GBIF发生GBIF出现项目是体系结构的一部分，负责搜索和下载GBIF介导的出现记录。
有关数据处理，请参见项目。
该项目处理事件Web服务，下载，搜索和地图。
这个项目有许多子模块，每个子模块都有一个自述文件，您应该阅读它以获取更多详细信息。
建筑Jenkins在没有配置文件的情况下构建了该项目，并且所产生的工件（JAR）与在gbif-configuration项目中找到的相应配置一起使用。
这个项目包含了使用信息设施的集成测试dev环境和要求的配置appkeys提供令牌与服务交互，并成为GBIF网络上。
要跳过集成测试（例如，在无法访问GBIF开发人员网络的情况下工作），请使用以下命令进行构建：例如mvn-Pdev-pl\!occurrence-integration-testscleaninstall贡献在合并到母版之前，所有更改必须先进入dev分支进行

RTKLIB是一款开源的全球导航卫星系统（GNSS）软件工具包，由HiroshiHiranuma教授开发，广泛应用于GNSS数据处理、实时定位、动态定位和精密单点定位等多个领域。
本压缩包文件“rtkilb_singlepos_rtklib”主要关注的是RTKLIB在MATLAB环境下的单点定位功能。
单点定位是GNSS接收机最基本的定位方法，它通过解算来自多个卫星的观测数据来确定地面接收机的位置。
在单频单点定位中，接收机仅使用一个频率的信号进行定位，这种方法通常适用于精度要求较低的场合，如车载导航、户外运动等。
而这个压缩包提供的MATLAB版本使得用户可以在MATLAB环境中实现单点定位的计算，这对于教学、研究或者快速原型验证非常有帮助。
主程序“rtklib—singlepos”是实现单点定位的核心代码。
这个程序可能包含了以下关键步骤：1.**数据预处理**：读取O文件（观测数据）和N文件（导航数据）。
O文件包含了接收机接收到的卫星信号的伪距或相位观测值，N文件则包含卫星的轨道和钟差信息。
2.**电离层延迟校正**：单频接收机无法直接测量电离层延迟，因此需要利用模型进行估算和校正。
程序可能内置了Klobuchar模型或其他电离层模型。
3.**对流层延迟校正**：同样，也需要考虑大气对流层的影响，一般使用气象参数进行校正。
4.**坐标转换**：将观测值从卫星坐标系转换到地心坐标系，这通常涉及地球椭球参数的使用。
5.**几何距离解算**：基于卫星的已知位置和观测值，计算接收机的三维位置。
这通常采用非线性最小二乘法进行迭代优化。
6.**误差处理**：包括钟差校正、多路径效应消除等，以提高定位精度。
7.**结果输出**：最终计算出的接收机坐标和其他相关信息会被输出，供用户分析。
在MATLAB环境中运行这个程序，用户可以方便地调整算法参数，进行各种假设和试验，同时利用MATLAB强大的可视化功能来直观地展示定位结果。
这对于研究不同环境条件下的定位性能，或者进行定位算法的优化都具有很大的便利性。
“rtkilb_singlepos_rtklib”提供了在MATLAB环境中实现RTKLIB单点定位功能的工具，对于学习和研究GNSS定位技术的人来说是一个宝贵的资源。
通过理解和应用这些代码，用户不仅可以深入理解单点定位的基本原理，还能掌握如何在实际项目中运用这些技术。

在IT行业中，Python是一种广泛应用的开发语言，以其简洁的语法和强大的库支持而备受青睐。
在本项目"基于Python的日照时数转太阳辐射计算"中，开发者利用Python的高效性和自动化特性，构建了一个能够快速处理日照时数数据并转换为太阳辐射值的程序。
下面我们将深入探讨这一主题，讲解相关知识点。
太阳辐射是地球表面接收到的来自太阳的能量，通常以单位面积上的能量流（如焦耳/平方米）表示。
日照时数则是衡量一个地区每天有多少时间阳光直射地面的时间长度，它是估算太阳辐射的重要参数之一。
将日照时数转化为太阳辐射值对于气象学、能源研究以及太阳能发电等领域具有重要意义。
Python中的这个项目可能使用了诸如Pandas、Numpy等数据分析库来处理和计算数据。
Pandas提供了DataFrame数据结构，方便对表格数据进行操作；
Numpy则提供了高效的数值计算功能，可以用于批量计算太阳辐射。
计算太阳辐射通常涉及以下几个步骤：1.数据预处理：读取日照时数数据，这可能来自气象站的观测记录或者卫星遥感数据。
数据预处理包括清洗数据，处理缺失值，统一格式等。
2.计算辐射系数：根据地理位置、季节、大气状况等因素，可能需要预先计算出辐射系数。
这可能涉及到一些物理公式，如林格曼系数或克劳修斯-克拉珀龙方程。
3.转换计算：利用日照时数和辐射系数，通过特定的转换公式（例如，按照国际标准ISO9060）计算每日或逐小时的太阳辐射值。
4.结果分析：将计算结果整理成可视化图表，便于分析和展示。
在`Solar_rad_conversion.py`这个文件中，我们可以预期看到上述步骤的实现。
可能包含导入相关库，定义函数来读取和处理数据，计算辐射值，以及生成图形化的结果输出。
开发者可能还考虑了错误处理和用户友好的交互界面，使得非编程背景的使用者也能方便地使用这个工具。
这个项目展示了Python在科学计算和数据分析领域的强大能力。
通过编写这样的程序，不仅可以提高数据处理效率，还能帮助研究人员和工程师更准确地评估和利用太阳能资源。
同时，这也体现了Python语言在跨学科问题解决中的灵活性和实用性。

本系统设计实现的目标是对宾馆的客房管理、客户信息管理和餐厅服务管理功能，前台用java实现对数据的添加，删除，查询等功能，在后台用Sqlserver作为数据库，其中数据库设计是用PowerDesigner.v11软件设计的。
本系统就是利用计算机信息提高了餐馆宾馆的管理水平，主要对系统的操作员权限、菜收银客房、客户等信息管理。
系统操作权限管理可以实现对操作员的添加、删除、修改操作，并设置操作员对指定用户进行密码修改。
宾馆的信息量大，数据安全性和保密性要求高。
本系统实现对宾馆信息的管理和总体的统计等，营业信息的查看和维护。
操作管理人员可以浏览，查询，添加，删除等宾馆的基本信息等。
本系统基本包含了宾馆管理的主要需求，具有完善细致的功能：系统具有高可靠性、安全性、操作性；
模块化结构，具有强大的数据处理功能，可根据业务需要，十分便捷地进行模块增减，灵活地进行系统组合；
直观的图形用户界面，面向事务处理。
随心所欲的查询，并全面支持分析和决策的功能。

自己开发的风资源分析工具包WindAnalysis-WindAnalysis1-V1.4.1.zip本帖最后由He_Challen于2017-9-614:40编辑由于工作的原因，今年项目开始转型风电项目，在慢慢上手的过程中发现，风电所涉及的软件清一色北欧的，好不好用只有用了才知道。
因为仅是为前期风电开发做技术分析，老外的软件一个是不容易上手，二是操作复杂。
随下决心自己开发一套专门用于项目前期的风资源分析工具包。
就这样开始而一发不可收拾，从最开始的结构搭建、输出设计便沉迷此中两个月，推出的前三个版本都不太稳定，要么是兼容不好，要么是数据处理的时逻辑顺序有问题，总之在最初的三个版本在大量项目的测风数据的测试下暴漏出一堆又一堆的BUG。
说实话，中途曾想过放弃，一个人孤军奋战实在是太孤独难耐了，多年工作环境造就的内心还是比较强大的，最终还是坚持了下来。
在飞机上、动车上、出差的酒店里、办公桌前开始了一遍又一遍的调试修改，度过了一个又一个难免的夜晚。
最终完成的兼容性和稳定性都可靠的V.1.4.1版本，经反复测试没有问题后，将这个版本作为目前能完成的最终的版本发出来供同行们使用，方便工作和分析。
下面对工具包中的WindAnalysis1和WindAnalysis2的功能做个介绍，过一阵闲了编个教程发出来供大家使用。
WindAnalysis1工具包能够对获取的整个测风数据构建dateset结构体，根据时间序列进行综合整理分析，通过运行可以获得如下分析结果：a．不同高度风速、风向、温度、压强的时间序列分布图；
风速、风向、温度、压强.jpgb．整个测风数据质量判断，及质量分析图；
测风数据质量评估.jpgc．不同高度湍流强度按照风速的分布、各风速对应的湍流强度与其平均湍流强度的分布图；
湍流分布.jpgd．不同高度月平均风速分布图；
月平均风速.jpge．不同高度日平均风速分布图；
日平均风速.jpgf．不同高度风速频率分布直方图；
风频分布.jpgg．不同高度风速风向玫瑰图；
风向、风能玫瑰图.jpgh．风切变拟合和计算；
风切变拟合.jpgi．风切变系数随月分布图；
月风切变.jpgWindAnalysis2为针对特定高度H处的风资源进行详细分析，包括：a.测风时间序列上风速、湍流偏离测风周期内平均值的偏离程度；
风速、湍流时间序列分布.jpgb.风速的威布尔分布拟合和参数计算；
威布尔分布.jpgc.威布尔分布拟合的误差和相关系数R2的计算分析；
拟合误差分析.jpgd.风切变拟合和切边系数计算；
风切变拟合.jpge.指定轮毂高度处的平均风速推算及威布尔分布拟合；
轮毂高度处威布尔分布.jpgf.根据选型风机的参数，绘制功率曲线和推力系数曲线；
功率特性曲线.jpg不仅限于以上figure图文件的生成，还能够估算出指定轮毂高度hub（hub＞H）测风塔处的发电量，在CommandWindow窗口中输出计算结果，作为风资源分析的参考。
计算结果.pngWindAnalysis风数据分析工具包教程-V1.4.pdfWindAnalysis1-V1.4.1.zipWindAnalysis2-V1.4.1.zip-------------------------------------------------------------------

仿1药网的完整项目源码，可以直接拿来使用，交互效果堪比原网站，属于前端的项目，利用接口获取数据，对数据处理

DataTrans(SSR数据处理宏程序).zip，用于SSR标记数据的处理

数据结构课程设计，学生成绩管理系统，版本：0.1，具有特性：具有一定的权限管理系统，不需要安装数据库，使用txt文本文件存储数据，使用Java语言编写链表进行对数据处理，拥有增，删，查，改，显示，排序等多种功能，通过编写的Jsp页面进行链表类的调用。
页面较为美观，有验证码验证机制，对于输入的非法数据有检查能力。

用于统计量化分析数据所用的标准正态分布概率表,记录了1~3倍标准差的概率分布,在,数据处理中有着广泛的应用.

第1篇Java编程基础　　第1章Java开发环境的搭建（教学视频：9分钟）2　　1.1理解Java2　　1.2搭建Java所需环境3　　1.2.1下载JDK3　　1.2.2安装JDK4　　1.2.3配置环境5　　1.2.4测试JDK配置是否成功7　　实例1开发第一个Java程序7　　第2章Java基础类型与运算符（教学视频：39分钟）9　　2.1基础类型9　　实例2自动提升9　　实例3自动转换10　　实例4常用基础类型之强制转换11　　2.2运算符12　　实例5算术运算符12　　实例6关系运算符13　　实例7逻辑运算符14　　实例8位运算符15　　实例9移位运算符16　　实例10转型运算符17　　2.3其他形式18　　实例11常量与变量18　　实例12各种进制的转换19　　实例13Java中的进制与移位运算符22　　第3章条件控制语句（教学视频：75分钟）26　　3.1if控制语句26　　实例14判断输入的年份是否为闰年26　　实例15抽奖活动27　　3.2for语句28　　实例16小九九乘法表28　　实例17如何列出素数29　　实例18Java中的递归31　　实例19男生女生各多少人32　　实例20求水仙花数34　　实例21求任意一个正数的阶乘35　　实例22求n的n次方35　　实例23利用for循环输出几何图形36　　实例24杨辉三角38　　3.3while语句39　　实例25求1到100之间的和39　　实例26存上100元需要多少天40　　实例27输出100之间的所有偶数41　　实例28如何判断回文数字42　　3.4do…while语句43　　实例29输出100之间的所有奇数44　　实例30求最大的随机数44　　3.5switch语句45　　实例31判断字母分类46　　实例32优良及差47　　实例33打印任意一年日历48　　实例34一年四季的划分51　　第2篇Java数据处理　　第4章异常处理（教学视频：62分钟）54　　4.1编译时异常54　　实例35除0发生的算术异常（ArithmeticException）54　　实例36数组下标越界异常（ArrayIndexOutOfBoundsException）55　　实例37数组元素类型不匹配异常（ArrayStoreException）56　　实例38强制类型转换异常（ClassCastException）56　　实例39索引越界异常（IndexOutOfBoundsException）57　　实例40空指针异常（NullPointerException）58　　实例41数字格式转换异常（NumberFornatException）59　　实例42字符串索引越界异常（StringIndexOutBounds）60　　实例43操作错误（UnsupportedOperationException）60　　4.2运行时异常61　　实例44找不到指定类时发生的异常（ClassNotFoundException）62　　实例45请求的方法不存在（NoSuchMethodException）63　　4.3try…catch捕获异常65　　实例46try…catch捕获异常的实例66　　实例47try…catch…finally捕获异常的实例67　　实例48try…catch嵌套捕获异常的实例68　　4.4throws声明异常69　　实例49throws声明异常实例一69　　实例50throws声明异常实例二70　　4.5throw抛出异常72　　实例51throw抛出异常实例一72　　实例52throw抛出异常实例二73　　4.6自定义异常74　　实例53自定义异常实例一74　　实例54自定义异常实例二75　　第5章数组（教学视频：98分钟）78　　5.1一维数组78　　实例55一维数组的创建与使用78　　实例56按相反的顺序输出79　　实例57奇偶分组80　　实例58找宝81　　实例59寻找最小数82

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。