云原生应用架构为现编程架构设计开辟了全新的征途，以快速创新、服务弹性扩展、支持交付价值等特性为征途奠基，使产品服务在市场中具备真正敏捷的竞争力！云原生应用架构中的技术变革三：从集中专治到分散化 https://blog.csdn.net/qq_3-CSDN社区

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2021-09-04 10:16:19

云原生应用架构为现编程架构设计开辟了全新的征途，以快速创新、服务弹性扩展、支持交付价值等特性为征途奠基，使产品服务在市场中具备真正敏捷的竞争力！云原生应用架构中的技术变革三：从集中专治到分散化 https://blog.csdn.net/qq_34417408/article/details/120088228?utm_source=app&app_version=4.14.0&code=app_1562916241&uLinkId=usr1mkqgl919blen

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魏小言 2021-09-04

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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。

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。

管理员管理员信息管理用户注册管理关键词管理（发送内容中，含有这些关键词，就视为垃圾短信）垃圾短信管理交易报警，用户支付时候，发送一个提醒交易报警用户个人资料修改用户短信发送（给别的用户发送信息，判断是垃圾短信，就进行垃圾短信登记）用户短信接受，可以接受别人发的信息，并且回复用户支付管理（登记管理支付信息，给哪里支付了多少钱，干什么支付的，订单号等）交易报警查看

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。

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