这里以c#为例将风的uv分量转成风向风速(别的语言类似) 风向是以y轴正方向为零度顺时针转 UV转风速风向 1 double v ;//v分量 2 double u;//u分量 3 double fx= 999.9; //风向 4 5 if (u > 0 & v > 0) 6 { 7 fx = 270 - Math.Atan(v / u) * 180 / Math.PI; 8 } 9 else if (u < 0 & v > 0) 10 { 11 fx = 90 -

读取风场U/V变量数据,可以从U/V计算出风速:speed = sqrt(u*u+v*v).quiverm函数用来绘制风场矢量图,参数中包括U/V变量,如果要绘制彩色风场还需要第三个变量,这里是风速speed,10是颜色的分级数,size=8指定了风场箭头的基准大小. 脚本程序: f = addfile('D:/Temp/GrADS/model.ctl') u = f['U'][0,[500],[10,60],[60,140]] v = f['V'][0,[500],[10,60],[60,14

package com.qr.util; import java.text.DecimalFormat; /** * //TODO UV数据与风速风向数据转换 */ public class UVAndSD { /** * UV数据计算速度 */ public static double vectorToSpeed(double uMs, double vMs) { double windAbs = Math.sqrt(Math.pow(uMs, 2) + Math.pow(vMs, 2));

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48814183 在scipy.spatial中最重要的模块应该就是距离计算模块distance了. from scipy import spatial 距离计算 矩阵距离计算函数 矩阵参数每行代表一个观测值,计算结果就是每行之间的metric距离.Distance matrix computation from a collection of raw observation vectors store

原文链接:奇异值分解(SVD)的计算方法 奇异值分解是线性代数中一种重要的矩阵分解方法,这篇文章通过一个具体的例子来说明如何对一个矩阵A进行奇异值分解. 首先,对于一个m*n的矩阵,如果存在正交矩阵U(m*m阶)和V(n*n阶),使得(1)式成立: \[A=U \Sigma V^T \tag{1}\] 则将式(1)的过程称为奇异值分解,其中\(\Sigma_{mn}=\begin{bmatrix}\Sigma_1 & 0 \\ 0 & 0\end{bmatrix}\),且 \(\Sigma

wind.js如下: $(function() { var dixing = L.tileLayer.chinaProvider('Google.Satellite.Map', { maxZoom: 18, minZoom: 2 }); var map = L.map("map", { center: [33.5, 114.6], zoom: 10, maxZoom: 20, minZoom: 3, layers: dixing, zoomControl: false, attribu

MICAPS系统的数据结构是建立在文件系统基础上的.其特点是: l  利用目录来区分不同的数据来源.要素和层次,即不同的数据来源.要素和层次的数据要放在不同的目录中.同一目录中的数据只能有时次或时效上的不同. l  系统根据不同的数据格式来显示不同类型的图形.除第六类数据(传真图)外,每个数据文件都有一个文件头,描述该数据文件属于哪一类数据格式.数据的日期.时次.时效及其它有关参数. l  除第6和13类数据(图象)外,数据文件均为文本文件. 下面描述各种数据类型的文件格式. 第一类数据格式:

绘制Stramline流线图的函数是streamline,需要两个变量(U/V分量或者风向/风速).脚本程序: f = addfile('D:/Temp/GrADS/model.ctl') u = f['U'][0,[500],[10,60],[60,140]] v = f['V'][0,[500],[10,60],[60,140]] axesm() mlayer = shaperead('D:/Temp/map/country1.shp') geoshow(mlayer, edgecolor=

​        气象数据一直是一个价值较高的数据,它被广泛用于各个领域的研究当中.气象数据包括有气温.气压.相对湿度.降水.蒸发.风向风速.日照等多种指标,但是包含了这些全部指标的气象数据却较难获取,即使获取到了也不能随意分享. 数据已经打包分享,这里是数据百度云下载链接: 1级目录 文件名 PRS SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-PRS-10004-YYYYMM.TXT(本站气压) TEM SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-TEM-12001-YYYYMM.TXT(气温)

之前介绍的MMEM存在着label bias问题,因此Lafferty et al. [1] 提出了CRF (Conditional Random Field). BTW:比较有意思的是,这篇文章的二作与三作同时也是MEMM的作者. 1. 前言 本节将遵从tutorial [2] 的论文结构,从概率模型(Probabilistic Models)与图表示(Graphical Representation)两个方面引出CRF. 概率模型 Naïve Bayes(NB)是分类问题中的生成模型(gen

200 ? "200px" : this.width)!important;} --> 介绍 基于给定的分区个数,将数据分配到不同的分区,HASH分区只能针对整数进行HASH,对于非整形的字段只能通过表达式将其转换成整数.表达式可以是mysql中任意有效的函数或者表达式,对于非整形的HASH往表插入数据的过程中会多一步表达式的计算操作,所以不建议使用复杂的表达式这样会影响性能. MYSQL支持两种HASH分区,常规HASH(HASH)和线性HASH(LINEAR HASH) .

例如需要计算 ( 1 + (  ( 2 + 3 ) * ( 4 * 5 ) ) ) 我们以字符串的形式输入该表达式,利用两个栈来完成这个操作,其中一个栈保存运算符,一个栈保存操作数,过程是这样的: 表达式由括号,运算符号,操作数(数字)组成,从左到右处理这四种情况. 将操作数压入操作数栈. 将运算符压入运算符栈. 忽略左括号 遇到右括号时,弹出一个运算符,弹出所需数量的操作数,并将运算符和操作数的结果压入操作数栈中. 在处理完最后一个括号时,操作数栈上只剩下了一个值,它就是表达式的值.每当算法遇

转自http://net.pku.edu.cn/~yhf/UsingSTL.htm 三十分钟掌握STL 这是本小人书.原名是<using stl>,不知道是谁写的.不过我倒觉得很有趣,所以化了两个晚上把它翻译出来.我没有对翻译出来的内容校验过.如果你没法在三十分钟内觉得有所收获,那么赶紧扔了它.文中我省略了很多东西.心疼那,浪费我两个晚上. 译者:kary contact:karymay@163.net STL概述 STL的一个重要特点是数据结构和算法的分离.尽管这是个简单的概念,但这种分离确

断断续续的总算的把android开发和逆向的这两本书看完了,虽然没有java,和android开发的基础,但总体感觉起来还是比较能接收的,毕竟都是触类旁通的.当然要深入的话还需要对这门语言的细节特性和奇技淫巧进行挖掘. 这里推荐2本书,个人觉得对android开发入门和android逆向入门比较好的教材: <google android 开发入门与实战> <android 软件安全与逆向分析> 1. 我对android逆向的认识 因为之前有一些windows逆向的基础,在看andr

大概步骤: 1.创建纹理对象,并为他指定一个纹理. 2.确定纹理如何应用到每个像素上. 3.启用纹理贴图 4.绘制场景,提供纹理和几何坐标 过滤:由于我们提供的纹理图像很少能和最终的屏幕坐标形成对应,大小不同,所以需要设置过滤项目.允许我们进行插值或者匀和,指定放大缩小的函数.glTexParameter*(),使用过滤模式GL_NEAREST那么纹理单位最邻近的将被使用,GL_LINEAR那么就用2*2的包含纹理数据的数组加权组作为纹理; 命名纹理对象:glGenTexures(GLSize

本文是对陶辉<深入理解Nginx>第5章内容的梳理以及实现,代码和注释基本出自此书. 一.upstream:以向nginx服务器的请求转化为向google服务器的搜索请求为例 (一)模块框架 首先要明确的是,这里是编写一个使用upstream的模块,而不是编写upstream模块.因此,和HelloWorld类似,模块结构体ngx_http_mytest_module.模块上下文结构体ngx_http_mytest_module_ctx.数组ngx_http_mytest_command[].

time:2015年10月09日 星期五 23时11分58秒 # opencv笔记6:角点检测 update:从角点检测,学习图像的特征,这是后续图像跟踪.图像匹配的基础. 角点检测是什么鬼?前面一篇学习笔记是各种模板操作,是图像增强技术. 那么我节写来应该继续找下有没有别的图像增强技术. 但是,我对增强还不是特别理解. 图像增强:划定ROI区域,然后想方设法将感兴趣的特征有选择的突出.注意,这可是不去考虑图像质量下降的原因的. 图像恢复:针对图像降质的原因,设法去补偿降质因素,从而使改善后的图

这是本小人书.原名是<using stl>,不知道是谁写的.不过我倒觉得很有趣,所以化了两个晚上把它翻译出来.我没有对翻译出来的内容校验过.如果你没法在三十分钟内觉得有所收获,那么赶紧扔了它.文中我省略了很多东西.心疼那,浪费我两个晚上. 译者:kary contact:karymay@163.net STL概述 STL的一个重要特点是数据结构和算法的分离.尽管这是个简单的概念,但这种分离确实使得STL变得非常通用.例如,由于STL的sort()函数是完全通用的,你可以用它来操作几乎任何数据集

1. 几何 4 1.1 注意 4 1.2 几何公式 4 1.3 多边形 6 1.4 多边形切割 9 1.5 浮点函数 10 1.6 面积 15 1.7 球面 16 1.8 三角形 17 1.9 三维几何 19 1.10 凸包 26 1.11 网格 28 1.12 圆 28 1.13 整数函数 30 2. 组合 33 2.1 组合公式 33 2.2 排列组合生成 33 2.3 生成gray码 35 2.4 置换(polya) 35 2.5 字典序全排列 36 2.6 字典序组合 36 3. 结构

为了方便打印,不再将代码放到代码编辑器里,祝你好运. ACM-ICPC竞赛模板(1) 1. 几何 4 1.1 注意 4 1.2 几何公式 4 1.3 多边形 6 1.4 多边形切割 9 1.5 浮点函数 10 1.6 面积 15 1.7 球面 16 1.8 三角形 17 1.9 三维几何 19 1.10 凸包 26 1.11 网格 28 1.12 圆 28 1.13 整数函数 30 2. 组合 33 2.1 组合公式 33 2.2 排列组合生成 33 2.3 生成gray码 35 2.4 置换(