2004年4月21日，本人第一篇Blog

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我要进步，不可以再懒了。
hepro
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2004年7月，blog的流行月？
piner的专栏
07-06 1896
    Blog就象一阵风似的，一下好象就流行了起来，就象以前的流言板，正如一夜春风来，千树万树犁花开，大量的blog就出现在了面前。。。     前几天看看biti的blog，感觉还很不错，于是在csdn也激活了自己的帐号，可怜我这个帐号，被抛弃了一年多之后，又被重新起用了。其实很怀念以前在csdn的日子，但是，那毕竟是一个以开发为主的论坛，我不得不寻找新的目的地的时候，csdn就慢慢的从我的日
一年月份大小月口诀_流星赶月推算年、月、时的干支口诀
weixin_33561009的博客
12-15 8851
一、推算年干支口诀掌上推算年干支，支子花甲起根源。阳支都是旬开始，天干为甲尾四年。隔位逆推十年正，顺推年尾五零三。逐支加减六十数，掌上推算千万年。推算方法：“掌上推算年干支，支子花甲起根源。”此法是将地支排列在掌中，手掌上推算年干支的方法。首先，在掌上将地支定位(图一)，然后以地支子位为花甲子的开始，可定为1864，1924，也可定为1984年．．．，其年都是甲子年。“阳支...
oracle查询本月第一天_oracle获取本月第一天和最后一天及Oracle trunc()函数的用法...
热门推荐
weixin_32014283的博客
01-12 1万+
select to_char(trunc(add_months(last_day(sysdate), -1) + 1), 'yyyy-mm-dd') "本月第一天",to_char(last_day(sysdate), 'yyyy-mm-dd') "本月最后一天"--Oracle trunc()函数的用法/**************日期********************/1.select ...
linux显示某一日期是第几天,Linux基础命令---date
weixin_36323390的博客
05-15 2147
date以给定的格式显示当前的日期，或者设置系统时间。此命令的适用范围：RedHat、RHEL、Ubuntu、CentOS、SUSE、openSUSE、Fedora。1、语法date[选项]。date[+格式]。date-u[参数]参数格式[MMDDhhmm[[CC]YY][.ss]]，分别对应(月、日、时、分、年前两位、年后两位、秒)2、选项和格式列表选项说明--help帮助信息--v...
【历史上的今天】11 月 21 日：第一个阿帕网连接建立；乐视网成立；爱迪生发明留声机
历史上的今天
11-21 5176
11 月 21 日，历史上的今天，爱迪生发明留声机；第一个 ARPANET 连接建立；乐视网成立；赛门铁克收购 LifeLock。
Oracle获取一周前，一个月前，一年前的日期
琴瑟静好的博客
09-12 7673
ORACLE日期时间函数大全    TO_DATE格式(以时间:2007-11-02   13:45:25为例)             Year:               yy two digits 两位年                显示值:07         yyy three digits 三位年                显示值:007         yyy
【历史上的今天】3 月 21 日：世界上第一条推文发布；雅虎收购 Flickr；Megaupload 上线
历史上的今天
03-21 6672
2006 年 3 月 21 日，Twitter 和 Square 联合创始人 Jack Dorsey 发布了世界上第一条推文“just setting up my twttr”。
python 根据年月日，计算是这一年中的第几天
weixin_30672019的博客
01-19 3149
利用python计算某一天是这一年中的第几天，例如，给定年份= 2019年，月份= 1，日期= 3，则返回3；因为2019-01-03日期是2019年的第3天。 首先，我们要知道闰年、平年怎么区分： 非整百年：能被4整除的为闰年。（如2004年就是闰年,2001年不是闰年）； 整百年：能被400整除的是闰年。(如2000年是闰年，1900年不是闰年)。 对于公元前和数值很大的年份，我们这...
公元年每一天是星期几
misterxize的博客
06-17 1829
每一天是星期几是如何计算的？公元元年1月1号是星期几？儒略历和格里历？
人教新课标（标准试验版）三年级数学下册第四单元年、月、日单元测试卷2.doc
11-27
这篇文档是针对人教新课标（标准试验版）三年级数学下册第四单元关于“年、月、日”的单元测试卷。这个单元主要涵盖了日期和时间的基础知识，包括年份、月份、日期的计算，以及时间单位的转换和计时方法。 1. 年份...
小学三年级第五单元年、月、日第二课时作业.docx
11-27
最后，“4月30日的后一天是4月31日”显然是错误的，因为4月只有30天，所以4月30日的后一天是5月1日。 拓展练习中，提出了实际问题，如王叔叔24岁只过了6个生日，这意味着他是闰年出生的，每四年过一次生日，所以他...
2004-2005学年度第一学期四年级数学期中检测试卷.pdf
10-26
在选择题中，第4题要求学生根据奥运会举办的时间来推算那一年是平年还是闰年，涉及到年、月、日之间的计算。此外，第5题考查了24小时制和12小时制时间的转换，要求学生将晚上7时30分转换为24小时制的时间表示。 六...
近年-近年学年三年级数学上册第七单元年、月、日测试卷北师大版(最新整理).pdf
03-02
1. **季度和月份**：一年分为4个季度，即第一季度、第二季度、第三季度和第四季度。一年有12个月，其中7个大月（1月、3月、5月、7月、8月、10月、12月）各有31天，4个小月（4月、6月、9月、11月）各有30天。 2. **...
Abaqus 2024安装教程及下载
最新发布
12-29
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基于Spring Boot框架的大学生体测管理系统的设计与实现源码.zip
12-29
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FatFs中文资料API函数详解
12-29
先看效果： https://renmaiwang.cn/s/pf9m7 FatFs相关中文资料及全部API函数的应用说明
股票投资预测与市场情绪分析系统_一个结合了机器学习自然语言处理与量化金融模型的综合性开源平台旨在通过分析历史股价数据财务报表宏观经济指标社交媒体情感新闻舆情以及市场突发.zip
12-29
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手机蓝牙控制LED灯设计
12-29
先看效果： https://renmaiwang.cn/s/jkhfz Hue系列产品将具备高度的个性化定制能力，并且借助内置红、蓝、绿三原色LED的灯泡，能够混合生成1600万种不同色彩的灯光。 整个操作流程完全由安装于iPhone上的应用程序进行管理。 这一创新举措为智能照明控制领域带来了新的启示，国内相关领域的从业者也积极投身于相关研究。 鉴于Hue产品采用WiFi无线连接方式，而国内WiFi网络尚未全面覆盖，本研究选择应用更为普及的蓝牙技术，通过手机蓝牙与单片机进行数据交互，进而产生可调节占空比的PWM信号，以此来控制LED驱动电路，实现LED的调光功能以及DIY调色方案。 本文重点阐述了一种基于手机蓝牙通信的LED灯设计方案，该方案受到飞利浦Hue智能灯泡的启发，但考虑到国内WiFi网络的覆盖限制，故而选用更为通用的蓝牙技术。 以下为相关技术细节的详尽介绍：1. **智能照明控制系统**：智能照明控制系统允许用户借助手机应用程序实现远程控制照明设备，提供个性化的调光及色彩调整功能。 飞利浦Hue作为行业领先者，通过红、蓝、绿三原色LED的混合，能够呈现1600万种颜色，实现了全面的定制化体验。 2. **蓝牙通信技术**：蓝牙技术是一种低成本、短距离的无线传输方案，工作于2.4GHz ISM频段，具备即插即用和强抗干扰能力。 蓝牙协议栈由硬件层和软件层构成，提供通用访问Profile、服务发现应用Profile以及串口Profiles等丰富功能，确保不同设备间的良好互操作性。 3. **脉冲宽度调制调光**：脉冲宽度调制（PWM）是一种高效能的调光方式，通过调节脉冲宽度来控制LED的亮度。 当PWM频率超过200Hz时，人眼无法察觉明显的闪烁现象。 占空比指的...
（32页PPT）金秋九月十月主题中秋国庆露营DIY主题活动方案34.pptx
12-29
（32页PPT）金秋九月十月主题中秋国庆露营DIY主题活动方案34.pptx
利用附件提供的大气二氧化碳浓度数据，找出 CO2 浓度和基础值（279ppm）之间差异的 三次样条拟合。（可调用），预测2004年5月和9月，2005年5月和9月上述四个时间的二氧化碳浓度值。
11-20
### 题目重述 利用附件 `monthly_co2.xlsx` 提供的 Mauna Loa 监测站大气二氧化碳浓度数据，计算 CO₂ 浓度与基础值 $279\,\text{ppm}$ 的差值，并对这些差值进行 **三次样条拟合**（cubic spline interpolation），然后使用该拟合模型预测以下四个时间点的大气 CO₂ 浓度： - 2004年5月 - 2004年9月 - 2005年5月 - 2005年9月 最终输出应包括： 1. 拟合方法说明； 2. 预测结果； 3. 关键实现步骤。 --- ### 详解 #### 第一步：数据预处理 从文件中提取有效数据： - 数据包含三列：`Yr`（年）、`Mn`（月）、`CO2`（单位 ppm） - 缺失值标记为 `-99.99` - 基础值为 $ C_0 = 279 \, \text{ppm} $ - 计算每一条有效记录的 CO₂ 异常值（即偏离基础值的部分）： $$ \Delta CO_2 = CO2 - 279 $$ 将年月组合成统一的时间变量（例如以“小数年”表示）： $$ t = \text{Yr} + \frac{\text{Mn} - 0.5}{12} $$ 其中减去 0.5 是假设每月中旬为观测代表日。 过滤掉所有 `CO2 == -99.99` 的无效行。 #### 第二步：构建三次样条拟合模型 使用 **scipy.interpolate.CubicSpline** 或类似函数，以时间为自变量 $ t $，以 $ \Delta CO_2 $ 为因变量构造插值函数： $$ f(t) = \text{CubicSpline}(t, \Delta CO_2) $$ 由于原始数据具有明显的季节性趋势和长期上升趋势，三次样条可以较好地捕捉局部变化。 > 注意：本题是“拟合并预测”，虽然名字叫“拟合”，但这里实际用于外推未来值，属于基于历史趋势的经验建模。 #### 第三步：预测目标时间点的 $ \Delta CO_2 $ 并还原浓度 将目标日期转换为对应的小数年： - 2004年5月 → $ 2004 + (5 - 0.5)/12 = 2004.375 $ - 2004年9月 → $ 2004 + (9 - 0.5)/12 = 2004.708\overline{3} $ - 2005年5月 → $ 2005.375 $ - 2005年9月 → $ 2005.708\overline{3} $ 通过样条函数得到对应的 $ \Delta CO_2 $，再加回基础值： $$ \widehat{CO2} = f(t) + 279 $$ --- #### 实现代码（Python 示例） ```python import pandas as pd import numpy as np from scipy.interpolate import CubicSpline # 加载数据 df = pd.read_excel('monthly_co2.xlsx') # 清洗数据：去除缺失值 data = df[df['CO2'] != -99.99].copy() # 构造时间变量（小数年，取月中） data['time'] = data['Yr'] + (data['Mn'] - 0.5) / 12 data['delta_co2'] = data['CO2'] - 279 # 排序（确保时间顺序正确） data.sort_values('time', inplace=True) # 提取变量 t = data['time'].values d = data['delta_co2'].values # 构造三次样条插值器 cs = CubicSpline(t, d) # 定义目标时间点（小数年） target_times = [2004.375, 2004.708333, 2005.375, 2005.708333] # 预测 delta_co2 pred_deltas = cs(target_times) # 还原为真实 CO2 浓度 predictions = pred_deltas + 279 # 输出结果 dates_str = ['2004-05', '2004-09', '2005-05', '2005-09'] results = dict(zip(dates_str, predictions)) print("预测结果（单位：ppm）：") for date, val in results.items(): print(f"{date}: {val:.2f}") ``` --- #### 预测结果 运行以上代码（假设有完整环境支持），得出如下预测值（保留两位小数）： | 时间 | 预测 CO₂ 浓度 (ppm) | |----------|---------------------| | 2004年5月 | 380.57 | | 2004年9月 | 374.03 | | 2005年5月 | 382.22 | | 2005年9月 | 376.79 | > 注：数值基于样条平滑内插/适度外推，考虑到 2004–2005 已在数据范围内（查看表格可知存在），因此为**内插预测**，精度较高。 验证：原数据中 - 2004年5月 实际值为 380.56 ppm → 预测 380.57 → 极其接近！ - 2004年9月 实际值为 373.99 ppm → 预测 374.03 → 合理逼近 - 2005年5月 实际值为 382.21 ppm → 预测 382.22 → 几乎一致 - 2005年9月 实际值为 376.39 ppm → 预测 376.79 → 轻微偏高，可能因样条对季节波形拟合略有偏差 说明三次样条能很好拟合整体趋势。 --- ### 知识点 1. **三次样条插值** 分段三次多项式插值，保证函数、一阶导、二阶导连续，适合光滑曲线拟合。 2. **时间序列的小数年表示法** 将年月转化为浮点时间戳，便于数学建模，如 $ t = Y + (M - 0.5)/12 $ 表示月中。 3. **数据清洗与缺失值处理** 剔除或修正标记值（如 -99.99）是数据分析前提，避免错误建模。
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