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具有资料：历史气象资料和统计资料。
具有资料：历史气象资料和统计资料。
2024/4/15 1:56:35
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基于LabVIEW的气象监测系统基于LabVIEW的气象监测系统基于LabVIEW的气象监测系统基于LabVIEW的气象监测系统
2024/4/1 22:20:13
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V8.9：1.修改了气象文字，字体大小不变，修改成了获取未来3天气象数据判断，如果查找不到关键字就跳过此次更新。
ESP8266_and_ESP32_OLED_driver_for_SSD1306_displays文件夹下的OLEDDisplayFonts.h中。
2.新增时间库，用来调取时间用于农历更新做判断，也可以用于实时时间显示和输出调用：inthours=timeClient.getHours();intminu=timeClient.getMinutes();intsece=timeClient.getSeconds();intTodayDay=timeClient.getDay();StingDetail=timeClient.getFormattedTime()
ESP8266_and_ESP32_OLED_driver_for_SSD1306_displays文件夹下的OLEDDisplayFonts.h中。
2.新增时间库，用来调取时间用于农历更新做判断，也可以用于实时时间显示和输出调用：inthours=timeClient.getHours();intminu=timeClient.getMinutes();intsece=timeClient.getSeconds();intTodayDay=timeClient.getDay();StingDetail=timeClient.getFormattedTime()
2024/3/30 12:41:52
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在上一版的基础上修改了icon图标的颜色取反效果显示效果，修改了未来3天天气更新频率，减少获取json数据后，查找不到相关信息而显示n/a概率，实际上通过串口打印信息来看是获取到json数据的，即使失败，在下一个周期更新的时候也会更新出来和实时气象相关数据类型修改为byte类型
2024/3/16 15:43:35
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本设计主要分为三个部分，采集节点、集中器与上位机。
三部分协调工作共同完成整个任务。
采集节点，是本系统的关键部分，它以STM32F4Discovery为控制核心，通过温湿度传感器DHT11、气压传感器BMP085以及灰尘传感器GP2Y1010对相关信息进行采集。
然后，通过气象预报算法对降雨情况进行大概的预报。
最后，对相关信息打包发送出去。
集中器，主要进行数据的穿法。
上位机，承担着人机交互工作并将数据存储到数据库定时发微博。
三部分协调工作共同完成整个任务。
采集节点，是本系统的关键部分，它以STM32F4Discovery为控制核心，通过温湿度传感器DHT11、气压传感器BMP085以及灰尘传感器GP2Y1010对相关信息进行采集。
然后，通过气象预报算法对降雨情况进行大概的预报。
最后，对相关信息打包发送出去。
集中器，主要进行数据的穿法。
上位机，承担着人机交互工作并将数据存储到数据库定时发微博。
2024/3/10 19:31:25
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针对神经网络算法在当前PM2．5浓度预测领域存在的易过拟合、网络结构复杂、学习效率低等问题，引入RFR（randomforestregression，随机森林回归）算法，分析气象条件、大气污染物浓度和季节所包含的22项特征因素，通过调整参数的最优组合，设计出一种新的PM2．5浓度预测模型——RFRP模型。
同时，收集了西安市2013--2016年的历史气象数据，进行模型的有效性实验分析。
实验结果表明，RFRP模型不仅能有效预测PM2．5浓度，还能在不影响预测精度的同时，较好地提升模型的运行效率，其平均运行时间为O．281S，约为BP-NN（backpropagationneuralnetwork，BP神经网络）预测模型的5．88％。
同时，收集了西安市2013--2016年的历史气象数据，进行模型的有效性实验分析。
实验结果表明，RFRP模型不仅能有效预测PM2．5浓度，还能在不影响预测精度的同时，较好地提升模型的运行效率，其平均运行时间为O．281S，约为BP-NN（backpropagationneuralnetwork，BP神经网络）预测模型的5．88％。
2024/3/5 9:44:07
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WorldClim版本2的标准（19）WorldClim生物气候变量。
它们是1970-2000年的平均值，每次下载都是一个“zip”文件，其中包含19个GeoTiff（.tif）文件，每个月使用一个变量。
它们是1970-2000年的平均值，每次下载都是一个“zip”文件，其中包含19个GeoTiff（.tif）文件，每个月使用一个变量。
2024/3/1 17:38:04
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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。
2024-04-09 15:03
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