PyCharm是Python开发的高效IDE，提供社区版和专业版选择。安装过程简单，支持跨平台使用。初始配置包括主题、字体和快捷键设置，推荐安装CodeGlance等实用插件。项目创建时建议使用虚拟环境隔离依赖，支持多项目管理。代码编辑功能强大，支持智能补全、代码模板和快速导航。内置调试工具和单元测试框架，集成Git版本控制。数据库工具和远程开发功能提升开发效率，掌握快捷键可提高操作速度。遇到性能

K-means是一种简单高效的无监督聚类算法，通过迭代优化簇心实现数据自动分组。文章通过生活化例子（如分水果）和具体坐标数据演示了算法核心流程：随机选K个初始簇心→计算距离划分簇→重新计算簇心→迭代至稳定。同时指出了K值选择、初始簇心敏感性和数据标准化等注意事项。最后用Python代码实战复现了二维数据的聚类过程，展示了算法在用户分群、商品聚类等场景的应用价值。全文注重实践性，所有计算步骤均可手动

中国首套1公里高分辨率大气湿度指数数据集（HiMIC-Monthly）提供了2003-2020年间6种大气湿度指数（RH、AVP、VPD、DPT、MR、SH）的月度数据，空间分辨率1km，数据精度（R2>0.96）可靠。采用阿尔伯斯投影，以Int16格式存储（需除以100转换单位），按年分12个月存储为GeoTIFF或NetCDF文件。数据开放共享，可通过国家青藏高原科学数据中心获取，引用方

高分辨率气候数据对于了解气候变化对全球多个部门的影响非常重要。该研究利用1991—2020年的最新气象记录和最近更新的大气环流模式（GCMs），利用ANUSPLIN软件、delta校正（DC）降尺度和三次样条重采样方法，建立了一个30年平均0.01°（≈1 km）的气候数据集，包括5个基本气候变量和23个生物气候变量。该新数据集具有可靠的数据质量，并进一步为生态和气候影响研究提供高分辨率和偏差校正

在分类中首先提取样本特征值，包括NDVI、NDWI等遥感指数的均值、最大、最小和方差，和波段分位数一起作为输入数据，在每3度网格上训练随机森林模型，基于交叉验证，选择最优特征值组合，并使用训练好的随机森林模型对图像进行分类。为尊重知识产权、保障数据作者的权益、扩展数据中心的服务、评估数据的应用潜力，请数据使用者在使用数据所产生的研究成果中（包括公开发表的论文、论著、数据产品和未公开发表的研究报告、