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构建知识库与github互动竞赛解析

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下载需积分: 9 | 5KB | 更新于2025-09-04 | 39 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
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标题中“资料库| 新技术纲领2”指向了一个资料库主题相关的文档或活动,且隶属于名为“BE-NT2-B-2021-1”的系列。从标题可提取的IT知识点可能包括资料库的建立、维护和管理,以及新技术纲领的学习和应用。 描述中提到了几个关键点: 1. 普通民众参与的github比赛:这表明当前有一个面向普通民众的github相关活动,意味着github作为最流行的代码托管平台,正在成为普及编程知识和提高技能的渠道之一。在这里,民众通过参与比赛提高github使用技能。 2. 德约(Dejo)和信徒:虽然这部分描述听起来比较抽象,但如果我们将其解释为一个比喻,可能意味着某些影响力较大的人物(如知名开发者或技术布道者)在通过github比赛激励他人学习和参与开源。 3. 建立自己的知识库:这里涉及到了个人资料库的建立。在IT行业,构建个人知识库是提升个人技能的重要方式。个人可以通过管理相关文档、代码片段、笔记、教程链接等来构建属于自己的知识库,这有助于快速回顾和检索信息。 4. 参加者信息编辑:描述中提到了编辑个人README.md文件和在列表中添加个人的姓名、姓氏和github用户名。这通常是一个在参与开源项目时的标准做法,用于向其他参与者和潜在的贡献者展示个人身份和贡献历史。README.md文件是一个项目的简介文档,通常是项目的第一个入口点,提供项目描述、安装和使用指南、贡献指南等信息。 5. 丹尼尔·古兹曼(Daniel Guzman)和dguzman-ort:这些信息展示了实际参与者的身份信息和他们的github用户名。在IT社区中,通过用户名建立个人品牌是很常见的做法,而个人品牌可以帮助建立职业关系、增加职业机会。 根据给定的信息,可以推断文件“BE-NT2-B-2021-1-main”包含了与上述描述相关的内容,可能是关于如何参与github比赛、如何建立知识库等的具体指导和说明。 综合以上信息,我们可以得出以下知识点: - Github平台:作为IT行业广泛使用的代码托管平台,提供了项目管理、代码协作和社交网络服务。 - 开源文化:鼓励公开透明的软件开发过程,允许用户自由地使用、修改和分发软件。 - 个人品牌建设:通过在线平台如github,技术人员可以展示自己的技能、经验和项目,构建自己的网络身份。 - 知识管理:在IT领域,知识管理包括收集、组织、存储和检索知识,以便更好地支持决策和创新。 - README文件的重要性:作为项目的重要文档,README通常被用来解释项目的用途、如何安装和使用项目,以及贡献指南等关键信息。 - 提升个人技能:通过参加比赛和挑战,开发者可以实践和提高自己的技术能力,同时也能够了解行业的新技术和新方法。 - 社区参与:参加github等在线社区活动,可以提高技术能力,同时也能建立专业网络并获取潜在的工作机会。 这些知识点不仅与给定文件内容相关,也提供了IT行业和开源文化中的关键概念和实践。

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clc;clear; %设置模拟数组 m=41; n=17; d=300000.0; clat=45.0; clon=120.0; dt=600.0; ua(m,n)=0;va(m,n)=0;za(m,n)=0; ub(m,n)=0;vb(m,n)=0;zb(m,n)=0; uc(m,n)=0;vc(m,n)=0;zc(m,n)=0; rm(m,n)=0;f(m,n)=0;w(m,n)=0; zo=0.0; s=0.5; nt2=144; nt4=6; nt5=36; c1=dt/2.0; c2=dt*2.0; %初始场 z500=ncread(‘era5_19790111_500_uvz.nc’,‘z’); u500=ncread(‘era5_19790111_500_uvz.nc’,‘u’); v500=ncread(‘era5_19790111_500_uvz.nc’,‘v’); z500=z500/9.8; nt_f=2; u=squeeze(u500(:,:,nt_f)); v=squeeze(v500(:,:,nt_f)); z=squeeze(z500(:,:,nt_f)); %计算地图放大系数和地转参数,初始场插值到模式格点上 [rm,f,lmda_degree,phai_degree]=cmf(d,clat,clon,m,n); [ua,va,za] = interp_proj_grid(u,v,z,lmda_degree,phai_degree,m,n,0,359.75,-90,90); za_ori=za;%原始数据 u3=squeeze(u500(:,:,3)); v3=squeeze(v500(:,:,3)); z3=squeeze(z500(:,:,3)); [u_3,v_3,z_3]=interp_proj_grid(u3,v3,z3,lmda_degree,phai_degree,m,n,0,359.75,-90,90); z3_ori=z_3; ni=1; if (ni==1) %计算地转风初值 [ua,va]=cgw(za,rm,f,d,m,n); end %设置数组的边界数据 [ub,vb,zb]=tbv(ua,va,za,m,n); [uc,vc,zc]=tbv(ua,va,za,m,n); disp(‘Forecasting 24 hour’) na=1; nb=0; %欧拉后差积分1h for nn=1:6 [tmp1,tmp2,tmp3]=ti_total_energy_converation(ua,va,za,ua,va,za,rm,f,d,dt,m,n); ub(2:m-1,2:n-1)=tmp1(2:m-1,2:n-1); vb(2:m-1,2:n-1)=tmp2(2:m-1,2:n-1); zb(2:m-1,2:n-1)=tmp3(2:m-1,2:n-1); [tmp1,tmp2,tmp3]=ti_total_energy_converation(ua,va,za,ub,vb,zb,rm,f,d,dt,m,n); ua(2:m-1,2:n-1)=tmp1(2:m-1,2:n-1); va(2:m-1,2:n-1)=tmp2(2:m-1,2:n-1); za(2:m-1,2:n-1)=tmp3(2:m-1,2:n-1); nb=nb+1; end %进行边界平滑 za=ssbp(za,s,m,n); ua=ssbp(ua,s,m,n); va=ssbp(va,s,m,n); %欧拉前差格式半步积分 [tmp1,tmp2,tmp3]=ti_total_energy_converation(ua,va,za,ua,va,za,rm,f,d,c1,m,n); ub(2:m-1,2:n-1)=tmp1(2:m-1,2:n-1); vb(2:m-1,2:n-1)=tmp2(2:m-1,2:n-1); zb(2:m-1,2:n-1)=tmp3(2:m-1,2:n-1); %中央差格式半步积分 [tmp1,tmp2,tmp3]=ti_total_energy_converation(ua,va,za,ub,vb,zb,rm,f,d,dt,m,n); uc(2:m-1,2:n-1)=tmp1(2:m-1,2:n-1); vc(2:m-1,2:n-1)=tmp2(2:m-1,2:n-1); zc(2:m-1,2:n-1)=tmp3(2:m-1,2:n-1); %把第n+1时间层的积分结果赋值给第n时间层的数组,并继续采用中央差分格式以一个积分步长连续积分23h nb=nb+1; [ub,vb,zb]=ta(uc,vc,zc); for nn=1:141 [tmp1,tmp2,tmp3]=ti_total_energy_converation(ua,va,za,ub,vb,zb,rm,f,d,c2,m,n); uc(2:m-1,2:n-1)=tmp1(2:m-1,2:n-1); vc(2:m-1,2:n-1)=tmp2(2:m-1,2:n-1); zc(2:m-1,2:n-1)=tmp3(2:m-1,2:n-1); nb=nb+1; disp([‘na=’,num2str(na),‘nb=’,num2str(nb)]) end if(nb~=nt2) if(mod(nb,nt4)0) zc=ssbp(zc,s,m,n); uc=ssbp(uc,s,m,n); vc=ssbp(vc,s,m,n); else if(nbnt5||nb==nt5+1) [tmp1,tmp2,tmp3]=ts(ua,ub,uc,va,vb,vc,za,zb,zc,s,m,n); ub(2:m-1,2:n-1)=tmp1(2:m-1,2:n-1); vb(2:m-1,2:n-1)=tmp2(2:m-1,2:n-1); zb(2:m-1,2:n-1)=tmp3(2:m-1,2:n-1); else [ua,va,za]=ta(ub,vb,zb,m,n); [ub,vb,zb]=ta(uc,vc,zc,m,n); end end end zc=smooth99(zc); z3_ori=smooth99(z3_ori); subplot(3,1,1) m_proj(‘lambert’,‘lon’,[min(min(lmda_degree)),max(max(lmda_degree))],‘lat’,[min(min(phai_degree)),max(max(phai_degree))]); [c,h] = m_contour(lmda_degree,phai_degree,za_ori,5000:150:5750,‘-k’); clabel(c,h,‘LabelSpacing’,1000,‘fontsize’,9) m_coast(‘linewidth’,1,‘color’,[123,123,123]/255); m_grid text(-1,1.,‘(a)’,‘fontsize’,12) subplot(3,1,2) m_proj(‘lambert’,‘lon’,[min(min(lmda_degree)),max(max(lmda_degree))],‘lat’,[min(min(phai_degree)),max(max(phai_degree))]); [c,h] = m_contour(lmda_degree,phai_degree,zc,5000:150:5750,‘-k’); clabel(c,h,‘LabelSpacing’,1000,‘fontsize’,9) m_coast(‘linewidth’,1,‘color’,[123,123,123]/255); m_grid text(-1,1.0,‘(b)’,‘fontsize’,12); subplot(3,1,3) m_proj(‘lambert’,‘lon’,[min(min(lmda_degree)),max(max(lmda_degree))],‘lat’,[min(min(phai_degree)),max(max(phai_degree))]); [c,h] = m_contour(lmda_degree,phai_degree,z3_ori,5000:150:5750,‘-k’); clabel(c,h,‘LabelSpacing’,1000,‘fontsize’,9) m_coast(‘linewidth’,1,‘color’,[123,123,123]/255); m_grid text(-1,1.0,‘©’,‘fontsize’,12); titles={‘图1 500hPa重力位势高度场空间分布图’,‘(a)ERA5再分析资料(1月10日);(b)正压原始方程模式的24h预报结果;©ERA5再分析资料(1月11日)’}; title(titles,‘position’,[0,-0.95]); % 计算zc与z3_ori的空间相关系数 [R,P] = corrcoef(zc, z3_ori); dlmwrite(‘zc.txt’, zc, ‘delimiter’, ‘\t’); dlmwrite(‘z3_ori.txt’, z3_ori, ‘delimiter’, ‘\t’); 现在,运行这个代码

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clc;clear; %设置模拟数组 m=41; n=17; d=300000.0; clat=45.0; clon=120.0; dt=600.0; ua(m,n)=0;va(m,n)=0;za(m,n)=0; ub(m,n)=0;vb(m,n)=0;zb(m,n)=0; uc(m,n)=0;vc(m,n)=0;zc(m,n)=0; rm(m,n)=0;f(m,n)=0;w(m,n)=0; zo=0.0; s=0.5; nt2=144; nt4=6; nt5=36; c1=dt/2.0; c2=dt*2.0; %初始场 z500=ncread('era5_19790111_500_uvz.nc','z'); u500=ncread('era5_19790111_500_uvz.nc','u'); v500=ncread('era5_19790111_500_uvz.nc','v'); z500=z500/9.8; nt_f=2; u=squeeze(u500(:,:,nt_f)); v=squeeze(v500(:,:,nt_f)); z=squeeze(z500(:,:,nt_f)); %计算地图放大系数和地转参数,初始场插值到模式格点上 [rm,f,lmda_degree,phai_degree]=cmf(d,clat,clon,m,n); [ua,va,za] = interp_proj_grid(u,v,z,lmda_degree,phai_degree,m,n,0,359.75,-90,90); za_ori=za;%原始数据 u3=squeeze(u500(:,:,3)); v3=squeeze(v500(:,:,3)); z3=squeeze(z500(:,:,3)); [u_3,v_3,z_3]=interp_proj_grid(u3,v3,z3,lmda_degree,phai_degree,m,n,0,359.75,-90,90); z3_ori=z_3; ni=1; if (ni==1) %计算地转风初值 [ua,va]=cgw(za,rm,f,d,m,n); end %设置数组的边界数据 [ub,vb,zb]=tbv(ua,va,za,m,n); [uc,vc,zc]=tbv(ua,va,za,m,n); disp('Forecasting 24 hour') na=1; nb=0; %欧拉后差积分1h for nn=1:6 [tmp1,tmp2,tmp3]=ti_total_energy_converation(ua,va,za,ua,va,za,rm,f,d,dt,m,n); ub(2:m-1,2:n-1)=tmp1(2:m-1,2:n-1); vb(2:m-1,2:n-1)=tmp2(2:m-1,2:n-1); zb(2:m-1,2:n-1)=tmp3(2:m-1,2:n-1); [tmp1,tmp2,tmp3]=ti_total_energy_converation(ua,va,za,ub,vb,zb,rm,f,d,dt,m,n); ua(2:m-1,2:n-1)=tmp1(2:m-1,2:n-1); va(2:m-1,2:n-1)=tmp2(2:m-1,2:n-1); za(2:m-1,2:n-1)=tmp3(2:m-1,2:n-1); nb=nb+1; end %进行边界平滑 za=ssbp(za,s,m,n); ua=ssbp(ua,s,m,n); va=ssbp(va,s,m,n); %欧拉前差格式半步积分 [tmp1,tmp2,tmp3]=ti_total_energy_converation(ua,va,za,ua,va,za,rm,f,d,c1,m,n); ub(2:m-1,2:n-1)=tmp1(2:m-1,2:n-1); vb(2:m-1,2:n-1)=tmp2(2:m-1,2:n-1); zb(2:m-1,2:n-1)=tmp3(2:m-1,2:n-1); %中央差格式半步积分 [tmp1,tmp2,tmp3]=ti_total_energy_converation(ua,va,za,ub,vb,zb,rm,f,d,dt,m,n); uc(2:m-1,2:n-1)=tmp1(2:m-1,2:n-1); vc(2:m-1,2:n-1)=tmp2(2:m-1,2:n-1); zc(2:m-1,2:n-1)=tmp3(2:m-1,2:n-1); %把第n+1时间层的积分结果赋值给第n时间层的数组,并继续采用中央差分格式以一个积分步长连续积分23h nb=nb+1; [ub,vb,zb]=ta(uc,vc,zc); for nn=1:141 [tmp1,tmp2,tmp3]=ti_total_energy_converation(ua,va,za,ub,vb,zb,rm,f,d,c2,m,n); uc(2:m-1,2:n-1)=tmp1(2:m-1,2:n-1); vc(2:m-1,2:n-1)=tmp2(2:m-1,2:n-1); zc(2:m-1,2:n-1)=tmp3(2:m-1,2:n-1); nb=nb+1; disp(['na=',num2str(na),'nb=',num2str(nb)]) end if(nb~=nt2) if(mod(nb,nt4)==0) zc=ssbp(zc,s,m,n); uc=ssbp(uc,s,m,n); vc=ssbp(vc,s,m,n); else if(nb==nt5||nb==nt5+1) [tmp1,tmp2,tmp3]=ts(ua,ub,uc,va,vb,vc,za,zb,zc,s,m,n); ub(2:m-1,2:n-1)=tmp1(2:m-1,2:n-1); vb(2:m-1,2:n-1)=tmp2(2:m-1,2:n-1); zb(2:m-1,2:n-1)=tmp3(2:m-1,2:n-1); else [ua,va,za]=ta(ub,vb,zb,m,n); [ub,vb,zb]=ta(uc,vc,zc,m,n); end end end zc=smooth99(zc); z3_ori=smooth99(z3_ori); subplot(3,1,1) m_proj('lambert','lon',[min(min(lmda_degree)),max(max(lmda_degree))],'lat',[min(min(phai_degree)),max(max(phai_degree))]); [c,h] = m_contour(lmda_degree,phai_degree,za_ori,5000:150:5750,'-k'); clabel(c,h,'LabelSpacing',1000,'fontsize',9) m_coast('linewidth',1,'color',[123,123,123]/255); m_grid text(-1,1.,'(a)','fontsize',12) subplot(3,1,2) m_proj('lambert','lon',[min(min(lmda_degree)),max(max(lmda_degree))],'lat',[min(min(phai_degree)),max(max(phai_degree))]); [c,h] = m_contour(lmda_degree,phai_degree,zc,5000:150:5750,'-k'); clabel(c,h,'LabelSpacing',1000,'fontsize',9) m_coast('linewidth',1,'color',[123,123,123]/255); m_grid text(-1,1.0,'(b)','fontsize',12); subplot(3,1,3) m_proj('lambert','lon',[min(min(lmda_degree)),max(max(lmda_degree))],'lat',[min(min(phai_degree)),max(max(phai_degree))]); [c,h] = m_contour(lmda_degree,phai_degree,z3_ori,5000:150:5750,'-k'); clabel(c,h,'LabelSpacing',1000,'fontsize',9) m_coast('linewidth',1,'color',[123,123,123]/255); m_grid text(-1,1.0,'(c)','fontsize',12); titles={'图1 500hPa重力位势高度场空间分布图','(a)ERA5再分析资料(1月10日);(b)正压原始方程模式的24h预报结果;(c)ERA5再分析资料(1月11日)'}; title(titles,'position',[0,-0.95]); % 计算zc与z3_ori的空间相关系数 [R,P] = corrcoef(zc, z3_ori); dlmwrite('zc.txt', zc, 'delimiter', '\t'); dlmwrite('z3_ori.txt', z3_ori, 'delimiter', '\t'); 实现这段代码,该补充的子程序告诉我

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