- CALIPSO Imaging Infrared Radiometer (IIR) Level 1B Radiance, Standard V2-00简介CAL_IIR_L1-Standard-V2-00 是云气溶胶激光雷达和红外探路者卫星观测 (CALIPSO) 成像红外辐射计 (IIR) 1B 级辐射，标准版本 2-00 数据产品。该产品的数据是使用 CALIPSO IIR 仪器收集的。... CALIPSO Imaging Infrared Radiometer (IIR) Level 1B Radiance, Standard V2-00简介CAL_IIR_L1-Standard-V2-00 是云气溶胶激光雷达和红外探路者卫星观测 (CALIPSO) 成像红外辐射计 (IIR) 1B 级辐射，标准版本 2-00 数据产品。该产品的数据是使用 CALIPSO IIR 仪器收集的。...
- 在全球 290 位开发者的协作下，Apache Doris 在 2024 年完成了 7000+ 次代码提交，并发布了 22 个版本，实现在实时分析、湖仓一体和半结构化数据分析等核心场景的技术突破及创新。2025 年，Apache Doris 社区将秉承“以场景驱动创新” 的核心理念，持续深耕三大核心场景的关键能力，并对大模型 GenAI 场景的融合应用进行重点投入，为智能时代构建实时、高效、... 在全球 290 位开发者的协作下，Apache Doris 在 2024 年完成了 7000+ 次代码提交，并发布了 22 个版本，实现在实时分析、湖仓一体和半结构化数据分析等核心场景的技术突破及创新。2025 年，Apache Doris 社区将秉承“以场景驱动创新” 的核心理念，持续深耕三大核心场景的关键能力，并对大模型 GenAI 场景的融合应用进行重点投入，为智能时代构建实时、高效、...
- CALIPSO Lidar Level 2 5km Aerosol Layer data, Provisional V3-02简介CAL_LID_L2_05KMALAY-PROV-V3-02 数据是云 - 大气胶 LIDAR 和红外探路者卫星观察（Calipso）LIDAR 级别 2 5 km 气溶胶层数据。在 LIDAR 气溶胶层产品中，有两个一般的数据类别： - 列属性（包括位置数据和... CALIPSO Lidar Level 2 5km Aerosol Layer data, Provisional V3-02简介CAL_LID_L2_05KMALAY-PROV-V3-02 数据是云 - 大气胶 LIDAR 和红外探路者卫星观察（Calipso）LIDAR 级别 2 5 km 气溶胶层数据。在 LIDAR 气溶胶层产品中，有两个一般的数据类别： - 列属性（包括位置数据和...
- CALIPSO Lidar Level 2 1 km Cloud Layer, V4-20简介CAL_LID_L2_01kmCLay-Standard-V4-20 是云气溶胶激光雷达和红外探路者卫星观测 (CALIPSO) 激光雷达 2 级 1 公里云层，版本 4-20 数据产品。该产品的数据是使用 CALIPSO 带正交偏振 (CALIOP) 仪器的云气溶胶激光雷达收集的。该产品的数据收集... CALIPSO Lidar Level 2 1 km Cloud Layer, V4-20简介CAL_LID_L2_01kmCLay-Standard-V4-20 是云气溶胶激光雷达和红外探路者卫星观测 (CALIPSO) 激光雷达 2 级 1 公里云层，版本 4-20 数据产品。该产品的数据是使用 CALIPSO 带正交偏振 (CALIOP) 仪器的云气溶胶激光雷达收集的。该产品的数据收集...
- 本章介绍了Python数据挖掘编程的基础知识，涵盖Python入门所需的命令、判断与循环、函数、库导入等内容，并重点讲解了数据分析预处理和建模常用库。通过学习基本运算、数据结构、字符串操作等，帮助读者快速掌握Python语言，为后续数据挖掘工作打下坚实基础。 本章介绍了Python数据挖掘编程的基础知识，涵盖Python入门所需的命令、判断与循环、函数、库导入等内容，并重点讲解了数据分析预处理和建模常用库。通过学习基本运算、数据结构、字符串操作等，帮助读者快速掌握Python语言，为后续数据挖掘工作打下坚实基础。
- Python包含四种内置数据结构：列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)和集合(Set)，统称为容器。列表与元组均为序列结构，前者使用方括号表示且可修改，后者用圆括号表示且不可修改。列表支持多种方法和列表解析功能，以简化元素操作。例如，通过列表解析可以简洁地实现`d=[i+1 for i in c]`，输出结果为`[2,3,4]`。 Python包含四种内置数据结构：列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)和集合(Set)，统称为容器。列表与元组均为序列结构，前者使用方括号表示且可修改，后者用圆括号表示且不可修改。列表支持多种方法和列表解析功能，以简化元素操作。例如，通过列表解析可以简洁地实现`d=[i+1 for i in c]`，输出结果为`[2,3,4]`。
- 字典在数学上是一个映射，类似列表但使用自定义键而非数字索引，键在整个字典中必须唯一。可以通过直接赋值、`dict`函数或`dict.fromkeys`创建字典，并通过键访问元素。集合是一种不重复且无序的数据结构，可通过花括号或`set`函数创建，支持并集、交集、差集和对称差集等运算。 字典在数学上是一个映射，类似列表但使用自定义键而非数字索引，键在整个字典中必须唯一。可以通过直接赋值、`dict`函数或`dict.fromkeys`创建字典，并通过键访问元素。集合是一种不重复且无序的数据结构，可通过花括号或`set`函数创建，支持并集、交集、差集和对称差集等运算。
- 判断与循环是编程的基础，Python中的`if`、`elif`、`else`结构通过条件句来执行不同的代码块，不使用花括号，依赖缩进区分代码层次。错误缩进会导致程序出错。Python支持`for`和`while`循环，`for`循环结合`range`生成序列，简洁直观。正确缩进不仅是Python的要求，也是一种良好的编程习惯。 判断与循环是编程的基础，Python中的`if`、`elif`、`else`结构通过条件句来执行不同的代码块，不使用花括号，依赖缩进区分代码层次。错误缩进会导致程序出错。Python支持`for`和`while`循环，`for`循环结合`range`生成序列，简洁直观。正确缩进不仅是Python的要求，也是一种良好的编程习惯。
- 函数是Python中用于提高代码效率和减少冗余的基本数据结构，通过封装程序逻辑实现结构化编程。用户可通过自定义或函数式编程方式设计函数。在Python中，使用`def`关键字定义函数，如`def pea(x): return x+1`，且其返回值形式多样，可为列表或多个值。此外，Python还支持使用`lambda`定义简洁的行内函数，例如`c=lambda x:x+1`。 函数是Python中用于提高代码效率和减少冗余的基本数据结构，通过封装程序逻辑实现结构化编程。用户可通过自定义或函数式编程方式设计函数。在Python中，使用`def`关键字定义函数，如`def pea(x): return x+1`，且其返回值形式多样，可为列表或多个值。此外，Python还支持使用`lambda`定义简洁的行内函数，例如`c=lambda x:x+1`。
- 函数式编程（Functional Programming）是一种编程范型，它将计算机运算视为数学函数计算，避免程序状态及易变对象的影响。在Python中，函数式编程主要通过`lambda`、`map`、`reduce`、`filter`等函数实现。 函数式编程（Functional Programming）是一种编程范型，它将计算机运算视为数学函数计算，避免程序状态及易变对象的影响。在Python中，函数式编程主要通过`lambda`、`map`、`reduce`、`filter`等函数实现。
- 函数式编程中的`reduce`函数用于对可迭代对象中的元素进行累积计算，不同于逐一遍历的`map`函数。例如，在Python3中，计算n的阶乘可以使用`reduce`（需从`funtools`库导入）实现，也可用循环命令完成。另一方面，`filter`函数则像一个过滤器，用于筛选列表中符合条件的元素，同样地功能也可以通过列表解析来实现。 函数式编程中的`reduce`函数用于对可迭代对象中的元素进行累积计算，不同于逐一遍历的`map`函数。例如，在Python3中，计算n的阶乘可以使用`reduce`（需从`funtools`库导入）实现，也可用循环命令完成。另一方面，`filter`函数则像一个过滤器，用于筛选列表中符合条件的元素，同样地功能也可以通过列表解析来实现。
- 在Python中，默认环境下并不会加载所有功能，需要手动导入库以增强功能。Python内置了诸多强大库，例如`math`库可用于复杂数学运算。导入库不仅限于`import 库名`，还可以通过别名简化调用，如`import math as m`；也可指定导入库中的特定函数，如`from math import exp as e`；甚至直接导入库中所有函数`from math import *`。 在Python中，默认环境下并不会加载所有功能，需要手动导入库以增强功能。Python内置了诸多强大库，例如`math`库可用于复杂数学运算。导入库不仅限于`import 库名`，还可以通过别名简化调用，如`import math as m`；也可指定导入库中的特定函数，如`from math import exp as e`；甚至直接导入库中所有函数`from math import *`。
- Python自身数据分析功能有限，需借助第三方库增强。常用库包括NumPy、pandas、Matplotlib等。NumPy由Numeric发展而来，提供了多维数组对象及各种API，支持高效的数据处理，如数学、逻辑运算等，常作为其他高级库如pandas和Matplotlib的依赖库。其内置函数处理速度极快，建议优先使用以提升程序效率。 Python自身数据分析功能有限，需借助第三方库增强。常用库包括NumPy、pandas、Matplotlib等。NumPy由Numeric发展而来，提供了多维数组对象及各种API，支持高效的数据处理，如数学、逻辑运算等，常作为其他高级库如pandas和Matplotlib的依赖库。其内置函数处理速度极快，建议优先使用以提升程序效率。
- Pandas，名称源于面板数据（panel data）和Python数据分析，由AQR Capital Management于2008年开发并于2009年底开源。作为Python核心数据分析库，它提供了快速、灵活的数据结构，简化了关系型和标记型数据处理。Pandas集成了高级数据结构和工具，适用于金融、统计等多个领域，支持高性能矩阵运算、数据挖掘、清洗及时间序列分析等功能，完美兼容其他科学计算库。 Pandas，名称源于面板数据（panel data）和Python数据分析，由AQR Capital Management于2008年开发并于2009年底开源。作为Python核心数据分析库，它提供了快速、灵活的数据结构，简化了关系型和标记型数据处理。Pandas集成了高级数据结构和工具，适用于金融、统计等多个领域，支持高性能矩阵运算、数据挖掘、清洗及时间序列分析等功能，完美兼容其他科学计算库。
- 一、项目背景在数字化转型的浪潮中，物联网（IoT）技术已成为推动各行业创新和效率提升的关键力量。从智能家居到工业自动化，从智慧医疗到智能城市，物联网应用的广度和深度不断拓展。据市场研究机构预测，全球物联网设备数量将在未来几年内达到数千亿台，这为数据采集、传输、处理和分析带来了前所未有的机遇和挑战。搭建一个高效、可靠的物联网平台，实现从设备接入到数据分析的全链路管理，对于企业挖掘数据价值、优... 一、项目背景在数字化转型的浪潮中，物联网（IoT）技术已成为推动各行业创新和效率提升的关键力量。从智能家居到工业自动化，从智慧医疗到智能城市，物联网应用的广度和深度不断拓展。据市场研究机构预测，全球物联网设备数量将在未来几年内达到数千亿台，这为数据采集、传输、处理和分析带来了前所未有的机遇和挑战。搭建一个高效、可靠的物联网平台，实现从设备接入到数据分析的全链路管理，对于企业挖掘数据价值、优...
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