主要用于多视角卫星影像的三维重建算法，资源共9个文件，其中8个文件分别对应八个压缩文件包，代表每个区域的影像，每个压缩包里对应着多视角卫星影像和RPC文本文件，第九个文件为机载激光雷达产生的真值影像文件,本数据为s2p算法的主要实验数据。数据整体情况：数据量整体较小，但覆盖的类型全，如低矮建筑，中高层建筑，高层建筑等，对卫星三维重建的鲁棒性要求较高，因此是做卫星三维重建的不二选择，目前很多相关论文都拿此进行实验和算法调整优化。

大气气溶胶通过直接和间接机制促进了辐射强迫。 气溶胶效应对于计算过去，当前和未来气候的辐射强迫估算非常重要。 在这项研究中，对东非特定地点的区域气溶胶辐射强迫，气溶胶和云的光学特性（波长范围0.25-4.0μm）进行了全面评估。 气溶胶的光学特性构成了辐射传递模型（RTM）的输入。 研究的光学特性包括气溶胶光学深度（AOD），单散射反照率（SSA）和不对称参数（AP）。 在研究期间，地表（SFC），大气顶部（TOA）和大气（ATM）的气溶胶辐射强迫（ARF）估计为-18.4±1.4 W·m-2，+ 1.1±0.3 W· m-2和+19.5±2.5 W·m-2。 这对应于较低对流层中以大约0.55±0.05 K /天（0.41±0.03至0.78±0.03 K /天）的加热速率增加的净大气强迫。 研究指出了大气气溶胶在整个研究领域中对气候变化的重要作用。 考虑到可能影响研究结果的不确定性，并且不属于本研究的范围，建议进一步评估。

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原文来自Python实用宝典：Python 超级简单精准计算地点日出日落时间 本来想浪漫一把去看个日出，过去后看见天上挂着个大太阳的尴尬情景你经历过吗？ 本来想去海边看个日落，结果车到了，太阳也落了的悲伤情景你经历过吗？ 我们今天要用Python解决的，就是这种尴尬情况：想到某个地点看日出日落，却不知道那个地方准确的日出日落时间。 需要使用的包是 Astral ，这个包能通过你提供的经纬度并利用相应的数学知识计算日出日落时间。下面就来以西涌三号沙滩为例，告诉大家怎么样超级简单地计算某个地点日出日落的时间。 一、准备 进行这个实验，你需要安装 python3. 如果你还没有安装，可以看这个教程

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均使用python环境求解，没有调包，从逻辑上实现遗传算法 包含一个GA求解函数解的简单案例 还有一个遗传算法求解一物流调度问题案例：现场有10个配送地点，现在要再区域内选择两配送中心使得配送中心到配送地的总曼哈顿距离最短，自己DNA长度为24，其中前10个位0-1变量，即确定配送至第一个配送中心的配送地有哪些，10-20位也是0-1变量即配送至第二个配送中心的配送地，后面4位分别为配送中心的x、y坐标(自己调整时就要根据这个逻辑修改DNA长度，如3个配送中心应包含30个0-1变量，总DNA长维36)，代码注释相对清晰，基本用到的函数功能和语句功能均有说明，方便初学者修改学习

根据一个给定经纬度的点和距离，进行附近地点查询，计算两点位置的距离，返回两点的距离，单位：公里或千米

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