http://www.ezilin.com/2015/09/ansibleaixaixansibleagentpthonpython_11.html

于 2018-03-13 14:09:17 发布
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本文介绍如何在AIX系统中使用Ansible进行自动化配置管理，重点讲解了Ansible agent的安装与配置过程，以及如何通过Python脚本来实现特定的任务。

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1. 数据采集与管理模块 多源数据导入： 支持多种格式导入：Excel 表格（.xlsx）、CSV 文件、SQLite/MySQL 数据库表 预设数据模板：提供标准化销售数据模板（含产品 ID、名称、类别、销售日期、销售额、销量、利润、区域、客户类型等字段） 手动录入：支持逐条或批量添加销售记录（适用于少量数据补充） 数据存储与管理： 本地数据库存储：将导入数据统一存储到 SQLite 数据库，按产品类别、时间分区 数据版本管理：保存每次导入的历史数据，支持版本回溯（如对比本月与上月数据） 数据备份与恢复：定期自动备份数据库，支持手动恢复到指定时间点 2. 数据预处理模块 数据清洗： 缺失值处理：提供删除含缺失值记录、用平均值 / 中位数填充、用前值 / 后值填充等多种策略 异常值检测与处理：通过标准差法、箱线图法识别异常数据（如远超正常范围的销售额），支持标记或剔除 重复值处理：按 “产品 ID + 销售日期 + 区域” 组合去重，保留最新记录 数据转换与集成： 格式转换：将日期字段统一为 “YYYY-MM-DD” 格式，金额字段转换为数值型 数据衍生：自动计算衍生指标（如单价 = 销售额 / 销量、利润率 = 利润 / 销售额） 分类整合：将区域按 “华东 / 华北 / 华南” 等大区聚合，将客户类型合并为 “个人 / 企业” 等大类 3. 销售数据分析模块 整体销售分析： 核心指标计算：总销售额、总销量、总利润、平均客单价、利润率 时间趋势分析：按日 / 周 / 月 / 季度统计销售额变化，识别销售旺季与淡季 增长分析：计算环比增长率（如本月较上月增长 %）、同比增长率（如今年 3 月较去年 3 月增长 %） 产品维度分析： 产品表现排行：按销售额 / 销量 / 利润排序，生成 TOP10 产品榜单 类别分析：统计不同产品类别的销售占比（如电子产品类占总销售额的 45
基于Matlab的多层声学系统传递矩阵法建模与计算实现
08-15
《多层声学结构分析与模拟方法研究——基于矩阵传递模型的实现》 在声学工程中，对多层材料结构中声波传播行为的分析具有重要意义，而矩阵传递模型（Transfer Matrix Model，TMM）是实现此类分析的一种常用手段。本文将围绕该模型在多层结构中的应用展开，重点介绍如何借助Matlab平台进行相关计算，并提供程序实现的参考资料。 一、矩阵传递模型原理 矩阵传递模型是一种用于计算多层复合介质中波动传播特性的数值方法。其核心思路是将每一层材料视为独立的声学单元，通过矩阵乘法将各层的物理特性连接，从而获得整体系统的传播特性。该方法在计算效率和结果准确性方面表现良好，能够支持多种复杂结构的声学建模。 二、Matlab在声学模拟中的作用 Matlab作为一种高性能的科学计算平台，具备强大的数学运算能力和灵活的程序开发环境，特别适用于声学问题的数值模拟。在多层结构分析中，Matlab可用于以下方面： 1. 建立模型：对多层材料的结构进行建模，定义各层的物理参数，如质量密度、声速和声阻抗等。 2. 矩阵处理：利用Matlab的矩阵运算功能，高效计算各层的传递矩阵。 3. 波动方程求解：通过数值方法对波动方程进行离散化处理，并结合传递矩阵模型求解声波传播特性。 4. 结果展示：通过图形化手段呈现频率响应、声压分布等关键指标，便于直观理解声学行为。 三、Matlab程序实现 本研究提供的代码包中包含了一套基于矩阵传递模型的多层声学结构分析程序，其主要模块包括： 1. 材料参数设定：定义各层介质的密度、声速和声阻抗等关键参数。 2. 单层传递矩阵计算：根据材料参数计算单层结构的传递矩阵。 3. 多层矩阵连接：通过矩阵乘法将各层传递矩阵组合，构建整体系统的传递矩阵。 4. 边界条件处理：输入外部激励条件，结合传递矩阵求解声波在结构中的传播情况。 5. 数据展示与分析：输出计算结果，并通过图表形式展示声学特性，便于后续研究。 四、学习与应用 对于初学者而言，理解并掌握该程序有助于深入认识矩阵传递模型的原理与实现方式。通过对代码的逐步解析，可以掌握如何在Matlab中进行声学问题的建模与求解，并提升对声学性能预测的能力。此外，该程序还可作为进一步研究的起点，例如应用于更复杂的结构体系或与其他声学计算方法进行对比分析。 矩阵传递模型在多层结构的声学分析中具有较强的适应性，而Matlab的计算能力为该方法的实施提供了有力支撑。所附程序资源为学习者提供了实践机会，有助于深化对声学理论与数值计算方法的理解。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Python循环结构（forwhile）及控制语句（breakcontinue）
08-15
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wrf模式三维变分
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在介绍WRF模式三维变分之前，有必要先了解一下数据同化技术。数据同化是将观测数据与数值天气预报（NWP）产品相结合的技术，通过各自的误差统计来提供对大气（或海洋、木星等）状态的改进估计。这个改进后的估计被称为分析状态。数据同化的种类有多种，包括变分、集合卡尔曼滤波（EnKF）、粒子滤波等方法。 变分数据同化通过迭代最小化一个预先设定的代价（或惩罚）函数来实现这一过程。观测值与分析估计或者初始猜测之间的差异根据其感知误差进行惩罚。在三维变分（3D-Var）和四维变分（4D-Var）数据同化之间存在一个显著差异。在3D-Var中，只使用了一次预报作为初始猜测；而在4D-Var中，使用了一个数值预报模型来进行时间上的迭代。 WRFDA（WRF数据同化系统）由NCAR的MMM部门支持，是一个统一的（全球/区域、多模型、3D/4D Var）模型空间数据同化系统，NCAR的工作人员和合作者可以使用它，并且它也免费提供给整个社区。WRFDA系统与WRF系统的其他部分以及WPS/REAL输出有联系。 在WRFDA系统中，具体操作步骤包括但不限于以下几点： 1. 安装WRFDA以运行3D-Var。 2. 安装WRFPLUS和WRFDA以运行4D-Var。 3. 运行观测预处理器（OBSPROC）。 4. 运行WRFDA。 5. 在WRFDA中进行辐射数据同化。 6. 在WRFDA中进行降水数据同化。 7. 更新WRF边界条件。 8. 运行gen_be。 9. 进行WRFDA附加练习。 10. 使用多变量背景误差（MBE）统计的WRFDA。 11. WRFDA诊断。 12. 混合数据同化。 13. ETKF数据同化。 14. 名单变量的描述。 上述步骤中的WRFDA组件在WRF系统中通过蓝色展示，同时还展示了它们与WRF系统其他部分的关系。在WRFDA系统中，操作者能够通过组合各种观测数据和背景误差统计，来进行有效的数据同化工作。 WRF-ARWV3用户指南中提及的各类变量包括： - R：初始猜测，可以来自于先前的WRF预报或者WPS/REAL输出。 - xlbc：侧向边界条件，来自于WPS/REAL输出。 - xa：来自WRFDA数据同化系统的分析。 - xf：WRF预报输出。 - yo：由OBSPROC处理过的观测数据。（注：PREPBUFR输入、雷达、辐射和降雨数据不通过OBSPROC处理） - CV3：通用背景误差统计数据。 - gen_be：后台误差统计。 在WRFDA手册的这一章节中，读者将学习如何安装和运行WRFDA，以及如何进行WRF数据同化的不同方面。WRFDA提供的功能支持了WRF模式在气象研究和预报中的应用，并且在提高预报准确性方面起着至关重要的作用。 值得注意的是，在WRFDA的操作和应用过程中，需要对WRF模型的基础知识、气象数据的处理以及计算机编程有一定了解。此外，对于WRFDA系统而言，了解相关的气象理论和数据同化的原理对于成功运行并解释结果是不可或缺的。 随着技术的发展，WRF模式以及WRFDA系统在不断地更新和改进，为了充分利用这些工具，气象学家和预报员需要不断学习新的技术细节，并且掌握最新的数据同化技术。这样才能保证在日益复杂的气象研究和预报任务中，提供最准确、最及时的气象信息。
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