非常简单的一个问题，非常简单的一个程序。 最近突然要算一下月均值，结果没找到之前的计算文件。我偷懒在网上搜了一下，这样一个小计算，类似的回答却是各种不对，乱七八糟。 我上传一下，有需要计算的，直接用个程序就可以，忽略其他。

matlab中的pinv代码<使用L1范数惩罚进行颜色再现的光谱反射率重建的代码和数据> 计算色彩科学工具可以在中找到。 作者是斯蒂芬·韦斯特兰教授。 PRMLT是Chen mo博士为一书编写的matlab代码。 ================================================== ======================数据： poly.txt：通过分光光度计测量的所有聚酯样品的光谱数据。 paper.txt：通过分光光度计测量的所有聚酯样品的光谱数据。 cotton.txt：通过分光光度计测量的所有聚酯样品的光谱数据。 尼龙.txt：通过分光光度计测量的所有聚酯样品的光谱数据。 这些数据是31-d数据。 poly_resp.txt，paper_resp.txt，cotton_resp.txt，nylon_resp.txt：MSI（多光谱成像系统）的响应数据。 这些数据是16维数据。 代码： 重要性脚本：one_vs_3_method.m是运行caparision的

恒定的PV f平面QG湍流（又称表面QG湍流）。 具有sin（2 * pi / L）射流基本状态的双周期几何。 参考： （第3节） 包括Ekman阻尼，回到平衡射流的线性热弛豫和超扩散。 光伏具有米/秒的单位。 按f * theta0 / g缩放以转换为温度。 具有四阶Runge Kutta时间步长的FFT频谱配置方法（使用2/3规则去混叠，对超扩散进行隐式处理）。 需要numpy（强烈建议使用pyfftw，netcdf4-python和matplotlib）。 在sqg_run.py运行模型并对解决方案进行动画处理的示例代码 要运行EnKF数据同化，请执行以下操作： 使用python setup.py install 。 首先运行sqg_run.py以生成自然运行。 然后运行sqg_enkf.py 。

Android-Google-Fit-Service-Skeleton 人们希望在 Android 服务中运行 Google Fit，并最大限度地减少在他们的活动和片段中的 Google Fit 代码量。 该项目包含两个文件： MainActivity.java GoogleFitService.java ...试图做到这一点。 我在我的应用程序使用了这种模式，它非常可靠。 我有多个片段向服务发出请求，而 MainActivity 只包含一小组进行初始授权所需的 Fit 代码。

MK5238A的demo和数据手册

matlab 生活预测检验代码CPDI-提交-存储库 与 Scherrer 等人相关的分析和手稿。 阿尔。 2018年 欢迎使用我们 R 实现预测 CPDI 的机械模型的 README 文件，该项目的源代码可以在以下地址找到： 该存储库包含用于分析手稿“水上遥测系统性能的深度和范围相关变化：理解和预测声学标签-接收器对对近距离检测干扰的敏感性”的脚本。 PeerJ 6 (2018)：e4249。 '分析/代码/分析和数字 - CPDI Paper.R' 以及包含在 R 和 matlab 中实现预测 CPDI 模型的函数的脚本文件。 R 脚本：“已实现分析/代码/机械模型 - R/机械 CPDI 模型.R” MatLab 文件：“分析/代码/机械模型实现 - MATLAB/机械 CPDI 模型.m” 安装后重新创建稿件分析应该相对简单 如脚本注释部分所述，对于像您这样的用户来说，有两个主要功能。 "分析/代码/predict_cpdi_interference() rank_receiver_depths() 入门 这些说明将为您提供一份项目副本，并在您的本地机器上运行，用于开发和测试目

GT序列 GT-seq基因分型的标准操作程序，脚本和数据 仓库内容： （1）示例协议：从原始序列读取到完整过滤的SNP数据集的完整基因分型流水线以多种格式。 在浏览器中下载并打开GT-seq_SOP.html （2）示例数据：运行示例协议/ SOP的数据（3）探针序列运行管线所需的数据（4）GT-seq脚本：更新了GTseq管道脚本的存储库（5）面板信息：有关标记的信息，例如引物序列，来源，注释等（6）面板作图：将GTseq标记扩增子与参考基因组作图的结果

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