使用gdal批量预处理Sentinel2 L2A数据集并输出为TIFF文件

我的需求         简单地说下我的需求，我是计算机专硕，最近遇到要处理和下载哨兵2，但是我看到网上的处理方法大多需要下载软件才能进行批量化处理，十分麻烦。经过我研究，写了一个使用gdal的py

机器学习安全核心算法全景解析

机器学习安全核心算法全景解析 引言 机器学习系统的脆弱性正成为安全攻防的新战场。从数据投毒到模型窃取，攻击者不断突破传统防御边界。本文系统性梳理ML安全关键技术图谱，重点解析12类核心算法及其防御

影刀RPA中级案例总结

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AttributeError: module ‘keras.backend‘ has no attribute ‘unique_object_name‘

报错是这个问题，找了好几个帖子不行，把keras和tensorflow版本换成比较低得就行了。 我是上实验课的时候参考了很早以前的博主写的代码，那时候的版本和现在的不一样，版本改了以后很多命令关键字

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初衷是认为现在有比较多的网络实现了对深度的预测，但是呢没有文章来说明网络预测深度成功到底是因为什么，是因为图像上的物体尺寸还是纹理色彩等原因，然后这篇文章就是给出几个特征点，然后验证到底是哪个特征决定

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例子： f'----=' #输出是(单引号也包括)：'----=' x = 1111 f'-----{x}-----' #输出是：'--

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主要的点是 三个稀疏不变操作处理稀疏输入和特征图，分别是稀疏不变平均值、稀疏不变上采样、联合稀疏不变连接和卷积 多尺度融合结构 稀疏不变双线性上采样： 输入和掩码进行点乘，然后进行双线

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