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));

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 -

Blender Python UV 学习 1. bmesh面转换 bm = bmesh.from_edit_mesh(bpy.context.edit_object.data) bm.faces.ensure_lookup_table() 2. 面选择 # Index of face to texture face_ind = 0 bpy.ops.mesh.select_all(action='DESELECT') bm.faces[face_ind].select = True 3. uv展开

Python文件头部模板 先说个小知识点:如何在创建文件的时候自动添加文件的头部信息! 通过:file--settings 每次都通过file--setings打开设置页面太麻烦了!可以通过:View--选中Toolbar工具条

上一节中我们学习了selenium,用python来操作浏览器,在做网页自动化测试的时候最好不过了 .如果我们来做爬虫用一个带界面的浏览器似乎不太好吧,那可咋办呢?别着急,下来我们要介绍的就是一款不带界面的浏览器--PhantomJS.其是一个无界面的,可脚本编程的WebKit浏览器引擎,支持多种web 标准:DOM 操作,CSS选择器,JSON,Canvas 以及SVG. 这里可能会有人问:为什么要用浏览器来抓取页面数据,不用之前我们之前直接通过Urllib获取网页然后分析呢? 这是因为我们通

经历手写SVM的惨烈教训(还是太年轻)之后,我决定使用工具箱/第三方库 Python libsvm的GitHub仓库 LibSVM是开源的SVM实现,支持C, C++, Java,Python , R 和 Matlab 等, 这里选择使用Python版本. 安装LibSVM 将LibSVM仓库的所有内容放入Python的包目录\Lib\site-packages或者工程目录中. 在libsvm根目录和python子目录下中分别新建名为__init__.py的空文件,这两个空文件将标识所在的目录为

会务准备期间材料准备工作具体实施总结(vim, python, microsoft word) span.kw { color: #007020; font-weight: bold; } code > span.dt { color: #902000; } code > span.dv { color: #40a070; } code > span.bn { color: #40a070; } code > span.fl { color: #40a070; } code >

1. 引言 前一篇介绍了Pandas实现简单的SQL操作,本篇中将主要介绍一些相对复杂一点的操作.为了方便后面实操,先给出一份简化版的设备统计数据: 0 android NLL 387546520 2099457911 0 ios NLL 52877990 916421755 1 android 魅族 8995958 120369597 1 android 酷派 9915906 200818172 1 android 三星 16500493 718969514 1 android 小米 2393

1. 引言 Pandas是一个开源的Python数据分析库.Pandas把结构化数据分为了三类: Series,1维序列,可视作为没有column名的.只有一个column的DataFrame: DataFrame,同Spark SQL中的DataFrame一样,其概念来自于R语言,为多column并schema化的2维结构化数据,可视作为Series的容器(container): Panel,为3维的结构化数据,可视作为DataFrame的容器: DataFrame较为常见,因此本文主要讨论内

Tornado Tornado是使用Python编写的一个强大的.可扩展的Web服务器.它在处理严峻的网络流量时表现得足够强健,但却在创建和编写时有着足够的轻量级,并能够被用在大量的应用和工具中. 我们现在所知道的Tornado是基于Bret Taylor和其他人员为FriendFeed所开发的网络服务框架,当FriendFeed被Facebook收购后得以开源.不同于那些最多只能达到10,000个并发连接的传统网络服务器,Tornado在设计之初就考虑到了性能因素,旨在解决C10K问题,这样的

浅谈ITIL TIL即IT基础架构库(Information Technology Infrastructure Library, ITIL,信息技术基础架构库)由英国政府部门CCTA(Central Computing and Telecommunications Agency)在20世纪80年代末制订,现由英国商务部OGC(Office of Government Commerce)负责管理,主要适用于IT服务管理(ITSM).ITIL为企业的IT服务管理实践提供了一个客观.严谨.可量化的标

Python函数

Python验证码6位自动生成器

RabbitMQ基本概念RabbitMQ , 是一个使用 erlang 编写的 AMQP (高级消息队列协议) 的服务实现. 简单来说, 就是一个功能强大的消息队列服务.通常我们谈到队列服务, 会有三个概念, 发消息者 , 队列 , 收消息者 . ( 消息 本来也应该算是一个独立的概念, 但是简单处理之下, 它可能并没有太多的内涵)流程上是, 发消息者 把消息放到 队列 中去, 然后 收消息者 从 队列 中取出消息.RabbitMQ 在这个基本概念之上, 多做了一层抽象, 在 发消息者 和 队列

本节涉及内容: 1. 迭代器和生成器 2. 递归 3. 字符串格式化 4. 模块 内置模块 自定义模块 第三方模块 5. 序列化的模块 json pickle (一). 迭代器和生成器: 迭代器:  迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退.另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素.迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可

日志实时分析系统 生产环境下有需求:要每搁五分钟统计下这段时间内的网站访问量.UV.独立IP等信息,用直观的数据表格表现出来 环境描述: 网站为Nginx服务,系统每日凌晨会对日志进行分割,拷贝到其他位置,当前日志清空 NGINX日志配置信息: http { log_format main '$remote_addr - [$time_local] "$request" ' ' - $status "User_Cookie:$guid" '; } server {

1.python语言介绍 python的创始人:Guido Van Rossum 2.python是一门什么样的语言 编程语言主要从以下几个角度进行分类:编译型,静态型,动态性,强类型定义语言和弱类型定义语言 1)   编译型:有一个负责翻译的程序来对我们的源代码进行转换,生成对应的可执行代码,这个过程就是编译(Compile),而负责编译的程序就被称为编译器(Compiler) 2)    通常我们所说的动态语言,静态语言是指动态类型语言和静态类型语言 (1)动态类型语言:是指在运行期间采取做

python一切都是对象: 列子:

python简史: python我认为特性就是简洁,灵活,高效. python重要版本: python1991年问世, python2.4:2004,同年django框架诞生. python2.6:2008年推出. python2.7:2010年推出. python3.0:与2.6并行推出,由于python推行多年底层垃圾积攒过多(好比网站运行多年,有大量的废弃函数,文件)使语言逐渐的失去其简洁的特性.所以python作者对python进行优化,底层进行重大的改动.使其2.4之前的python程

Redis redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型).这些数据类型都支持push/pop.add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的.在此基础上,redis支持各种不同方式的排序.与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中.区别的是redis会周期性