关于EOF详细介绍请wiki http://en.wikipedia.org/wiki/Empirical_orthogonal_functions或者Google之. 与PCA一样,EOF也是遥感多维变量的一种线性变换,同样可以达到降维的目的.EOF多用于气象要素场等包含了时间.空间信息的数据,例如可以根据多年气象站的降雨监测资料,提取出空间"主成分",即若干个主要的大面积降雨或者干旱的地区:时间"主成分",即降雨年际周期或者年内周期. EOF是一种极有效的数据处

使用Timeline做性能分析 Timeline面板记录和分析了web应用运行时的所有活动情况,这是研究和查找性能问题的最佳途径.###Timeline面板概览 Timeline面板主要有三个部分构成:顶部的概述部分.记录视图和工具栏. 点击开始/停止切换按钮,开始或停止记录(参考记录) 点击清理按钮来从Timeline中清除已有的记录 关联异步事件模式让你更容易的关联异步事件和这些异步事件的调用(参考关于嵌套事件) 你可以根据记录中的类型.执行时长去过滤Timeline中的记录(参考过滤和搜索

两部分,1需要喂什么东西给软件,2它能干什么(输出什么东西在下一篇讲) 博客园/B站/知乎/CSDN @秋意正寒 转载请在头部附上源地址 目录:https://www.cnblogs.com/onsummer/p/10777520.html 1. 数据的输入 DepthMapX(简称DMX)主要支持以下几种数据格式: AutoCAD的交换格式 *.dxf,只能是线或者面 MapInfo的 *.mif csv/txt/gml... 吐槽:居然不支持shp/json,真垃圾 1.1 数据的类型及要求

  image Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) is a computational method that determines whether an a priori defined set of genes shows statistically significant, concordant differences between two biological states (e.g. phenotypes). 用GSEA做富集分析是非常简单的,结

使用AddressSanitizer做内存分析 新建文件mem_leak.cpp,键入代码: #include <iostream> int main() { ]; p = NULL; ; } 编译时加上-fsanitizer=leak选项,并执行: $ g++ mem.leak.cpp -o main -fsanitize=leak $ ./main ./main: error while loading shared libraries: liblsan.so.0: cannot open

http://bbs.tianya.cn/post-stocks-612892-3.shtml ————看了一页就感觉没什么太大的意义 选时重于选股 这是一条股市生存的基本法则 看看天涯真正的高手 现在都选择了休息 最不济也是轻仓 所以 这些劳什子最好等到下一个牛市再拿来摆弄吧 近日收到很多朋友发来消息,希望转载笔者的文章,在此非常感谢这些朋友对"异动的K线"的厚爱,转载的时候请注明转载二字和原创文章来自新浪博客"异动的K线".在此感谢 .因平时工作时间很紧,如文章

抓取摩拜单车API数据,并做可视化分析 纵聊天下 百家号|04-19 15:16 关注 警告:此篇文章仅作为学习研究参考用途,请不要用于非法目的. 摩拜是最早进入成都的共享单车,每天我从地铁站下来的时候,在APP中能看到很多单车,但走到那里的时候,才发现车并不在那里.有些车不知道藏到了哪里:有些车或许是在高楼的后面,由于有GPS的误差而找不到了:有些车被放到了小区里面,一墙之隔让骑车人无法获得到车. 那么有没有一个办法通过获得这些单车的数据,来分析这些车是否变成了僵尸车?是否有人故意放到小区里面

如何用SPSS做联合分析 如果产品的描述是由几个属性特征决定的,比如说mp3的音质.外形.容量.价格等等,商家为了确定哪个属性对消费者的影响最大,以及预测什么样的属性组合最受消费者的欢迎,选择的办法应该就是联合分析了.事实上从抽样调查的角度来看,高质量和低价格的组合是消费者的最爱,但是这对商家而言,这没有任何意义. 在SPSS中分成三个阶段,转载一个例子,帮助自己学习. (1)ORTHOPLAN(正交设计),属性特征的所有组合产品是非常多的,所以应该通过正交设计进行筛选.以下是使用SPSS进行正

爬取过程在这里: Python爬取你好李焕英豆瓣短评并利用stylecloud制作更酷炫的词云图 本文基于前文爬取生成的douban.txt,基于SnowNLP做情感分析. 依赖库: 豆瓣镜像比较快: pip install snownlp -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host=pypi.douban.com/simple 初识SnowNLP: SnowNLP是一个常用的Python文本分析库,是受到TextBlob启发而发明的.由于当

导引 在计算密集型计算或一些Web应用中,我们常常需要对代码做性能分析.在Python中,最原始的方法即是使用time包中的time函数(该函数以秒为计时单位): from time import sleep, time def func1(): sleep(0.001) def func2(): sleep(2) begin1 = time() func1() end1 = time() begin2 = time() func2() end2 = time() print("func1 co

NetworkX 是 Python 上最常用的图分析包,GraphScoep 兼容 NetworkX 接口.本文中我们将分享如何用 GraphScope 像 NetworkX 一样在(大)图上进行分析. NetworkX 是什么 NetworkX 是一个用 Python 语言开发的图论与复杂网络建模工具,它内置了常用的图与复杂网络分析算法,提供了一套简单易用的图分析接口,可以方便地进行复杂网络数据分析.仿真建模等工作.NetworkX 的接口设计十分简洁,对于作为刚进入图算法领域的小白来说,Ne

IDL:接口描述语言 这里使用thrift-0.8.0-xsb这个版本来介绍IDL的定义以及简单实例分析. 1. namespace 定义包名 2.struct 结构体,定义服务接口的参数和返回值用到的类结构.基本类型不需要使用struct. 3.service 定义接口:demo.thrift namespace java com.thrift.demo struct Parameter { 1: required i32 id; 2: required string name; } serv

软件开发过程中,项目上线并不是终点.上线后,还要对程序的取样分析运行情况,并重构现有的功能,让程序执行更高效更稳写. golang的工具包内自带pprof功能,使找出程序中占内存和CPU较多的部分功能方便了不少.加上uber的火焰图,可视化显示,让我们在分析程序时更简单明了. pprof有两个包用来分析程序一个是net/http/pprof另一个是runtime/pprof,net/http/pprof只是对runtime/pprof包进行封装并用http暴露出来,如下图源码所示: 使用net/

转载:http://www.bio-info-trainee.com/1327.html 收集了那么多的癌症细胞系的表达数据,拷贝数变异数据,突变数据,总不能放着让它发霉吧! 这些数据可以利用的地方非常多,但是在谷歌里面搜索引用了它的文章却不多,我挑了其中几个,解读了一下别人是如何利用这个数据的,当然,主要是用那个mRNA的表达数据咯! 第一篇:http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0111146 这篇文

项目内容 本案例选择>> 商品类目:沙发: 数量:共100页  4400个商品: 筛选条件:天猫.销量从高到低.价格500元以上. 项目目的 1. 对商品标题进行文本分析 词云可视化 2. 不同关键词word对应的sales的统计分析 3. 商品的价格分布情况分析 4. 商品的销量分布情况分析 5. 不同价格区间的商品的平均销量分布 6. 商品价格对销量的影响分析 7. 商品价格对销售额的影响分析 8. 不同省份或城市的商品数量分布 9.不同省份的商品平均销量分布 注:本项目仅以以上几项分析为

希望大家在测试的道路上找到答案,阔步前行 <script type="text/javascript"> /*this指向 console.log(this); function fn(){ console.log(this); } fn(); function Foo(){ this.name="jhon"; this.age=20; console.log(this); } var f1=new Foo(); function Foo(){ this

个工具>这本书,内容很基础,但是逻辑很清晰.里面介绍了三个常用的分析方法:pest分析法.波特五力模型以及swot分析法,为脑袋里没有分析思路的人提供了分析框架. 故将这三个分析方法做成了思维导图跟大家分享.希望以后当我们分析某个行业/企业的时候,可以将它们用于实践. 一. PEST分析法 中美贸易战如火如荼,这个时候我们来用PSET分析法来分析下企业所面临的内外部环境,再合适不过了. PEST分析法是对企业的政治法律环境.经济环境.社会文化环境以及技术环境进行分析,帮我们确定企业所面临的外部环

Gephi是一款优秀的复杂网络分析软件,支持导入多种格式的文件.gexf格式是Gephi 推荐的格式,基于 XML.本文是一个用python写的简单Demo,示例如何生成一个典型的gexf格式文件.代码基于pygexf包(下载地址:https://github.com/paulgirard/pygexf). 代码很简单不做解释. Python 代码: import sys,pprint from gexf import Gexf # test helloworld.gexf gexf = Gex

供自己记录一下,也分享给大家使用JProfiler的过程(感谢教我使用这个工具的大佬),整个博客比较粗糙,希望对大家有帮助 1.首先安装好JProfiler,打开eclipse,右键你所要分析的项目,如下图点击: 点击后会出现一下对话框,选择YES: 接下来点击下图红色标注的edit: 点击下图标红地方: 然后全部选ok.就会出现下面这样的分析图: 然后点击Live memory: 会出现如下分析图: 然后如下图点击Mark,观察资源的占用情况: 然后按F4,可以观察释放资源后的图: 大致过程就

一.doc_values介绍 doc values是一个我们再三重复的重要话题了,你是否意识到一些东西呢? 搜索时,我们需要一个“词”到“文档”列表的映射 排序时,我们需要一个“文档”到“词“列表的映射,换句话说,我们需要一个在倒排索引的基础上建立的“正排索引” 这里的“正排索引”结构通常在其他系统中(如关系型数据库)被称为“列式存储”.本质上,它是在数据字段的一列上存储所有value,这种结构在某些操作上会表现得很高效,比如排序. 在ES里这种“列式存储”就是我们熟悉的“doc values”

mysql慢查询日志是mysql提供的一种日志记录,它是用来记录在mysql中相应时间超过阈值的语句,就是指运行时间超过long_query_time值的sql,会被记录在慢查询日志中.long_query_time的默认值是10,意思是运行10S之上的语句. 慢查询日志的设置 1 .查看是否开启慢查询日志命令: show variables like '%slow_query_log%' 2.设置慢查询开启的命令 set global slow_query_log=1 注: slow_quer