不必盼望世界先理解你 你可以尝试先理解世界 君子和而不同 穷则独善其身 达则兼济天下 更广阔的胸襟 装得下更多的趣味、态度和观点 参差百态 才是幸福之源 不要冷漠地走入任何未经检验的生活 要相信生活值得一过 只要你热爱它 如果非要对生活有态度 加油！奥利给！ 你比你想象中 更美好

1.前言 1.1总体思路 最近接到一个任务，通过使用近11年的雷电数据对给定经纬度站点的雷击情况进行统计分析，并制作相应的统计图。任务很简单，需求也很简单。无非就是数据提取，筛选，计算，并画图，但是就是烦，站点很多，数据很杂，格式不统一。可以做的工具有很多，matlab，python，java，Arcgis等等。善其事，利其器。本次项目，我们使用Python（画图），用Java完成数据的处理与雷评报告的自动生成。其实python可以完成整个操作流程，但是因为一些原因，还是配合使用处理吧。下图是整个工程的流程思路。整个流程很简单。最重要的是预处理环节，涉及到各种工具类的编写。接下来我们针对每一个环节写代码。 1.2工程结构 工程的结构也比较简单。为了优雅一点。我们仍然创建一个maven工程。还是老三样，实体类，任务，以及工具类。后续如果想部署到服务器，并给出相应的Api接口，需要更改项目结构，并引入其他东西。这都是后话了，有空再搞。 2.工具类编写 工具类的使用，可以大幅优化我们的项目结构，减少代码量。完成代码的复用。 2.1距离工具类编写getDistance 为了提取站点周围2km

1.吃顿好的🍎 今天104终于到齐了，总要吃顿好的庆祝一下吧😂😂😂。。。醉香缘，走起 2.先点菜吧🍒🍓 七个人，两份花生米，它不香吗，哈哈哈哈🍉🍊🍉🍊🍉🍊 还是给小伙伴们打个码吧。。。 这家店还不错，人均50，吃的美滋滋~~~

今天给大家带来一个广告。。。哈哈哈哈，先不要划走，可以看一下。 缘起 有一天，无聊刷着抖音，忽然我刷到了一个妹子，哇，她真的太好看了，可不是我瞎说，你看这点赞量。 当然，我没有被妹子的美色所吸引，而是向着更深的层次思考。 她为什么能获得这么多点赞？是因为才艺？是因为她穿的衣服？我思来想去，这一切的缘由的基础，是她的颜值! 对，是颜值！她也太好看了吧！ 思考 对于我们普通人来说，我们很少正面听到别人对我们颜值，美丑的评论。 取而代之的是，我们经常听到的是，这孩子真可爱，真招人喜欢，真乖，是个小帅哥，是个小美女。 我们听到这些话，第一感觉是美滋滋。但是回头一想，她们真的是在夸我们吗？ 我们不得而知。那么这时，我们到底长得怎么样，便成了我们心头的一个难题。 我们便如朝圣者一般，去追寻这个答案。 或许你会说，可以问一下周围的人。这是可行的方法。 但是如果你学过 《邹忌讽齐王纳谏》，那我们就要明白一个道理。那就是，吾妻之美我者，私我也；妾之美我者，畏我也；客之美我者，欲有求于我也。 并且我们的内心不是足够强大，我们也很难去向周围人问出这个问题。 所以，一个客观，公正的评价就凸显了它的重要性。

前言 在自然灾害风险普查工作当中，有一项是对雷灾的统计。它的具体操作就是，根据原始资料（.txt）,然后进行相关数据筛选。最终的统计结果如下图所示。即 区划代码，区域名称，雷灾起数，人员伤亡个数，经济损失。 上表中，区划代码是最容易获得的，它有一个专一的映射表格。 区域名称是精确到乡镇一级 起数则是该乡镇发生雷灾的次数 人员伤亡则是死亡的人数 经济损失是泪在所造成的损失。 提供的原始数据是 整整20本书。。。。 经过不懈的努力，终于是把其数字化成了下图所示格式。 但是新的问题接踵而至，如何对这一条条数据进行数据清洗，筛选，并获得我们想要的结果呢？对于一个只给出学校名，工厂名的地点，我们如何获得他所在的乡镇呢？我们如何统计死亡人数？如何界定损失？总不能，一条一条的读下去吧。 思路 其实我们在日常生活中，如果想去一个地点，我们通常会使用百度地图或者高德地图，输入目的地，就会为我们规划相应的路线，并给出目的地的经纬度，有了经纬度，我们通过逆向地理编码就可以轻松获得目的地所在的乡镇。 介于此，我们思考使用百度地图来获得每一个雷灾所发生的乡镇。 百度地图开放平台为我们提供了很多好用的地图服务

1.春日游 这个月去了一趟郑州，见了一些人，做了一些事。听到乡音还是很开心的，河南的人，和河南的饭让我留恋。我爱河南，哈哈哈。 临回南京前，吃了份刀削面，味道不怎么好。。。 2.杏花吹满头 这个月22号进行了预答辩，5位老师对论文进行了相关指导，提出了修改意见。谢谢各位老师。 3.陌上谁家年少 3.1 小车车 已记不清第几次来钟山了，不过这次是坐小车车上来的，哈哈哈 3.2 中山陵 3.3 自嗨锅 3.4 美玲宫 还去了一趟美玲宫，但是由于太累了，就没有拍照 4.足风流 钟山回来后，已是晚上了。大家商议去学校东面的大骨头自助店。给年轻的老板上了一课。但是还是太年轻了啊。被老板上了一课，还吃到一份过期的零食，我擦~🤔🤔🤔🤔🤔 5.本赛季王者成就达成

1.你是否有过烦恼 在日常工作里，你是否遇到过批量复制文件的case？你是否时常摇头叹息，痛骂傻X老板？你是否在经常腰酸背痛，体力透支？你是否。。。哈哈哈，相信好多小伙伴都遇到过这种情况，明明是很简单的事情，但就是要不停地重复处理。 那如何高效处理这种低级劳动呢？今天，给大家带来一个技术含量不高，但是比较实用的技术---使用Java来复制文件。 2.来吧，解放双手 我们来分析一下逻辑。我们要完成复制，那么至少需要两个参数，第一个是原文件夹oldPath，第二个是目标文件夹newPath。有了这两个参数，我们就可以往下进行了。首先，我们要遍历oldPath文件夹，找出要复制的文件，然后执行复制操作。整个流程如下： 给定参数oldPath，newPath 遍历oldPath 执行复制方法 下面我们来完成上面的逻辑： /** * 复制一个文件夹文件到另一个目录 * * @param oldPath 源文件夹 * @param newPath 新文件夹 */ public int copyFile(String oldPath, String newPath) { //想看

老爸踹门而入：你多久没有回家了？ 小轩：拜托~我现在就在家里好吗！ 老爸：放屁！你的家可是拥有10室8厅12卫带独立花园和游泳池占地面积1900平方米坐落在城里最黄金地段的超级豪华庄园。 小轩：我有我的生活！ 老爸：可你干嘛非要租住在这种贫民窟里？你的生活就是像那些连经济房都买不起，整天穿着廉价的地摊货，出门只能挤公交地铁，月薪还不够我喝的一口红酒的死老百姓！ 小轩：至少我靠自己的劳动，靠自己的双手打工赚钱足以让我生活充实快乐！ 老爸：孩子，青春是用来挥霍的，不是用来浪费的。你为什么不去飙车、泡妞、赌博、包夜店、打高尔夫或者是在游艇上开派对呢？再不行，就坐咱家的飞机去我前年买下的巴哈马海岛上看看我们那头宠物狮子也行呀！ 小轩内心：说起那头狮子，如果它还活着的话，应该和我老爸差不多高了！ 老爸：而你却跑去便利店打工！知道邻居在说我什么吗？他们说：老黄呀，你那个孩子真是败家子儿！我的脸都被你丢尽了！ 小轩：我不在乎！我又不是活给别人看！我喜欢和我的朋友骑单车、玩单反、打篮球、混网游、写写代码，我还喜欢吃烧烤和路边摊！这些廉价的爱有什么错呢？ 老爸：你简直是个屌丝，都是因为你交的那些朋友！

轴标题') # 纵坐标轴标题 plt.grid() # 给背景加入网格 plt.show() # 在编辑器里显示图片 3.将坐标的刻度转换为自己想要的标签 需要创建一个和原来坐标轴刻度大小一样的数组，来一一对应。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 画图时尽量加上这两行，避免中文显示乱码 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False x = np.arange(1, 11, 1) # x坐标 y = x * x # y坐标 plt.plot(x, y) # 绘制y1 plt.xlabel('x轴标题') # 纵坐标轴标题 plt.ylabel('y轴标题') # 纵坐标轴标题 plt.grid() # 给背景加入网格 # 更换坐标轴刻度标签 x_tag = [] for i in range(len(x)): x_tag.append(str(x[i]) +

matlab软件是一款科学计算软件，在工程和科学研究中应用广泛。这篇经验告诉你，如何使用matlab软件对离散数据进行三次样条插值。 1.工具/原料 windows系统电脑一台 matlab软件 2.方法/步骤 第一步，双击matlab软件图标，打开matlab软件，可以看到matlab软件的界面。 第二步，在命令行窗口中输入： x=0:2:22; y=2*exp(x).*sin(x); 创建了12个原始数据点。 第三步，在命令行窗口中输入： xi=0:0.1:22; 创建要进行插值的数据的横坐标。 第四步，在命令行窗口中输入： yi=spline(x,y,xi); 使用函数spline(x,y,xi);可以获得对原始数据的三次样条插值的y轴坐标。 第五步，在命令行窗口中输入： plot(x,y,'o',xi,yi); 在图像中绘制原始数据点和三次样条插值的数据点图示。 第六步，在命令行窗口中输入： title('三次样条插值'); xlabel('x'); ylabel('y'); 给绘制的图示添加标题和坐标轴的标签。 第八步，查看绘制的原始数据点图和三次样条插值图示，注意标题、