Pandas is a popular Python package used for practical, real-world data analysis. It provides efficient, fast, and high-performance data structures that make data exploration and analysis very easy. This learner's guide will help you through a comprehensive set of features provided by the pandas library to perform efficient data manipulation and analysis.

3．加权滑动平均滤波法 增加新的采样数据在滑动平均中的比重，以提高系统对当前采样值的灵敏度，即对不同时刻的数据加以不同的权。通常越接近现时刻的数据，权取得越大。 系数 C0，C1，…，CN-1的选取方法有多种，通常采用 MATLAB 等工具设计 FIR 滤波系数。 抑制小幅度高频噪声的平均滤波法

此文档详细描述了在envi5.3软件平台下，对卫星遥感影像存在的黑色背景值（背景值为0），设置成透明显示的方法（去掉黑色背景）。

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DEM数据处理与分析.docx

<数据算法--Hadoop-Spark大数据处理技巧>.pdf全书686页，英文比中文容易理解 本资料共包含以下附件： 724f58d66ab6b3c4c6412e91117878cb.zip

gamit 北斗数据处理 shell 脚本ppt里都有.处理细节、常见问题解决方法

基于Matlab的CIC滤波器设计.pdf

将百万以上条的邮箱地址按后缀名进行分类，分类完成后按后缀名一次io写入文件，并使用事务插入到相应的数据库表中。百万条数据处理在10分钟之内，我本地测试8分多，可以使用拼接所有后缀名相同的邮箱地址到一条语句插入（比较low的方法，呵呵），这样可以大大提高速度，基本两分钟搞定，不过要先设置数据库支持的sql语句的最大长度。

在大数据领域，Hadoop无疑是最炙手可热的技术。作为分布式系统架构，Hadoop具有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性和低成本的优点。然而随着数据体积越来越大，实时处理能力成为了许多机构需要面对的首要挑战。Hadoop是一个批处理系统，在实时计算处理方面显得十分乏力。storm是一个类似于Hadoop勺实时数据处理框架，也是一个非常有效的开源实时计算工具，通常被比作“实时的Hadoop”。 　　《大数据技术丛书：Storm实时数据处理》通过丰富的实例，系统讲解Storm的基础知识和实时数据处理的最佳实践方法，内容涵盖Storm本地开发环境搭建、日志流数据处理、Trident、分布式远程过程调用、Topology在不同编程语言中的实现方法、Storm与Hadoop的集成方法、实时机器学习、持续交付和如何在AWS上部署Storm。此外，《大数据技术丛书：Storm实时数据处理》旨在围绕Storm技术促进DevOps实践，使读者能够开发Storm解决方案，同时可靠地交付有价值的产品。 　　《大数据技术丛书：Storm实时数据处理》适合想学习实时处理技术或者想通过Storm实现实时处理方法的开发者阅读。