疾风亦有龟途

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1.数据准备 1.1数据下载 在大气科学实验当中，我们经常会使用到探空气球数据。通过它我们可以获得温度、大气压力、湿度、风速风向等气象要素。有很多网站可以对探空数据进行下载。本文使用了NOAA提供的探空数据。数据访问|国家环境信息中心（NCEI）前身为国家气候数据中心 (noaa.gov)。 1.2数据分析 下载后，我们首先对探空数据进行一个简单的了解。从这幅图我们可以看到，探空数据的格式是txt格式的。AFM00040948是这个测站的名字。 接下来我们打开它，对内部数据进行分析。从这张图片可以看出，探空数据其实并不好，存在大量的-9999和-8888等缺省值。我们首先要做的是对这些-9999进行剔除，并生成新的文件。此外，一个原始文件包含了很多个单独的数据，这张图上展示的就是#AEM00040948站点在2018年1月1日0点23分00秒时观测到的数据，一般来讲，一个探空测站一天会有两个数据记录，一个是晚上，一个是中午。在这幅图的下面，还存在很多这样的数据。我们为了方便处理，可以将每一个数据生成单独的文件。这样，无论是在后续科研或者数据处理时都有较好的帮助。 对于每一列数据表示的

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1.下载网址 点击我 注意：一定复制到电脑浏览器打开下载（不要用手机打开 也不要用谷歌和IE浏览器打开 因不具备下载功能！ 推荐用360极速浏览 器打开下载 火狐 搜狗 UG浏览器也可以） win系统安装教程：点我 mac系统安装教程：点我 2.软件教程 这教程可都是我买的，且看且珍惜。。。 AE2021教程链接：https://pan.baidu.com/s/1RYjjSbNVli7b6mS04BXr_g 提取码：yby7 PR2021教程链接：https://pan.baidu.com/s/1t3iS4bd_m-jX0stJPj81ew 提取码：6nhx

声明 本文所有资源来源于网络，仅支持学习交流，勿用非法用途！ 本站不对使用者的行为负担任何法律责任。 如果有因为本站而导致您的权益受到损害。 请与我们联系，我们将理性对待，协助你解决相关问题。 1.vmware介绍 VMware总部位于美国加州帕洛阿尔托（Palo Alto） ，是全球云基础架构和移动商务解决方案厂商，提供基于VMware的解决方案，企业通过数据中心改造和公有云整合业务，借助企业安全转型维系客户信任 ，实现任意云端和设备上运行、管理、连接及保护任意应用 。2018财年全年收入79.2亿美元 。 VMware（威睿） 是全球桌面到数据中心虚拟化解决方案的领导厂商。全球不同规模的客户依靠VMware来降低成本和运营费用、确保业务持续性、加强安全性并走向绿色。VMware使企业可以采用能够解决其独有业务难题的云计算模式。 VMware提供的方法在保留现有投资并提高安全性和控制力的同时，加快向云计算的过渡。VMware拥有 400,000多家客户和55,000多家合作伙伴，它的解决方案可帮助各种规模的组织降低成本、提高业务灵活性并确保选择自由。 VMware（纽约证交所代码：

1.小同志，加个时间吧 看到别人的博客，都有运行了多少天多少天的那种元素。 别的小朋友都有，我们也总要有吧，我们还要弄成能动的！！！说干就干，又不是啥难弄的东西。 如果其他大佬有更好的办法，请互相交流一下。 2.逻辑处理 获取建站日期 获取当前日期 二者相减 反复调用，刷新时间 2.1 方法一 所以我们首先在methods里创建一个方法 methods: { getRunTime() { let formatDateTime //一天的长度 let perDay = 24 * 60 * 60 * 1000; //建站日期 let createTime = new Date("08-15-2019"); //当前时间 let currentTime = new Date(); let duringTime = currentTime.getTime() - createTime.getTime(); //运行天数 let dayTime = Math.

时光荏苒，七年时光真是过得飞快。时间总是这样，总是让人想抓又抓不住。这七年里，学到了好多，也失去了好多。或许这就是人生吧，一边得到，一边失去。 1.车票上的记忆 这张车票具有重要意义。14年第一次来南京，也是第一次出远门。这次乘车给我留下了很深的印象，晚上九点的车，早上差不多应该是5点左右到的南京。第一次没经验，买了硬座，是真滴难受，一坐就坐了快十个小时。没坐过的人不知道其中滋味。也是从这次以后，我每次去南京或者回家都必买卧铺。这次是和我爸一起来的。当时到的是南京站，下车后绕着玄武湖转了一圈，肚子快饿扁了。然后点了一份鸭血粉丝，尝了一下，并不很适合我的口味。 还有好多车票，它记录了这七年来我的脚步。上图，在几年前，这种火车的车票还是这种红色，后来成了蓝色，现在更环保了，都没有颜色了，现在刷身份证了。不得不感叹时间带来的变化。厚厚的一沓车票。 这些车票去过的地方大致有圈中红色的地方。 祖国还有这么多地方没去，以后一定要都走一遍！！！ 2.四年如白驹 3.三年之期 4.你也打游戏吗？ 5.未来已来 6.我们再相见！

{b} : {c} ({d}%)" }, series: [ { name: '访问来源', type: 'pie', radius: '40%', //第一个控制左右距离，第二个控制标题与图形距离 center: ['50%', '50%'], data: [ {value: this.category.android, name: '安卓'}, {value: this.category.python, name: 'python'}, {value: this.category.mysql, name: '数据库'}, {value: this.category.nginx, name: 'nginx'}, {value: this.category

的影响，但是，Friedman检验只注重2个因素中的其中一个对待检验数据的影响，而另一个因素则是用来区分区组用的。 如上图所示矩阵X，Friedman检验只关注X的各个列（因素A）水平之间有无显著差异，他对各行之间（因素B，也被称之为区组因素）完全不感兴趣。因此，Friedman检验的原假设是k个独立样本（X的各列）来自于相同的正态总体。至于为何Friedman检验对因素B不感兴趣，这里通过一个例子说明。该例子来源于《MATLAB统计分析与应用40个案例分析》 有4名美食评委1234对来自于四个地区ABCD的名厨的名菜水煮鱼做出评价打分，数据如下： 地区 A B C D 美食评委 1 85 82 82 79 2 87 75 86 82 3 90 81 80 76 4 80 75 81 75 现在我们想知道，这四个地方的水煮鱼品质是否相同。 数据分析：我们的目标是四个地方水煮鱼的品质是否相同。那么同一个评委对四个地区厨师的打分就具有可参考性，而不同地区评委之间对同一个厨师的打分参考性几乎没有（受评委自己的主观意识影响太强）。因此，我们认为四个地区是因素A，而评委是因素B（区组因素），不同