当我们使用一个线性回归模型时，通常这个模型是在很大假设的前提下才有一个很好的结果：其中，对于第四点，说明了数据应该符合一个高斯分布，如下所示：可能你使用的数据并不是一个完美的高斯分布，也无法处理为一个完美的高斯分布，但是并不意味着你不去尝试，下面介绍如何处理偏态数据。为了避免机器学习模型的能力不被影响，应该对偏态数据进行处理，处理为一个近似标准正态分布，处理的方法取决于数据的特征。log转换 可能

linux下使用.csh脚本自动化下载GFS气象数据。

如何在Linux 环境下安装tensorflow的gpu版本，记录安装的过程。

本文讨论了总湿稳定度(GMS)的计算方法及相关注意事项。首先介绍了GMS的定义及其物理意义，重点强调了垂直积分计算中的关键细节：1)需确保气压层按100-1000hPa升序排列；2)将单位转换为Pa；3)注意积分方向与负号处理。文章对比了numpy.trapz()和xarray.integrate()两种实现方式，展示了如何正确处理单位转换和积分顺序问题。最后简要提及了水平散度的分解计算方法，为大

【代码】python - 无法正常显示xlabel / ylabel。

python 在绘图添加图例时，一些数学符号或者公式常常包含上标和下标，这里简单描述了如何实现上述要求。在数学公式中，上标用^号，下标用_符号。如果上下标只有一个符号，则可以不用花括号括起来。如果上下标多余一个字符，则必须用花括号括起来。因此我们在设置标签或者图例时，需要使用一个美元符号即可实现，既: $import numpy as npimport matplotlib.pyplot as p

上采样过程实际上就是通过转置卷积（或者称为反卷积）操作来恢复特征图的尺寸和维度，并且通过跳跃连接与下采样路径的对应层进行融合，以重新细化和合并信息，从而进行准确的分割预测，重复一次上采样操作，结果没有问题。发现是下采样中的conv_64与上采样中的up_64维度不一致导致的，这是因为在下采样过程中，通过池化，使得451/2=225.5，而程序自动将其向下取整为225，225经过池化又变为（可以发现

当我们使用一个线性回归模型时，通常这个模型是在很大假设的前提下才有一个很好的结果：其中，对于第四点，说明了数据应该符合一个高斯分布，如下所示：可能你使用的数据并不是一个完美的高斯分布，也无法处理为一个完美的高斯分布，但是并不意味着你不去尝试，下面介绍如何处理偏态数据。为了避免机器学习模型的能力不被影响，应该对偏态数据进行处理，处理为一个近似标准正态分布，处理的方法取决于数据的特征。log转换 可能

简单记录一下计算散度的方法，方便以后查找复制包括三种计算方式，。其中，numpy和metpy的方法进行了比较，结果比较一致。windspharm的方法里面包含了两种方法， 一致是直接调用函数实现，另一个是先计算梯度再相加。使用windspharm最简单，缺点就是需要使用全球的数据作为输入，而且在Linux上安装，我这里用的是模式数据就没去和metpy和numpy进行验证，只是记录作为一种方法。比较

不稳定理论判别方法：气块法标准波形法大尺度不稳定惯性不稳定机制 ：绝对涡度的水平变化（<0）输入假定条件：f平面近似正压背景场压力不变满足地转平衡扰动满足惯性流正压不稳定条件： 绝对涡度水平切边存在极值时假定：- β平面近似- 正压- 无辐散- 流体满足二维海水运动方程Rossby波正压不稳定的原因- 背景流为常数时，绝对涡度不变，无法从基本流中获取能量斜压不稳定机制： 动能向位能的转换条件