python训练好的模型进行制图
主要步骤：
在进行农作物制图时，像DeepCropMapping这样的训练好的模型可以通过Google
Earth Engine (GEE)进行制图。以下是一个大致的流程：
模型训练
：首先，你需要在本地或云端环境中训练你的模型。常见的选择包括使用Google
Colab、AWS、Azure等云服务平台，这些平台提供了强大的计算资源和GPU支持。
模型导出
：训练完成后，将模型导出为适合在GEE上使用的格式，例如TensorFlow模型可以导出为
.tflite格式。
上传到GEE ：将导出的模型上传到Google Earth
Engine。你可以使用GEE的Python API或JavaScript API来完成这一步。
制图
：在GEE上编写脚本，调用上传的模型进行预测和制图。你可以使用GEE提供的遥感数据（如Landsat、Sentinel等）作为输入数据，模型会根据这些数据生成农作物分布图。
具体的代码和步骤可能会因模型和数据的不同而有所变化。如果你需要更详细的指导或示例代码，可以参考GEE的官方文档或相关的教程。
以下是一个使用De...
遗传算法与深度学习实战（4）——遗传算法（Genetic
Algorithm）详解与实现
0. 前言
1. 遗传算法简介
1.1 遗传学和减数分裂
1.2 类比达尔文进化论
2. 遗传算法的基本流程
2.1 创建初始种群
2.2 计算适应度
2.3 选择、交叉和变异
2.4算法终止条件
3. 使用 Python 实现遗传算法
3.1 构建种群
3.2 评估适应度
3.3 应用选择
3.4 应用交叉
3.5 应用突变
3.6 运行演化过程
小结
系列链接
0. 前言
遗传算法是通过代码模拟生命的过程，借鉴了进化、自然选择和通过基因传递成功特征的理念。算法模拟了高级有机繁殖中的减数分裂，我们不必精通遗传学才能使用遗传算法，但了解遗传学能够帮助我们更好的理解遗传算法。在本节中，我们首先回顾遗传学和减数分裂过程的一些重要概念，旨在为代码模拟遗传理论和减数分裂奠定基础，然后使用
Python 实现遗传算法。
1. 遗传算法简介
1.1 遗传学和减数分裂
遗传算法 (Genetic Algorithms, GA)
模拟了遗传水平上生命的演化。同时，在基因过程(减数分裂)中...
N 阶幻方的计算原理
1、问题概述
幻方的定义
幻方，有时又称魔术方阵（其简称“魔方”现一般指立方体的魔术方块）或纵横图，由一组排放在正方形中的整数组成，其每行、每列以及每一条主对角线的和均相等。通常幻方由从1到𝑁2的连续整数组成，其中𝑁为正方形的行或列的数目。因此𝑁阶幻方有𝑁行𝑁列，并且所填充的数为从1到𝑁2。
幻方是一个\(n\times
n\)的方阵，方阵中填入从\(1\)到\(n^{2}\)的不同数字。其每行、每列以及两条对角线上的数字之和都相等，这个相等的和被称为幻和。
幻和的计算 对于\(n\)阶幻方，幻和\(S =
\frac{n(n^{2}+1)}{2}\)。例如，对于三阶幻方（\(n = 3\)），幻和\(S=\frac{3\times(3^{2}+1)}{2}=\frac{3\times(9 +
1)}{2}=15\)。这是通过对\(1\)到\(n^{2}\)这\(n^{2}\)个数字求和（根据等差数列求和公式\(\sum_{i =
1}^{n^{2}}i=\frac{n^{2}(n^{2}+1)}{2}\)），再除以\(n\)（因为幻方有\(n...
9月29日周报:
一、任务目标:
通过遥感图像数据对农作物进行分类,并进行农作物的制图,制图的效果可以参考如下图所示
1727626507396
二、本周主要任务:
先把CACM这篇论文的实验进行复现,目前模型代码已经跑通,但是缺少制作输入样本数据的代码,所以本周研究Google
Earth Engine制作训练样本数据的代码实现.
1、代码方面:
(1)、研究在样本点的随机生成
原论文通过从2019年明尼苏达州、威斯康星州、爱荷华州、堪萨斯州、印第安纳州和密苏里州分别选取六个0.5°×0.5°的网格来构建用于模型训练的数据集.
目前先尝试实现在呼和浩特市选择这样的一个网格中进行尝试
并在每个样本点上选择一个小区域作为样本点(感觉其他论文不是这样实现作图的)
(2)、研究将一个区域的遥感数据保存为csv文件和tiff文件
已经可以实现了
2、论文方面:
因为希望参考PAN(基于领域适应的物候对齐网络)和DCM（DeepCropMapping）这两篇的论文的代码实现来研究Google
Earth Engine制作训练样本数据的代码实现,所以看了下这两篇论文.
这...