的基本特点以及后续章节将会涉及的参数等;第三章将系统地论述了雷达干涉测 量学的基本原理,成像模式,数据获取与数据处理的一般步骤等,并进一步探讨 高程提取的理论精度,立体视觉与雷达干涉成像的联系与区别,试图引导读者从 不同的角度理解干涉成像的原理。对雷达遥感已有较好的基础的读者,也可以略 过第二章。 第二部分是信号处理部分,包括第四章至第七章。按照 INSAR 数据处理的流 程,从数字复数信号处理的角度,深入讨论复数影像数据处理原理和相应的算法。 着重介绍了复数 INSAR 影像对的高精度自动配准、干涉图生成、抑制干涉图噪声、 相位解缠和数字高程信息提取等内容。对于每一个技术环节,尽量兼顾多种算法 或实施途径,并进行分析对比,给力图读者提供多角度的理解,使读者能够掌握 整个处理流程的关键技术。 后一部分是第八章,简要介绍了 INSAR 技术的重要应用之—的差分干涉技 术的基本原理和应用,并给出了一些具代表性的实例。差分干涉技术是 INSAR 众多的应用领域中,研究 早、 活跃的领域。差分干涉的原理是干涉原理的扩 展,也有助于深化理解干涉的基本原理。 1111....4444....3 3 3 3 进一步研读的参考书目和相关的信息进一步研读的参考书目和相关的信息进一步研读的参考书目和相关的信息进一步研读的参考书目和相关的信息 本书虽然力求形成相对独立的体系,便于读者阅读和掌握。但是,雷达遥感 是多学科交叉,知识范围宽广,难以用一、二个章节全面概述。雷达干涉测量的 有关技术和算法也是层出不穷,不可能在本书的篇幅内加以罗列。有兴趣的读者 可以参考其它各有特色的专著加以补充。 1. 《Radar Interferometry-Data Interpretation and Error Analysis》 , Kluwer Academic Publishers, Netherlands, 2001。作者 R. F. Hanssen (Delft University of Technology, the Netherlands)。 提示:该书重点在于 INSAR 应用于地表变形的监测,详细论述了变形分析 的模型和误差模型及来源等。对于 INSAR 的基本原理和数据处理的 一般方法等较为简略,但很全面。
2025-05-10 18:18:27 9.95MB
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本文来自于网络,本文主要介绍了如何用深度强化学习来展示TensorFlow2.0的强大特性,希望对您的学习有所帮助。在本教程中,我将通过实施AdvantageActor-Critic(演员-评论家,A2C)代理来解决经典的CartPole-v0环境,通过深度强化学习(DRL)展示即将推出的TensorFlow2.0特性。虽然我们的目标是展示TensorFlow2.0,但我将尽最大努力让DRL的讲解更加平易近人,包括对该领域的简要概述。事实上,由于2.0版本的焦点是让开发人员的生活变得更轻松,所以我认为现在是使用TensorFlow进入DRL的好时机,本文用到的例子的源代码不到150行!代码可以
2023-11-26 20:25:51 396KB
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TensorFlow2.0中Ranknet到LambdaRank的实现 **此存储库在Tensorflow 2.0中具有从RankNet到LambdaRank的实现,** 要求 tqdm == 4.32.1 numpy == 1.16.4 点击== 7.0 tensorflow_gpu == 2.1.0 设置 $ git clone https://github.com/akanyaani/ranknet-tensorflow2.0 $ cd ranknet-tensorflow2.0 $ pip install -r requirements.txt 从此处下载数据,并将任何折叠传递给pre_process。 $ python pre_process.py --help Options: --data-dir TEXT training data
2023-01-27 11:47:38 13KB tensorflow ltr learning-to-rank ranknet
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mnist手写数字识别的代码实例,内容精简,适合初学者
2023-01-02 20:27:39 110KB tensorflow2.0 mnist手写识别
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《 TensorFlow从零开始学》 参考资料尚在整理中,近期会更新 配套实验数据 网盘链接: ://pan.baidu.com/s/1toBd94g6WN4GQhk6BtV1Tg提取密码:u394
2022-11-12 16:56:55 752KB 系统开源
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基于最新的tensorflow·2.0框架下的全卷积神经网络,十分适合小白用户查看。一看即懂。代码优化十分简单,没有掺杂复杂建模,一个程序运行到底!
2022-11-05 17:06:35 6KB tensorflow2.0
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C++编译好的windows版tensorflow2.0(windows10+vs2015+tensorflow2.0)
2022-08-26 12:26:54 27.15MB C++ tensorflow2.0 dll
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TensorFlow2.0课程代码,KerasTensorflowScikitLearn实现各种神经网络模型
2022-07-30 16:06:12 3.6MB 课程代码
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内容概述: 1. RNN唐诗写作模型(基于循环神经网络LSTM) 2. 答辩PPT(精美幻灯片,让答辩老师目瞪口呆) 3. 实验报告(辅助使用,阅读代码无压力) 实验目的: 1. 目标是通过使用深度学习架构tensorflow构建循环神经网络RNN模型生成唐诗 2. 其中要求生成诗歌开头词汇是“日、红、山、夜、湖、海、月”等词汇作为begin word 使用建议: 1. 环境搭建很重要 2. 要有自己的理解,读懂每一行代码对自己是百利无一害的
2022-06-19 17:05:42 20.18MB 深度学习 NLP rnn lstm
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2022-06-01 23:53:27 381KB TensorFlow2.0深度强化学习指南
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