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真棒能量预测 有关能源预测的文件，代码和其他资源清单。 竞赛 文件 2020年 Ahmad，W.，Ayub，N.，Ali，T.，Irfan，M.，Awais，M.，Shiraz，M.，＆Glowacz，A.（2020年）。 使用改进的支持向量机和极限学习机进行短期电力负荷预测。 Energies，13（11），2907。 Yagli，GM，Yang，D.，Gandhi，O.，＆Srinivasan，D.（2020年）。 我们是否可以用卫星衍生的太阳辐照度证明产生单变量机器学习预测是合理的？ 应用能源，259，114122。 Yagli，GM，Yang，D.，＆Srinivasan，D.（2019年）。 使用机器学习模型进行小时自动太阳预报。 可再生与可持续能源评论，105，487-498。 Ahmed，R.，Sreeram，V.，Mishra，Y.，＆Arif，MD（2020）。 对

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英文原版。同时学习python ,和数据结构算法。之前看过 java 版本的， 挺好 ，学习一下

R-GIS教程：R中的空间数据：将R用作GIS

1 NoSQL 1.1 需求 高并发读写 海量数据的高效率存储与访问 高可扩展性和高可用性 1.2 产品分类 分类 代表产品 典型应用场景 数据模型 优点 缺点 键值（key-value） Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB 内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载，也用于一些日志系统等等 Key 指向 Value 的键值对，通常用HashTable来实现 查找速度快 数据无结构化，通常只被当作字符串或者二进制数据 列存储数据库 Cassandra, HBase, Riak 分布式的文件系统 以列簇式存储，将同一列数据存在一起 查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展 功能相对局限 文档型数据库 CouchDB, MongoDb Web应用（与Key-Value类似，Value是结构化的，不同的是数据库能够了解Valu

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数据可视化 :bar_chart: 可拖拽配置的可视化监控视图，易与扩展 目前只完成了拖拽组件的配置及组件的合并与放大缩小，视图的预览功能。后面会增加单独的组件的属性修改配置并添加 依赖组件及插件 用于构造基本框架及部分拖拽组件的引用的元素（图片，走马灯拖拽组件） v-charts图形拖拽组件使用，因简化了echarts的配置，非常好使 vue-charts图形拖拽组件，当v-charts满足不了需求时使用，相当于原生的echarts echarts原生echarts，上面的两个图形组件都有依赖到，也可以使用echarts自定义组件 InteractJs适用于现代浏览器的js规模，调整大小的库 效果展示 配置