请根据每日气温列表，重新生成一个列表。对应位置的输出为：要想观测到更高的气温，至少需要等待的天数。如果气温在这之后都不会升高，请在该位置用 0 来代替。
看到很多的小伙伴对于机器学习有这么大的兴趣,同时发现也有很多刚刚接触机器学习的小伙伴并不了解什么是机器学习.所以我想尽自己的微薄之力来谈谈我对与机器学习的理解. 不聊专业,只正三观.也感谢各位的多多指导. 好,现在让我们看看什么是机器学习.其实呢,我们可以用一句话就可以把机器学习概括出来 机器学习就是利用计算机从历史数据中找出规律,并把这些规律用到对未来不确定场景的决策.那么在这句话中呢,有几个关键的要素需要知道.首先,机器学习要解决什么问题,这些问题呢实际上就是对于未来不确定场景的决策问题.比如说我们想
该研究目标是创建一个与用户意图更符合的小型语言模型。通过应用蒸馏监督微调(distilled supervised fine-tuning, dSFT)和蒸馏直接偏好优化(distilled direct preference optimization, dDPO)以及利用AI反馈(AI Feedback, AIF)的偏好数据，研究者成功提升了模型的任务准确性和意图对齐度。ZEPHYR-7B模型以7B参数在聊天基准测试中创立了新标准，无需人工注释，且在MT-Bench测试中超过了之前的模型。此方法的优势包括较短的训练时间和无需额外采样，为开放大型语言模型(LLMs)的发展和微调提供了新方向。同时，研究未考虑模型安全性如可能产生有害输出等问题。
历史天气数据来源：http://tianqi.2345.com/wea_history/54511.htm，这是北京的历史数据，采样城市北京、上海、苏州、长沙、广州、一共采集了2011-1-1到2015-4-2这四年三个月共1542（354+366+365+365+92）天的天气数据，其中2011-1-17到2011-1-25这十天的数据缺失，查了多个网站都发现这种情况，就没有把数据补齐了。另外，上海、苏州、广州这三个城市2012-1-15这天，长沙2015-2-10这天，五个城市2014-3-8这天的数据
MODIS是搭载在terra和aqua卫星上的传感器，MODIS扫描周期为1.477秒，每条扫描线沿扫描方向有1354个Pixels，沿卫星轨道方向有10个1KMD的IFOV。在每个IFOV中，1KM分辨率波段有1个采样，500M分辨率波段有4个采样，250M波段有16个采样。通过网址进行下载：https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/
本节讲述日常生活中常用的一些公众服务的查询接口，其中包括天气查询，pm2.5情况查询，身份证查询、电话归属地查询，IP来源于地址查询等。
观测者模式定义了对象之间的一对多依赖，当一个对象状态发生改变时，其依赖者便会收到通知并做相应的更新。其原则是：为交互对象之间松耦合。以松耦合方式在一系列对象之间沟通状态，我们可以独立复用主题（Subject）/可观测者（Observable）和观测者（Observer），即只要遵守接口规则改变其中一方并不会影响到另一方。这也是其主要的设计原则。下面是一个简单的气象站发送天气信息给布告板，然后布告板把天气信息显示在板上的例子。 首先先建立三个接口，主题（Subject）、观测者（Observer）和显示内容（DisplayElement），分别代表气象站、布告板信息接收和布告板信息显示。
请根据每日 气温 列表 temperatures ，请计算在每一天需要等几天才会有更高的温度。如果气温在这之后都不会升高，请在该位置用 0 来代替。
在爬取数据时，有些数据，如图片、视频等等，爬到就是赚到；而有时候，我们爬到的可能只是一些数字，表面上，看上去没什么意义，但当我们换一种角度来看待问题的话，可能又是一个崭新的世界。于是，我今天学习了一下数据的可视化。
应用概述: 某气象站通过传感器实时测量气温/湿度/压力等数据，要求设计一个系统，能让多种类型的公告栏自动更新这些数据(本例中有二类公告板:实时显示气温/温度公告板，动态统计最高/最低气温公告板) 解释: 应用观察者模式，把气温数据做为一个主题(也称为可观察者)，让其它公告板当做观察者，通过订阅主题(也称通过观察"可观察者")来得知最新的信息(当然，观察者们也可以方便的退订，从而停止自动更新) 又一设计原则: 为了交互对象之间的松耦合设计而努力。 观察者接口 Code using System;
案件回顾 饭团销售额下滑 现有冰激凌店一年的历史销售数据 数据包括单日的销售量、气温、周几（问题：如何用这些数据预测冰激凌的销量？） 模拟实验与分析 将数据存储为csv格式，导入python。并画出散点图，观察气温和销售量的关系。 import pandas as pd icecream = pd.read_csv("icecream.csv") import matplotlib.pyplot as plt import pylab plt.rcParams['font.sans-serif'] = [
2022今年10月1日至11月21日的42天，除了10月8日（见下图黄点1）、10月20日（见下图黄点2），其余最高气温都在30度，25度左右。
爬取思路：确定目标（目标网站：大同历史天气预报 2020年5月份） 请求网页（第三方库 requests） 解析网页（数据提取） 保存数据（这里以 .csv 格式存储到本地）
本地作业运行器使用单JVM运行一个作业，只要作业需要的所有类都在类路径(classpath)上，那么作业就可以正常执行。在分布式的环境中，情况稍微复杂一些。开始的时候作业的类必须打包成一个作业JAR文件并发送给集群。Hadoop通过搜索驱动程序的类路径自动找到该作业JAR文件，该类路径包含JonfConf或Job上的setJarByClass()方法中设置的类。另一种方法，如果你想通过文件路径设置一个指定的JAR文件，可以使用setJar()方法。JAR文件路径可以是本地的，也可以是一个HDFS文件路径。通过使用像Ant或Maven的构建工具可以方便地创建作业的JAR文件。当给定范例所示的POM时，下面的Maven命令将在包含所有已编译的类的工程目录中创建一个名为hadoop-example.jar的JAR文件：
本文对插值、平稳假设、变异函数、克里格等常用的地学计算概念加以介绍，并对相关公式进行推导。
全球2.5分分辨率最高和最低气温数据集包含了全球范围内的年度最高气温数据，每个像元大小为2.5分(~21 km2)，最高气温单位为摄氏度。 为研究全球大范围气候分异规律与全球变化提供基础的年最高气温空间分布数据，常应用于气候学、地理学等相关领域研究。前言 – 人工智能教程
计算平均值最直观的方法，求和除以值的数目。比如求伦敦一个月的气温平均值，你把所有的温度加起来除以一个月的天数即可。下面我们介绍另一种求每一天平均气温的方法，即指数加权平均。
根据每日 气温 列表，请重新生成一个列表，对应位置的输入是你需要再等待多久温度才会升高超过该日的天数。如果之后都不会升高，请在该位置用 0 来代替。
中国天气网首先将各个省份按照地区划分，共分为华北，东北，华东，华中，华南，西北，西南，港澳台。不同地区有不同的url。 比如：华北地区的url就是：http://www.weather.com.cn/textFC/hb.shtml 东北地区的url就是：http://www.weather.com.cn/textFC/db.shtml 华北地区有：北京，天津，河北，山西，内蒙古 这几个省份，下图1 展示了华北地区的天气数据 东北地区有：黑龙江，辽宁，吉林这几个省份，下图2展示了东北地区的天气数据
今天，我们用Python采集北京历史天气数据，来看看今年的冬雪是不是真的来的更早一些呢！？
今天，我们用Python采集上海历史天气数据，来看看今年的雪是不是真的来的更早一些呢！？
作者 | 李冬梅 随着夏季“三伏天”的到来，所有企业都会面临 IT 系统运转温度上升的问题，气温越高的地区，服务器所面临的因过热导致的宕机风险就越大。 对于中小型企业服务器来说，过热可能是一个大问题，因为过热的服务器通常会消耗更多的能源，更频繁地发生故障并且更有可能崩溃。 对于大多数公司而言，服务器崩溃可能意味着数小时或数天的停机时间、员工生产力低下、巨大的压力甚至是不可估量的经济损失。 1 因天气过热，全球宕机事件频发 7 月 19 日，当英国东部的水银温度达到 40.3C (104.5F) 时，此
A、坐标轴在不设置时，会自动根据数据的大小进行最合适的展示（当然只是电脑认为最合适的），但没有坐标轴的名字，大多数时候需要定制坐标轴。
「这里记录的是吴恩达Andrew Ng在深度学习课程中提到过的优化算法，以及其他受推荐的优化算法。以及日常感谢Andrew Ng的视频」
接着上节继续学习，在本章中，你将从网上下载数据，并对这些数据进行可视化。网上的数据多得难以置信，且大多未经过仔细检查。如果能够对这些数据进行分析，你就能发现别人没有发现的规律和关联。我们将访问并可视化以两种常见格式存储的数据：CSV和JSON。我们将使用Python模块csv来处理以CSV（逗号分隔的值）格式存储的天气数据，找出两个不同地区在一段时间内的最高温度和最低温度。然后，我们将使用matplotlib根据下载的数据创建一个图表，展示两个不同地区的气温变化：阿拉斯加锡特卡和加利福尼亚死亡谷。在本章的后
本文的主要目的是研究泉州近8年来天气特征以及气候特征，研究二者之间的相关关系，并且对未来的天气和气候情况做预测分析，主要使用的数据如下：
决策树 (Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成 决策树 来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称 决策树 。在机器学习中，决策树 是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念，本文着重讲ID3算法。
请根据每日 气温 列表，重新生成一个列表。对应位置的输出为：要想观测到更高的气温，至少需要等待的天数。如果气温在这之后都不会升高，请在该位置用 0 来代替。 例如，给定一个列表 temperatures = [73, 74, 75, 71, 69, 72, 76, 73]，你的输出应该是 [1, 1, 4, 2, 1, 1, 0, 0]。 提示：气温 列表长度的范围是 [1, 30000]。每个气温的值的均为华氏度，都是在 [30, 100] 范围内的整数。 考察Deque栈的性质
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👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 如今这年头，没点数据分析思维，真的很容易陷入职业发展瓶颈！ 对于一名普通的职场人来说： 如果缺乏数据分析思维，就容易陷入“只看眼前、表象和局部” 的状态。 而如果具备数据分析思维，就不仅能够看到事物发展的起因，还能够看到事物变化的趋势，看清楚事物发展的全局。 掌握数据分析思维，可以发现事物背后的逻辑，化解现实中的难题。 而且数据分析思维具有规律性和相对稳定性，掌握这个技能，能够经得起时间的检验，不容易过时，让人受益终身。 既然数据思维这么重要，那
{name: '北京市', time: '2017-03-31 00:00:00', 气温:'5℃'}
https://echarts.apache.org/zh/option.html#series-line.markPoint
2021年4月9日，《Nature Communications》在线发表了耶鲁大学—南京信息工程大学大气环境中心（https://yncenter.sites.yale.edu/）的科研成果，题为“Ocean surface energy balance allows a constraint on the sensitivity of precipitation to global warming”。本研究是大气环境中心对湖泊水循环试验（Wang et al., 2014; Lee et al., 2014）和理论研究（Wang et al., 2018）工作的延伸，将地表能量平衡原理推广到全球海洋，量化了历史时期降水对气温的敏感性，填补了气候变化研究领域这一知识空白。
前面已经讲了很多关于折线图的常用参数，但是像颜色关键词在黑白文献中应该如何修改呢？plot()提供了一个marker=' '参数，其具体变化如下：
国家气候中心、国家卫星气象中心、地球系统数值预报中心、中国气象科学研究院专家应用最新数值模式和监测数据，进行分析预测。
导读 本文简单的介绍了Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包（word2vec），并且简单的介绍了其中的两个训练模型（Skip-gram，CBOW），以及两种加速的方法（Hierarchical Softmax，Negative Sampling）。 一 、word2vec word2vec最初是由Tomas Mikolov 2013年在ICLR发表的一篇文章 Efficient Estimation of Word Representations in Ve
中国气温数据产品包含1979-2018年期间中国的近地表气温数据（单位为摄氏度），时间分辨率为每日，空间分辨率为0.1º。本产品集成了再分析数据（ERA5、CMFD）、遥感数据（MODIS）、原位数据等多个数据源，通过结合温度策略区分晴空和非晴空天气条件而获得。前言 – 人工智能教程
请根据每日 气温 列表，重新生成一个列表。对应位置的输出为：要想观测到更高的气温，至少需要等待的天数。如果气温在这之后都不会升高，请在该位置用 0 来代替。
长序列高时空分辨率月尺度温度和降水数据集，基于中国及周边国家共1153个气温站点和1202个降水站点数据，利用ANUSPLIN软件插值，重建了1951−2011年中国月值气温和降水量的高空间分辨率0.025°（~2.5km）格点数据集（简称LZU0025）。LZU0025可作为研究全球气候变化下区域气候变化和精准农业气候的基础数据。 基于ANUSPLIN插值后的月值气象要素.nc文件包括pre_0025_1.nc，pre_0025_2.nc，tem_0025_1.nc，tem_0025_2.nc，基于ANUSPLIN插值后的月值气象要素.nc文件包括pre_0025_1.nc，pre_0025_2.nc，tem_0025_1.nc，tem_0025_2.nc。其中pre_0025_1.nc，tem_0025_1.nc数据的时间范围是从1951年到1980年。pre_0025_2.nc，tem_0025_2.nc数据的时间范围是从1981年到2011年。
如果你也有过这样的经历，不妨试试中国气象局的官方合作伙伴「彩云天气」，哪怕雨天没拿伞也不会让你太尴尬。
近日，长江中游城市群气象生态环境遥感团队硕士生邓湘文、曹茜教授等撰写的论文“Understanding the impact of urban expansion and lake shrinkage on summer climate and human thermal comfort in a land-water mosaic area”发表在Journal of Geophysical Research: Atmospheres期刊，本工作得到国家自然科学基金（41975044）等项目的资助。
我们用MapReduce进行数据分析。当业务比较复杂的时候，使用MapReduce将会是一个很复杂的事情，比如你需要对数据进行很多预处理或转换，以便能够适应MapReduce的处理模式,另一方面，编写MapReduce程序，发布及运行作业都将是一个比较耗时的事情。
看月最低气温平均值，今年10月份平均温度居中，11月份平均温度挺高19.9度，高出第二1.6度，高出第三2.7度。
根据每日气温列表，请重新生成一个列表，对应位置的输入是你需要再等待多久，温度才会升高超过该日的天数。如果之后都不会升高，请在该位置用 0 来代替。
这篇博客中，主要用到了pandas的数据清洗和分析工作，同时也用到了sklearn中回归预测的知识，非常的简单，但是产生了较好的预测效果。所有的数据都是可以下载的，重复这些代码也是能够完全重现以上的这些结果的，如果你有疑问，那么可以参考英文原博客[blog1] [blog2]，和原作者的github可以下载完整的代码和数据， 原文： https://jakevdp.github.io/blog/2014/06/10/is-seattle-really-seeing-an-uptick-in-cycling/
题目的要求是: 已知且仅知全国所有城市距今千年来的每天（包括今天）最高最低气温，阴晴雨雪和风力风向，要预测明天北京的最高气温，请详述如何构造样本点和几大类特征会使得预测会很准已知且仅知全国所有城市距今千年来的每天（包括今天）最高最低气温，阴晴雨雪和风力风向，要预测明天北京的最高气温，请详述如何构造样本点和几大类特征会使得预测会很准确。 我们首先从业务系统来去考虑,天气系统这样的强时序性系统最本质的特点其实是有很大的时空局限性和相互作用的局域性,时间和空间以及地域都会对天气的预测产生很大的影响.而我们要去做一
题目背景 统计天数 题目描述 炎热的夏日，KC非常的不爽。他宁可忍受北极的寒冷，也不愿忍受厦门的夏天。最近，他开始研究天气的变化。他希望用研究的结果预测未来的天气。 经历千辛万苦，他收集了连续 天的最高气温数据。 现在，他想知道最高气温一直上升的最长连续天数。 输入输出格式 输入格式： *1行：一个整数N。 *2行：N个空格隔开的整数，表示连续N天的最高气温。 。 输出格式： *1行：一个整数，表示最高气温一直上升的最长连续天数。 输入输出样例 输入样例#1： 10 1 2 3 2 4 5 6 8
世界“第三极”——青藏高原，海拔高度高、气温寒冷，具有较高的积雪覆盖率。青藏高原雪盖通过反照率效应、水文效应等影响高原地表热力状况，进而影响亚洲大气环流和季风系统。青藏高原还被认为是“亚洲水塔”，高原积雪是其重要水源。研究青藏高原雪盖变化对气候预测和水资源管理至关重要。
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