1.软件介绍 MATLAB是一款商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分，可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 2.安装步骤 1.鼠标右击【R2020a】压缩包选择【解压到 R2020a】。 2.打开解压后的文件夹，双击启动【虚拟光驱】。 3.点击【加载镜像】选择安装包解压后的文件夹中的【MATLAB R2020a v9.8.0.ISO】镜像，点击【打开】。 4.双击打开镜像路径中的【MATLAB R2020a v9.8.0.ISO】。 5.鼠标右击【setup】选择【以管理员身份运行】。 6.选择【是】，点击【下一步】。 7.输入文件安装密钥【09806-07443-53955-64350-21751-41297】，点击【下一步】。 8.点击【浏览】。 9.选择【license_standalone】（位于安装包解压后的“R2020a”文件夹中的“

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、

1.春江潮水连海平 先放一张二次元。一开口就是老二刺猿了~哈哈哈🤞🤞🤞。本文记录一下,最后的校园生活哈哈哈。 2.海上明月共潮生 2020年9月16 本次聚餐依然是醉香缘。 归来的汽车 焕然一新的群英桥 来个近景 2020年9月18 大一新生来了，军训也来啦😁😁😁 还有夜晚的气象楼 2020年9月20 前几天楼上漏水，把我被子都搞湿了。换新的吧...倒霉啊😭😭😭😭😭😭 2020年9月22 安徽池州

1.参加婚礼 参加了一位好兄弟的婚礼。这一年也正好是我们这群人认识十周年的年份啊。十年过得真快，转眼间，大家已经长大了呢！ 哈哈，10年一晃，工作的工作了。太快了啊。明年我也要工作了，准备迎接社会的毒打。。。 捧花 红包寄语 再来个正面特写

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.更新内容（本次版本为version-1.0.1） 1.1 增加留言板功能 总体样式展示 实现楼中楼效果。留言板不强制使用用户登录权限。只需要填写昵称与邮箱（不会在前端展示）。方便小伙伴，添加友链，以及写一些鼓励的话。 父级评论操作界面 子级评论操作界面 1.2 修改网站运行时间bug（已完成） 这个bug真是好笑啊，哈哈哈哈哈。我人傻了。 1.3 修改友链的内容（已完成） 这两个地方搞错了。 1.4 修改默认头像（已完成） https://gjb-picture-1300041944.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/avatar/fbb.jpg 1.5 更新友链管理中心（已完成） 管理中心友链图片规格 1.6 修改状态树（改错了，下次再改。。。） 1.7 修改seo（已完成） 1.8 修改数据库（已完成） 添加两张新的表 1.9修改后台程序（已完成） 2.2020-9-11（version-1.1.0） 2.1 修改状态树错误 2.2修改搜索java出现的问题 2.3 添加时间轴 2.4图标升级，加入更多图标 2.5对留言email地址进行判断 2.6修改

中并没有包含测站的经纬度信息。我们知道，在实验中，对于经纬度这种时空特征信息，也是比较重要的。为此，通过在官网查找，可以发现一个igra2-station-list.txt的文件。这个文件里面就包含这些测站的经纬度等信息。 2.数据处理 通过上面的分析。我们已经对探空数据有了一个初步的认知，对于数据的处理也有了一定的认识。接下来我们就借助编程语言和相关的ide工具对其进行处理。 在下面的操作中，我们需要win或者mac电脑一台。ide选择上，需要IDEA和Matlab。idea和Matlab的安装，可以去百度或者 lolxiaoguo.cn进行查看。 2.1maven工程创建 我们首先在idea中创建一个maven工程，名字可以自己取，我这里就取了roData这个名字。然后在java文件夹下分别创建了domain和utils两个文件夹，其中domain用来存放bean类，utils存放工具类。 2.2缺省值剔除 在第一部分中我们了解到，探空数据存在较多的缺省值，所以我们首要任务是缺省值的剔除。我们首先在utils中创建一个correctRaDataUtil工具类，该工具类实现代码如下：

组间是否有差异。而方差检验正是用于检测我们所关心的是这两个集合（两个分布）的均值是否存在差异。 2.为什么要做显著性检验？ 因为我们想要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的。 在我们的例子中，差异就是H的均值要高于Z的均值，但是最终的结论p>0.05证明，这个差异纯属机会变异（H均值>Z均值是偶然的，当H和Z的采样点数趋于无穷多时，H的均值会趋近等于Z的均值）而不是假设与真实情况不一致。如果p值<0.05，那么也就意味着我们的假设（H集合和Z集合没差别）与真实情况不一致，这就使得假设不成立，即H集合和Z集合有差别。 二：怎么做显著性检验？（基于MATLAB） 显著性检验可以分为参数检验和非参数检验。参数检验要求样本来源于正态总体（服从正态分布），且这些正态总体拥有相同的方差，在这样的基本假定（正态性假定和方差齐性假定）下检验各总体均值是否相等，属于参数检验。 当数据不满足正态性和方差齐性假定时，参数检验可能会给出错误的答案，此时应采用基于秩的非参数检验。 参数检验的方法及其相应知识点的解释（这里只给出参数检验中常见

1.天道 时间真是过得太快了。转眼这不平凡的2020年就过了8个月了。暑假也要结束了，这个暑假，也算是我学生生涯的最后一个暑假了。想来总是要写点东西，来纪念一下这流逝的时光。 2.流星 忽然想到，这一年我真的就25岁了。25年来，反观一下，我好像并没有什么过人之处，也没有学会很强的技术。咸鱼一条啊😭😭😭。我平时看起来很乐观，干什么都松松散散的。但是我一不工作，我的内心就会很焦虑，有着深深的负罪感。我也不知道自己为什么会这样，有时候看着别人整天啥也不做，完全没心没肺的去玩，我也很羡慕，但是我真的学不来。我记得高中做过的最挫的一件事就是同学喊我去上网，我说不去，他非要我去，哈哈哈哈。当时的我竟然拿了份英语试卷去上网，我艹，为啥呢，因为我有负罪感啊，我要拿个试卷假装自己很努力啊。。。。自己骗自己😆😆😆。 其实吧，有时候再想想，这也许就是孙狗说的懒狗吧。人人都笑孙笑川，人人都是孙笑川。好吧，我是一条懒狗。。。 3.无极之道 前面有点太伤感了，还是来写点有意思的吧。 分享一下，我最近看的一些动漫吧： 3.1一人之下 一人算是我最喜欢的国漫了，里面的角色我都很喜欢。。也总，碧莲，阿青

目前该方法过时，等我后续更新 1.下载与上传证书 我使用的是腾讯云。进入控制台。找到SSL，点击申请免费证书。然后下载下来 下载后，是一个压缩包，解压 选择Nginx文件夹下的两个文件，复制，使用xftp上传到你的服务器。在上传之前，先在服务器上创建一个docker文件夹，在docker下再创建nginx文件夹，在nginx下再创建conf,logs,ssl,wwwroot文件夹。 2.修改配置文件 在conf里面创建一个文件，命名为nginx.conf。里面大部分内容不用改 user nginx; worker_processes 1; error_log /var/log/nginx/error.log warn; pid /var/run/nginx.pid; events { worker_connections 1024; } http { #博客服务器，多个可以实现负载均衡 upstream sob-blog{ server lolxiaoguo.cn:2020 weight=1; }