本文目录前言Step 1 确定大潮日、小潮日、涨急时刻、落急时刻Step 2 计算四个时刻对应的时间步数并得到对应流场图Step 3 调整图面后记 前言在水动力模型运行完、模拟出结果之后，可以查看区域流场情况，一般查看的有如下四种情况的流场： 四种流场情况
大潮日
小潮日
通常我们会用历史潮汐数据和一些统计方法或者机器学习方法来进行预测。以下是一个基本的步骤概述：收集数据：找到历史潮汐数据。这些数据通常包括潮汐的高度和时间。数据预处理：清洗数据，处理缺失值，转换时间格式等。选择模型：常用的方法包括傅里叶变换、时间序列模型（如ARIMA）、以及LSTM神经网络等。训练模型：使用历史数据训练模型。进行预测：用训练好的模型进行潮汐高度预测。下面是一个简单的示例代码，利用傅
原创
2024-06-11 09:30:40
443阅读
对baseline的解读。 Baseline给出两种方法计算共享单车的潮汐情况。方法1使用geohash库，对经纬度编码，将一定精度范围内的区域视为同一区域，计算每个区域的入流量和出流量。接着由出入流量之差，计算该位置的留存量。然后提取街道信息，根据“留存车辆 / 街道停车位总面积”，计算得到道路上的车密度。 方法2对经纬度距离应用KNN方法聚类，得到停车点和密度。 方法1的统计方法可能会不准确，
本人为海洋大学大二在读学生，由于作业需求。自行编写matlab程序以计算潮汐类型书并对潮汐进行了预报。 我国作为陆地大国，由于各种历史问题，在过去忽视了海洋及海洋产业的发展，这也导致目前我国海洋学正处于起步阶段
转载
2024-01-25 20:23:53
214阅读
# Yarn 潮汐队列实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将向您介绍如何实现 Yarn 潮汐队列。Yarn 是一个现代的 JavaScript 包管理器，它提供了许多功能，包括快速、可靠、安全的依赖管理。潮汐队列是一种用于处理任务的队列机制，它可以在资源有限的情况下，根据任务的优先级和资源的可用性动态地分配任务。
## 1. 准备工作
在开始实现 Yarn 潮汐队列之前，我们需要确保已经安
原创
2024-07-27 09:52:14
164阅读
# Yarn资源池潮汐
在大数据处理领域，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个非常重要的组件，其核心职责是管理和调度集群资源。YARN资源池潮汐（Tidal Resource Pooling）是一种优化资源调度和利用率的策略，旨在根据任务的不同需求动态调整资源供给。本文将深入探讨YARN资源池潮汐的概念、实现方式及其应用示例。
## YARN资源池概
请求URL https://data.sailxy./Gettide?[请求参数] 请求参数 请求参数包括必选和可选参数，如不填写可选参数将使用其默认值，参数之间使用&进行分隔。 location 需要查询的潮汐站点，请填写潮汐站点的LocationID，LocationID可通过潮汐站点 ...
转载
2021-07-29 15:33:00
987阅读
2评论
Capacity Schduler是YARN中默认的资源调度器。在Capacity Scheduler的配置文件中，队列queueX的参数Y的配置名称为yarn.scheduler.capacity.queueX.Y，为了简单起见，我们记为Y，则每个队列可以配置的参数如下：1.资源分配相关参数capacity：队列的资源容量（百分比）。 当系统非常繁忙时，应保证每个队列的容量得到满足，而如果每个队
转载
2023-08-30 11:34:30
244阅读
yarn支持可扩展资源类型 所有节点、应用程序、队列，默认情况下Yarn使用 CPU和内存。资源定义可以扩展为任意的“countable”资源。一个countable 资源，container运行的时候，将会被暂用，完毕后将会释放。 问题导读yarn默认情况下使用哪些资源?Yarn如何实现扩展自定义资源?自定义资源，可以在哪个配置文件中配置?哪些配置可以在yarn-site.xml文件或则 re
转载
2023-10-28 14:58:28
79阅读
潮汐流量处理系统设计方案1. 方案概述1.1 潮汐流量特点分析高峰期特征：流量可能是低峰期的10-50倍时间规律性：通常在特定时间段出现（如工作日9-11点，18-20点）突发性：可能因为营销活动、热点事件等导致流量突增地域性：不同地区的高峰时间可能不同1.2 设计目标弹性扩展：自动应对流量变化，秒 ...
1.删除对象、指针用宏CC_SAFE_RELEASE等
2.设置定时器用schedule
3.将Tilemap坐标系转换为cocos2d-x坐标系
4.滚动场景
5.地图上各个图块之间有一些细密的间隔，设置ccConfig.h中#define CC_FIX_ARTIFACTS_BY_STRECHING_TEXEL 0宏为1.
转载
2023-12-08 07:17:39
40阅读
# 大数据分析中的潮汐值理解与实现
在现代数据科学的世界中，“潮汐值”是一种重要的分析指标，特别是在时间序列分析与大数据环境下。本文将帮助初学者理解潮汐值，并提供实现步骤，包括代码示例和图表。
## 流程概述
为了更好地实现潮汐值的计算与分析，以下是我们将遵循的步骤：
| 步骤 | 内容 | 描述 |
1.爬取解析潮汐表数据，做进一步层次应用。2.发现大语言模型写的并不能解决问题，也可能是没付费的原因，haha3.趁着空闲的时间撸了段代码，供已参考。
原创
2024-08-05 11:22:35
112阅读
全球约 70% 的潮滩分布在三大洲（亚洲（占总数的 44%）、北美（占总数的 15.5%）和南美洲（占总数的 11%）），其中
原创
2022-12-01 23:22:12
310阅读
研究背景 地热资源作为一种洁净的可再生能源，具有储量大、稳定安全的特点，完全符合党的十九大对构建清洁低碳、安全高效的能源体系的总体要求。地热能在节能降耗、环境改善中发挥了重要的作用。 2017年，国家先后发布了《地热能开发利用“十三五”规划》和《北方地区冬季清洁取暖规划(2017-2021)》。对北方地热供暖总体方案以及未来发展前景做出了具体安排。政策颁布两年以来，地热能源领域取得了较为
原创
2021-04-26 16:22:16
646阅读
