全球气象AI挑战赛是2018年由阿里云天池平台和IEEE国际数据挖掘大会（ICDM）共同主办的一项竞赛，旨在推动人工智能在气象预测领域的应用。参赛者需要利用机器学习和深度学习技术来预测未来一段时间内的天气状况，提高气象预报的准确性。在这个压缩包文件“Global-AI-Challenge-on-Meteorology-master”中，包含了参赛者可能用到的各种资源和代码示例。 1. **Python编程**：比赛主要使用的编程语言是Python，这是目前数据科学和机器学习领域最广泛的语言。Python拥有丰富的库和框架，如Pandas用于数据处理，Numpy进行数值计算，Matplotlib和Seaborn用于数据可视化，以及TensorFlow、Keras和PyTorch等用于构建和训练深度学习模型。 2. **数据预处理**：在气象预测中，首先需要对收集到的气象数据进行预处理，包括清洗缺失值、异常值检测、时间序列归一化等步骤。Pandas库在数据预处理中起到关键作用，可以方便地读取、合并和操作数据。 3. **特征工程**：参赛者需要从原始数据中提取有意义的特征，这可能涉及时间序列分析、滑动窗口操作，以及基于气象学知识构造新特征。例如，可以计算过去几小时的平均气温、湿度、风速等，以捕捉天气变化的趋势。 4. **机器学习模型**：传统的机器学习模型如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等可能用于基础预测。然而，由于气象预测的复杂性，更可能采用深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或卷积神经网络（CNN）来捕获时间序列数据的动态模式。 5. **模型训练与优化**：参赛者需要使用交叉验证来评估模型性能，并通过调整超参数或采用网格搜索、随机搜索等方法来优化模型。此外，集成学习策略，如bagging和boosting，也可能被用于提高预测准确度。 6. **模型评估**：常见的评估指标可能包括均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R^2）等。对于时间序列预测，有时还会使用像MASE（平均绝对误差标准化）或SMAPE（对数平均绝对百分比误差）这样的特定指标。 7. **数据并行处理与分布式计算**：面对大规模气象数据，可能需要利用Apache Spark或Dask等工具进行分布式计算，以加快数据处理和模型训练速度。 8. **模型解释性**：虽然黑盒模型如深度学习通常预测精度更高，但理解模型如何做出预测也很重要。可解释性工具如SHAP（SHapley Additive exPlanations）和LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）可以帮助理解模型预测背后的特征重要性。 9. **实验管理**：使用版本控制工具如Git进行代码版本管理，确保实验可重复性。同时，利用如Google Colab或Jupyter Notebook等环境进行交互式编程和文档编写，便于团队协作和结果展示。 "Global-AI-Challenge-on-Meteorology"提供的代码示例涵盖了从数据处理、模型构建到模型评估的完整流程，为参赛者提供了一个实践和学习气象预测AI的平台。通过这个挑战，参赛者不仅可以提升自己的编程技能，还能深入理解如何运用AI技术解决实际问题。

GraphOn GO-Global的远程应用程序交付（不知道的请百度）,虽比不上citrix强大，但我个人认为还是不错的，毕竟不依赖与rdp协议！ 附上一个gg-host V4.6 的下载地址: 32位：http://cdn.graphon.com/latest/gg-host.windows_x86.exe 64位：http://cdn.graphon.com/latest/gg-host.windows_x64.exe 授权文件放在安装目录底下就行，剩下的请自行研究！

【编译器】KEIL5——STM32_KEIL5护眼模式（绿豆沙色）global.prop

在嵌入式开发领域，ARM处理器架构占据了主导地位，而Keil μVision（简称Keil）则是一款广泛使用的ARM开发工具。本文将详细介绍标题中提到的`arm.prop`、`global.prop`、`global.prop.def`这三个文件以及它们在Keil中的作用，同时结合标签“arm”探讨与ARM开发相关的知识。 1. `arm.prop` 文件： 这个文件通常包含了针对ARM架构的编译器属性设置。当Keil在编译项目时，会读取这个文件以确定特定的编译选项，如优化级别、警告等级、目标体系结构等。通过修改`arm.prop`，开发者可以定制编译环境，以适应不同项目的需求。例如，可能需要调整以支持不同的ARM指令集版本或者优化特定性能指标。 2. `global.prop` 文件： `global.prop`文件是Keil全局配置文件，它定义了μVision IDE的整体配置，包括编辑器设置、调试器设置、构建过程等。用户可以通过修改此文件来个性化IDE界面，如字体大小、颜色主题、快捷键设置等。将`global.prop`复制到Keil安装目录的\UV4下，可以使这些设置在所有项目中生效，提高开发效率。 3. `global.prop.def` 文件： 这个文件通常包含了一些默认的全局属性设置，它是`global.prop`的基础模板。开发者可以在`global.prop.def`基础上进行修改，然后保存为`global.prop`，以确保新创建的项目能继承这些默认设置。如果需要恢复到初始状态，可以删除或覆盖当前的`global.prop`，重新应用`global.prop.def`的内容。 关于标签“arm”，在嵌入式开发中，ARM架构处理器具有低功耗、高性能的特点，广泛应用于各种嵌入式系统，如物联网设备、智能手机、嵌入式计算机等。Keil μVision提供了完整的ARM开发环境，包括源代码编辑器、编译器、链接器、调试器等，使得开发者能够高效地编写、编译和调试针对ARM处理器的程序。 安装TTF字体： 在描述中提到了安装TTF字体，这可能是为了改善Keil μVision的代码编辑体验。Keil支持自定义字体，用户可以在`global.prop`中设置，将喜欢的TrueType Font (TTF)字体导入到IDE，使代码更易读，尤其对于长时间编程的开发者来说，合适的字体和字号可以减轻眼睛疲劳。 总结： `arm.prop`、`global.prop`和`global.prop.def`是Keil μVision中用于配置编译器属性和IDE环境的文件。正确地配置和使用这些文件，可以显著提升开发效率和舒适度。了解并掌握这些配置文件的用途，对于深入使用Keil进行ARM开发至关重要。同时，根据个人需求调整IDE的字体和颜色主题，也是优化开发体验的重要环节。

Linear Algebra and Its Applications, Global 6th Edition

C 语言编程第 9 版，全球版 在这个详细的资源摘要信息中，我们将对 C 语言编程第 9 版，全球版进行详细的解释和分析。 标题解释 "C How to Program 9th Edition, Global Edition" 是 C 语言编程第 9 版的全球版，这本书是 Paul Deitel 和 Harvey Deitel 合著的。该书是 C 语言编程领域的权威指南，旨在为读者提供一个深入的了解 C 语言的机会。 描述解释 该书的描述为空，表明这本书是一个基本的 C 语言编程指南，不包含任何特殊的主题或领域。但是，从书的内容来看，这本书涵盖了 C 语言编程的所有方面，从基本语法到高级主题。 标签解释 该书的标签是 "cprogramming"，表明这本书是关于 C 语言编程的。该标签也表明这本书是专门为 C 语言编程爱好者和专业人士编写的。 部分内容解释 书的部分内容显示了这本书的版权信息、目录、前言、致谢等。从版权信息来看，这本书是 Pearson Education Limited 出版的，权所有人是 Paul Deitel 和 Harvey Deitel。该书的目录显示了该书涵盖的所有主题，从基本的 C 语言语法到高级的应用程序设计。 知识点 1. C 语言编程基础：包括变量、数据类型、运算符、控制结构、函数等基本概念。 2. C 语言编程高级主题：包括指针、数组、字符串、结构体、文件操作等高级主题。 3. 应用程序设计：包括应用程序设计的基本概念、设计原则、设计模式等。 4. 系统编程：包括系统编程的基本概念、系统调用、进程管理等。 知识点详细解释 * 变量：在 C 语言中，变量是存储数据的基本单元。变量有不同的数据类型，例如整数、浮点数、字符等。 * 控制结构：控制结构是 C 语言中的基本控制流程语句，例如 if 语句、switch 语句、循环语句等。 * 函数：函数是 C 语言中的基本程序单元，函数可以实现特定的功能。 * 指针：指针是 C 语言中的基本数据类型，指针可以指向内存中的特定位置。 * 数组：数组是 C 语言中的基本数据结构，数组可以存储多个元素。 * 字符串：字符串是 C 语言中的基本数据类型，字符串可以存储多个字符。 * 结构体：结构体是 C 语言中的基本数据结构，结构体可以存储多个成员变量。 * 文件操作：文件操作是 C 语言中的基本输入/输出操作，文件操作可以实现文件的读写操作。 结论 C 语言编程第 9 版，全球版是 C 语言编程领域的权威指南，该书涵盖了 C 语言编程的所有方面，从基本语法到高级主题。该书适合 C 语言编程爱好者和专业人士阅读。

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带坍塌项的非线性波动方程解爆破和整体解存在的精确条件，蒋毅，张永乐，本文考虑带坍塌项的非线性波动方程。在经典非线性椭圆方程中运用Gagliardo-Nirenberg 不等式, 我们建立了新的不变集。从而得到方程解爆�

高阶吸引-排斥趋化模型解的全局存在及渐近行为研究，王晋，林可，本篇论文考虑一个有界区域Ω ⊂ Rn(n ≥ 2) 上的具有齐次Neumann 边界条件的模型ut = ∆u − ∇ · (χu∇v) + ∇ · (ξu∇w), x ∈ Ω, t > 0,τvt = �