农情监测

这本电子书以PDF格式提供，是翁敬农翻译的数据挖掘基础教程，由清华大学出版社于2003年出版。

农粮组织的全球数据还挺丰富，但要清楚，光靠 Excel 可真不太够。这个资源从数据清洗到可视化，流程讲得蛮细的，适合刚接触 数据 或用 Python 做项目的人练手。里面用到 pandas 做结构化，还搭了几个图表展示，用的是 matplotlib 和 seaborn，代码不长，逻辑也清晰。 CSV 的部分比较标准，pd.read_csv() 加一点条件筛选就能跑起来。建议你先跑一遍数据看看结构，别直接套代码，容易出锅。 可视化做得还不错，虽然没上 dashboard 那种大场面，但重点都点到了，像产量、进出口变动这些。sns.lineplot() 和 plt.bar() 这些图形函数用得比

SqlServer2005Express中的事件监测器

面向信工专业的学弟学妹们，这里有一份20级云计算实验报告，代码截图完整，可供参考学习。

可以实时监测数据库的运行状态和执行的SQL语句，以便分析资源消耗情况并进行优化。

中科正奇饮食业油烟监控系统简介： 一、执行标准：- GB18483-2001《饮食业油烟排放标准(试行)》- HJ212-2017《污染物在线监控（监测）系统数据传输标准》- DB11/1488-2018《餐饮业大气污染物排放标准》- SZDB/Z 254-2017《饮食业油烟排放控制规范》- HJ/T76-2007《固定污染源烟气排放连续监测系统技术要求及检测方法》 二、油烟监测外观：可视外窗型 显示页面选型：4.3寸触摸液晶屏 油烟测量原理：电化学式油烟微粒荷电原理、红外 颗粒物测量原理：光散射式 非甲烷总烃测量原理：电化学、红外 三、硬件功能选型：- 实时监测油烟、颗粒物、非甲烷总烃

遥感监测草地生产力的思路，用的就是光能利用率模型那一套，像LAI、FPAR这些参数，都能靠遥感数据拿到，基本不用天天跑野外。青海的案例做得挺细，从地形、草地类型到 NPP 的空间分布，讲得清清楚楚。2006 年一整年的数据也扎实，夏天草地最旺、冬天几乎躺平，这趋势一看就明了。如果你搞生态遥感或者 NPP 相关研究，这套东西你肯定用得上。

在维护ORACLE数据库的过程中，日常监测显得尤为重要。通过定期检查数据库性能和运行状况，可以有效预防潜在的问题。

气候异常监测是气候变化研究中的关键领域，识别和分析气候系统中的突发现象，如极端高温、暴雨、干旱等对生态环境、社会和经济活动的重大影响。本主题下的四个MATLAB文件包括：MK突变检验、MKtest1.m、MKTEST.M和TTEST.M。MK突变检验是一种非参数方法，用于检测时间序列中的单调趋势或突变点，特别适用于非正态分布的数据。MKtest1.m和MKTEST.M可能是不同版本或扩展功能的实现，TTEST.M则用于比较不同时间段或地点的气候数据。这些工具为科研人员提供了多方面的分析能力。

数据库数据变动监测工具是用于追踪和记录数据库中数据变动的重要工具。这类工具的主要目标是实时或定时监测数据库中的插入、更新、删除操作，以便在数据发生变化时及时通知用户或系统，确保数据的一致性和完整性。数据库数据变动监测工具在大数据量和高并发环境下尤为重要，能够快速响应数据变更并精确跟踪。其功能包括实时监测、审计追踪、事件触发、性能优化、可视化展示、数据同步、报警机制、权限管理和定制化配置。这些工具广泛应用于金融交易系统、电商网站、物联网设备等场景，为企业数据管理提供强大支持。