订正专题
Echarts3.0加载和订正气象格点数据源码
源码 function getValues(){var type = "TMP";var apoint = arguments[4] ? arguments[4] : 20;// 设置参数point的默认值为20var pdata = {"point" : apoint}; $.ajax({type : "post",async : true, //异步请求（同步请求将会锁
数据结构习题订正MARK
查漏补缺、引以为戒。 虽然MOOC提交的试卷因为断网出现了超时数据多数未传上去，SO所得分数是应得分数的颠倒的悲剧……唔，捂脸哭会…… 不过聚焦在错误之处，发现它们还是错的很【对】的……当当当当当~ 贴上来共勉 1、设一段文本中包含字符{a, b, c, d, e}，其出现次数相应为{3, 2, 5, 1, 1}；那么经过哈夫曼编码后，该文
交叉编译Hi3536上面使用的nginx_附一些订正
原文： 叶迎宪 - 交叉编译Hi3536上面使用的nginx - 简书 订正部分为红色 ↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓ 宿主机操作系统为ubuntu 16.04。交叉编译需要用到的软件包为 openssl-OpenSSL_1_1_0i.tar.gz pcre-8.42.tar.gz nginx-1.14.0.tar.gz 暂时还没有把zlib加上 我编译的系统为U
Java上线数据订正_MySQL数据库数据订正
工作过程中时常遇到数据订正的需求，该操作本身不难。操作时要求能够保持回滚~对于能够满足回滚的要求，我通常执行备份表,然后执 工作过程中时常遇到数据订正的需求，该操作本身不难。操作时要求能够保持回滚~对于能够满足回滚的要求，我通常执行备份表,然后执行变更！如果发送订正错误或者用户要求回滚的时候，就完全恢复整个表，这样做会有多余的操作，因为我们只要 实际上可以选择备份要进行更正的数据！比如如下需求：
五分钟掌握CloudCanal的数据校验与数据订正
简述 CloudCanal除了提供最核心的数据迁移和同步能力以外，还提供数据校验和数据订正两种非常实用的能力。这两种功能为用户保障数据迁移同步链路的数据质量提供了非常大的便利性。例如对端数据库因为各种原因产生一些异常写入导致的数据不一致或者丢失，用户均可以使用CloudCanal提供的数据校验和数据订正能力来基于同步链路的源端数据来恢复数据，使得对端数据库中相比源端丢失或者不一致的数据得到恢复。
Echarts3.0加载和订正气象格点数据
前言 主要是对气象格点数据的主观订正，分为两个方面：运用ajax调用接口数据；echarts3.0展示及修改数据。修改后的保存没有涉及，接口的制作没有。 ajax调用数据 function getValues(){var type = "TMP";//取温度var apoint = arguments[4] ? arguments[4] : 20;// 设置参数point的默认值为20var
小猿日记（15） - 脚本订正注意事项
口水记 最近事情贼多，又是ppt述职、项目上线、开发、又是出差的，还是618，趁着618值班的几天，先水一篇文章。 我发现人啊，处在舒适区习惯了，真的很难走出来，就像我水习惯了，就不想写长篇知识点了。 虽然在工作中以及项目中开发了10来个框架和专利技术，我也很想将技术点以及源码分享出来，但是，我现在还不能分享出来，均属于公司的技术，等公司有开源计划了，我才能进行分享。公司的github开源组
三种查找算法练习的订正
三种查找算法练习 散列查找线性探查法的订正 散列查找的线性探查法：不同的关键字通过同一哈希转换函数计算出相同的哈希地址，这时就发生了哈希冲突。要解决哈希冲突有三种方式，自己理解错误的是线性探测再散列的方法。 错误点一：不是先将没有冲突的元素先放入列表内，而是有一个就先放一个。 改正： 错误点二：21的放入列表中时，位置理解错误，其实无论多没多一个位置，计算的方式都是 所以(21+di
机器学习和深度学习在气象中的应用（台风预报只能订正、风速预报订正、LSTM 方法预测 ENSO）
查看原文>>>Python人工智能在气象中的实践技术应用 目录 专题一、Python 和科学计算基础 专题二、机器学习和深度学习基础理论和实操 2.1 机器学习和深度学习基础理论 2.2 sklearn 和pytorch 库 专题三 、气象领域中的机器学习应用实例 3.1 GFS 数值模式的风速预报订正 3.2 台风预报数据智能订正 3.3 机器学习预测风电场的风功率 专题四、
长期气象站资料的均一化订正——以最大风速为例
气候序列中某些时段由于非自然原因造成的系统偏差，非自然原因包括台站迁移、观测规则/仪器改变、卫星更替等。非均一性可扭曲气候变化及其影响的定量评估，也会影响气候变化的归因研究。均一化即检测和校订时间序列中的非均一性。事实上，几乎所有长期气象观测序列都混杂有多种非均一性，难以通过特定物理校订进行全面的均一化（引自大气所严中伟老师的教学ppt）。 PS: 非均一性，即认为两段数据之间的统计特征不一
自动评估作业，支持订正最终得分、查看关联代码｜ModelWhale 版本更新
冬至时节，2023 已进入尾声，ModelWhale 于今日迎来新一轮的版本更新，与大家一起静候新年的到来。 本次更新中，ModelWhale 主要进行了以下功能迭代： 自动评估作业 新增 提交代码（团队版✓ ）新增 作业在线预览、手动改分（团队版✓ ） 优化 Notebook 内提交作业代码（自动评估作业、实训作业、大作业）（团队版✓ ）新增 作业项必填/非必填设置（团队版✓ ）新增 作
订正《孙子兵法》中的一个错误
知己知彼不可分，不知彼就不能知己，任何事物本身不能解释自己，只有从其它参照物处才能感知、理解、发现、说明、定义自己，所以这也是孙子的一个失误之处：“不知彼而知己,一胜一负”，不知彼而知己，这是不可能的。进而可以认为：自我是不存在的，没有环境和参照物，自己解释不了自己，如同我的概念定义为“我就是我”一样，再进一步，自我意识也可能是不存在的，它也是交互的产物，只不过可以穿越时空逻辑关系罢了。根本上，所