不确定性是根据陆地大气碳交换净值趋势计划（TRENDY）和北美碳计划（NACP）区域综合模式输出平均到年度平均值的多模式（n = 20）差异（即标准偏差）计算得出的。...通过对现有的月度模式输出进行平均，并保留每个模式的本地空间分辨率，为 2003 参考年制作了 NEE、GPP、Rh、Ra、NPP 和 C 土壤的年平均值图。...来自 TRENDY 的 LPJwsl 和 VEGAS 模型没有进行转换，因为它们的数值已经使用了 NACP 单位。...通过对现有的月度模式输出进行平均，并保留每个模式的本地空间分辨率，为 2003 参考年制作了 NEE、GPP、Rh、Ra、NPP 和 C 土壤的年平均值图。...多模式标准偏差(σ)与单个年平均值的关系图也已绘制。所有模式的分辨率都按算术级数缩小到 0.5 度。不同模式下相互重叠的像素被用来计算单个半度像素的平均值（Fisher 等人，2014 年）。
实现过程： 针对从价格信息网抓取来的数据利用eclipse工作平台开发出了商品信息数据分析及展现系统，实现了价格展示、价格分析、价格预测、居民消费指数分析、商品流通情况以及作物主要产地及产量的展示。...： 1.使用Excel工具抓取 1)通过Excel从网页导入数据，选中自己要导入的数据。...2)新建宏，重复上步操作 3)观察数据发布的网页地址规律，修改宏代码 （使用该方法的好处是可用Excel对获取来的数据进行数据处理） 2.使用RCurl爬虫 （方便对抓回来的数据用R直接对数据进行相关分析计算...计算上一周价格移动平均值，和当前价格做差，涨跌绝对值大于0.5红色箭头标识预警。 效果展示如下： ? 商品价格预测（以大白菜价格为例）： 虚线为预测价格，实线为实际价格 ?...再使用神经网络进行移动平均和指数平滑的计算（参数设置如上） ? 部分结果如下： ?
实现过程： 针对从价格信息网抓取来的数据利用eclipse工作平台开发出了商品信息数据分析及展现系统，实现了价格展示、价格分析、价格预测、居民消费指数分析、商品流通情况以及作物主要产地及产量的展示。...： 1.使用Excel工具抓取 1)通过Excel从网页导入数据，选中自己要导入的数据。...2)新建宏，重复上步操作 3)观察数据发布的网页地址规律，修改宏代码 （使用该方法的好处是可用Excel对获取来的数据进行数据处理） 2.使用RCurl爬虫 （方便对抓回来的数据用R直接对数据进行相关分析计算...计算上一周价格移动平均值，和当前价格做差，涨跌绝对值大于0.5红色箭头标识预警。 效果展示如下： ? 商品价格预测（以大白菜价格为例）： 虚线为预测价格，实线为实际价格 ?...再使用神经网络进行移动平均和指数平滑的计算（参数设置如上） ? ? 部分结果如下： ? 折线图如下： ?
其中最引人入胜的，是高盛增加了对情绪分析工具的使用。简单来说，就是使用复杂的软件实时捕捉公众的态度和观点（包括对公司的、产品的、行业的、工业的、国家的等等等等）。...这一策略很有效，高盛说，投资者和经理们计划继续使用它。 如我所说，我们非常认真地看待情绪这件事。...上周的 Investor Alert，我们注意到这一事实：从11月份的选举后，媒体对“不确定”一词的运用攀升到了很高的记录。...让我们看看下图中的产量差距，它能衡量一个经济体实际产量与其潜在产量之间的差异。 若差距为正，意味着需求高，产出超过了全部产能。 当它是负数时，则意味着需求缩减，产出低于经济体应该能够生产的水平。 ?...全球经济政策不确定性指数（EPU）是利用国际货币基金组织（IMF）世界经济展望数据库的GDP数据，根据美国，加拿大，巴西，智利，英国，德国，意大利，西班牙，法国的月度EPU指数值的GDP加权平均值计算得来的
例如，2003年至2014年水电发电量月均值为453亿千瓦时，而各年1月均值为285亿千瓦时，则由两者之差计算的1月加法季节项为-168亿千瓦时，使用两者之比计算的1月乘法季节项为0.63。...支出法GDP从产品形态角度度量经济总量，即通过货物和服务的最终使用方式，来计算经济总量，是从需求面衡量经济总量的指标。...统计局从2011年开始公布环比增速数据，但时序较短，可以自己利用季调方法计算较为完整的环比数据（图17）。...月度行业指标包括发电量、钢产量、水泥产量、汽车产量等。发电量由于与工业增加值具有高度相关关系，同时具有如日度六大发电集团耗煤量，以及日度发电量等更为高频的数据，所以被用来在更高频率上观察经济运行。...结合月度净增量指标，可以计算得到2002年以来社会融资存量指标（图59） 2002年以来随着影子银行的发展，贷款在社会融资中占比持续下降，2013年最低时降至51.3%。
月份 当月平均值与30天平均值的mape 22-7月 0.20% 22-8月 0.21% 22-10月 0.03% 22-12月 0.27% 其次，使用搜索引擎提供的疫情指数数据来作为疫情影响的衡量依据...举例来说，如果是在2022年4月30日预测22年5月1日到5月30日的间夜平均值，那么被预测周期内的节假日就是五一，一共有4天（不包含4月30日）。...5.3 模型介绍 中期预测使用的预测模型是LSTM，是在RNN基础上的扩展。RNN是基于序列形式构建的神经网络结构，每个神经元的计算元素都是上一个神经元的隐层以及该神经元的输入。...计算公式如下： 搜索引擎指数：以“疫情”为关键字的搜索引擎搜索指数平均值，具有滞后性，衡量大众对疫情的关注度。...在之后的工作中，我们将会从以下几个方向对预测进行进一步的优化： 首先，将会进一步细化疫情量化信息，由于现在的指数数据是使用确诊人数与搜索引擎指数，而这两者在一些特定的情况下不能直接反应疫情影响，比如对于不同的人口密度和旅游需求的省份同样的确诊人数可能带来的影响是不同的
第一年到第三年的年平均增长率是多少？ 由于期末（第三年）和期初（第一年）均为100，所以，这两年综合增长率为0。这意味着，平均增长率不是常规的计算方式[100%+(-50%)]/2=25%。...这种将N个值加总再除以N所得的平均数，叫做算术平均数，适用于求解在同一时间截面上，不同分类的平均值。不适用于求解在时间纵向上的平均值。...*xn=期末指标/期初指标，所以复合增长率又可这么计算： 复合增长率=(期末/期初)^(1/n)-1 PBI里怎么求 假设我们的数据模型结构如下所示： 其中，数据以天为单位。...特殊情况 当数据的颗粒度与所求复合增长率颗粒度一致时，即假设表格每行代表年度（或月度）数据，目标求年度（或月度）复合增长率，则可用以下方法： 复合增长率=geomeanx(表，变化倍数)/100-1...geomean即求该时间段内的几何平均值。
4.指标趋势应用：历史年度能源生产总量变化趋势图还是有一定意义的，单纯从数据来看，能够直观展示出某地区能源生产总量的变化，反映出某地区近X年随着能源生产技术水平的提高，地区经济高速发展对能源的刚需，能源生产总量长期处于上升趋势...图2展示的2011年-2022年能源生产总量，2011年-2020年数据为实际数据，2021年、2022年数据为预测数据，分别用不同颜色进行标识，方便用户观看和理解。...如果横轴是一年中1月-12月能源生产总量数据，该增速可以做成“能源生产总量月度环比增速”、“能源生产总量月度同比增速”、“能源生产总量月度累计值环比增速”、“能源生产总量月度累计值同比增速”。...下图是用tableau工具制作的，功能也很强大，可以供参考： 5）人均能源生产量：这个指标是能源生产总量衍生出来的，个人觉得这个指标没多大意义，在当前“双碳”背景下，大家更关注人均能源消耗量。...它不像“人均GDP”，人均能源生产总量不如人均GDP、人均粮食产量更让大家关注。
计算机视觉从学术上分类，包括图像处理、模式与图像识别、事件分析、场景理解等众多图像相关的技术学科，以及计算机、信号处理、物理学、数学、生物学等多个基础学科，且随着人工智能技术的演进还在不断发展。...▌计算机视觉产业新一轮发展的起步年 2017 年计算机视觉产业处于井喷期，众多的创业公司、巨头企业以及跨界公司参与到了这个产业里，各类的新技术和新应用出现在视野内。...2018 年是计算机视觉产业新一轮发展的起步年，市场才刚刚启动，经历过去两年市场和用户认知的培养，当前业务应用开始逐步从试用走向使用，在这个过程中技术也得到持续发展，解决了试用过程中碰到的种种问题。...从个别的算力平台到多元化计算芯片的格局，从早期少数算法公司技术创新到当前众多成熟公司共同参与，从算法单点爆发吸引眼球到现在人工智能推动产业升级与应用融合，目前市场格局已经发生重大的转变，走向了从技术驱动型转换到应用驱动型的发展...▌未来 2-3 年发展趋势 展望未来 2-3 年，计算机视觉领域在技术、应用、产业各个层面必然会有新的突破。在算法方面，深度学习技术会继续发展，但可能会有新的技术方法诞生引发新的变革。
以下是根据我国1981年至1983年度平板玻璃月产量数据，应用布朗单一参数线性指数平滑法建立平板玻璃未来产量时间序列模型的一个实例， 本例中，取α=0.5，Y1、S1(1)、S1(2)取1981年...根据公式（6）和（7）计算预测误差，MSE=283.10，MAPE=4.83%，从预测误差的计算结果看，平均绝对百分误差小于5%，预测精度较高。 ...它使用两个平滑常数α和γ（数值均在0与1之间）和三个计算公式。三个计算公式分别为： ? ...S1通常取时间序列第一期的观察值或前几期观察值的算术平均值、b1通常不使用公式（9）进行计算，而是取时间序列前两期观察值之差或前几期观察值两两之差的算术平均值。...根据公式（6）和（7）计算了霍特双参数指数平滑法的预测误差，MSE=328.54，MAPE=5.04%，从预测误差的计算结果看，平均绝对百分误差略高于5%，预测精度也较高。
系统集成商Roeslein&Associates（同属RAE 集团）为其升级了新的SCADA 系统，并使用了几种现代技术，包括云服务平台、SCADA 平台、边缘计算和消息队列遥测传输（MQTT）功能。...该系统提供了一种简化的方式来可视化数据、评估运营状态，并生成必要的月度报告，以确保合规性。 该系统提供了单一的事实来源，并简化了数据提交过程。...自定义趋势工具，具有不同的数据查询，如分钟快照、分钟平均值、小时平均值等。这有助于以任务所需的任何频率管理数据。RAE 已经预见到更好、更多地访问数据所带来的巨大价值，这对决策过程和预算编制至关重要。...“这类系统可用于任何类型的数据采集和分析，” Leefers 说，“我们已经建立了一个高可用性和高冗余的系统，通过互联网与中央数据库连接，可靠地从世界任何地方的运营中获取数据。...本文来自于控制工程中文版（CONTROL ENGINEERING China）2022年5月刊《应用案例》栏目：升级SCADA 系统：提升合规性和运营效率
工程、技术测定（包括时间及动作研究、统计分析、工程实验等方法），对各成本中心及产品订定合适的数量化标准，再将该数量化标准金额化，做为成本绩效衡量与标准产品成本计算的基础。...XX年5月工序差异表 工序名称：XX区 产量：5547.68吨 差异等于实际成本减标准成本，负差为有利差异，正差为不利差异 差异等于实际成本减标准成本，负差为有利差异，正差为不利差异。...另一方面，在标准成本实践中还实行月度成本计划的措施，亦即下月的月度生产计划制定出来后，配上成本标准，就出来了月度成本消耗量，然后领料员、成本员按此月度成本控制计划领料，以达到控制成本的目的。...标准成本要整合，则从标准到生产实际的信息量必然非常庞大，光靠手工计算是不可能的，因而必须电算化。...五年多来推进标准成本的经验表明，作业长是降低现场成本的主要责任者，应创造条件使作业长成为降低成本的主力军。
全球基于MODIS的月度雪盖值（2000-2020年） 全球月度雪盖储存库包含多个产品（基于MODIS/Terra MOD10A2），其描述和数据集可在此找到 全球雪盖月度长期（2000-2012）P90...2000-2020年期间的全球雪盖月度值P05、P50和P95，由ESA雪盖分数每日1公里值得出。 月中的最低和最高几何温度。...在得出定量后，用时间上的相邻值来填补空白（例如，2002年的缺失值用2001年和2003年的平均值来填补）。在北半球的11月、12月、1月和2月，差距特别大。...要访问和可视化全球数据集，请使用：https://openlandmap.org 如果你发现地图中的错误、伪装或不一致，或者你有问题，请使用以下一些渠道。...2000_2012 = 时间参考汇总：从2000年到2012年 引用： Hengl, T. (2021).
该数据集使用MODIS 8天TERRA和AQUA地表温度（LST）产品、Landscan城市范围数据库、2010年全球多分辨率地形高程数据以及欧洲航天局（ESA）气候变化倡议（CCI）土地覆盖数据，使用简化城市范围算法创建...该产品既有像素级（降尺度后为300米分辨率），也有2003至2018年的城市群平均值。月度综合资料只提供城市群平均值。...在耶鲁大学地球观测中心的网站上可以找到旧版本的摘要，包括从最初发表的手稿中创建和分析的数据集的变化。该数据集也可以使用全球地表UHI Explorer网络应用程序进行探索。...图片包含全年、夏季和冬季的白天和夜间SUHI强度的群集平均值。 UHI_monthly_averaged: 包含日间和夜间SUHI强度的群集平均月度合成图。...2003年至2018年冬季白天和夜间SUHI强度的空间分类（标称比例为300米）图像集。 这项资产是第五部分。
最近读了Mark Graban在2020年出版的Measures of Success一书（参见参考资料1），从中找到了解决上述问题的答案。即可以使用PBC图表来驱动改进。...中间的绿线，代表所有数据的平均值。上下两条红线，代表上限和下限。X图表中的上下限，是根据SPC统计过程控制理论中的3个标准差计算出来的。...如果时光倒流，回到2020年11月，而且那时的我，也掌握了用PBC图表法识别不可预测信号，那么那个月的PBC图表会如图3所示。从图中能清楚地看出，11月我的体重，已经超出了X图表的上限。...图3 如果能在2020年11月绘制PBC图表 从中我吸取的教训是，如果条件允许，每月度量不如每周度量，每周度量不如每日度量，且边度量，边识别改进信号和经验信号。这样才能及时发现改进时机，尽早改进。...从图4最近9天的体重数据能看出，我的体重还是可以预测的。 4.
计算列：是指在原表的基础上新增一列，新增的列相当于新的字段被使用，通常被用作过程计算的分析和创建新维度分析，也可以用作直接计算使用。...同比分析： 年度同比其实就是计算当前年的总合计和上一年的总合计，然后计算同期增长率即可。...同比是取去年的，而环比是取上个季度或者上个月度的。...而基于这个原理，就需要去计算对应的平均R,F,M分别是多少，然后再去对比这个客户相对于平均值是大于还是小于。大于平均值的自然就是价值更高的。...这里只是简单的介绍了几种方法，实际包含几十种不同的表达式，从时间、文本、数字等多层面都对数据可以分析。
同样我们来看下薪酬的数据分析基础表 这是我们日常记录的各个员工的薪酬数据，时间周期为一年，那如何从这种表里提取各个层级的最大值，最小值和中位值呢。...我们选择了用数据透视表的方式来进行，在数据透视表中的“行” 选择姓名，“值”选择实际薪酬 ，具体如下 在这个表中我们需要注意的是，应发工资我们选择了月度薪酬的平均值，年度薪酬这一列=应发工资 *...12 有同学可能会问，问什么不直接应发工资求和呢，主要是因为并不是所有的员工都是满一年的员工，所以如果你直接各个员工薪酬求和的话，有些人的年薪就不是真正的年薪。...所以我们取每个人的月度平均工资*12， 就是每个员工的年薪数，在数据的筛选上，我们选择了职级，在这个表中，职级选择高层，所以这个表里的员工都是高层。...在这个高层的数据透视表上我们写函数，提取各个指标的数据 MAX MIN PERCENTILE 通过这些函数就可以计算出我们在做薪酬曲线和薪酬带宽曲线中需要的数据，在下面的各个层级计算中，只需要复制第一张透视表
有数据总比没数据好，于是我就开始分析这组数据，这组数据的字段包含月度薪酬，年度薪酬，最大值，最小值，还有平均值，后面还有对应的工龄，但是工龄是一个范围。...然后去对应公司内部的职级来进行分位置的对比，但是这组数据显然没有职级的字段，唯一有的是工龄的字段，所以我就以工龄入手来分析各个工龄的薪酬数据，但是当我在对工龄用IF函数进行分类的时候，发现工龄的字段也很混乱，一般我们对工龄分组会 0-3年，...3-6年，6-9年，这样来分组，然后来分组每组工龄的薪酬分为和平均值，但是在原始的数据里工龄的分组没有规律，所以几乎做不到有规律的分组。...在这样的情况下取工龄的平均值，我又新建一列，算出工龄的平均值，然后对应工龄来计算这个工龄条件下的最大工资，最小工资，平均工资，用数据透视表来汇总，如下图： ?
宏观数据一般都是月度的，所以一般一二月份由于春节效应，会合起来考虑；但是中观数据的频率有时候会比较高，比如周度或者旬度的数据。 ...这些数据更多的时候，我们希望看到的是一个同比的情况，而且是农历同比，比如钢铁的库存、水泥的产量、建材的成交量等等，所以就涉及计算去年同比的一个问题了。...import sxtwl def find_previous_day(current_date, date_list, lunna=True): # 用于寻找前一年与当前时间点最接近的日期，公历或者农历都可以
这就取决于 Python 的 MRO 了 什么是 MRO MRO，method resolution order，方法搜索顺序 对于单继承来说，MRO 很简单，从当前类开始，逐个搜索它的父类有没有对应的属性...CommonA 新式类 MRO 算法 为解决旧式类 MRO 算法存在的问题，Python 2.2 版本推出了新的计算新式类 MRO 的方法 它仍然采用从左至右的深度优先遍历，但是如果遍历中出现重复的类...]) = B + L[object] = B object 单继承 MRO 的计算栗子 # 计算 MRO class B(object): pass class C(B): pass...计算 L[O] = O = object D、E、F 类 MRO 计算 L[D] = D + merge(L[O]) = D O C 类 MRO 计算 L[C] = L[C(D, F)...计算 L[O] = O = object D、E、F 类 MRO 计算 L[D] = D + merge(L[O]) = D O C 类 MRO 计算 L[C] = L[C(D, F)
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