洪水是南部非洲地区面临的主要问题。 在过去的二十年中,该地区一直在遭受洪灾。 近年来,这种全球性气候现象(称为拉尼娜现象)加剧了这种洪灾事件,这种天气现象使赤道太平洋的海水冷却并改变了世界范围内的降雨模式。 天气模式的这种变化导致南部非洲的降雨增加,引发山洪泛滥,造成广泛的社会经济损失,人员伤亡和环境破坏。 这项研究利用遥感和地理信息系统(GIS)数据来可视化南部非洲地区洪水造成的气候变化影响,以帮助决策者制定未来计划。 为了实现这些目标,该研究使用了数字高程模型(DEM),时态Landsat增强型专题制图仪Plus(ETM +)和中分辨率成像光谱仪(MODIS)卫星数据,这些数据来自美国地质调查局(USGS)和NASA的地球观测网站,网址为以便显示损坏和淹没区域的空间尺寸。 研究结果表明,对研究区域的社会和自然环境以及洪水危险区和河道造成了明显破坏。 本文最后总结了政策建议的形式,包括需要在本研究中确定的平原上建造排水沟以容纳洪水,并在政府的支持下设计综合的区域应急信息系统(REIS)地区和周边国家。 本文得出的结论是,建立这样一个系统可以为决策者提供适当的时空数据,以监测气候变化引
2025-11-30 15:25:01 5.87MB 地理信息系统 气候变化
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本文旨在找出路易斯安那州低洼沿海海拔地区因全球变暖和人类住区造成的全球气候变化高影响而导致海平面上升而导致容易发生洪水的高风险地区,并对这些后果进行建模和理解预测的海平面上升。 为了实现这些目标,该研究使用了可访问的公共数据集来评估美国路易斯安那州南部沿海低地居民面临的潜在风险。 高程数据来自于路易斯安那州全州范围的光探测与测距(LiDAR),分辨率为16.4英尺(5 m),由Atlas分配。 这些数据是从Atlas网站下载的,并导入到环境系统研究所(ESRI)的ArcMap软件中,以创建研究区域的单个镶嵌高程图像图。 在ArcMap中拼接高程数据后,使用Spatial Analyst扩展软件对高低区域进行分类。 此外,数据来自美国地质调查局(USGS)数字高程模型(DEM),并且从美国环境保护署(EPA)网站获取了1880年至2015年期间的绝对海平面上升数据。 此外,还获得了美国人口普查局的人口数据,并将其与海拔数据结合在一起,以评估低洼地区人口的风险。 使用统计方法开发了人口趋势和累积海平面上升的模型,并使用软件揭示了国家趋势和趋势的局部偏差。 针对路易斯安那州低陆沿海教区,模拟
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内容概要:本文为中国科学技术大学《生化和分子生物学实验原理Ⅰ》的考试复习资料,涵盖多项核心实验技术的原理与应用,包括色谱法、电泳技术、质谱分析、核磁共振(NMR)、X射线晶体学、单颗粒冷冻电镜、实时荧光定量PCR(qPCR)、分子克隆及蛋白质表达纯化等。详细解释了各类技术的基本原理、关键参数、操作流程及实际应用场景,并结合名词解释、选择题和问答题等形式梳理重点知识点,旨在帮助学生系统掌握生化与分子生物学领域的常用实验方法及其理论基础。 适合人群:生命科学、生物化学及相关专业的本科生或研究生,具备一定生物化学和分子生物学基础知识的学习者。 使用场景及目标:①备考《生化原理与应用》课程考试,重点掌握实验技术的原理与细节;②深入理解如qPCR定量依据、SDS-PAGE与Native-PAGE区别、色谱分离机制、结构生物学三大技术比较等高频考点;③提升对现代生物实验技术(如CRISPR、蛋白纯化策略、荧光蛋白选择)的理解与综合分析能力。 阅读建议:建议结合授课PPT反复研读,重点关注填空题、名词解释和简答题部分,强化记忆细节;对于复杂原理(如CTF校正、NMR化学位移、酶抑制类型)应配合图表理解;通过历年试题检验复习效果,注重概念辨析与实际应用。
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在网络信息安全领域,入侵检测系统(IDS)扮演着至关重要的角色,它能够监控网络和系统活动,寻找恶意行为和政策违规的迹象。随着人工智能技术的发展,深度学习方法在构建入侵检测模型方面展现出了巨大的潜力。本文将探讨基于PyTorch框架,利用CIC-IDS2017和CIC-IDS2018两个数据集融合创建的网络入侵检测模型TabNet的相关知识。 CIC-IDS2017和CIC-IDS2018数据集是由加拿大信息与通信技术安全中心(CANARIE)的加拿大网络安全研究所(CIC)公布的,这两个数据集模拟了正常和恶意网络流量,并提供了详细的时间戳和网络连接数据,包括协议类型、服务、流量方向、流量总量、总包数量等特征。这些数据集由于其全面性和高质量,被广泛用于入侵检测系统的评估和开发。 PyTorch是一个开源机器学习库,基于Python实现,它提供了强大的深度学习框架和灵活的API,使得研究人员能够更高效地设计和实现各种深度学习模型。PyTorch的动态计算图特性让它在模型构建和调试上更加便捷,而其GPU加速的计算能力则显著提高了大规模数据处理的速度。 TabNet是一种新型的基于深度学习的特征选择方法,它在处理表格数据时特别有效。TabNet使用了一种新颖的注意力机制,这种机制能够学习数据中的相关性和冗余性,从而进行更有效的特征选择。在入侵检测的上下文中,使用TabNet可以帮助模型自动识别哪些特征对于检测网络入侵至关重要,从而提高检测的准确率和效率。 创建基于CIC-IDS2017和CIC-IDS2018数据集融合的TabNet网络入侵检测模型需要几个步骤。需要对数据集进行预处理,包括数据清洗、归一化和数据融合。数据融合是将两个数据集的特征和标签合并成一个统一的数据集,以便模型能够学习两种数据集中的规律。接着,需要设计TabNet架构,这包括设置合适的网络层数、神经元数量以及损失函数等。在PyTorch中,这可以通过定义一个继承自torch.nn.Module的类来实现。 训练模型是一个迭代的过程,其中包括前向传播、计算损失、反向传播以及参数更新。在这一过程中,模型通过不断地学习训练数据中的特征和标签之间的关系,逐渐提升自己的预测准确性。交叉验证是评估模型性能的重要步骤,它可以帮助检测模型的过拟合情况,并对模型进行优化。 在模型训练完成后,需要在独立的测试集上进行评估,测试集应与训练集保持独立,以确保评估结果的客观性和准确性。评估入侵检测模型的性能通常会使用准确性、精确率、召回率和F1分数等指标。这些指标能够从不同角度评价模型的性能,帮助开发者识别模型的强项和弱点。 创建的网络入侵检测模型还需要部署到实际环境中进行实时检测。部署过程中,需要考虑模型的实时性能、可扩展性和稳定性。例如,模型可能需要部署在服务器上,实时接收网络流量数据,对数据进行实时处理和入侵检测。 使用PyTorch构建的基于CIC-IDS2017和CIC-IDS2018数据集融合的TabNet网络入侵检测模型是当前网络安全领域的一个先进实例。它利用深度学习技术的强大能力,结合TabNet的高效特征选择方法,为网络入侵检测提供了一种准确、高效的技术方案。
2025-11-30 00:13:42 9.13MB
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文档包含mysql下载链接,包含mysql安装配置,初学者可立即入门安装,包含主从配置和双击互呗配置,全手动安装过程分享
2025-11-29 19:08:37 3KB mysql centos7 主从配置 双击热备
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GitKraken是一款流行的跨平台Git客户端,专为开发者设计,以提供高效、直观的版本控制体验。Git是一种分布式版本控制系统,用于跟踪软件项目中的文件更改,而GitKraken则简化了这一过程,使得代码管理变得更为便捷。在这个“GitKrakenSetup-6.5.1”版本中,包含了Windows和Linux两个操作系统的安装程序。 对于Windows用户,GitKrakenSetup-6.5.1是安装GitKraken的可执行文件,通常通过运行这个文件,用户可以在Windows系统上完成GitKraken的安装步骤。安装过程中,用户可以选择自定义安装路径、设置关联的文件类型以及选择启动菜单快捷方式等选项。安装完成后,用户将能够利用GitKraken的各种功能,如图形化的提交历史查看、分支管理、合并冲突解决等。 对于Linux用户,"gitkraken-amd64"是适用于64位系统的二进制文件。在Linux环境下,用户通常需要拥有管理员权限才能正确安装。确保系统满足GitKraken的依赖条件,例如Qt库和Node.js环境。然后,可以使用命令行来解压并执行安装脚本。安装完成后,同样可以享受到GitKraken提供的强大Git操作界面。 GitKraken的特点之一是其用户友好的界面,它支持多种操作系统,这意味着开发者无论在哪个平台上工作,都能保持一致的工作流程。此外,GitKraken支持多个Git仓库同时打开,方便处理多个项目。它还提供了实时的代码差异视图,帮助开发者理解代码的修改情况。在分支管理方面,GitKraken的分支切换快速且直观,而且在处理合并冲突时,它提供了清晰的比较视图和工具,使得解决冲突变得更加容易。 标签“linux”表明该压缩包特别关注在Linux系统上的安装和使用。在Linux环境中,GitKraken可以作为一款强大的替代工具,尤其对于那些习惯于图形化界面的开发者来说,它极大地提高了Git操作的效率。 GitKrakenSetup-6.5.1版本提供了对Windows和Linux用户的全面支持,使他们能够利用这款优秀的Git客户端进行版本控制。无论是初学者还是经验丰富的开发者,GitKraken都能够提供一个高效且直观的Git操作环境,提高开发团队的协作效率。
2025-11-29 17:40:08 207.28MB linux
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2024全国统计用区划代码和城乡划分代码.xlsx
2025-11-29 16:35:56 67.11MB 全国统计用区划代码
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通过Docker开启服务器以进行Nextcloud Talk 为了使该项目正常工作,您还必须安装提供的traefik-docker项目。 设定您的DNS 设置您的子域,以便当您准备就绪时,它已经指向了正确的方向。 只需转到您的DNS提供商,并使用所需信息创建A记录: Type: A Record Host: Value: IP-OF-YOUR-SERVER TTL: 对于Host ,选择您要托管的任何子域。 对于TTL ,我使用了最低的或Automatic 环保 复制.env.template并将其重命名为.env 在.env文件中,添加必要的信息 这是有关您的域的信息,例如,如果您想将服务器托管在stuff.example.com : SUBDOMAIN=stuff DOMAIN=example.com 这是服务器的IP: EXTERNAL_IP= 生成一个强密码并将其放在此处
2025-11-29 11:45:44 2KB
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语言和文化有着密切的关系,文化教学与语言教学是相辅相成的。在大学英语教学中,教师必须重视文化教学,在教学中注重文化导入,力求培养学生的跨文化交际能力。本文从语言和文化关系的角度,探讨了大学英语教学中文化教学的重要性,并提出了大学英语教学改革的一些设想和措施,旨在提高大学英语教学质量,培养学生的跨文化交际能力。
2025-11-29 11:43:22 161KB 大学英语 文化教学 跨文化交际
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多变量时间序列UEA数据,每个数据集文件夹下仅包含xxx_TRAIN.arff和xxx_TEST.arff两个文件,同时将文件中的%注释语句删除,使其能够直接通过scipy.io中的arff.loadarff方法读取数据。文件结构如下: New_Multivariate_arff: - ArticularyWordRecognition - ArticularyWordRecognition_TEST.arff - ArticularyWordRecognition_TRAIN.arff - AtrialFibrillation - AtrialFibrillation_TEST.arff - AtrialFibrillation_TRAIN.arff - BasicMotions - BasicMotions_TEST.arff - BasicMotions_TRAIN.arff ...
2025-11-28 20:33:09 854.71MB 数据集 时间序列 多变量时间序列
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