天气预报查询程序 2.0 版

特点： 查询全国2400+城市7天天气信息 包含天气现象、温度、风力、风向 体积小巧、页面简洁

此数据库包含全国所有城市的详尽天气预报代号。

Android App可连接至中央气象台API，检索中国城市代码，用于获取天气预报。

3、递推滤波的时间间隔不宜长，一般在短时或短期预报中应用卡尔曼滤波方法优于中期预报。4、预报精度选择好的预报因子是至关重要的。

日本气象厅 JMH 的 24 小时和 48 小时地面预报图，用来做温带气旋预测还挺靠谱的。强度和位置的准确率都不错，是 24 小时的，强度能到 88%，位置也有 84%。如果你是在做天气可视化、预报算法优化，或者搞航海气象，那这份资料真的蛮实用的。 日本 JMH 的气旋预报图，用的不是那种复杂模型，而是传真格式的天气图，读取方式也简单，适合快速对比实际与预报情况。你只要抓住气旋中心、气压线形态这几个关键点，就能搞定预报准确性。 我之前就用这份图结合Python的图像识别库做过自动识别气旋轨迹。搭配像OpenCV、matplotlib，个几十张图也不难，响应还快。核心是提取气旋中心坐标，和实况对

XSLT 2.0 程序员参考 是 XSLT 语言的权威指南。本书不会使用 W3C 规范中的晦涩语言，而是明确阐述了语言中每个结构的作用及其使用目的。本书是一本参考书，而不是教程；专为每天使用 XSLT 的专业程序员编写。业内人士在声称某产品给出错误答案时引用这本书，而 XSLT 语言的实现者在需要澄清规范时也会翻阅这本书。同时，本书也具有可读性。从本书之前版本的《XSLT 程序员参考》收到的评论表明，读者赞赏关于语言设计思想的背景资料、函数式编程的论文、偶尔出现的机智、适当情况下对语言规范的温和批评以及以下事实：

Struts 框架，作为 Java Web 开发的常见选择，挺适合用来组织和管理 HTTP 求、业务逻辑与视图的交互。想象一下，把它和大数据结合，能做什么？比如说，查询全球天气！Struts的Action 类可以巧妙地与大数据框架（比如Hadoop或Spark）协作，实现对海量天气数据的实时查询。这样，用户通过网页提交求后，Struts会根据配置找到合适的 Action 类，调用大数据接口进行数据查询，返回给用户一个清晰、快速的天气信息。用大数据查询天气不光能提高响应速度，还能通过合理的查询优化和缓存机制，提升系统性能。只要熟悉了Struts框架和大数据查询的基础，结合这两者，你就能一个既高效

该JDBC驱动程序可连接SQL Server 2000。尚未测试对SQL Server 2008的支持。

SQLDebug是八九软件推出的一款免费智能查询分析器，支持Access、MSSQL、MYSQL和ORACLE数据库。它具备快速SQL语法自动完成功能，根据数据库类型智能补全关键字、表名、字段名及函数。配备强大的脚本编辑器和类似VS、Delphi、Java的快捷键，操作简便高效。支持中断查询，避免长时间无响应。功能还包括详细的数据库结构分析，可查看用户表、系统表、视图、存储过程、函数、用户自定义数据类型，并浏览表结构、主键、外键、索引等信息。二次数据分析功能允许对查询结果进行过滤、排序、查找、编辑和导出，支持TXT、CSV、HTML、RTF、XLS等多种格式导出数据，同时提供便捷的鼠标选择导出