ArcGIS小技巧—模型构建器快速提取河网
上篇文章介绍的基于DEM的河网提取，需要使用多个工具，整体操作比较繁琐，在日常工作中，使用Arcgis提供的模型构建器可以帮助我们将多个工具整合在一起，在面对大量数据批量处理时，可以大大提高工作效率 利用模型构建器之前，我们必须了解基于DEM栅格数据提取河网矢量数据的完整逻辑过程，各工具和选项参数的关系。 上一篇文章我们已经讲到提取河网的主要步骤： 原始DEM数据进行填洼处理，得到新的DEM1，利用D...
企微SOP新风尚：构建高效、精准的营销流程
Operating Procedure，标准操作流程）的建设。一个完善的企微SOP不仅能够帮助企业实现营销流程的标准化和规范化，还能提升营销效率，确保营销活动的高效执行。本文将探讨企微SOP的重要性、构建方法以及如何利用热点驱动企微SOP，助力企业实现营销目标。 一、企微SOP的重要性：标准化与效率双赢 企微SOP作为一套标准化的操作流程，为企业的营销活动提供了明确的指导和规范。通过制定企微SOP，企...
【Jenkins】持续集成与交付 （十六）：使用Webhook+Jenkins实现项目自动构建部署
🟣【Jenkins】持续集成与交付 （十六）：使用Webhook+Jenkins实现项目自动构建部署 一、 安装Webhook插件 二、Jenkins设置自动构建(生成的Webhook URL) 三、配置GitLab Webhook 四、 推送代码触发自动构建 五、验证项目构建是否成功 一、 安装Webhook插件...
MLP手写数字识别(2)-模型构建、训练与识别(tensorflow)
查看tensorflow版本 import tensorflow as tf print('Tensorflow Version:{}'.format(tf.__version__))print(tf.config.list_physical_devices()) 1.MNIST的数据集下载与预处理 import tensorflow as tffrom keras.datasets impor...
MLP实现fashion_mnist数据集分类(2)-函数式API构建模型(tensorflow)
使用函数式API构建模型，使得模型可以处理多输入多输出。 1、查看tensorflow版本 import tensorflow as tf print('Tensorflow Version:{}'.format(tf.__version__))print(tf.config.list_physical_devices()) 2、fashion_mnist数据集分类模型 2.1 使用Sequent...
用 PyTorch 构建液态神经网络（LNN）
用 PyTorch 构建液态神经网络（LNN） 文章目录 什么是液态神经网络为什么需要液态神经网络LNN 与 RNN 的区别用 PyTorch 实现 LNNStep 1. 导入必要的库Step 2. 定义网络架构Step 3. 实现 ODE 求解器Step 4. 定义训练逻辑 LNN 的缺陷总结 什么是液态神经网络 2020年，麻省理工学院（MIT）的两名研究人员带领团队推出了一种基于现实生活中的自...
k8s中deployment和StatefulSet构建的pod的区别
在Kubernetes中，Deployment和StatefulSet都是控制器对象，用于管理和扩展应用程序的Pod。它们之间的主要区别在于它们处理Pod的方式和适用的应用程序类型。 以下是Deployment和StatefulSet之间的主要区别： 有状态应用程序 vs 无状态应用程序：Deployment主要用于部署无状态应用程序，这些应用程序的实例之间是相互独立的，可以相互替换。Statefu...
数据治理：构建高效、安全的数据管理体系
一、引言 随着信息技术的迅猛发展，数据已成为企业和社会发展的重要资源。然而，数据的快速增长和复杂性也给数据管理和使用带来了诸多挑战。因此，实施有效的数据治理成为了组织实现数据价值最大化的关键。本文将从数据治理的概念、重要性、实施步骤以及面临的挑战等方面进行详细探讨，以期为组织提供一套全面、细化的数据治理方案。 二、数据治理概述 数据治理的定义 数据治理是指组织为确保数据的准确性、一致性、安全性及可用性...
【Jenkins】持续集成与交付 （十二）：Jenkins构建（Maven类型项目）和部署项目
🟣【Jenkins】持续集成与交付 （十二）：Jenkins构建（Maven类型项目）和部署项目 一、安装Maven Integration插件 二、创建Maven项目 三、配置项目 3.1 配置执行构建操作 3.2 执行Maven项目构建 3.3 部署项目 3.5 再次构建 3.4 验证访问 四、总结 ...
整体意义的构成与构建
的捕捉：深度学习模型，尤其是基于注意力的模型，通过学习数据中元素之间的复杂关系来提高性能。注意力机制通过为不同的数据元素分配不同的重要性或关注度，使模型能够集中资源处理对当前任务最重要的信息。 意义的构建：在深度学习中，构建意义通常指的是模型能够准确地表示和处理输入数据中的复杂关系，以便进行准确的预测或分类。这涉及到对输入数据的深入理解和解释。 总的来说，这句话强调了深度学习模型在处理输...