安卓日历 NCalendar 特点: 3种常见日历交互方式，MIUI系统日历：miui9、miui10、华为emui，miui9和钉钉日历类似，华为emui和365日历类似 月周滑动切换，月周不选中 支持多选，设置多选的数量 支持设置默认视图，默认周日历或者月日历 支持周状态固定，下拉刷新等 支持设置一周开始的是周一还是周日 可设置日期区间，默认区间从1901-01-01到2099-12-31 支持农历，节气、法定节假日等 支持添加指示点及设置指示点位置 支持各种颜色、距离、位置等属性 支持日历和列表之间添加view 支持替换农历、颜色等 支持自定义日历页面 支持内部TargetView为任意View 支持日历拉伸功能 支持适配器模式自定义日历 效果图 Miui9Calendar Miui10Calendar EmuiCalendar 周固定，下拉刷新 日历和子view添加其他view 自

基于echarts实现的漂亮的柱状图按月统计，彩色样式。

截止到目前（2022-09-29）官网最新版本 老规矩，先安装，再覆盖。 本版本更新内容如下 添加了对 SQL Server 2022 CTP 2.1 的连接支持 添加了对 SQL Server 2022 的 CREATE INDEX 和 ALTER INDEX 的支持 添加了对 SQL Server 2022 的 CREATE CLUSTERED INDEX 的支持 添加了对 SQL Server 2022 的 CREATE TABLE 和 ALTER TABLE 的支持 添加了对 SQL Server 2022 的 ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION 的支持 添加了新的查询提示和语法结构 为 DELETE、INSERT、SELECT、UPDATE 和 MERGE 语句添加了查询提示 添加了对 BACKUP SYMMETRIC KEY 语法结构的支持 添加了对 RESTORE SYMMETRIC KEY 语法结构的支持 在完成列表、快速信息和参数信息中添加了对 DATE_BUCKET 函数的支持 改进了源代码管理中刷新操作的性能 等等等…………

原始数据来源于GIMMS3g NDVI,已合成月最大数据并裁剪，tif格式，分享word里面有分享链接。

AIX系统月维护查什么

22年11月软考高项马军老师论文集

对市场的预测和把握, 不仅需要企业家敏锐的洞察力, 更需要一套行之有效的科学预测方 法。本文作者根据长期以来的经验积累, 摸索到了一种简单易行的计算方法, 就是一种有益的 尝试。但是光靠历史数据预测下一个月的市场需求量还远远不够, 企业的采购和生产有一个周 期, 工程机械行业需要建立一套预警系统, 来指导未来几个月企业的经营活动。

大赛以“地铁乘客流量预测”为赛题，参赛者可通过分析地铁站的历史刷卡数据，预测站点未来的客流量变化，帮助实现更合理的出行路线选择，规避交通堵塞，提前部署站点安保措施等，最终实现用大数据和人工智能等技术助力未来城市安全出行。 大赛开放了20190101至20190125共25天地铁刷卡数据记录，共涉及3条线路81个地铁站约7000万条数据作为训练数据（Metro_train.zip），供选手搭建地铁站点乘客流量预测模型。训练数据（Metro_train.zip）解压后可以得到25个csv文件，每天的刷卡数据均单独存在一个csv文件中，以record为前缀。如2019年1月1日的所有线路所有站点的刷卡数据记录存储在record_2019-01-01.csv文件中，以此类推。同时大赛提供了路网地图，即各地铁站之间的连接关系表，存储在文件Metro_roadMap.csv文件中供选手使用。 测试阶段，大赛将提供某天所有线路所有站点的刷卡数据记录，选手需预测未来一天00时至24时以10分钟为单位各时段各站点的进站和出站人次。 预选赛阶段，测试集A集上，大赛将提供2019年1月28日的刷卡数据

大赛以“地铁乘客流量预测”为赛题，参赛者可通过分析地铁站的历史刷卡数据，预测站点未来的客流量变化，帮助实现更合理的出行路线选择，规避交通堵塞，提前部署站点安保措施等，最终实现用大数据和人工智能等技术助力未来城市安全出行。 大赛开放了20190101至20190125共25天地铁刷卡数据记录，共涉及3条线路81个地铁站约7000万条数据作为训练数据（Metro_train.zip），供选手搭建地铁站点乘客流量预测模型。训练数据（Metro_train.zip）解压后可以得到25个csv文件，每天的刷卡数据均单独存在一个csv文件中，以record为前缀。如2019年1月1日的所有线路所有站点的刷卡数据记录存储在record_2019-01-01.csv文件中，以此类推。同时大赛提供了路网地图，即各地铁站之间的连接关系表，存储在文件Metro_roadMap.csv文件中供选手使用。 测试阶段，大赛将提供某天所有线路所有站点的刷卡数据记录，选手需预测未来一天00时至24时以10分钟为单位各时段各站点的进站和出站人次。 预选赛阶段，测试集A集上，大赛将提供2019年1月28日的刷卡数据

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