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本文介绍了使用Rokid开源的JSAR框架创建3D飞机模型的开发过程。JSAR是一款基于JavaScript的AR开发框架，具有低门槛、强大3D引擎和完善工具链等特点。文章详细展示了项目结构配置、场景初始化、飞机组件建模、材质系统应用以及动画实现的完整开发流程，特别强调了JSAR支持Chrome DevTools远程调试的优势。通过实际案例，作者验证了JSAR在复杂3D场景构建中的表现，并分享了性
SWAT模型是一种基于物理机制的分布式流域水文与生态模拟模型，能够对流域的水循环过程、污染物迁移等过程进行精细模拟和量化分析。5.5 案例分析：AI辅助下SWAT模型中DEM数据的不确定性分析。9.4 案例分析：SWAT模型初损率改进及对水资源的影响分析。7.6 案例分析：土地利用变化对SWAT模拟结果的影响。8.6 案例分析：退耕还林措施对SWAT模拟结果的影响。4.5 案例分析：基于控制单元的
【摘要】有赞龙虾基础架构组发布紧急通知，要求各集群在2026年7月30日前完成NPM Registry迁移至内部加速镜像（http://111.228.63.223:4873/）。迁移步骤包括配置registry地址、设置@playwright专用scope、关闭SSL校验及写入.npmrc文件。内部镜像相比官方registry延迟降低90%以上，能显著提升如@playwright/mcp等依赖的
别急，这篇文章会从根源出发，用最通俗的语言和可运行的代码示例，帮你彻底搞懂这个问题，并给出 100% 可行的解决方案。—## 5. 解决方案二：手动指定 npm 路径（推荐）如果重启解决不了，最稳妥的方式是手动告诉 IDE 终端的 npm 在哪里。选项，否则就算装了，系统也找不到命令。如果你是前端开发者，大概率遇到过这样一个让人抓狂的场景：打开 VS Code、Cursor 或者 Trae（字节跳
本数据集为 《1981–2026 年全球 / 全国 1km 电力消耗栅格数据》，聚焦长时序、高精度、空间连续的电力消耗空间化产品，覆盖1981–2026 年共 46 年连续时序，空间分辨率达1km×1km，完美适配全球及中国区域能源格局演变、碳排放核算、电力负荷模拟等研究需求。数据基于多源遥感融合（DMSP/OLS、VIIRS 夜间灯光、MODIS 地表覆盖、人口栅格、社会经济统计数据）与机器学习
本次更新1980-2026年长时序开发强度数据集，包含城镇开发强度、海岸线开发强度、海岸线人工开发强度、城中村农田耕地开发强度四大核心指标。基于多源遥感影像、深度学习解译与土地利用强度模型计算，郊区、村庄全覆盖，精度高；支持逐年动态变化分析、城市扩张监测、海岸带管控与耕地保护研究。矢量+栅格双格式全国/全球双范围多分辨率可定制，适配国土空间规划、生态修复、城乡发展与科研论文制图。
本次更新全国逐年防护林空间分布数据集，包含农田防护林、耕地防护林、田间防护林、全域防护林分布全类别数据。基于长时序遥感影像深度学习解译提取，精准识别全国田间林网、耕地防护带、区域性防护林体系空间范围，支持逐年动态变化分析。数据默认TIF栅格格式，附赠SHP矢量版本，全国全域覆盖、坐标规范，是三北工程评估、农田生态、防风固沙、耕地保护方向核心科研数据。
GDAL python教程基础篇（7）OGR空间计算
GeoAI遥感深度学习：场景分类·语义分割·目标检测·变化检测四大任务，从CNN、Transformer到空间基础模型与AI Agent全流程实战技术应用
prompt -> 规划 -> 查看规划是否正确、可行 -> ctrl + g 修改规划 -> claud执行【重要】是否更改了其它额外的文件实现的逻辑是否正确、可行调用api，查询的数据文件，实现用到的包、方法 是否是你想要的shift + tab 切换到规划模式，确认下边为: "plan mode on"查看claude生成的规划是否正确确认规划没有问题，让claud进行执行。
基于Claude Code与Codex双Agent协作的WebGIS全链路开发：涵盖从真实数据驱动的Leaflet交互地图、MapLibre矢量瓦片、ECharts科技大屏与Canvas动效可视化，到PostGIS空间数据库、Express后端接口及阿里云部署的全流程实践，构建可上线、可复用、可交付的WebGIS科研成果系统
因为admin是入口启动文件，需要在admin引入新建的module。由于是vue项目需要在ui目录执行npm run dev。还需要在项目下的pom.xml中增加新建的module。浏览器打开localhost，有验证码说明项目启动成功。2.使用idea打开项目，信任，maven构建。这样启动的时候就会扫描新建的module目录。右键，新建module，
在cd "${GEOSERVER_HOME}" || exit 1之前添加opt参数。找到geoserver/bin下的startup.sh编辑修改。原因是Java 17 的模块化系统限制，需要添加 JVM 参数。
Tesseract.js是一个基于TesseractOCR引擎的JavaScript库，支持在浏览器和Node.js环境中进行图文识别。安装Tesseract.js可以通过npm或CDN引入，初始化后即可使用。核心功能包括加载图像并调用recognize方法进行识别，支持处理本地图像文件和多语言识别。识别结果包含文本、置信度等信息，可通过catch方法处理可能出现的错误。Tesseract.js功
本文介绍了如何在WebGIS开发中高效处理大型Shapefile文件，通过Mapbox Studio将其转换为矢量瓦片并在Vue3项目中实现可视化交互。主要内容包括：1）将SHP文件压缩上传至Mapbox Studio获取瓦片服务；2）Vue3项目初始化及Mapbox依赖配置；3）核心代码实现，包括地图初始化、汉化处理、矢量瓦片加载和交互功能；4）样式美化技巧。该方法有效解决了浏览器直接解析大型S
本文介绍了Google Earth Engine (GEE)中使用Cloud Score+数据集进行Sentinel-2影像去云的新方法。相比传统云概率数据集，Cloud Score+提供cs和cs_cdf两个QA波段（0-1评分），能更有效识别清晰像素并去除云层/云影。文章详细说明了数据集的原理和使用方法，提供了完整的GEE代码实现，包括影像预处理、云掩膜处理和常用指数（NDVI/NDBI/ND
从错误信息来看，你遇到了一个典型的"exec format error"错误，这通常发生在尝试在一种架构的系统上运行另一种架构的二进制文件时。
Hexo会自动合并主题中的_config.yml和 _config.butterfly.yml ，如果存在同名配置，会使用_config.butterfly.yml的配置，其优先度较高。所以像和博客网址相关联的固定资料可以设置在_config.yml中，比如博客的标题、作者信息和邮箱等等资料，而和主题样式相关的配置放在 _config.butterfly.yml 中，那么在将来你想换一个主题是很方
本文介绍了如何从零手写一个类似Cursor的编程Agent，通过LangChain和Node.js实现全自动创建React TodoList项目。文章首先分析了裸大模型的三大缺陷（无状态、无操作权限、不会自主规划），并提出了Agent的核心公式（LLM大脑+工具+记忆）。重点讲解了并行工具调用的性能优化（使用Promise.all），并封装了四个核心工具（读写文件、遍历目录、执行命令）。最后提供完
还在被繁琐的文献整理、数据处理消耗精力？用零散的单点工具，不如搭建一套专属的科研系统。四Agent科研协作实战：Codex、Claude Code、OpenClaw、Hermes打造可迭代的AI科研团队
高水平学术论文写作的“破局”之道暨 AI 赋能下前沿选题、智能写作、科研可视化、精准选刊与投稿、审稿博弈策略及 CNS 顶刊跃迁进阶全链路实践把论文发表从"苦写"变成"系统工程"。✅ 四链对齐法：问题→证据→图表→结论，闭环叙事让审稿人秒懂✅ AI智能体赋能：前沿雷达自动追踪、研究空白智能识别、期刊风格定制润色✅ 顶刊叙事密码：倒三角引言×正三角讨论，从"写清楚"到"让人停不下来"✅ CNS跃迁路
本文介绍 Microsoft 开源的 Flint 0.2，分析它如何通过语义类型、紧凑的可视化中间表示、三阶段编译流程和 MCP Server，让 AI Agent 更稳定地创建、校验与渲染图表，并讨论这种“模型生成意图、编译器负责执行”的架构对 Agent 产品开发的启发与边界。
作为ArcGIS Online的软件即服务(SaaS)产品，以及现在面向ArcGIS Enterprise的自托管环境产品，Esri的下一代地理空间能力可对流数据、物联网(IoT)、传感器和资产数据进行实时分析。Charles补充道：“Dataminr提供关于突发事件的最早情报，通过利用ArcGIS Enterprise中的ArcGIS Velocity实时数据接入和可视化功能，组织可以缩小这一差
文章摘要 本课扩展了MCP协议的应用场景，实现Agent同时连接四种不同来源的MCP Server：高德地图（HTTP远程）、Chrome DevTools（npm包）、FileSystem（npm包）和本地自建Server。关键突破在于： 支持HTTP远程和npm包两种新连接方式 改造Tool调用逻辑兼容多种返回格式（字符串/数组/对象） 构建完整AI工作流：查询酒店→浏览器展示→结果保存 通过
AI Agent驱动空间研究成果智能生产——以空间数据为载体、以论文写作为目标的空间选题论证·Codex分析工程·五维质量审查·GIS专业制图与论文图组全链路技术
Python-ArcGIS分析核心技术：从站点到区域的蒸散发与植被生产力估算
随着AI技术的发展，大语言模型如ChatGPT、DeepSeek、豆包等在数据分析、代码生成和复杂问题求解领域展现出强大的辅助能力，正深刻重塑生态水文与双碳研究的技术范式。传统蒸散发（ET）与植被总初级生产力（GPP）估算依赖 Penman-Monteith 等经典模型，但在多源异构数据整合（如 FLUXNET站点观测、GLASS 遥感数据）、区域尺度空间分析及高频数据处理中，面临人工编码效率低、
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