6.18专属特惠活动:Google Earth Engine专栏、GEE教程训练专栏、GEE-python专栏和GEE案例分析专栏等限时特价

简介: 6.18专属特惠活动:Google Earth Engine专栏、GEE教程训练专栏、GEE-python专栏和GEE案例分析专栏等限时特价

  一年一度的6.18活动来袭,首先感谢各位家人们对此星光明和本公众号的支持。下面为了回馈大家和让大家能享受更加优质以及低价的资源,现在向大家公布一则号消息。

image.png

现在CSDN专属6.18日优惠活动,凡在2022年6月14日-6月20日期间购买以下专栏的用户,通过下面优惠购买渠道,可享受专属特惠,一年仅此以此,欢迎大家选购,下面我对我个人的专栏进行相应的讲解,大家需要哪一部分请对号入座。

对自己的投资你只需要一顿饭钱,希望大家能趁着这个时间能抓住机会上车,下一次优惠预计也得双十一,说实话我之前也没有听说过CSDN有优惠的时候。如果你是希望短期内学习多个知识,建议直接买几个月的超级会员即可,这样也能让自己的工作效率和学习进度最大化,趁着暑假给自己充电。

1.Google Earth Engine专栏

这个专栏主要是我自己开设的第一个专栏,文章数量340篇,几乎涵盖了一些常用GEE方面的处理。如果基础相对比较好的可以通过选购此专栏进行学习。

优惠链接购买

https://blog.csdn.net/qq_31988139/category_11223065.html?spm=1001.2014.3001.5482?utm_source=sale_source&sale_source=HWgbm2mt2J

image.png

2.GEE教程训练专栏

这个专栏是专门为初学者所设定的,目前文章总量达到306篇,专栏中涵盖有初级、中级和高级教程,如果基础不是很好的同学可以通过此专栏逐渐成为GEE熟练的掌握者。

https://blog.csdn.net/qq_31988139/category_11376093.html?spm=1001.2014.3001.5482?utm_source=sale_source&sale_source=HWgbm2mt2J

image.png

3.GEE-python专栏

这个专栏主要是面向使用python的同学开设的,里面涉及一些基础的和一些常用的GEEpython教程,目前文章数量为87篇,后续会逐渐对该专栏进行维护和更新,让更多python用户对GEE专栏又更深的理解。

https://blog.csdn.net/qq_31988139/category_11313539.html?utm_source=sale_source&sale_source=HWgbm2mt

image.png

4.GEE案例分析专栏

这个专栏是专门针对案例分析所设定的专栏,目前文章78篇,涵盖了我们所常用的各个方面GEE的具体案例操作分析,通过不同研究区和大量实验案例,对我们平时常用的案例进行了总结,文章未来会更新到100篇,然后进行提价,趁现在专栏特惠,欢迎大家选购

https://blog.csdn.net/qq_31988139/category_11478415.html?utm_source=sale_source&sale_source=HWgbm2mt2J

image.png

5.Open Earth Engine专栏

这个俩面是使用一些开源的GEE小小型算法来不断满足对GEE更精细化和自动化的专栏,又很多功能目前仍在调试阶段,未来会尽快将专栏完善,如果对GEE没有特殊需求的用户,大家可以自行安排选购。

https://blog.csdn.net/qq_31988139/category_11660437.html?spm=1001.2014.3001.5482?utm_source=sale_source&sale_source=HWgbm2mt2J

image.png

以上几个是付费专栏,现在CSDN有活动,如果大家有需求的还请大家抓紧时间购买。另外,大家可以通过关注下面公众账号找到我,又任何问题我会尽快给予大家恢复,如果恢复不及时,还请多多谅解,毕竟一个人的时间和精力是有限的,谢谢各位家人们的长期陪伴,如果您有任何建议或者意见请及时与我沟通,我将尽快改正,让我们一起共同进步


相关文章
|
5月前
|
数据采集 XML 监控
Google Search Console 做SEO分析之“已发现未编入” 与 “已抓取未编入” 有什么区别?
在 Google Search Console (GSC) 中,“已发现 - 尚未编入索引”(Discovered - currently not indexed) 和 “已抓取 - 尚未编入索引”(Crawled - currently not indexed) 是两种不同的状态,如果你的站点也有这两种状态就需要注意优化了。
223 0
|
10月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 JSON
知识蒸馏方法探究:Google Distilling Step-by-Step 论文深度分析
大型语言模型(LLM)的发展迅速,从简单对话系统进化到能执行复杂任务的先进模型。然而,这些模型的规模和计算需求呈指数级增长,给学术界和工业界带来了挑战。为解决这一问题,知识蒸馏技术应运而生,旨在将大型模型的知识转移给更小、更易管理的学生模型。Google Research 提出的“Distilling Step-by-Step”方法不仅减小了模型规模,还通过提取推理过程使学生模型在某些任务上超越教师模型。该方法通过多任务学习框架,训练学生模型同时预测标签和生成推理过程,从而实现更高效、更智能的小型化模型。这为资源有限的研究者和开发者提供了新的解决方案,推动了AI技术的普及与应用。
523 19
知识蒸馏方法探究:Google Distilling Step-by-Step 论文深度分析
|
Python
蓝桥杯练习题(一):Python组之入门训练题
这篇文章是关于蓝桥杯Python组的入门训练题,包括Fibonacci数列、圆的面积、序列求和和A+B问题的具体代码实现和样例输出。
347 0
|
12月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 TensorFlow
使用Python实现深度学习模型的分布式训练
使用Python实现深度学习模型的分布式训练
479 73
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 语音技术
Python在深度学习领域的应用,重点讲解了神经网络的基础概念、基本结构、训练过程及优化技巧
本文介绍了Python在深度学习领域的应用,重点讲解了神经网络的基础概念、基本结构、训练过程及优化技巧,并通过TensorFlow和PyTorch等库展示了实现神经网络的具体示例,涵盖图像识别、语音识别等多个应用场景。
432 8
|
存储 机器学习/深度学习 算法
蓝桥杯练习题(三):Python组之算法训练提高综合五十题
蓝桥杯Python编程练习题的集合,涵盖了从基础到提高的多个算法题目及其解答。
675 3
蓝桥杯练习题(三):Python组之算法训练提高综合五十题
|
机器学习/深度学习 Python
9-3|使用Python的scikit-learn库来训练一个逻辑回归模型,检测句子是否含有侮辱性内容:
9-3|使用Python的scikit-learn库来训练一个逻辑回归模型,检测句子是否含有侮辱性内容:
|
机器学习/深度学习 并行计算 TensorFlow
使用Python实现深度学习模型:分布式训练与模型并行化
【7月更文挑战第9天】 使用Python实现深度学习模型:分布式训练与模型并行化
219 1
|
数据采集 机器学习/深度学习 数据可视化
关于Python数据分析项目的简要概述:从CSV加载数据,执行数据预处理,进行数据探索,选择线性回归模型进行训练,评估模型性能并优化,最后结果解释与可视化。
【7月更文挑战第5天】这是一个关于Python数据分析项目的简要概述:从CSV加载数据,执行数据预处理(填充缺失值,处理异常值),进行数据探索(可视化和统计分析),选择线性回归模型进行训练,评估模型性能并优化,最后结果解释与可视化。此案例展示了数据科学的典型流程。
278 2
|
Python
Python Google风格注释详解
Google风格注释是Python代码注释的一种标准化格式,它提供了一种规范的注释格式,使得代码更加易读、易于维护。Google风格注释使用三个双引号来包围注释内容,并按照一定规范编写。在注释中使用动词短语来描述函数的行为,并使用被动语态。在注释中使用正确的标点符号和缩进,使得注释易于阅读和理解。通过使用Google风格注释,我们可以为代码提供清晰的文档和说明,使得代码更加易读、易于维护。
664 3

推荐镜像

更多