本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量不同时相的栅格遥感影像按照其成像时间依次执行批量拼接的方法。  在前期的文章Python arcpy创建栅格、批量拼接栅格中，我们介绍了利用Python实现栅格遥感影像批量拼接的方法；但这篇文章实现的操作是将某个保存路径下全部的栅格图像文件加以拼接，换句话说，是对不同空间位置的同一时相的若干图像加以拼接，拼接结果就只有一景大的图像。而在实践中，我们...

欢迎关注个人公众号：爱喝可可牛奶LeetCode算法训练-贪心算法 455.分发饼干 376. 摆动序列 53. 最大子序和前置知识贪心算法核心是找局部最优解，通过局部最优推导出全局最优LeetCode 455. 分发饼干分析要求：把饼干分给孩子，并返回分了多少个孩子局部最优：小饼干分给胃口小的代码class Solution { public int findContentChil...

.inflate(buf, 0, buf.length); if (n > 0) { out.write(buf, 0, n); }} while (n > 0); 这个链是给SnakeYaml做反序列化，可以这样写：!!java.io.ObjectOutputStream [!!java.util.zip.InflaterOutputStream [!!java.io.FileOutputStr...

介绍时间序列预测是一个重要的科学和商业问题，因此最近通过使用基于深度学习 而不是经典方法的模型也涌现出诸多创新。ARIMA 等经典方法与新颖的深度学习方法之间的一个重要区别如下。概率预测通常，经典方法针对数据集中的每个时间序列单独拟合。这些通常被称为“单一”或“局部”方法。然而，当处理某些应用程序的大量时间序列时，在所有可用时间序列上训练一个“全局”模型是有益的，这使模型能够从许多不同的来源学习...

前言：最近开始学习java的序列化与反序列化，现在从原生的序列化与反序列化开始，小小的记录一下参考文章：https://blog.csdn.net/mocas_wang/article/details/10762101001.什么是序列化与反序列化其实java的序列化说白了就是将一个对象转换成字节的过程，那么同理，java的反序列化也就是将一个字节转换会一个对象的过程，这样的操作会使得对象在不同...

的，并且能够保证堆叠的高度最大化。 因此，我们可以把所有长方体的边长进行排序，使得每个长方体满足“长 <= 宽 <= 高”。然后将每个长方体升序排列。 然后本题就可以转化成经典的线性dp问题最长递增子序列 来源：力扣（LeetCode）ylb:https://leetcode.cn/problems/maximum-height-by-stacking-cuboids/solutions/201453...

文章目录 一. 引言二. 直接多步(DMS)和迭代多步(IMS)的对比三. 基于变压器的Transformer解决方案3.1. 预处理(preprocessing)3.2. 词向量(embedding)3.3. 编码(encoder)3.4. 解码(encoder) 四. 一个简单得令人尴尬的Baseline五. 代码解读5.1. 数据集划分模块(custom)5.2. 模型结构 六. 参考文献 一...

【1. 概要】 论文针对的是时序预测问题（Time series forecasting，TSF），根据时间序列的特点创新性地提出了一个多层的神经网络框架sample convolution and interaction network（SCINet）用于时序预测。模型在多个数据集上都展示了其准确率上的优越性，且时间成本相对其他模型（如时序卷积网络TCN）也更低。本篇论文工作包含以下几点： 说明了...

业，每天都会产生大量的数据。金融领域股票价格随时间的走势；电商行业每日的销售额；旅游行业随着节假日周期变化的机票酒店价格等； 我们称这种不同时间收到的，描述一个或多种特征随着时间发生变化的数据，为时间序列数据（Time Series Data）。 而时间序列预测做的就是通过多种维度的数据本身内在与时间的关联特性，利用历史的数据预测未来这么一件事情。 二、算法汇总 时序预测从不同角度看有不同分类： 从实...

括号序列 题目描述 定义如下规则： 空串是「平衡括号序列」若字符串 S S S 是「平衡括号序列」，那么 [ S ] \texttt{[}S\texttt] [S] 和 ( S ) \texttt{(}S\texttt) (S) 也都是「平衡括号序列」若字符串 A A A 和 B B B 都是「平衡括号序列」，那么 A B AB AB（两字符串拼接起来）也是「平衡括号序列」。 例如，下面的字符串都是...