散分请教~刚从日本回来，对国内外包软件很有兴趣。个人的前景怎么请多多指教

GJ408187020 2008-09-01 03:45:06

大家好我刚从日本回来，对国内的对日外包很有兴趣，也查过一些资料，略有了解。请大家指教：从个人的发展看，做对日外包有几种发展道路，就是一个程序员有几条路可走？请各位过来的牛人说说自己的看法……

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duzhijun1983 2008-09-28

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对日外包成天要加班~

killer_12 2008-09-28

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帮顶

ycnanevol 2008-09-28

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楼主不愧是从日本回来，头像都不一样的

polytata 2008-09-16

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从日本回来的就是不一样，看到2楼是美女就想上

prettyboy923 2008-09-07

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外包，不外包
这是个问题

GJ408187020 2008-09-01

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2楼很经典谢谢了一会多给你10分（你怎么不加我好友啊，我发了申请了，以为你不在线呢、）

cmcczn 2008-09-01

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要么开个外包公司，继续剥削新手；要么就继续被研发公司BS

炫姐姐 2008-09-01

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道路1：做对日外包
道路2：不做对日外包

ahu201 2008-09-01

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日。。。外。。。包

1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

内容概要：该文档为一段用于Google Earth Engine（GEE）平台的JavaScript代码脚本，旨在对研究区域（AOI）内的Landsat 8卫星影像进行土地利用/土地覆盖（LULC）分类。脚本首先筛选2024年云量低于10%的Landsat 8 Level-2地表反射率影像，构建中值合成影像并应用缩放因子校正。随后，基于预先定义的水体（Water）和植被（Vegetation）样本点，合并训练样本并提取影像对应波段数据，采用随机森林分类器（smileRandomForest）对影像进行监督分类。最后，通过划分训练集与测试集，输出混淆矩阵、总体分类精度和Kappa系数，完成分类结果的精度评估。; 适合人群：具备遥感图像处理基础知识的科研人员、地理信息系统（GIS）技术人员以及环境监测相关领域的研究生或专业人员；熟悉GEE平台基本操作者更佳；使用场景及目标：①实现特定区域多光谱遥感影像的土地覆盖分类；②掌握GEE平台上从影像预处理、样本构建、模型训练到精度验证的完整分类流程；③支持水资源管理、生态环境监测等应用领域的空间数据分析；阅读建议：此资源以实际代码形式呈现，建议结合GEE开发环境边运行边学习，重点关注影像预处理方法、训练样本构建逻辑、分类器参数设置及精度评估指标解读，便于迁移应用于其他区域或传感器数据。

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