2017年专业技术人员[岗位胜任力的培养习题集]含答案解析.doc下载

weixin_39821051 2021-10-18 11:37:41

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正如你可能已经猜到的，TensorFlow 开发者认证是展示你使用 TensorFlow 能力的一种方式。更具体地说，你使用 tensor flow(Python 版本)为一系列任务建立深度学习模型的能力，如回归、计算机视觉(在图像中寻找模式)、自然语言处理(在文本中寻找模式)和时间序列预测(在给定一系列过去事件的情况下预测未来趋势)。人工智能认证是一个国家认证和评估框架，以承认在人工智能相关的工程角色的工作专业人员的证书。

原文：DataQuest Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 四年后，仍然每天使用来自 Dataquest 的数据科学技能原文：https://www.dataquest.io/blog/franco-sosa/ January 15, 2020 ***更新了！*我们在 2016 年首次介绍了弗朗西斯科·索萨，但我们在 2020 年再次与他联系，以了解他对自己的数据科学技能的感受。像许多 Dataquest 的学生一样，弗朗西斯科·索萨是从 Excel 进入数据科学的。他是一名人力

内容概要：本文档提供了一套用于在Google Earth Engine平台上可视化Planet/NICFI提供的墨西哥地区月度和半年度影像镶嵌图的脚本。文档首先声明了数据使用的非商业性限制，并提供了访问Planet数据的链接。接着定义了一系列变量，包括不同时间段的影像数据以及颜色配置参数。通过创建左右两个地图面板，允许用户选择不同的影像进行对比查看，同时设置了行政边界和国际边界的显示。最后，初始化了一个分割面板来容纳左右地图，并设置了初始的地图中心位置。适合人群：地理信息系统（GIS）专业人员，遥感技术研究人员，环境监测与保护工作者。使用场景及目标：①用于研究特定时间段内的地表变化情况；②帮助科研人员对比分析不同时间点的地貌特征；③支持环境科学领域的教学和研究工作。阅读建议：此脚本主要用于展示Planet/NICFI影像数据，因此读者应熟悉Google Earth Engine平台的基本操作，同时需要了解如何利用这些影像进行进一步的空间分析。在实际应用中，可以根据自己的研究需求调整影像的选择范围和显示参数。

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