最新实例
CLUMondo-master土地利用建模工具
完整源码的 CLUMondo-master 土地利用变化模拟软件,挺适合做科研或规划项目的。安装包里东西比较全,连建模需要的数据格式都配好了,基本上装好就能跑。你可以根据自己的研究场景自定义模型,比如用Markov 链预测未来城市扩张,或者搭配Cellular Automata看看农业用地怎么变化。界面虽然不花哨,但功能比较硬核,结果也能直接做成地图展示出来,方便做报告。最妙的是源码开放,想加点算法、换个 UI 都能搞。,如果你常用 GIS 数据,或者想跑点土地变化预测的模拟,CLUMondo 还挺合适的。
数字化转型与企业绩效研究文档
数字化转型的企业绩效研究文档,内容还挺全的,基本把企业怎么一步步搞数字化讲得明明白白。不光讲了技术,还讲了组织架构、管理流程、市场策略怎么跟着调整,思路比较实战,适合想做转型的团队看看。像大数据、云计算、自动化这些词经常能碰到,讲得也不枯燥,搭配案例挺好懂的。如果你是做企业技术架构或者转型规划的,这篇文档还挺值得收藏的,尤其适合拿来做内部汇报或者培训资料。
单车车辆噪声测量方法MATLAB应用
单车车辆噪声的测量方法挺实用的,尤其是车外噪声和车内噪声的分开测量思路,适合做整车 NVH 的场景。声级计用快挡 A 计权标准,配合 ISO、GB 规范,基本能覆盖常见测试需求。背景噪声得低 10dB 以上,别忘了这一点。 车内噪声部分,推荐用实时仪或者磁带机+频谱组合,能拿到更多细节频段。嗯,测交通运输噪声也类似,多测几次,做个统计图挺有的。 工具方面,MATLAB是老朋友了。像这个频谱代码和工具集就挺适合二次开发,直接改改采样率和窗口函数就能用。实在懒得写,也可以看看FFT 程序,开箱即用。 还有,PSD 噪声估算那篇也不错(链接),输出电压这块别忘了单位转换,容易搞错。,如果你在做车载噪
xdr-check 1.5数据一致性核查脚本
数据核查脚本check是个挺实用的小帮手,尤其你要在 Linux 服务器上跑数据一致性校验,真是省心不少。用shell写的,语法也简单,看得懂、改得快。核查数据完整性、准确性、时效性这些事儿,别小看,出了问题真麻烦。拿xdr_check_v1.5来说,常用在多机房、多数据库场景,帮你对比多个存储点的数据,看看是不是一致,出错直接定位。平时写shell,变量、条件、循环这些老三样少不了,if判断用得最多,for循环一跑,一堆数据就能挨个过一遍。要是遇到故障,配合set -e,错了直接停,少踩坑。嗯,像grep、awk也挺常用,日志里找关键字段就靠它俩。要是想多场景复用,最好把重复的逻辑写成函数,
固氮菌接种效应与土壤特性关系的多元统计分析研究
想深入了解土壤和固氮菌的关系?这篇论文用多元统计的方法,探讨了土壤中多种元素和土著固氮菌固氮酶活性如何影响外源固氮菌的接种效果。研究结合了 27 个土样和 13 项测定指标,理解土壤中不同成分与固氮效果的关系。文章的方法有参考价值,尤其是结合了逐步回归和聚类,这些都能为类似研究借鉴。对固氮菌的接种效果优化有。如果你也在做这方面的研究,不妨看看这篇文章,能帮你节省不少时间。
Minitab三天实战课程介绍
Minitab 的上手速度真的挺快,尤其对搞质量管理的你来说,简直是个小神器。图表、数据这些基本操作都能轻松搞定,不用像 SAS 那样配置一堆,也不用像 SPSS 那样点来点去点到晕。嗯,功能虽然没 SAS 全,但做质量数据的,真的够用了。 三天课程的安排也比较紧凑,第一天带你熟悉基本操作和图形,第二天进阶到质量工具,像控制图、过程能力这种常用的统计方法都有。一天就开始实战演练,学完马上能用,效率蛮高的。 跟其他统计软件比一下你就知道了。SPSS偏社会科学,SAS偏数据量大、公式多的场景,Excel嘛,简单数据 OK,但做控制图、回归模型就有点吃力了。Minitab 在质量这块,确实是个比较稳
数据分析在商业决策中的应用与Python实践
数据在商业决策里真的挺有意思的,尤其是结合 Python 搞点实战,不光效率高,还特有成就感。像你要看销售表现、用户偏好、甚至想预测市场走势,都可以通过几行代码整出来,蛮省事的。数据清洗、建模、可视化这些流程熟练点,决策建议就更靠谱了。 你用过pandas的groupby没?月销售额啥的方便。再配合matplotlib画个折线图,老板一看图就懂,也不用你多解释。数据时记得格式统一,日期字段经常出问题,提前转换下省不少事。 如果你还在练手,推荐你看看这个资源:Python 数据入门,内容比较基础但讲得挺清楚,适合快速上手。另外像pandas实战也有,实际项目用起来更带劲。 嗯,如果你搞数据还停留
企成ASP电气企业网站管理平台
后台路径用的dianqi/System/index.asp,登录账号admin,密码admin888,算是老 ASP 系统里还蛮顺手的那种,适合你拿来做电气公司、制造企业之类的官网项目。模块比较全,有产品展示、人才招聘、流量统计,还有留言反馈和新闻发布这些。页面布局偏传统,但结构清晰,前端代码不复杂,position: absolute用得挺多,适合老项目维护。后台功能其实挺接地气的,比如客户留言可以直接在后台删或回,新闻还能分类检索。用的是纯 ASP 写的,配合.mdb数据库就能跑,环境搭起来也轻松。想扩展的话,建议你把产品展示那块加点图文混排,交互会更好。流量统计的部分是内嵌的第三方脚本,
数据科学技术与应用数据分析基础
数据科学的入门课里,数据基础算是个蛮扎实的起点。课程围绕数据的整个流程,像是数据采集、预、统计、可视化这些都有涉及,思路清晰,技术栈也比较贴近实际工作。用的工具也不死板,Python、R、MATLAB这些都能找到对应的实操资源,挺方便的。 讲到数据采集,推荐你看看数据采集汇聚+数据治理+数据+数据可视化平台,思路一条龙,适合搞项目参考。 Python 数据这块也蛮实用的,比如Python 数据与可视化,还有数据与可视化示例,拿来直接改改就能跑。 如果你想练练用PowerBI搞大屏展示,那可以看看这个可视化大数据项目,组件比较全,拖拽也顺手。 而像是更学术一点的,比如用MATLAB搞预或做组学,
Excel在统计分析中的应用
数据列表在做统计时,真的挺方便的。尤其是用Excel,你可以一边录入数据,一边用各种函数做初步,响应也快,代码也简单,完全不需要太多配置。用Excel 的筛选和排序,可以快找出关键数据。比如销售记录表,按金额排序、按地区筛选,一目了然。对于日常报表,基本靠它就能搞定,蛮实用的。如果你对统计还不是熟,可以看看这几个资源,挺有的:Excel 统计讲的是函数公式怎么配合图表用,Excel 统计的新视角则从数据建模讲起,适合想深入一点的。另外,如果你想对比一下不同工具的用法,数据的统计里讲了 Excel 和其他工具的结合思路,SAS 统计则更偏企业级需求,有时候 Excel 也能配合 SAS 做前期清