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DiurnalAvg
- 本程序是为了计算日变化的平均值。 输入文件的数据格式是 2006 9 20 0 30 12577 0.263253 2.74975 -0.0157112 0.55523 8.65E-05 -7.9142 17.606 该输入文件按列为：年、月、日、时、分、序号、各量 计算结果将保存在数组里，如T【24】，24表示24小时（因为是1小时的平均）。 对输入文件的行进行循环，计算1小时的平均，该行的数据将累计平均到下标取“时”列的数组中。 -this program is to
threebaogao
- 1、创建一个数据库 名称为 student，主数据文件：student.mdf,逻辑名称：student_data，初始大小：15MB，最大大小：100MB，增长率：15％。日志文件：student_log，物理文件名：student.ldf，初始大小：10MB，最大大小：20M，增长速度：2M 2、修改上述数据库： 增较一个不同路径的辅助数据文件，参数同主数据文件一致。 修改新增的数据文件大小为10M 3、在建立好的数据库内，分析试验内容要求，根据E-R模型建立对应的
菲波那契数列
- 这个是数学上非常有名的菲波那契数列，对于初学VC的人来说是个很有意思的小程序，一对兔子出生二个月后，每个月会生一对小兔子，小兔子从第二个月起也可以生一对新的小兔子，N个月后，共有多少对兔子？程序对学生成绩进行统计，并输出各科平均成绩。-very famous Fibonacci series, for the beginners VC is a very interesting small program, a month after the birth rabbits, each month
bpdl
- 本文用1961-2006年广西88个气象观测站的各月雨量资料，北半球500百帕月平均高度场资料(576个格点)，国家气候中心提供的部分环流特征量资料，通过EOF分解、合成分析、S-A practical estimate on the credibility formula is presented, where a piecewise linear function is taken as the approximation of the prior distribution and
Ann1
- 本文用1961-2006年广西88个气象观测站的各月雨量资料，北半球500百帕月平均高度场资料(576个格点)，国家气候中心提供的部分环流特征量资料，通过EOF分解、合成分析、S-A practical estimate on the credibility formula is presented, where a piecewise linear function is taken as the approximation of the prior distribution and
BPpredictinof-flood
- 针对BP 算法易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点，遗传算法是全局优化算法和具有很强的全局搜索能力，遗传算法优化BP 神经网络初始连接权值和阈值形成混合算法。以安徽宣城市为例,将汛期降水量作为预测对象，前期74 项大气环流特征量、500 hPa、100 hPa 月平均高度场、月平均海平面气压场和月平均海温场资料中选取预测因子，建立汛期降水短期气候预测模型。-BP algorithm is easy to fall into local minimum, slow convergence, genet
Apso-bp-Rainfall
- 降水短期气候预测是一个非常复杂、重要的研究课题。为了提高其预测能力，拟采用1959—2011 年逐月74 项大气环流特征量序列、月平均500 hPa 高度场和月平均海温场，选取预测因子；用主分量分析方法提取样本数据中主要信息为综合因子。用粒子群优化人工神经网络方法，建立宣城市夏季降水短期气候预测模型。对2007—2011 年宣城市夏季降水预报检验结果表明，粒子群优化人工神经网络收敛速度快，迭代次数少；试报平均绝对误差是66.5 mm，绝对值平均相对误差10.5 ，预测精度高，具有很好的应用推广前
fcmax_getmean_vimath_clip_resize
- 求长时间序列求年最大及月平均植被覆盖度FC、NDVI；计算各种植被指数NDVI、RVI、SAVI、DVI等；裁剪遥感影像的IDL批处理；重采样影像的IDL批处理-get the max value of the NDVI or FC and so on
sst-matlab
- NOAA网站AVHRR卫星数据绘图（SST）。数据选用原因:它本身是已经被处理过的27年（1982-2008）全球月平均数据，而且数据精度非常高，对于研究全球SST的气候态特征有较好的说服性；另外，选择2月与8月的数据，对描述海洋水温的平面分布更具有代表性。 -NOAA AVHRR satellite data mapping site (SST). Data Selection reasons: it is itself already been treated for 27 years
sanweis
- 风电场风速分布的三维模型。给出了事例风电场各台风电机组的坐标及各台风机的月平均风速，调试通过，可根据自身需求修改数据得到直观风速分布的三维图像。-Wind Farm wind speed three-dimensional model of distribution. Given month each case the wind farm wind turbines wind turbine coordinates and various average wind speed, debuggin
中国各省份2014-2016PM2.5IAQI指数
- 文件列表：中国PM2 中国PM2.prj 中国PM2.sbn 中国PM2.sbx 中国PM2.shp 中国PM2.shx(Air pollution in mega cities in China: PM2.5 Air Quality Index (IAQI),2014-2016 each month(average))
summer_china
- 全球变暖期中国地区的夏季降水距平，所用降水数据为0.5*0.5的GPCC月平均降水资料(The summer precipitation in the region of China is flat in the global warming period, and the precipitation data used for the GPCC monthly mean precipitation data of 0.5*0.5)
nc_point to shapefile
- 批量读取nc数据，求nc数据月平均，IDW插值，点数据转shapefile(Read the nc data in batches.)
generate_monthly_statistics
- calipso二级气溶胶AOD月平均廓线(Monthly Average Profile of Calipso Secondary Aerosol AOD)
日数据处理为月数据.docx
- 站点日数据处理为月平均数据，后续添加了多年均值和斜率公式(The daily data of the station is processed as the monthly average data)
超级刷单EA
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read_windsat_averaged_v7
- windsat风场数据读取，包括月平均，3天平均及其他(WindSat wind data reading, including monthly average, 3-day average and others)
【炒金子】智能自动交易系统(1)
- 炒金子智能自动交易系统策略的预期月平均收益可达到账户资金的5%-10%。在规避掉常规可能导致风险的大数据行情后，或出现无法预期的极端或突发性行情，波动超出系统的波幅极限值时，账户可能因保证金不足导致交易风险。 行情发生突发性时按间距设的下单那么单量相当大，EA能避免这样无谓的加单会正当选择一个价位下单不多，避免频繁的加单加大风险并且这个只需一个小的回调能快速走单，一般不会持仓到过夜，当天就能走完单。 加载周期：15分钟 加载货币对：EURUSD USDJPY USDCHF GBP
暴风高效刷单EA
- 有着暴风式的刷单模式，融合顺势加仓，单品种对冲，多品种对，把握趋势和震荡策略单量比一般刷单王数量都还要多，做单准确率高，对点差和平台没有要求，经测试该EA单货币月平均刷单80手左右，盈利20%左右，多货币刷单月平均可达110手左右，盈利可突破40%。(It has a storm style brush mode, which integrates with the trend to add positions, single variety hedging, multi variety pai