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Python人工智能在气象中的实践技术应用

Python开源编程语言数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能,气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用编程语言人工智能和大数据技术行业海量的模式和观测数据大数据和人工智能应用的天然场景。机器学习和深度学习应用对卷积神经网络介绍 Unet进行雷达回波的预测浅水模型数据获取传统神经网络ANN学习浅水方程物理约束网络PINN学习浅水方程E

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#人工智能#数据挖掘#大数据 +2
是趋势还是内卷?ChatGPT4融入python数据分析与可视化、人工智能建模!

1、传统信息检索方法与技巧总结(Google Scholar、ResearchGate、Sci-Hub、GitHub、关键词检索+同行检索、文献订阅)2、利用ChatGPT4 及插件实现联网检索文献3、利用ChatGPT4及插件总结分析文献内容(三句话摘要、子弹式要点摘要、QA摘要、表格摘要、关键词与关键句提取、页面定位、多文档对比、情感分析)4、利用ChatGPT4 及插件总结Youtube视频

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#python#数据分析#人工智能 +3
CASA模型NPP及碳源、碳汇模拟

由于全球变暖、大气中温室气体浓度逐年增加等问题的出现,“双碳”行动特别是碳中和已经在世界范围形成广泛影响。碳中和可以从碳排放(碳源)和碳固定(碳汇)这两个侧面来理解。Potter et al,1994),耦合了生态系统生产力和土壤碳、氮通量,由网格化的全球气候、辐射、土壤和遥感植被指数数据集驱动。Potter和Klooster考虑了人为活动导致的土地覆盖变化,对CASA模型以及某些参数做了一些调整

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#arcgis
PyTorch深度学习

7、PyTorch常用工具包及API简介(torchvision(transforms、datasets、model)、torch.nn、torch.optim、torch.utils(Dataset、DataLoader))4、张量(Tensor)的运算(加法、减法、矩阵乘法、哈达玛积(element wise)、除法、幂、开方、指数与对数、近似、裁剪)CNN提取的特征是怎样的?2、张量(Ten

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#深度学习#pytorch#python +1
是趋势还是内卷?ChatGPT4融入python数据分析与可视化、人工智能建模!

1、传统信息检索方法与技巧总结(Google Scholar、ResearchGate、Sci-Hub、GitHub、关键词检索+同行检索、文献订阅)2、利用ChatGPT4 及插件实现联网检索文献3、利用ChatGPT4及插件总结分析文献内容(三句话摘要、子弹式要点摘要、QA摘要、表格摘要、关键词与关键句提取、页面定位、多文档对比、情感分析)4、利用ChatGPT4 及插件总结Youtube视频

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#python#数据分析#人工智能 +3
【免费教程】 长时间序列遥感数据讲解与经验分享

一、时间序列遥感数据的概念二、遥感数据介绍(MDDIS、LANDSAT、Sentinel-Z、HJ、GF)三、时间序列遥感数据的应用四、时间序列遥感数据应用心得五、时间序列遥感数据分析的现状和发展趋势一、时间序列遥感数据的概念二、遥感数据介绍(MDDIS、LANDSAT、Sentinel-Z、HJ、GF)三、时间序列遥感数据的应用四、时间序列遥感数据应用心得五、时间序列遥感数据分析的现状和发展趋势

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基于R语言机器学习方法与案例分析实践技术

是发现新规律,总结和分析实验结果的利器。机器学习涉及的理论和方法繁多,编程相当复杂,一直是阻碍机器学习大范围应用的主要困难之一,由此诞生了Python,R。机器学习已经成为继理论、实验和数值计算之后的科研“第四范式”,以编程简单,方法先进脱颖而出。机器学习算法的实现。...

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#r语言#机器学习#开发语言 +2
长时间序列遥感数据分析与代码实现技术应用

IDL语言内置的数学库函数可以大大地减少图象处理算法开发的工作量,用IDL语言写的程序可以不加修改地在其他可以运行IDL的平台上运行,这样开发出来的系统自然地具有可移植性。由于IDL语言是解释性语言,其运行速度受到影响,对于速度要求较高的功能可以直接用标准C语言编写,利用IDL与C的接口在IDL语言中调用C模块实现高速度。IDL 语言的许多函数可以支持不同的数据类型, 例如ROT 旋转函数可以旋转

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#数据分析#人工智能#python +2
Python人工智能在气象中的实践技术应用

Python开源编程语言数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能,气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用编程语言人工智能和大数据技术行业海量的模式和观测数据大数据和人工智能应用的天然场景。机器学习和深度学习应用对卷积神经网络介绍 Unet进行雷达回波的预测浅水模型数据获取传统神经网络ANN学习浅水方程物理约束网络PINN学习浅水方程E

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#人工智能#数据挖掘#大数据 +2
GPT的优势和GPT缺点

GPT采用自监督学习的方式进行预训练,可以利用大量的文本语料库进行训练,进一步提高模型的自然语言理解和生成能力。随着训练的深入,GPT技术的语言生成质量也将不断提升。只能实现单向文本生成:与一些双向解码器(如BERT)不同,GPT采用单向的解码器,只能利用前面的上下文信息进行生成,无法利用后面的文本信息,因此其生成文本的连贯性和逻辑性可能不如双向解码器。总之,GPT技术是一项非常有用的人工智能技术

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#集成学习#python#机器学习 +2
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