针对露天开采带来的环境问题，文中基于Google Earth Engine云平台下Landsat卫星长时间序列遥感数据，利用时间序列法和梯度分水岭分割算法，提取1999～2019年鞍山市铁矿区植被和开采破坏变化信息，实现实时、快速获取矿区开采破坏以及复垦土地时空变化特征，为东北老工业基地的生态文明建设、绿色矿山建设提供支持。

matlab骨架提取源代码通过基于拉普拉斯算子的收缩的点云骨架 （自动从code.google.com/p/skeletonization导出） 比比克斯 @inproceedings{cao_smi10, author = {Junjie Cao and Andrea Tagliasacchi and Matt Olson and Hao Zhang and Zhixun Su}, title = {Point Cloud Skeletons via Laplacian-Based Contraction}, booktitle = {Proc. of IEEE Conf. on Shape Modeling and Applications}, year = 2015} 抽象的 我们提出了一种通过基于拉普拉斯算式的收缩提取曲线骨架的算法。 我们的算法可以应用于具有边界，多边形汤和点云的曲面。 我们开发了一种收缩操作，旨在通过局部Delaunay三角剖分和拓扑稀化来处理广义离散几何数据，尤其是点云。 我们的方法对噪声具有鲁棒性，并且可以处理少量的丢失数据，从而允许对点云进行基于骨架的

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GOOGLE地图经纬度批量查询小软件，免安装。

[Objective] This paper compares the prediction accuracy and efficiency of different machine learning algorithms, aiming to identify new consumers with repeat purchase intentions. It also provides a theoretical framework for customer classification. [Methods] First, we collected the server logs of a dealer on Taobao.com from 2015 to 2018,as well as its orders and consumers’ personal information. And then, we used different algorithms to train theproposedmodels. [Results] The SMOTE algorithm combined with the random forest algorithm obtained the highest prediction accuracy of 96%. [Limitations] The sample data size needs to be expanded. [Conclusions] The fusion algorithm basedon SMOTE and random forest has better performance in predicting repurchase intentions of new consumers.

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文中对Google Earth的二次开发进行了研究，基于MFC进行软件编程，设计了导航电子地图软件。通过调用Google Earth API函数 和Windows API函数，将Google Earth视图窗口嵌入到软件界面中，使用钩子技术实现在Google Earth视图窗口中右键弹出菜单，结合CMarkup类和BasicExcel类实现在电子地图上添加航迹点和航线，从而实现了在电子地图上进行航迹规划和显示实时航迹的功能。经过实际运行，软件执行效果良好，很好地完成了各种功能。

Google在2003年到2004年公布了关于GFS、MapReduce和BigTable三篇技术论文，这也成为后来云计算发展的重要基石，如今Google在后Hadoop时代的新“三驾马车”——Caffeine、Pregel、Dremel再一次影响着全球大数据技术的发展潮流

Google小恐龙图片资源，自己画的和抠的，看起来还行（bushi）