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- 本报告通过对2024年11月中国及周边部分亚洲国家干旱情况的监测统计分析,展示了我公司干旱监测产品的按区域持续精准监测以及未来预测能力。本报告主要内容如下:1、全国气象概况(本月平均气温和降水量);2、本月干旱情况概述;3、本月FYDI干旱指数分析;4、其他亚洲国家的本月干旱监测情况。体验网址:慧天干旱监测与预警-首页2024年11月全国气象概况2024年11月份,全国平均气温为4.8℃,... 本报告通过对2024年11月中国及周边部分亚洲国家干旱情况的监测统计分析,展示了我公司干旱监测产品的按区域持续精准监测以及未来预测能力。本报告主要内容如下:1、全国气象概况(本月平均气温和降水量);2、本月干旱情况概述;3、本月FYDI干旱指数分析;4、其他亚洲国家的本月干旱监测情况。体验网址:慧天干旱监测与预警-首页2024年11月全国气象概况2024年11月份,全国平均气温为4.8℃,...
- 运维新风向:利用大数据分析优化运维流程 运维新风向:利用大数据分析优化运维流程
- 题目1、循环次数10000,随机输出“输赢”,赢的概率为60%;2、三个周期,分别下注50,100,150;3、第一个周期下50,赢了下一个周期还是下50,输了进入第二个周期;4、第二个周期下100,赢了下一个周期还是下50,输了进入第三个周期;5、第三个周期下150,无论输赢下一个周期还是下50;6、赔率均为0.9;7、最后计算循环10000次后总收入为多少? 解答为了满足这个需求,我们... 题目1、循环次数10000,随机输出“输赢”,赢的概率为60%;2、三个周期,分别下注50,100,150;3、第一个周期下50,赢了下一个周期还是下50,输了进入第二个周期;4、第二个周期下100,赢了下一个周期还是下50,输了进入第三个周期;5、第三个周期下150,无论输赢下一个周期还是下50;6、赔率均为0.9;7、最后计算循环10000次后总收入为多少? 解答为了满足这个需求,我们...
- 基于 Python 的汽车数据爬取、数据分析与可视化 介绍汽车数据的爬取、分析和可视化可以帮助我们更深入地了解市场动态、消费者偏好以及行业趋势。通过利用 Python,我们可以高效地从各种在线资源中提取数据,并对其进行分析以支持决策。 应用使用场景市场研究:获取不同车型的市场表现数据,分析销量趋势。价格监控:实时爬取不同网站的车型报价,进行价格比较。品牌声誉管理:通过社交媒体及论坛爬取用户... 基于 Python 的汽车数据爬取、数据分析与可视化 介绍汽车数据的爬取、分析和可视化可以帮助我们更深入地了解市场动态、消费者偏好以及行业趋势。通过利用 Python,我们可以高效地从各种在线资源中提取数据,并对其进行分析以支持决策。 应用使用场景市场研究:获取不同车型的市场表现数据,分析销量趋势。价格监控:实时爬取不同网站的车型报价,进行价格比较。品牌声誉管理:通过社交媒体及论坛爬取用户...
- JavaScript 根据数据生成柱形图 介绍柱形图是一种常用的数据可视化方法,用于显示数据之间的比较。它们通过长方形条的长度来展示数据的大小或频率。JavaScript 可以通过库,例如 D3.js、Chart.js 或 Highcharts 来生成动态和交互式的柱形图。 应用使用场景柱形图广泛应用于多种领域,包括但不限于:市场分析:比较不同产品的销售额。财务报告:展示月度支出数据。教育... JavaScript 根据数据生成柱形图 介绍柱形图是一种常用的数据可视化方法,用于显示数据之间的比较。它们通过长方形条的长度来展示数据的大小或频率。JavaScript 可以通过库,例如 D3.js、Chart.js 或 Highcharts 来生成动态和交互式的柱形图。 应用使用场景柱形图广泛应用于多种领域,包括但不限于:市场分析:比较不同产品的销售额。财务报告:展示月度支出数据。教育...
- 无监督学习 - K均值聚类算法介绍 什么是K均值聚类?K均值聚类(K-Means Clustering)是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集分成K个组或簇,使得同一簇内的数据点彼此之间具有较高的相似度,而不同簇间的数据点具有较大的差异。该算法通过迭代优化的方法来确定数据点的簇归属。 应用使用场景客户细分: 根据用户购买行为和特征进行市场细分。图像压缩: 使用颜色聚类减少图像中色彩数量。... 无监督学习 - K均值聚类算法介绍 什么是K均值聚类?K均值聚类(K-Means Clustering)是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集分成K个组或簇,使得同一簇内的数据点彼此之间具有较高的相似度,而不同簇间的数据点具有较大的差异。该算法通过迭代优化的方法来确定数据点的簇归属。 应用使用场景客户细分: 根据用户购买行为和特征进行市场细分。图像压缩: 使用颜色聚类减少图像中色彩数量。...
- ATom: Simulated Data Stream for Modeling ATom-like Measurements简介该数据集提供了代表大气层析成像任务(ATom)数据收集飞行的模拟数据流,以及来自六个全球大气化学模型的臭氧(O3)生成和损失以及甲烷(CH4)损失的模拟反应活动: CAM、GEOS-Chem、GFDL、GISS-E2.1、GMI 和 UCI。 模拟数据包括太平... ATom: Simulated Data Stream for Modeling ATom-like Measurements简介该数据集提供了代表大气层析成像任务(ATom)数据收集飞行的模拟数据流,以及来自六个全球大气化学模型的臭氧(O3)生成和损失以及甲烷(CH4)损失的模拟反应活动: CAM、GEOS-Chem、GFDL、GISS-E2.1、GMI 和 UCI。 模拟数据包括太平...
- ATom: Aerosol Extinction and Absorption Measurements from SOAP Instrument, 2018简介ATom(Atmospheric Tomography)是一个由NASA组织的科学考察项目,旨在全球范围内研究和监测大气成分、气溶胶和气候变化。其中,SOAP(Spectrometer for Aerosol Optical P... ATom: Aerosol Extinction and Absorption Measurements from SOAP Instrument, 2018简介ATom(Atmospheric Tomography)是一个由NASA组织的科学考察项目,旨在全球范围内研究和监测大气成分、气溶胶和气候变化。其中,SOAP(Spectrometer for Aerosol Optical P...
- 简介USGS MODIS 蒸散发这里呈现的蒸散发(ET)数据集是遥感技术的结果,主要利用 MODIS 热成像以及全球天气数据集。该数据集对应于气候引擎使用的全球 ET 产品的第 5 版。它提供了关于 ET 的时空动态的宝贵见解,涵盖了 2003 年至 2023 年的时期。该数据集的基石是由 Senay 等人(2013)详细描述的操作性简化表面能量平衡(SSEBop)模型。该模型建立在 Se... 简介USGS MODIS 蒸散发这里呈现的蒸散发(ET)数据集是遥感技术的结果,主要利用 MODIS 热成像以及全球天气数据集。该数据集对应于气候引擎使用的全球 ET 产品的第 5 版。它提供了关于 ET 的时空动态的宝贵见解,涵盖了 2003 年至 2023 年的时期。该数据集的基石是由 Senay 等人(2013)详细描述的操作性简化表面能量平衡(SSEBop)模型。该模型建立在 Se...
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