备存储节点。读写分离功能默认设置为关闭。 -- 不开启读写分离：0；可分离的读请求发往所有可用数据源：1；可分离的读请求发往可用备数据源：2；事务中发生写前的读请求发往可用备数据源：3--><property name="weightForSlaveRWSplit strategyForRWSplit参数为1时可设置主备存储节点的读比例，设置备存储节点读比例后<em>数据</em>节点下的所有备存储节点均分该比例的读任务。 strategyForRWSplit参数为2时<em>数据</em>节点上的所有可分离的读任务会自动均分至该<em>数据</em>节点下的所有备存储节点上，若无备存储节点则由主存储节点全部承担。 用户级别的读写分离可通过管理平台创建<em>数据</em>库用户页面添加用户或编辑用户开启用户级别的读写分离。
23110编辑于 2024-11-29 - 来自专栏全栈程序员必看
mysql decimal 空,MySQL DECIMAL数据类型
同事问MySQL数据类型DECIMAL(N,M)中N和M分别表示什么含义，M不用说，显然是小数点后的小数位数，但这个N究竟是小数点之前的最大位数，还是加上小数部分后的最大位数？这个还真记不清了。 (`id`int(11)NOTNULL,`seller_cost`decimal(14,2)DEFAULTNULL) ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8 起初，表中内容为空
5.1K20编辑于 2022-09-13 - 来自专栏技术集锦
练习9—数据计算
题目 写一个简单的函数实现下面的功能：具有三个参数，完成对两个整型数据的加、减、乘、除四种操作，前两个为操作数，第三个参数为字符型的参数。 ; } 说明 注意switch-case语句中case处的数据类型，因为设定了变量c为char类型，所以需要使用 c = input.next().charAt(0) 语句接收用户键盘上的单个字符输入
30720编辑于 2022-06-03 - 来自专栏python与大数据分析
关于数据分析之空值处理
空值是数据分析中经常遇到的情况，让人无所适从，是当垃圾数据一样抛弃，还是置一些缺省值，尚未定论。 下图为几条样例数据，关于学生成绩的。 要进行缺失值分析，首先要进行数据读取，下文是读取csv文件的几个例子。 print('---------------------------空值处理-----------------------------') mydata= pd.read_csv('C:\Python\ Pycharm\machine\schoolrecord.csv') print( '\nmydata.isna()=\n',mydata.isna()) # 空值填充0 mydata.fillna(0 train_x=newdata.iloc[:7,1:3] print('\ntrainx=\n',train_x) # 获取非空的结果集 train_y=newdata.iloc[:7,3:4] print
1.4K10编辑于 2022-03-11 - 来自专栏地方网络工作室的专栏
JS判断数据类型以及数据过滤空值方法
本文链接：https://blog.csdn.net/FungLeo/article/details/102744624 JS判断数据类型以及数据过滤空值方法 在我们的项目开发中，经常需要对一个传输中的数据进行滤空处理 key].length === 0) delete o[key] } } return o } export default filterNull 使用该方法，能完全过滤上面的需求的那些空数据 该方法不会过滤顶级为空的情况，比如 filterNull({}) 或者 filterNull([]) 这种，会得到一个空的对象或者数组。 以上内容为原创，允许转载，转载必须注明出处。
5.1K10发布于 2019-10-28 - 来自专栏CSDN博客专家-小蓝枣的博客
Oracle数据库sql语句空字段筛选方法，sql语句值为空判断方法
通过 is null 或 is not null 可以来判断空字段。 空字段筛选过程演示： select image_src, pk_group from sm_appmenuitem where image_src is null; 非空字段筛选过程演示： select
4.3K10发布于 2021-12-01 java常用数据判空、比较和类型转换
java 开发中我们经常会用到的数据判空、数据比较和不同数据之间的类型转换，尤其数据判空可以让我们避免经常会出现的 NullPointerException 空指针异常报错。 一、数据判空开发中判空时推荐使用工具库：StringUtils、CollectionUtils、ArrayUtils、Objects、NumberUtils1、字符串判空java 代码解读复制代码// 或空字符串或空格或空白符，跟 isAnyBlank 相反，可以用来做表单必填参数校验if (StringUtils.isNoneBlank(str, str2, str3)) {}2、Integer 判空基本数据类型 java 中数组长度是不可变的，而且只能储存同一种类型的数据，length 是数组的一个长度属性并不是方法，表示当前数组可以储存多少个长度的数据。 myAge = 18.5;if (myAge > age) {} // true引用数据类型比较引用数据类型直接用 == 或用 equals 方法比较的都是引用地址是否相等，不过注意字符串 String
45110编辑于 2024-12-06- 来自专栏AI研习社
数据科学管理可比建摩天大楼难，敏捷心态正在摧毁团队！
因此，也许数据科学家对流程的不满的原因是流程被破坏，而不是数据科学家被毁掉了。 无论如何，在任何项目中，项目经理都必须展示进度。数据科学的东西很复杂。 天哪，如果我在建摩天大楼，我会用这个系统，比如为伦敦奥运会做准备工作，对吧？ 所以，现在问题变成了：数据科学项目是否和构建摩天大楼一样？ 不不不，它们并不一样。 目的不是手段 第一个区别是最终目标。 摩天大楼工程的目标是建造一件艺术品。利用这件艺术品的商业目标，即出租办公室、酒店、公寓等等，反正它们会为你赚很多钱。你可以把每一层楼都想象成你口袋里的钱就够了。 我离题了。 关键是，作为一个谦虚的工程师，你可以继续建造这座该死的摩天大楼，而不用太担心商业方面的事情。 然而，数据科学家并非如此。你的工作不是建立一个作品就万事大吉，而是为了更好地改善一个正在进行的业务流程。 到处都是不确定因素 这里我们来谈谈数据科学项目和构建摩天大楼之间的第二个区别。你的摩天大楼是在一个基本上可以预测的环境中建造的，用基本上可以预测的材料来进行或多或少的固定设计。
57310发布于 2020-02-27 - 来自专栏CSDN搜“看，未来”
数据结构（9）-- 跳表
文章目录 跳表 跳表的搜索 跳表的插入 抛硬币 跳表的删除 跳表的代码实现 跳表数据结构 初始化跳表 插入节点 删除节点 销毁跳表 为什么Redis要用跳表来实现有序集合？ 跳表(skip list) 对应的是平衡树(AVL Tree)，是一种 插入/删除/搜索 都是 O(log n) 的数据结构。它最大的优势是原理简单、容易实现、方便扩展、效率更高。 节点，发现17比其大，向后搜索，发现6后面的节点指向了Nil(第4层)，那么搜索的层数降低1层， 从此节点的第3层开始搜索，发现下个节点是25，大于17，那么再降低一层，从2层开始搜索，发现第2层是9， 小于17，继续搜索，发现9节点的下一个数是17，搜索完成。 ---- 跳表的代码实现 跳表数据结构 如上图中的E节点，表示的是头节点，一般跳表的实现，最大有多少层(MAX_LEVEL)是确定的。所以e的个数是固定的。
50730发布于 2021-09-18 - 来自专栏机器学习/数据可视化
数据平滑9大妙招
今天给大家分享9大常见数据平滑方法：移动平均Moving Average指数平滑Exponential Smoothing低通滤波器多项式拟合贝塞尔曲线拟合局部加权散点平滑LoessKalman滤波小波变换 它对最近的数据点给予较高的权重，而对较早的数据点给予较低的权重。这使得EMA更适合用于追踪快速变化的数据。 指数平滑的主要特点包括：加权平滑：指数平滑使用指数权重来平滑数据。较新的数据点获得更高的权重，而较旧的数据点获得较低的权重。这意味着它对最近的数据更为敏感，从而更好地捕获了数据的最新趋势。 7, 8, 9])y = np.array([10, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1])# 三阶多项式拟合degree = 3coefficients = np.polyfit(x, y 数据平滑：Savitzky-Golay滤波器旨在平滑数据，减小数据中的高频噪声和突发波动。它保留了数据中的趋势和主要特征，同时去除了噪声。
6K44编辑于 2023-10-13 - 来自专栏全栈程序员必看
Landsat 9 数据详细介绍
目录 1.基本情况 2.Landsat9数据介绍 2.1 Landsat系列波段信息图谱 2.2 Landsat9基本信息 2.2.1 Quick Facts 2.2.2 LANDSAT9 波段信息 ，实际于于2021年9月27日发射，并已经开始采集第一批数据，2021年10月31日获取到遥感数据。 Landsat 9 的 OLI-2 和 TIRS-2 的 14 位数据将其增加到 16,384 个数据值。 然而，不同之处在于，Landsat 9 将下行链接 OLI-2 产生的所有 14 位数据，与从 Landsat 8 的 OLI 下行链接的 12 位数据相比，为其图像提供更大的位深度。 Landsat9数据目前成处于检查期，后期将于USGS网站免费共享。
5.2K20编辑于 2022-09-15 - 来自专栏大前端全栈开发
java常用数据判空、比较和类型转换
java 开发中我们经常会用到的数据判空、数据比较和不同数据之间的类型转换，尤其数据判空可以让我们避免经常会出现的 NullPointerException 空指针异常报错。 一、数据判空开发中判空时推荐使用工具库：StringUtils、CollectionUtils、ArrayUtils、Objects、NumberUtils1、字符串判空// 方式1：判断是否为 null 或空字符串或空格或空白符，跟 isAnyBlank 相反，可以用来做表单必填参数校验if (StringUtils.isNoneBlank(str, str2, str3)) {}2、Integer 判空基本数据类型 java 中数组长度是不可变的，而且只能储存同一种类型的数据，length 是数组的一个长度属性并不是方法，表示当前数组可以储存多少个长度的数据。 ;if (myAge > age) {} // true引用数据类型比较引用数据类型直接用 == 或用 equals 方法比较的都是引用地址是否相等，不过注意字符串 String 因为重写了 equals
53710编辑于 2024-06-30 - 来自专栏机器学习/数据可视化
pandas系列9-数据规整
层次化索引hierarchical indexing 数据分散在不同的文件或者数据库中 层次化索引在⼀个轴上拥有多个（两个以上）索引级别 低维度形式处理高维度数据 import numpy as np , 3, 3], [0, 1, 2, 0, 2, 0, 1, 1, 2]]) data['b'] 1 -0.731398 3 -0.707528 dtype: float64 # 部分索引选取数据子集 0.382131 2 -0.177199 d 2 -0.826364 3 -1.874992 dtype: float64 data.unstack() # 将层次化索引的数据变成 0.707528 c 1 -0.382131 2 -0.177199 d 2 -0.826364 3 -1.874992 dtype: float64 # 对于DF类型数据 pandas.merge：根据键将不同DF中的行连接起来，类似于数据库的join操作 pandas.concat：沿着轴将对象叠在一起 法combine_first可以将重复数据拼接在⼀起，⽤⼀个对象中的值填充另
1K10发布于 2021-03-02 - 来自专栏数据猿
大数据投融资周报（9月3日——9月9日 共14起）
<数据猿导读> 上周大数据领域共发生14起投融资事件，其中包括6家中国企业、3家美国企业、1家以色列企业、2家英国企业、1家西班牙企业以及1家日本企业，涉及领域包括海洋大数据、人工智能、数据分析、车联网等多个领域 来源：数据猿 作者：abby 上周大数据领域共发生14起投融资事件，其中包括6家中国企业、3家美国企业、1家以色列企业、2家英国企业、1家西班牙企业以及1家日本企业，涉及领域包括海洋大数据、人工智能 、数据分析、车联网等多个领域。 更多【大数据投融资】热点，可加作者abby微信：wmh4178（请注明姓名、公司）进群交流 来源：数据猿
55440发布于 2018-04-20 - 来自专栏数据小魔方
数据地图系列9|excel（VBA）数据地图！
下面是VBA数据地图的详细制作步骤： 1、首先你需要一个纯色的矢量地图素材。 ? 这个问题早在数据地图的入门篇里已经解决了。 数据地图入门篇——素材获取！ 3、输入数据： 关于作图的数据组织：这里需要三列数据，一列省份名称、一列指标值，一列颜色填充值（需要使用函数自动获取）。 ? 4、定义组距 ? 5、定义颜色填充范围 ? 将F9：G13单元格区域选中并定义名称为color_table ? 使用concatenate函数制作分段值范围。 将D9-D13区域的五个单元格分别命名为color1~color5。 然后将提前准备好的地图填充色复制进D9-D13单元格中。 7、在C4列中匹配B列指标值的颜色范围。（使用vlookup函数） ? 记得在地图做完之后一定要使用分档阀值区域作为图例引用在数据地图周围。选中D9：E13区域，点击照相机功能，然后在数据地图区域释放。 ? ? ? ?
6.2K60发布于 2018-04-10
腾讯云开发者
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