2020-01-25

最新推荐文章于 2020-11-10 13:15:04 发布
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告别2019努力2020在这里插入图片描述

使于心甘情愿。终于愿赌服输
新的一年，新的目标
生活
就是这样不能叫人处处都满意
但是我们还是热情的活下去
珍惜所有的不期而遇
看淡所有的不辞而别，一无所知的世界
新的一年继续生活

精选资源
美国新冠疫情数据2020-1至2021-12-01（天-周-月）
04-15
时间跨度 2020-1至2021-12- 01（天/周/月） 时间频率 年度 区域跨度 美国 大洲 国家名称 dateti me 累计确诊数量 累计治愈数量 累计死亡数量 北美洲 美国 2021/12/ 31 54148314 41455786 824030 北美洲 美国 2021 ...
EMMC04G-M627-A01-EMMC5.13.3V_2020-06-08.PDF
08-02
"EMMC04G-M627-A01-EMMC5.13.3V_2020-06-08.PDF" 本文档是关于eMMC（embedded MultiMediaCard）存储器的技术规范，okuson是Kingston Solutions Inc.公司发布的EMMC04G-M627-A01-EMMC5.13.3V型号的datasheet。下面是...
2020-01-25日志
end1n9的专栏
01-25 1629
2020-01-25 庚子年一月一日 __ 今天大年初一，现在的疫情（新型冠状病毒）比非典还严重，武汉首先封城，湖北已封省。 __ 立个flag吧 1.每月读两本书 2.每周写csdn博客 3.学习 a.一建，考证获取工程师职称 b.web，做项目资料网站 c.电子，树莓派，学习物联网相关 d.纪录片，学习火星相关 ...
2020-05-08
weixin_41208789的博客
05-08 900
见字如面: 因为学习及进取需要，准备从RNA-seq和ChIP-seq分析开启生信之路。在查阅资料的过程中，从简书，优快云，及知乎上学到了很多，特注册账号，已备日后留文。生信之路，必将艰难重重，bug不断。定将不断摸索，掌握技能，期以日后自己能分享一些有价值的东西予人，不甚乐哉！特留一段文字，给予自己动力！ lierkui 2020-05-07晚于北京 ...
2020-11-10
qq_51985243的博客
11-10 1486
文章目录 1.进程基本概述 2.进程的组成部分 3.进程的环境 4.进程状态 5.进程优先级 6.进程管理命令 7.vmstat 8.后台运行作业 1.进程基本概述 进程是已启动的可执行程序的运行中实例。 /proc目录下以数字为名的目录，每一个目录代表一个进程，保存着进程的属性信息。每一个进程的PID是唯一的，就算进程退出了，其它进程也不会占用其PID 2.进程的组成部分 已分配内存的地址空间安全属性，包括所有权凭据和特权程序代码的一个或多个执行线程进程状态 3.进程的环境 本地和全局变量当前调度上下文分
2020-07-07
北漂猿
07-07 949
2020-05-10
zcz19920114的博客
05-10 1404
本人camera hal小白，无从下手有没有camera hal 的大佬可以指点一下或者提供一点资料，在此谢了
2020-06-03
zh1775825464的博客
06-03 1143
坚持是一件不容易的事，未来不一定美好，但当下希望要珍惜。昨天看见的一句话。 stay hungry，stay foolish。 这是谁说的呢？
2020-06-08
qq_44880289的博客
06-08 3355
stm32属性上找不到编写好的hex 因为还没有编译！
2020-04-08
qq_41637959的博客
04-08 950
LoadRunner基础使用教程
2020-05-07
weixin_47552725的博客
05-07 948
第一次整合SSM框架遇到的坑 根据报错来配对下面的坑(看不懂英语的可以用百度翻译，我反正是没看懂) 查看连接池的不同，不同的连接池有不同的属性名，有不同的配置方法 如果用了mybatis的逆向工程，*Mapper.xml文件的空间名一定要改，还有各种包名(容易忘，拿过来就不管了) 各个配置中的属性名的大小写一定要区分开， 配置文件最上面的地址最好不要写版本好，它会自动匹配 web.xml配置文件...
2020-04-10
m0_46591785的博客
04-10 2589
Super关键字 可以访问父类中定义的属性 可以调用父类中定义的成员方法 可以在子类构造器中调用父类构造器 .子类所有的构造器默认都访问父类中空参数的构造器 .子类一定会调用父类构造器（默认过程调用无参） //如果没有显示定义构造方法，Java编译阶段提供一个默认构造方法 //如果定义了自己的构造器，Java使用自己的构造器 //父类所有的构造器：子类必须实现它，子类默认当中一定使用到了父类的构造...
qpython_3s_2020-01-25_google.apk
04-09
安卓上的Python，可以在手机上运行。
Screenrecorder-2020-07-14-11-13-20-521.mp4
07-14
安卓开发，仿淘宝首页分类效果实现，带进度条seekbar，可以左右滚动，进度条实现跟随手势滑动的效果
2020-2021年各省会城市天气数据CSV
10-08
2020-01-01 星期三 1℃ -10℃ 晴转多云 东北风 1级 北京 2020-01-02 星期四 3℃ -9℃ 多云 西北风 1级 北京 2020-01-03 星期五 6℃ -8℃ 晴 北风 1级 北京 2020-01-04 星期六 8℃ -5℃ 晴转多云 北风 2级 北京 ...
基于Scrapy与MySQL的百度贴吧爬虫系统实现与文档资料
12-07
本项目提供了一套完整的百度贴吧数据采集系统实现方案，包含详细的技术文档与相关资源。该系统采用Scrapy框架进行开发，并以MySQL作为数据存储后端。 该实现方案代码结构清晰，功能经过充分验证，运行稳定可靠。项目内容适用于高等院校计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息及物联网等相关专业的教学与研究活动，可供在校师生及行业技术人员参考使用，亦可用于毕业设计、课程实践、项目原型开发等学术与应用场景。 对于具备一定编程基础的使用者，可根据实际需求对现有代码进行功能扩展与定制化修改。本资源旨在为相关领域的学习与实践提供技术参考，促进知识与经验的交流。 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！
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）
12-07
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文研究了一种具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机，重点围绕其建模与控制展开。通过引入螺旋桨倾斜机制，该无人机能够实现全姿态可控，突破传统四旋翼飞行器在某些方向上的力矩限制，提升机动性和控制灵活性。研究详细建立了该无人机的动力学模型，并设计了相应的控制系统，利用Matlab代码与Simulink工具进行仿真验证，展示了其在复杂飞行任务中的优越性能。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力的科研人员、自动化与航空航天领域的研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高机动性无人机的设计与开发；②作为先进飞控算法（如非线性控制、自适应控制）的验证平台；③服务于无人机轨迹跟踪、姿态控制等复杂任务的仿真研究； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与Simulink模型，深入理解动力学建模过程与控制器设计思路，并通过调整参数进行仿真实验，以掌握全驱动无人机的控制特性。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
12-07
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究”展开，提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络（RNN）模型线性化方法，旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型，克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题，并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证，展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员，尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能预测控制；②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路；③结合深度学习与经典控制理论，推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实现部分，深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式，重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节，并可通过替换实际系统数据进行迁移验证，以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
云数据中心两地三中心建设方案（70页 PPT）.pptx
最新发布
12-07
云数据中心两地三中心建设方案（70页 PPT）.pptx
> names(df) [1] "...1" "STATION" "NAME" "LATITUDE" "LONGITUDE" "ELEVATION" "statement" "2020-01-01" "2020-01-02" [10] "2020-01-03" "2020-01-04" "2020-01-05" "2020-01-06" "2020-01-07" "2020-01-08" "2020-01-09" "2020-01-10" "2020-01-11" [19] "2020-01-12" "2020-01-13" "2020-01-14" "2020-01-15" "2020-01-16" "2020-01-17" "2020-01-18" "2020-01-19" "2020-01-20" [28] "2020-01-21" "2020-01-22" "2020-01-23" "2020-01-24" "2020-01-25" "2020-01-26" "2020-01-27" "2020-01-28" "2020-01-29" [37] "2020-01-30" "2020-01-31"，这个是表格的列名
10-29
感谢你提供的列名信息，我们可以看到： - `"...1"`：可能是 Excel 中第一列无标题的自动命名（比如行号或空列），可以忽略。 - `"STATION"`：站点编号 - `"NAME"`：站点名称 - `"LATITUDE"`：纬度 - `"LONGITUDE"`：经度 - `"ELEVATION"`：海拔 - `"statement"`：可能是一个状态或注释字段 - 后续从 `"2020-01-01"` 到 `"2020-01-31"` 是每日风速数据（共31天） --- ### ✅ 目标更新： 你要做的是：**根据给定的 SHP 范围裁剪站点，保留落在该地理范围内的所有站点及其完整的逐日风速数据。** 下面是适配你实际列名的完整 R 语言代码，并处理好坐标、投影和数据结构问题。 ```r # 加载所需包 library(sf) library(readxl) library(dplyr) # ------------------- 参数设置 ------------------- excel_file <- "your_wind_station_data.xlsx" # 替换为你的实际文件路径 sheet_name <- "Sheet1" # 替换为你的工作表名 shp_file <- "your_boundary.shp" # 替换为你的SHP文件路径 # ------------------- 步骤1: 读取Excel数据 ------------------- df <- read_excel(excel_file, sheet = sheet_name) # 查看列名确认 names(df) <- make.names(names(df)) # 确保列名是合法的（防止空格等问题） cat("原始列名:\n"); print(names(df)) # ------------------- 步骤2: 提取空间信息并创建sf对象 ------------------- # 使用 LATITUDE 和 LONGITUDE 创建空间点（注意：顺序是 LON, LAT） stations_sf <- st_as_sf(df, coords = c("LONGITUDE", "LATITUDE"), # 经度在前，纬度在后 crs = 4326, # WGS84 地理坐标系 dim = "XY") # ------------------- 步骤3: 读取SHP边界并确保其CRS ------------------- boundary <- st_read(shp_file) # 如果boundary不是投影坐标系（如EPSG:32649），则需要检查并转换 # 假设你知道目标投影是 UTM Zone 49N (EPSG:32649)，我们统一到这个坐标系进行空间操作 if (is.na(st_crs(boundary))) { stop("SHP文件没有坐标系信息，请先定义正确的CRS！") } # 将站点数据重投影到与SHP相同的坐标系下进行空间判断 stations_projected <- st_transform(stations_sf, crs = st_crs(boundary)) # ------------------- 步骤4: 空间裁剪 —— 找出在SHP范围内的站点 ------------------- # 使用 st_intersects 或 st_within 进行空间子集提取 # 这里使用 [s,t] 语法：返回落在任意多边形内的站点 stations_clipped <- stations_projected[boundary, , op = st_intersects] # 若你想更严格地要求“完全包含”，可用 st_within，但通常 st_intersects 更通用 # ------------------- 步骤5: 转回原始经纬度并提取属性表格 ------------------- # 将结果转回WGS84以便保留原始经纬度格式输出 stations_wgs84 <- st_transform(stations_clipped, crs = 4326) # 去掉geometry列，恢复为普通data.frame，同时保留原始所有列（包括每日数据） result_df <- st_drop_geometry(stations_wgs84) # 可选：重新排序列，把时间序列放在后面 date_cols <- grep("^\\d{4}-\\d{2}-\\d{2}", names(result_df), value = TRUE) non_date_cols <- setdiff(names(result_df), date_cols) final_df <- select(result_df, c(non_date_cols, date_cols)) # 按逻辑排序 # ------------------- 步骤6: 导出结果 ------------------- write.csv(final_df, "clipped_stations_202001.csv", row.names = FALSE, na = "") cat("共保留了", nrow(final_df), "个站点在SHP范围内。\n") ``` --- ### ✅ 关键说明： | 功能 | 说明 | |------|------| | `coords = c("LONGITUDE", "LATITUDE")` | 必须是 **经度在前，纬度在后**，否则位置错误！ | | `crs = 4326` | 表示输入的经纬度使用 WGS84 坐标系 | | `st_transform(...)` | 将点从地理坐标（度）转为投影坐标（米），确保与 SHP 在同一空间参考下比较 | | `st_intersects` | 判断点是否与多边形相交（即落在内部），适用于大多数情况 | | `st_drop_geometry()` | 移除空间结构，得到纯数据框用于导出 | > 💡 输出的 CSV 文件将包含原始所有列，包括 `STATION`, `NAME`, `LATITUDE`, `LONGITUDE`, `ELEVATION`, `statement` 和所有日期列（如 `2020-01-01` 等），仅保留位于 SHP 范围内的站点。 --- ### ✅ 示例输出片段（final_df 头几行）： ``` ...1 STATION NAME LATITUDE LONGITUDE ELEVATION statement 2020-01-01 2020-01-02 ... 1 1 101 Beijing 39.90 116.4 50.0 good 3.2 4.1 2 2 102 Tianjin 39.08 117.2 10.0 good 5.0 3.8 ... ``` --- ###
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