wotrd-cloud 基于nacos的spring cloud微服务框架、集成认证授权、动态网关、分库分表、dubbo开箱即用。 个人博客地址： qq群： 602107221 1、 wotrd-auth： 认证授权服务 2、 wotrd-client： 客户端服务 3、 wotrd-dubbo： dubbo服务注册与发现（添加百度富文本ueditor） 4、 wotrd-dynamic-datasource： 动态数据源、基于xa使用atomikos实现分布式事物 5、 wotrd-feign： nacos服务注册发现、redis、kafka、sentinel、elasticsearch 6、 wotrd-gateway： 动态网关服务

sentinel 1.8.2.jar

SENTINEL-森特奈 M12预制接插件 4芯NAMUR 自由出线zip,文档介绍SENTINEL-森特奈 M12预制接插件的型号，订货号，技术数据，插针线分配方面的内容，可作为选型的参考。

关于对哨兵二号预处理。

EPLAN需要用最新版加密狗，兼容win10 21H2

redis-sentinel 组建脚本

昆明位于低纬度高海拔区域,海拔在2 000 m左右,为了分析利用INSAR技术提取昆明城区的DEM精度。文中利用升降轨模式下的sentinel-1A获取昆明区域DEM,然后通过相关系数值法和均值法分别对升降轨DEM进行数据融合,对两种融合方法得到的DEM进行对比,结果显示前者比后者得到DEM的精度高。再将相干系数法融合得到DEM与SRTM3 DEM在相同区域采用叠加分析的相减法得到高程异差图,最后由检查点法和剖面法分别对高程异差图进行精度分析。结果表明,融合DEM有效的消除雷达叠掩、透视收缩等引起的"空洞"现象,更好显示地面起伏和纹理特征。其高程异差值统计标准差为±29. 50 m,高程异差值的绝对值小于30 m的区域占84. 5%。

MEEO_AWS_SENTINEL-5P Jupyter笔记本和相关文档，用于处理存储在AWS S3存储桶S3：// meeo-s5p中的Sentinel-5P 2级数据 要求 以下是有关运行notbook的软件要求的一些详细信息。 Python 3和库 此处包含的笔记本使用Python 3和以下库： boto3 。 用于以编程方式使用AWS的库 netcdf4 。 用于读取netcdf文件格式的库。 盖达尔地理空间数据抽象库 卡托普具有Matplotlib支持以可视化的制图python库。 光栅。 Rasterio是用于栅格处理的非常有用的模块，可用于在Python中读取和写入几种不同的栅格格式。 这取决于gdal。 Sentinel-5p数据 可以在浏览存储在AWS上的Sentinel-5P数据。 概括 该数据集包含从Sentinel-5P卫星的观测结果生成的2级产品。 Sen

LDK7.9中文快速入门文档，通过该文档可以快速的熟悉和了解如何在windows下使用Sentinel_ldk

下载后直接导入Maven项目就可以运行，包含redis单节点模式、Sentinel哨兵模式、Cluster集群模式的连接代码以及数据读取和插入操作，并且支持配置redis访问密码