Chrome最新离线安装包，版本v103.0.5060.114，更新时间2022-07-10 Google Chrome，中国大陆官方译名：谷歌浏览器(据最新消息，Chrome的中文名可能叫做：酷容浏览器)，台湾官方译名：Google Chrome，香港官方译名：Google浏览器，是一个由Google开发的网页浏览器，“Chrome”是化学元素“铬”的英文名称;过去也用Chrome称呼浏览器的外框。

Chrome谷歌浏览器 32位 windows 离线版下载，最新版本号138.0.7204.97（正式版本） （32 位）

HackBar是一款专为网络渗透测试和安全评估设计的浏览器插件，功能丰富且易于使用。它允许用户自定义并直接发送HTTP请求，支持手动构造GET和POST请求，并可添加自定义的HTTP头部和参数。插件内置了编码/解码工具，如URL编码、Base64编码和MD5加密，便于在测试中处理数据。此外，HackBar还提供了常见漏洞的测试Payload，如SQL注入、XSS和XXE，助力用户快速检测网站漏洞。同时，它还具备Cookie管理功能，方便用户进行身份验证和绕过登录限制等测试

谷歌开源 draco window环境下已经编译好了 Draco 是一种库，用于压缩和解压缩 3D 几何网格（geometric mesh）和点云（point cloud）。换句话说，它显著缩小了 3D 图形文件的大小，同时对 3D 图形的观看者来说又根本不严重影响视觉效果。它还旨在改善 3D 图形的压缩和传输。 来自谷歌 Chrome Media 团队的贾米森·布雷特勒（Jamieson Brettle）和法兰克·加利根（Frank Galligan）在解释 Draco 时说：“Draco 是为了提升压缩效率和速度而设计和研制的。代码支持压缩点、连接信息、纹理坐标、颜色信息、正常量以及与几何形状有关的任何其他一般属性。有了 Draco，使用 3D 图形的应用程序可以小巧得多，又不影响视觉逼真度。对于用户来说，这意味着现在应用程序下载起来更快了，浏览器中的 3D 图形加载起来更快了，现在只需要少量的带宽就可以传输虚拟现实和增强现实了，而且可以迅速呈现、画面极其逼真。”Draco 是作为 C 源代码发布的，可以用来压缩 3D 图形，另外还发布了处理编码数据的 C 和 Javascript

内容概要：本文详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 进行Sentinel-2卫星数据处理与分类的全流程。首先，通过筛选特定区域（AOI）、时间范围和云覆盖度的数据，去除云层和阴影干扰，并计算云掩膜后的图像中值以提高质量。接着，对图像进行分割并选取关键波段和聚类信息，准备训练数据集，包括多种地表覆盖类型（如非正式定居点、植被、裸地、水体等）。然后，使用随机森林算法训练分类器，并对分割后的图像进行分类。此外，还进行了像素级别的分类作为对比。最后，将分类结果导出到Google Drive，并评估了模型的训练和验证精度。 适合人群：遥感数据分析人员、地理信息系统（GIS）从业者以及对地球观测数据处理感兴趣的科研人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①掌握Sentinel-2数据的预处理方法，如去云、降噪等；②学习基于GEE平台的地物分类流程，包括样本准备、模型训练、结果评估等；③理解不同级别（对象级与像素级）分类的区别及其应用场景。 其他说明：本教程侧重于实际操作步骤，提供了完整的Python代码示例，帮助读者快速上手GEE平台上的遥感影像处理任务。同时，通过比较对象级和像素级分类的效果，可以更好地选择合适的分类方法。

内容概要：本文旨在分析慕尼黑特蕾西恩维斯地区在2023年和2024年不同时间段（包括 Oktoberfest 期间）的地表温度（LST），以研究城市热岛效应。文中通过 Landsat 9 和 Sentinel-2 卫星影像数据，利用 Split-Window 算法计算 LST，并进行归一化处理和差异分析。此外，还计算了 NDVI、NDBI、NDWI 和 Albedo 等指数，并进行了土地覆盖分类。为了提高分辨率，采用了随机森林算法对 LST 数据进行降尺度处理。最后，通过统计分析和散点图验证了降尺度结果的有效性。 适合人群：具备一定遥感和地理信息系统（GIS）基础知识的研究人员和技术人员，尤其是对城市热岛效应和地表温度分析感兴趣的学者。 使用场景及目标：①分析特定区域（如 Oktoberfest 场地）在不同时间段的地表温度变化；②评估城市热岛效应的影响；③通过降尺度技术提高 LST 数据的空间分辨率；④验证降尺度方法的准确性。 阅读建议：此资源涉及多种遥感数据处理技术和算法，建议读者在阅读时结合实际案例进行实践操作，并重点关注代码实现和结果验证部分。同时，建议读者熟悉 Python 或 JavaScript 编程语言，以及 Google Earth Engine 平台的基本操作。

内容概要：本文档由Amirhossein Ahrari提供，作为Google Earth Engine教程的一部分，主要介绍植被光学深度（VOD）产品的处理方法，使用Python API（Xee）。文档首先介绍了环境配置与初始化，包括安装所需库如xee、geemap、xarray等，并进行Earth Engine认证与初始化。然后，通过定义地理区域（以水文流域为例），获取并处理了2015年至2020年间L波段VOD数据集。对数据进行了年度和月度平均值计算，并通过matplotlib库绘制了不同时间尺度下的VOD分布图，最后将年度数据保存为netCDF格式。; 适合人群：对遥感数据处理、植被监测感兴趣的科研人员或学生，特别是熟悉Python编程且对Google Earth Engine有一定了解的用户。; 使用场景及目标：①学习如何利用Google Earth Engine平台获取和处理植被光学深度数据；②掌握使用Python API进行空间数据分析的方法；③了解植被光学深度数据的时间序列变化特征及其可视化表示。; 阅读建议：由于涉及到较多的技术细节，建议读者提前准备好相关软件环境，并按照文档步骤逐步操作，同时可以参考作者提供的视频教程加深理解。

google-chrome-stable-124.0.6367.118-1.x86-64.rpm

配置文件

内容概要：本文档展示了如何利用Google Earth Engine（GEE）和geemap库来分析和可视化尼日利亚拉各斯海岸线在2016年和2024年之间的变化。首先初始化Earth Engine并定义感兴趣区域（拉各斯海岸线）。接着定义了一个计算归一化差异水体指数（NDWI）的函数，用于区分水体和其他地物。通过加载和过滤Sentinel-2卫星图像，分别获取2016年和2024年的NDWI图像。然后应用阈值提取水体掩膜，并将这些掩膜叠加到地图上进行可视化，使用不同颜色表示两个年份的水体分布情况。最后，导出变化检测图像到Google Drive，以便进一步分析海岸侵蚀情况。 适合人群：具有基本地理信息系统（GIS）知识和Python编程经验的研究人员或学生。 使用场景及目标：①研究特定区域内的水体变化，如海岸线侵蚀或湖泊面积变化；②学习如何使用Google Earth Engine和geemap库处理遥感数据；③掌握基于NDWI的水体提取方法及其应用。 阅读建议：读者应熟悉Python编程语言以及遥感基础知识，在阅读过程中可以尝试运行代码片段并调整参数以加深理解。同时，可以通过查阅相关文献来补充对NDWI的理解。