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【笔记】Operator课程(7-9)
Indexer缓存k8s资源对象，并提供便捷的方式查询。例如获取某个namespace下的所有资源
38220编辑于 2023-04-12 - 来自专栏刷题笔记
7-9 人以群分 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/99688626 7-9 人以群分 (25 分) 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”
74920发布于 2019-11-08 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
全球历史小麦产量数据集
全球小麦产量与产区分布： 1. 中国是全球最大的小麦生产国，占全球小麦产量的约15%。 2. 亚洲地区是全球最大的小麦生产地区，占全球小麦产量的约44%。 3. 欧洲地区是全球第二大小麦生产地区，占全球小麦产量的约26%。 4. 北美洲地区是全球第三大小麦生产地区，占全球小麦产量的约14%。 5. 小麦是世界上最重要的粮食作物之一，也是世界人类的主要粮食来源之一。 春小麦和冬小麦是根据播种时间的不同而划分的两种小麦品种。它们的主要区别如下： 1. 播种时间不同：春小麦在春季播种，而冬小麦在秋季播种。 2. 生长期不同：春小麦生长期相对较短，一般为90~110天；而冬小麦生长期相对较长，一般为180~280天。 总的来说，春小麦和冬小麦有着明显的差异，但它们都是重要的小麦品种，对于满足人们的粮食需求和农业发展都有着重要的作用。
51410编辑于 2024-02-02 - 来自专栏刷题笔记
7-9 最长对称子串
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96307903 7-9 最长对称子串 对给定的字符串，本题要求你输出最长对称子串的长度。
76530发布于 2019-11-08 - 来自专栏「毅硕|生信教程」
Sentieon | 小麦全基组（WGS）分析流程
引言 今天给大家介绍的是基于 Sentieon 软件开发的用于小麦全基因组测序数据的自动化流程脚本。 测试小麦样本平均测序深度7.55x，从FastQ到VCF全流程分析最快用时1.4个小时，大幅缩短小麦全基因组WGS分析时间，有效加快小麦的分子育种进程。 补充说明：对于单个染色体长度>536870911（约512MB）的物种（比如小麦），Sentieon软件可以切换至cram，不用因BAM 文件索引 (.bai) 的格式限制切割染色体。 脚本应用示例 使用上述脚本对小麦全基因组测序数据分析的测序结果，具体样本信息如下表所示： 测试样本下载 wget -nc ftp://ftp.sra.ebi.ac.uk/vol1/fastq/SRR298 从FastQ到VCF全流程分析最快用时1.4个小时，大幅缩短小麦全基因组WGS分析时间，有效加快小麦的分子育种进程。
37210编辑于 2025-09-25 - 来自专栏后端开发从入门到入魔
7-9 JAVA-水仙花数
水仙花数是指一个N位正整数（7≥N≥3），它的每个位上的数字的N次幂之和等于它本身。例如：153=13+53+33。 要求编写程序，计算所有N位水仙花数。
41910编辑于 2024-03-01 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-9 目录树 (30 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727548 7-9 目录树 (30 分) 在ZIP归档文件中，保留着所有压缩文件和目录的相对路径和名称
71710发布于 2019-11-07 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-9 人脸识别与特征脸
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本章的最后一个小节介绍PCA在人脸识别领域的一个特殊的应用，也就是所谓的特征脸。本小节会介绍什么是特征脸，并通过可视化的方式直观的感受特征脸。
1.4K20发布于 2019-11-23 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
《代码整洁之道》笔记（7-9章节）
多个条件分支记录错误信息，可以封装进一个方法，在记录异常信息的地方抛出异常，并给出相应信息。在该方法外部捕获，记录异常信息。异常处理和正常业务流程隔离。
56910编辑于 2022-06-28 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
杂记：NCBI下载测序数据；小麦GO富集分析
./ SRR8502595 但是好像不管用，还是sra格式的数据 -O 指定下载文件的存储位置 小麦做GO富集分析 找到了一个在线工具，直接上传 geneid 就可以 , 链接是 http://wheat.cau.edu.cn
1.4K20发布于 2021-05-07 - 来自专栏GoCoding
TorchVision Faster R-CNN 微调，实战 Kaggle 小麦检测
本文将利用 TorchVision Faster R-CNN 预训练模型，于 Kaggle: 全球小麦检测[1] ? 上实践迁移学习中的一种常用技术：微调（fine tuning）。 pd import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt from PIL import Image 下载数据 Kaggle: 全球小麦检测 如下： ce4833752,0.5 0 0 100 100 image_id ce4833752 的图片，预测出 x y w h 0 0 100 100 处是小麦，置信度 0.5。 [8] Pytorch Starter - FasterRCNN Train[9] Global Wheat Detection: Starter EDA[10] 脚注 [1]Kaggle: 全球小麦检测 Notebooks: https://github.com/ikuokuo/start-pytorch/blob/master/docs/use_kaggle_notebooks.md [5]Kaggle: 全球小麦检测
1.6K31发布于 2021-05-06 - 来自专栏生信小王子
专属于六倍体小麦的Bioconductor注释包
专属于六倍体小麦的注释包。 此注释包是基于iwgsc_refseqv1.1版本的基因号制作的，GO注释来源于 https://doi.org/10.5281/zenodo.2541477。 做小麦的同学赶快下载下来试一下吧~ 参考资料： Bioconductor的注释包太旧怎么办？自己做呀 https://www.jianshu.com/p/77246ff36214
1.9K51发布于 2020-08-10 - 来自专栏ReganYue's Blog
【PTA】7-9 递归实现逆序输出整数 (15point(s))
本题目要求读入1个正整数n，然后编写递归函数reverse(int n)实现将该正整数逆序输出。
1.5K10发布于 2021-09-16 - 来自专栏小麦苗的DB宝专栏
小麦苗人大金仓数据库巡检脚本
和PostgreSQL数据库相似，需要有psql客户端或者有人大金仓的ksql客户端都可以，运行方式如下：
1.4K20编辑于 2022-04-11 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-9 电路布线 (30 分)15分
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473534 7-9 电路布线 (30 分) 在解决电路布线问题时，一种很常用的方法就是在布线区域叠上一个网格
41420发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-9 天梯赛座位分配
7-9 天梯赛座位分配 天梯赛每年有大量参赛队员，要保证同一所学校的所有队员都不能相邻，分配座位就成为一件比较麻烦的事情。
82410发布于 2020-06-23 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
AI Earth ——开发者模式案例6：决策树模型实现冬小麦提取
决策树模型实现冬小麦提取¶ 依据作物在不同物候期内卫星影像的光谱存在差异的特征，可建立冬小麦提取算法，进行像元尺度冬小麦提取。 这里同样是使用的NDVI作为阈值提取条件，分别使用不同的聚合方式完成对影像的筛选，从而得出冬小麦种植面积的提取。 get_ndvi(image): ndvi = image.normalizedDifference(['SR_B5', 'SR_B4']) return ndvi # 黄淮海地区冬小麦典型物候期 -20').max().clip(region) NDVI_min = getl8_ndvi('2018-05-20', '2018-06-30').min().clip(region) # 冬小麦提取规则集 bounds=region.getBounds()) map.addLayer(wheat,mask_vis, 'wheat', bounds=region.getBounds()) # 绿色区域为小麦
40910编辑于 2024-02-02 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
2017年天梯赛大区赛题集 7-9 人以群分
7-9 人以群分 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”，现希望根据这个指标把人群分为两大类，即外向型（outgoing，即活跃度高的）和内向型（introverted，即活跃度低的）。
37820发布于 2020-09-15 小麦病害分割数据集labelme格式1882张4类别
数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件)
36600编辑于 2025-07-17小麦成熟度分类数据集10695张7类别
数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件 数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数)：10695 分类类别数：7 类别名称:["anthesis","booting","crown_root","heading","mid_vegetative_phase","milking","tillering"]
26900编辑于 2025-07-16
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