1.气象再分析数据有很多种,看文献里用到的主要有这几种 ECWRF——ERA-Interim,分辨率0.125°,欧洲的 MERRA-2,分辨率0.625°*0.5°,NASA的 GEOS-5FP,分辨率0.3125°*0.25°,NASA的 NCEP,分辨率2.5°(不确定) WRF,分辨率1° 2.看了一圈感觉是ERA的比较用户友好,分辨率也高些,他可以自己选择时间,选择需要的气象参数,时间从1979到现在,不过新发布了ERA-5,ERA-Interim数据到2019.8.31就不更新了 这

--创建一张普通表t_wjq1SEIANG@seiang11g>create table t_wjq1 as select object_id,object_name,created from dba_objects;Table created. SEIANG@seiang11g>desc t_wjq1 Name Null? Type --------------------------------------------------------------------------------

scrapy入门 四步: 1. 创建一个新的Scrapy Project 2. 定义你需要从网页中提取的元素Item 3. 实现一个Spider类,通过接口完成爬取URL和提取Item的功能 4. 实现一个Item PipeLine类,完成Item的存储功能 新建工程 首先,为我们的爬虫新建一个工程,首先进入一个目录(任意一个我们用来保存代码的目录),执行: scrapy startproject huawei_scrapy 最后的huawei_scrapy就是项目名称.这个命令会在当前目录下创

源码版本为MongoDB 2.6分支 Edit mongod数据查询操作 在mongod的初始化过程中说过,服务端接收到客户端消息后调用MyMessageHandler::process函数处理消息. class MyMessageHandler : public MessageHandler { public: ... virtual void process( Message& m , AbstractMessagingPort* port , LastError * le) { while

首先创建一个数据库连接类:SQLHelper using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Data.SqlClient; using System.Data; namespace insetData { public class SQLHelper { public static readonly string Strconn = "Data

随着人类基因组计划(Human Genome Project)即全部核苷酸测序的即将完成,人类基因组研究的重心逐渐进入后基因组时代(Postgenome Era),向基因的功能及基因的多样性倾斜.通过对个体在不同生长发育阶段或不同生理状态下大量基因表达的平行分析,研究相应基因在生物体内的功能,阐明不同层次多基因协同作用的机理,进而在人类重大疾病如癌症.心血管疾病的发病机理.诊断治疗.药物开发等方面的研究发挥巨大的作用.它将大大推动人类结构基因组及功能基因组的各项基因组研究计划.生物信息学在基因组

Tb_People 表信息: id     uname    era     amount    plushtime           1000031    张亮    中年    100000    201404050908   1000032    张亮    中年    100000    201404050913    1000033    天天    年轻    233233    201404050918    1000034    天天    年轻    233233    20

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术.应用感兴趣的同学加入. 文章索引::"机器学习方法","深度学习方法","三十分钟理解"原创系列 2017年3 月,谷歌大脑负责人 Jeff Dean 在 UCSB 做了一场题为<通过大规模深度学习构建智能系统>的演讲[9].Jeff Dean 在演讲中提到,当前的做法是: 解决方案 = 机

1. 环境准备 01, 安装包准备: Greenplum :  >>>>链接地址 Pgadmin客户端 :  >>>链接地址 greenplum-cc-web监控: >>>>链接地址 02,节点说明 服务器ip 主机名 角色 系统版本 192.168.0.221 greenplum01 master centos7 192.168.0.222 greenplum02 Segment/standby centos7 192.168.0.223

在部署有OGG的数据库主机上打数据库patch遇到的问题$ORACLE_HOME/lib/libclntsh.so.11.1 active 例如以下是报错提示: [oracle@lei1 17579684]$ /u01/app/oracle/product/11.2.0/dbhome_1/OPatch/opatch apply Oracle Interim Patch Installer version 11.2.0.3.10 Copyright (c) 2015, Oracle Corpora

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI

为了方便app开发过程中,不受服务器接口的限制,便于客户端功能的快速测试,可以在客户端实现一个模拟服务器数据接口的MockApi模块.本篇文章就尝试为使用gradle的android项目设计实现MockApi. 需求概述 在app开发过程中,在和服务器人员协作时,一般会第一时间确定数据接口的请求参数和返回数据格式,然后服务器人员会尽快提供给客户端可调试的假数据接口.不过有时候就算是假数据接口也来不及提供,或者是接口数据格式来回变动--很可能是客户端展示的原因,这个是产品设计决定的,总之带来的问题

JSON是一个非常流行的,用于数据交换的文本数据(textual data)格式,主要用于Web和移动应用程序中.JSON 使用“键/值对”(Key:Value pair)存储数据,能够表示嵌套键值对和数组两种复杂数据类型,JSON仅仅使用逗号(引用Key)和中括号(引用数组元素),就能路由到指定的属性或成员,使用简单,功能强大.在SQL Server 2016版本中支持JSON格式,使用Unicode字符类型表示JSON数据,并能对JSON数据进行验证,查询和修改.推荐一款JSON验证和格式化

一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 解决方案(Solution) 搬迁步骤(Procedure) 搬迁脚本(SQL Codes) 注意事项(Attention) 疑问(Questions) 参考文献(References) 二.背景(Contexts) 有一个数据库大概在700G左右,需要从服务器A搬迁到服务器B,两台服务器网络传输速度可以达到8MB/s,怎么做才能更快的搬迁并且宕机时间最短呢? 数据库业务逻辑概述:这个数据库

SQLSERVER将一个文件组的数据移动到另一个文件组 有经验的大侠可以直接忽视这篇文章~ 这个问题有经验的人都知道怎麽做,因为我们公司的数据量不大没有这个需求,也不知道怎麽做实验 今天求助了QQ群里的菠萝大侠,终于知道怎麽做了 我自己会把不明白的问题一定会问到底的,之前在论坛问过这个弱弱的问题,但是由于太弱了,人家随便答复了一下 然后斑竹就标记为答案了~ 移动数据: 1.有表分区 2.没有表分区 我这里只讨论没有表分区的情况,表分区的情况还不是很明白 例子 比如:你有三个文件组,其中一个是主文

欢迎收看本期的<老周吹牛>节目,由于剧组严重缺钱,故本节目无视频无声音.好,先看下面一个类声明. [DataContract] public class DemoObject { [DataMember] public double Part1 { get; set; } [DataMember] public int Part2 { get; set; } [DataMember] public byte Part3 { get; set; } [DataMember] public str

关于Scrapy如何安装部署的文章已经相当多了,但是网上实战的例子还不是很多,近来正好在学习该爬虫框架,就简单写了个Spider Demo来实践.作为硬件数码控,我选择了经常光顾的中关村在线的手机页面进行爬取,大体思路如下图所示. # coding:utf-8 import scrapy import re import os import sqlite3 from myspider.items import SpiderItem class ZolSpider(scrapy.Spider):

什么是服务? 服务提供了一种能在应用的整个生命周期内保持数据的方法,它能够在控制器之间进行通信,并且能保证数据的一致性. 服务是一个单例对象,在每个应用中只会被实例化一次(被$injector实例化),并且是延迟加载的(需要时才会被创建).服务提供了把与特定功能相关联的方法集中在一起的接口.(此解释来源于AngularJS权威教程). 在笔者的认知中,服务就是用来创建数据,存储数据,也可以向后台请求数据的一个很特别的“领域”,除此之外,服务还能与控制器之间进行紧密的通信,保证数据能通过控制器显示

恢复SQL Server被误删除的数据(再扩展) 大家对本人之前的文章<恢复SQL Server被误删除的数据> 反应非常热烈,但是文章里的存储过程不能实现对备份出来的日志备份里所删数据的恢复 这个是一个缺陷,本人决定对这个存储过程扩展一下,支持对log backup文件里的delete语句进行恢复 实验步骤 1.首先先准备好测试表和测试语句 USE [sss] GO --建表 CREATE TABLE testdelete ( id , ) NOT NULL PRIMARY KEY , NA

将表里的数据批量生成INSERT语句的存储过程 增强版 有时候,我们需要将某个表里的数据全部或者根据查询条件导出来,迁移到另一个相同结构的库中 目前SQL Server里面是没有相关的工具根据查询条件来生成INSERT语句的,只有借助第三方工具(third party tools) 这种脚本网上也有很多,但是网上的脚本还是欠缺一些规范和功能,例如:我只想导出特定查询条件的数据,网上的脚本都是导出全表数据 如果表很大,对性能会有很大影响 这里有一个存储过程(适用于SQLServer2005 或以上