2017.03.27回顾

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总的说来，还是个节奏的问题，节奏有点儿乱，悬崖勒马，算法的研究准备已经告一段落，现在最重要的是对几个重要的问题的思考，如果FM那边通过的话，也会面临重大抉择问题，然而这个抉择又是跟我之后的追求息息相关，所以这两天就一定要思考出来，到底何去何从？这个是第一优先级的，这两天晚上多在公司呆一下思考思考。

不要看nga了，干货更新速度几天甚至一周才会出现，其他都是没什么意义的闲聊，不要去和那些人浪费时间。

123不要wow了，没什么必须的事情干，浪费时间而已。

不要吃辣的，连尝试都不要尝试，一旦拉肚子非常浪费时间，还有一连串浪费时间的事情产生。

碎片时间手写思考，多看行业公众号，不要浪费时间看NGA，不要浪费时间看NGA，不要浪费时间看NGA！

无论如何，12点之前睡觉，还是要好一些，12点之前睡觉！12点之前睡觉！

关于旅行的事情，也要思考和着手开展了，不然真的没得耍了！

以上，执行力！执行力！执行力！



w3school离线文档（网页版） 2013.4.21
04-22
【标题】"w3school离线文档（网页版）2013.4.21" 是一个专门针对...通过这个离线文档，开发者可以系统地学习和复习Web开发的基础知识，虽然不能获取到最新的技术动态，但对于巩固基础和回顾历史技术发展具有重要意义。
Dragos_2017-Review-Industrial-Control-System-Threats(03-01-2018).pdf
09-08
这份报告详细回顾了2017年工业控制系统（ICS）所面临的威胁，揭示了该领域安全状况的显著变化。 2017年被标记为ICS安全的转折点，主要由于发现了针对工业控制系统的恶意软件活动有明显的增加。这些威胁不仅限于新的...
2017.03.10回顾
strwolf的专栏
03-13 628
星期五比较忙，主要忙系统错误的事情 1、上午复习了下ROC曲线的绘制，这个真的是非常容易混淆，一不使用，一会就记混淆了 2、复习了一下pearson相关系数，几何意义是，两个向量夹角的余弦，这两个向量是，每个分量与均值的差值构成，相当于是一种中心化 3、下午去面试了一个人，这种交流对大家都是一种提高，只是不太合适 4、下午还有很多时间在处理knowru的问题，我自己也对代码做了修改，实践证
2017.01.03回顾 less命令 python类 super机制
strwolf的专栏
01-04 567
1、more命令我不知道怎么查询带空格的字串，more +/aaa bbb str.log，这样只能查询到aaa字串，后来运维告诉了我另外一个命令叫less，less类似于vi可以直接进到日志文件中，但是日志文件并未被全部加载到内存中，里面的查找方法也是/aaa bbb，但是支持空格，这点比较好，而且可以自己定位到查找点过后，前后翻动，从这个事情上也可以看出来，有时候自己baidu搜索学习，并没有
2017.07.03回顾 matplotlib作两个y轴图形
strwolf的专栏
07-03 1061
今天主要是解决python绘图的问题，基本上是完成了一个可以交付的图形，像这样 也就是共用一个x轴，有两个y轴，我参照matplotlib官方的example，写了个定值的demo，然后结合自己的程序，也了一个变量化的，先看看demofig, ax1 = plt.subplots() #生成一个图对象，一个坐标对象 #fig.subplots_adjust(left=0.2, right
2017.03.07 前端面试之阿里彩票
多啦的博客
07-17 1158
应该是在决定入职简单之后，接到了阿里彩票的面试，在一个上午，虽然那几天身体不适，但是还是坚持翘班大老远去了在通州的阿里彩票去参加了面试。 面试结果当然是没有OK，原因一方面是因为自己水平不够，那时候对JS的学习还差的很远，另一方面是身体不舒服，走了那么远，身体更不舒服了，导致后来在家修养了小半个月才康复，真是一段不堪回首的经历。 去了之后还是有收获的，和面试官聊的还可以吧，后来还是征求他的同意
2017.03.07回顾 GBDT前面树权重更大 python散点图
strwolf的专栏
03-08 1314
1、确定数据传输格式 2、看了下通过率方面的问题 3、下午开始研究GBDT相关问题，我最开始的疑问，是不是前面的树的权重大，对于我实际的数据集大多数样本点是这样的，少部分比较反常，但是我后来换了一个标准数据集，由于数据集太好了，损失函数直接就收敛到0了，所以每个点的预测值也是收敛到一个非常大非常小的值，在expit函数下，大概绝对值8，数值就很接近1或0了，然后前面收敛曲线基本上接近于一条直线
2017.03.21回顾 WHERE GROUP BY 和 GROUP BY HAVING None numpy矩阵相关 matplotlib.pyplot画图
strwolf的专栏
03-22 590
1、昨天模型主要做了几个改动，添加了一种机制去限制快速还款的老客户的下次贷款金额，修改了老客户进入通过域，随机通过和拒绝比例，在这修改的过程中是否遇到什么技术难题？没什么新问题，只是上线前测试是非常必要的！好几个问题都是测试中发现的！ 2、我之前有个SQL误区，我认为group by了条件语句只能在后面having去引导，但是实践中我发现，where语句后是可以跟group by语句的，grou
【雷达与对抗】【2017.03】偏振成像相机比较研究
weixin_42825609的博客
11-05 984
本文为美国海军研究生院（作者：Jarrad A. Smoke）的硕士论文，共100页。 本文是对两台偏振成像相机的分析比较。以前的论文基于Salsa Bossa Nova偏振相机研究该相机在遥感领域中确定偏振的操作用途时，没有取得任何效果。本论文的目的是比较两台相机的偏振数据，并从Fluxdata分析一台新获得的偏振相机的性能。Fluxdata和Salsa相机使用两种不同的技术来捕获偏振光。Sa...
Node.js学习笔记
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1.再见SharedPreferences，你好MMKV！ https://mp.weixin.qq.com/s/VBMDIE0QHXQAMuIjon-Fjg
node.js毕设番茄打卡app论文+程序
锦浩学长_毕设
01-07 771
（一）现实意义 本选题针对人们在现代快节奏生活中难以集中注意力、容易拖延以及工作效率低下等问题的研究具有重要的现实意义。番茄打卡app能够通过设定固定的工作和休息时间，帮助用户更好地管理时间，提高工作效率，避免拖延，使人们在信息爆炸的时代能更好地控制自己的工作节奏，进而提升个人生产力。而且该app如果能够记录任务和统计分析，用户可以据此回顾和评估自己的工作表现，调整工作策略，这有助于人们在工作和生活中取得更好的平衡，提高生活质量。 （二）理论意义 本选题研究将对番茄工作法相关理论进行深入的剖析。通过开发番
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2017年全球碳市场深度研究报告合集（7份），包含如下文档： 2017年 公用事业碳排放权专题...2017年 电气设备全国统一碳市场启动在即，未来行业发展空间广阔-广发证券-2017-11-03【22页】.pdf 2017年 碳市场工作手册.pdf
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【安全生产第一季PPT模板-(03).pptx】是一个关于安全生产总结与展望的PPT模板，主要用于回顾2017年的安全工作，并提出2018年的安全工作重点。以下是对PPT主要内容的详细解释： 一、2017年安全工作回顾 在2017年，...
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基于Python的汽车之家网站的舆情分析系统-623t8wg0-860【附源码+数据库+万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
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12-26
标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构，包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法，确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果，分析舆情数据，提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读，提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比，分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果，提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向，展望舆情
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基于4MSCRN框架的高光谱图像超分辨率方法研究与实践项目_高光谱遥感影像处理空间分辨率提升光谱信息保持深度学习网络架构卷积神经网络优化多尺度特征融合残差学习机制生成.zip
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只包含2017年的12个月，01，02，03......12月，信息包lon, lat,value
06-01
<think>嗯，用户现在的问题是如何将2017年每个月的数据（经度、纬度、值）保存为单独的NetCDF文件。之前已经讨论过拆分NC文件的方案，现在需要根据用户的最新提问调整回答。首先，我需要回顾之前的对话，确保引用正确的部分。用户提到引用[1]中的文件路径问题，强调要使用绝对路径并明确.nc后缀。所以在代码示例中必须包含正确的路径处理，比如生成D:/2017_01.nc这样的文件名。同时，用户希望每个月份的数据分开保存，所以需要按月份循环处理。接下来，用户之前的回答中提到了动态识别时间维度、处理非标准时间编码、优化数据切片等方法。现在需要将这些方法具体应用到2017年的月度数据拆分上。需要确保时间维度的处理正确，特别是如何从时间变量中提取月份信息，并生成对应的掩码。另外，用户的问题可能涉及如何将每个月的value变量正确切片，并写入新的NC文件。需要确保每个新文件的结构与原文件一致，除了时间维度的长度。同时，要注意非时间变量（如经度、纬度）的完整保留，避免重复写入或遗漏。 还需要考虑文件已存在时的覆盖问题，用户引用[1]中提到如果文件存在会覆盖，所以在写入时应使用'Overwrite',true选项，但需要确认MATLAB的ncwriteschema或ncwrite是否支持该参数，或者是否需要先删除已有文件。另外，用户可能有隐含的需求，比如如何处理闰年二月的情况，但当前问题仅限于2017年，所以可能不需要特别处理。不过，在相关问题中可以提到这一点，以覆盖更多可能性。 在代码示例中，要确保时间维度的正确识别和切片，可能需要使用datetime函数转换时间变量，并提取月份。同时，循环生成每个月的文件名，使用sprintf格式化月份为两位数字，如01到12。最后，验证步骤需要检查拆分后的文件是否正确，比如总数据量是否一致，时间维度连续性等。用户之前提到的完整性验证方法可以再次应用到这里，比如比较原始数据和拆分后数据的总和。 生成相关问题时要考虑用户可能遇到的后续问题，如时间单位转换、并行处理、多时间维度等，这些在之前的讨论中已有涉及，可以再次提及以帮助用户扩展思路。</think>### 解决方案：将2017年每月数据保存为独立.nc文件 $$ \text{文件生成流程} = \left\{ \text{读时间} \rightarrow \text{按月过滤} \rightarrow \text{写结构} \rightarrow \text{存数据} \right\} $$ #### 一、构建时间维度过滤器 ```matlab % 读取时间变量（假设时间单位为"days since 2017-01-01"） time_var = ncread('input.nc', 'time'); time_dates = datetime(2017,1,1) + days(time_var); % 生成月份掩码矩阵 month_mask = @(m) month(time_dates) == m; % 匿名函数生成月份过滤器[^1] ``` #### 二、优化文件生成逻辑 ```matlab for m = 1:12 % 创建标准化文件名（确保路径包含.nc扩展名） output_path = sprintf('D:/2017_%02d.nc', m); % 使用绝对路径[^1] % 获取原始文件结构 fileinfo = ncinfo('input.nc'); % 调整时间维度长度 time_dim_index = find(strcmp({fileinfo.Dimensions.Name}, 'time')); fileinfo.Dimensions(time_dim_index).Length = sum(month_mask(m)); % 创建新文件结构 ncwriteschema(output_path, fileinfo); % 写入变量数据 variables = {'lon', 'lat', 'value'}; for var = variables data = ncread('input.nc', var{1}); % 时间维度特殊处理 if contains(ncinfo('input.nc', var{1}).Dimensions.Name, 'time') data = data(:, :, month_mask(m)); % 假设时间维度在第3维 end ncwrite(output_path, var{1}, data); end end ``` > 关键点：使用$month\_mask(m)$函数实现精确的月份筛选[^1]，维度索引自动匹配原始结构 #### 三、数据完整性验证 $$ \sum_{m=1}^{12} \text{size}(data_m) = \text{size}(data_{origin}) $$ ```matlab % 检查总数据量一致性 total_months = sum(cellfun(@(x) ncinfo(x).Dimensions(time_dim_index).Length,... dir('D:/2017_*.nc'))); assert(total_months == 365, '数据丢失警告'); % 2017年共365天 ```
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