这个是美国NOAA的一个专门下载全球气象站数据的网站,不需要注册,包含全球多个国家数据,中国气象站数量涵盖了934个,每小时、月度、年度数据可直接下载,台站资料也很全面,包括国际交换站、基本站等,还有民国时期的气象资料。不用任何权限就可以下载逐小时地面观测气象数据,常用
数据是数据科学中必不可少的一环。如果没有数据,那么数据科学中所有的算法都将是一纸空谈,毫无利用价值。
前面介绍了WRF气象预报查询(城市)和CMAQ空气质量查询(站点和城市的)功能说明,现在我们开始介绍代码实现:
到目前为止,天气预报系统已经初具规模了。我们不但实现了天气数据的采集,还实现了数据的缓存、天气数据的API服务及天气预报UI界面等功能。天气预报系统就是一个大而全的单块架构系统,里面混杂了太多的功能,可以预见的是,如果越往后发展,则系统会变得越来越难以管理和维护。同时不同服务之间存在着依赖,对于测试也是一个挑战。对于这样的系统,为了更好地实现可维护性、可扩展性,需要进行微服务改造。
当前通过微信公众号开展气象服务是一种非常重要的方式。微信除了作为全民社交APP之外,还有订阅号、服务号、小程序等多种媒体传播方式,公众气象服务已经越来越多的借助微信平台进行二次开发并对外提供服务。今天给大家分享一个针对微信公众号后台数据监控的气象业务系统,该系统功能是实时对微信端展示的气象数据、产品以及服务器进行监控和报警,通过为运维管理员及时发送报警短信的方式,快速定位数据缺失种类并采取及时有效措施,从而解决微信前端数据不正常或者更新不及时问题。
本文正文内容翻译自 ECMWF 网站 2020 年 10 月 26 日新闻《Python developments enable easier access to weather and climate data》,版权归原作者所有。翻译底稿来自 Google 翻译。
观察者模式(Observer Pattern):观察者模式定义对象间的一种一对多依赖关系,使得每当一个对象状态发生改变时,其相关依赖的对象皆得到通知并且被自动更新。不过观察者只能知道目标发送了改变,而不能知道具体怎么改变的。
前段时间我们参加了2020 intel EdgeX 边缘计算挑战赛终于告一段落了,相比起其他的神仙队伍,从远洋卫星测控,到工业制造监督,我们作为其中最不硬核的团队,只是利用边缘计算做了一个小小的数据雕塑,侥幸入围了决赛,不过觉得整体流程还是有点意思,就简单和大家探讨一下。
智慧城市可视化建设不仅提升了城市管理的科技含量和效率,还促进了城市可持续发展,提升了居民的生活质量。随着技术的不断发展和应用,智慧城市可视化建设将会更加丰富和完善,为城市发展带来更加广阔的前景。
有时,为了提升整个网站的性能,程序员会将经常需要访问的数据缓存起来,这样,在下次查缓存的使用与系统的时效性有着非常大的关系。当所使用的系统时效性要求不高时,选择使用本节将演示如何通过集成Redis服务器来进行数据的缓存,以提高微服务的并发访问能力。
本项目设计一个大气气压检测装置,该装置以单片机为基础,采用STC89C52作为核心控制芯片,结合BMP180模块作为气压传感器。大气气压,也就是由气体重力在大气层中产生的压力,其变化与天气预报、气象观测以及高度测量等方面密切相关。
经过10多天的微信公众平台数据接口内测,现在正式对所有认证公众号开放了。微信公众平台数据接口正式向所有已微信认证(通过资质认证即可)的服务号和订阅号开放。通过数据接口,公众号开发者可以便利地获取更
果创云(YesApi.cn),是一个低代码数据接口开发平台,为工作室提供“开箱即用”的数据API接口。
微信公众平台每天的数据量越来越庞大了,新年红包再次延迟逐显服务器压力,微信也慢慢开放一些接口给第三方平台,这不,今天微信公众平台数据接口开始公测了。微信公众平台数据接口正式对所有认证公众号开放 测试期间,为保证数据接口质量,目前仅对申请接入了微信开放平台公众号登录授权服务的第三方平台提供。 通过数据接口,第三方平台开发者可以为公众号运营者提供更详细的数据统计服务。具体能力如下: 1、用户分析数据接口 通过该接口可以获取公众号的用户增减数据和累计用户数据。 2、图文分析数据接口 通过该接口可以获取公众号群发的
气象实况业务服务,能够尽可能实时、精准地告知公众大气的状态、结构、成分、现象,是百姓日常生活中需求最旺盛的气象服务类型。与此同时,也是智能网格预报系统中科学和技术问题最突出的业务。
6. iNeuView(Web组态)图元和文本框自定义右键菜单... 6
通过程序化的脚本处理,可以实现自动批量处理任务,例如任务的下发、任务的状态查询、任务的完成、业绩和产能交付的统计和结算等。通过集合 触动精灵+API接口 就可以快速实现自己想要的效果。做到自己控制自己的客户端、自己管理自己的数据,既快速又更安全。
疫情还在持续,这场延续了近两年的疫情让整个社会都改变了发展路径。很多小微企业的生存状态实属艰难,很多行业也在疫情中损失惨重。由于这次旷世持久的疫情,让老百姓的生活方式也发生了很大的变化,不能外出旅游、交际,更加催生了线上生活的快速发展。企业的数字化转型,不仅仅是当下的热门潮流,更是适应时代发展的生存基础。我们气象服务行业本就是传统、平稳的发展模式,无论是在发展理念还是网络技术上,都与信息技术行业存在不小的差距。随着大数据和人工智能技术的不断深化,人们线上生活方式的愈加普及,任何服务行业都面临着数字化转型的压力,气象服务也不例外。要实现数字化转型不是一朝一夕、开门见山般的快速直接,真的需要遵循一套科学的方法论并且长时间的坚持下去。今天简单聊聊气象服务数字化转型的关键要素---数据!
sina股票实时数据接口eg:http:hq.sinajs.cnlist=sh600389返回gb2312编码的内容:var hq_str_sh600389=江山股份,15.31,15.74,15.68,16.02,15.16,15.68,15.69,4044916,62900903,3350,15.68,9700,15.60,1000,15.57,2384,15.56,2100,15.54,13100,15.69,73100,15.70,1000,15.72,4000,15.74,14200,15.75,2013-01-11,14:14…
def foo(): print("第一次定义的foo()函数") def foo(): print("第二次定义的foo()函数") foo() # 结果 第二次定义的foo()函数
以书中的气象监测应用为例:现在有一个气象中心可以监测温度、湿度、气压三种数据,我们需要通过 WeatherData 对象来获取这些数据,然后将这些数据显示在特定的装置上。
最近这一两年,股市欣欣向荣,原来一直无法挣脱3000点魔咒的上证指数,现在一路高歌,踏进了3500点。
除了用于即时天气预报的气象数据之外,历史天气数据也具有巨大的价值。历史天气数据可以帮助我们了解过去的气象模式,进行气候研究,以及支持各种应用,从历史重现到保险精算。而历史天气预报 API 成为了将这些数据纳入应用程序的强大工具,让我们能够穿越时光,深入了解过去的气象情况。
前段时间很多人给我发私信,想要交流下DSMM的相关内容,并追问下一篇文章什么时候分享。在这里给大家说声不好意思,因为这阵子工作太忙了,没时间进行总结和整理,所以每天晚上抽出点时间整理下,形成本文。以后尽量定期进行更新。
Metpy 是应用于气象领域的开源Python包,可以进行气象数据的处理,可视化以及气象要素的计算等。
冬季供暖气象服务算是一项传统的专业气象服务了,目前东北、新疆、内蒙古地区10月中旬就要进入供暖季了。在《浅谈专业气象服务(四)》中我介绍了一下我曾经参与过的北京地区供暖气象服务。北京的供暖气象服务在全国气象部门开展的比较早,但是可挖掘和可发展的空间还很大。今天为气象同行们分享一个我的一个系统设计案例,希望能给有类似气象服务需求的同行们一点参考。
观测者模式定义了对象之间的一对多依赖,当一个对象状态发生改变时,其依赖者便会收到通知并做相应的更新。其原则是:为交互对象之间松耦合。以松耦合方式在一系列对象之间沟通状态,我们可以独立复用主题(Subject)/可观测者(Observable)和观测者(Observer),即只要遵守接口规则改变其中一方并不会影响到另一方。这也是其主要的设计原则。下面是一个简单的气象站发送天气信息给布告板,然后布告板把天气信息显示在板上的例子。 首先先建立三个接口,主题(Subject)、观测者(Observer)和显示内容(DisplayElement),分别代表气象站、布告板信息接收和布告板信息显示。
最近这一两年,股市虽谈不上大牛市,倒也稳步向上,原来一直无法挣脱3000点魔咒的上证指数,今年年初也一路高歌,迈过了3500点。
A+,A- 作为485通信时的接收和发送数据接口,另作为422通信时的发送数据接口
前言: 这篇文章我们以Head First设计模式中讲解的气象站为例,通过它的案列进行学分析和编码(C#)测试,并归纳总结出观察者模式。
民航局印发的《智慧民航建设路线图》文件中,明确提出智慧机场是智慧民航的四个核心抓手之一。并从机场全域协同运行、作业与服务智能化、智慧建造与运维方面,为智慧机场的发展绘制了清晰的蓝图。
转载:设计模式(中文-文字版) 目录: 简单目标任务实现 观察者模式介绍 观察者模式代码实现 观察者模式是JDK中使用最多的模式之一,非常有用。我们也会一并介绍一对多关系,以及松耦合(对,没错,我们说耦合)。有了观察者,你将会消息灵通。 文章首先从一个案例入手开始介绍。这个案例是这样的,团队承包了一个气象站的气象发布系统。 工作合约 恭喜贵公司获选为敝公司建立下一代Internet气象观测站! 该气象站必须建立在我们专利申请中的W eatherD ata对象 上,由W eatherD ata对象负责追踪目前
观察者模式是一种常用的设计模式,它定义了一种一对多的依赖关系,让多个观察者对象同时监听一个主题对象,当主题对象的状态发生改变时,它的所有观察者对象都会收到通知并自动更新。
智慧路灯杆 多功能杆具有强大的设备兼容挂载能力,支持集中挂载包括视频监控、气象监测、环境监测等多类型数据采集设备,实现一杆多用。
基于 Bootstrap 实现的响应式 Material Design 风格的通用后台管理系统 https://gitee.com/shuzheng/zhengAdmin 系统功能概述 系统组织管理:系统和组织增加、删除、修改、查询功能。 用户角色管理:用户和角色增加、删除、修改、查询功能。 资源权限管理:资源和权限增加、删除、修改、查询功能。 权限分配管理:提供给角色和用户的权限增加、删除、修改、查询功能。 单点登录(SSO):提供统一用户单点登录认证、用户鉴权功能。 用户会话管理:提供分布式用户会话管理
量亿数据专注金融领域API数据接口,其中包括期货、股票、期权、外汇等,只需要注册即可申请使用。
数据猿导读 6月1日,菜鸟网络与顺丰的一场口水战可谓是引发了物流行业剧震,而这场争论的背后无非是双方对于用户数据的掌控权。但在大数据时代,企业争夺用户数据的时候究竟将消费者至于何地呢? 作者:叶子 本
博主的博客地址: https://www.jeffcc.top/ 博主学习设计模式用的书是Head First的《设计模式》,强烈推荐配套使用!
E生活便民是国内最早开始做API数据便民服务平台的提供商之一,经过多年不断的创新发展,目前已发展成为国内领先的API数据便民服务平台提供商。 随着中国经济的不断发展,经济结构发生了巨大的变化,互联网科
近年来,随着气象观测技术的不断提升和气象大数据的快速发展,越来越多的企业开始将气象数据应用于商业领域。其中,历史天气预报 API 作为一种可获取历史气象数据的接口,具有广泛的商业应用价值。
传统的Java Web开发中,前端使用JSP开发,JSP不是由后端开发者来独立完成的。
使用设计模式可以提高代码的可复用性、可扩充性和可维护性。观察者模式(Observer Pattern)属于行为型模式,在对象之间定义一对多的依赖,这样一来,当一个对象改变状态,依赖它的对象都会收到通知,并自动更新。
天气预报是气象台(站)预先发出关于未来一定时期内的天气变化和趋势的报告。气象台运用现代科学技术(如卫星、雷达等)收集了全国甚至全世界的气象资料,根据天气演变规律,进行综合分析,科学判断,然后作出大范围的天气预报。气象站、哨根据大范围天气预报,结合本地区地形、天气特点、群众测天经验,作出单站补充预报。可分为短期、中期和长期预报。
作者简介 小丰,携程研发总监,专注于分布式数据库研究,大数据领域实时计算和大数据应用的系统架构设计。 背景 随着携程酒店数据的膨胀以及个性化需求的增多,每个数据接口个性化的排期开发,因为没有标准化,从需求讨论,数据准备、接口封装、上线调试到接口api说明,期间需要花费大量的时间。一个接口的实现到生产上线至少需要2天甚至更多时间,这个时间成本不得不依赖排期开发; 随着历史接口的迭代,已对外提供的700多数据接口中,其中500多个还在使用,并且每年的增量在100多,开发和维护成本高,特别是在追溯上游离线数据逻
基于Codesys这种软PLC平台的控制器,集成视觉是非常有优势的,不需要另外单独配备视觉控制器,内部实现通讯即可。
场景 我们接到一个来自气象局的需求:气象局需要我们构建一套系统,这系统有两个公告牌,分别用于显示当前的实时天气和未来几天的天气预报。当气象局发布新的天气数据(WeatherData)后,两个公告牌上显示的天气数据必须实时更新。气象局同时要求我们保证程序拥有足够的可扩展性,因为后期随时可能要新增新的公告牌。 概况 这套系统中主要包括三个部分:气象站(获取天气数据的物理设备)、WeatherData(追踪来自气象站的数据,并更新公告牌)、公告牌(用于展示天气数据) WeatherData知道如何跟气象
一、初步方案: 1、客户端初始化,调用服务端AES加密key获取接口; 2、服务端从配置文件获取AES加密key,用RSA私钥对其进行加密,返回给客户端; 3、客户端获取到加密的key,用RSA公钥对其解密,持久化到到客户端缓存中; 4、客户端进行业务操作时,调用了服务端的业务数据接口,入参全部用前面能获取到的key进行AES加密; 5、服务端获取到业务数据接口请求的入参,从配置缓存中取出key对入参进行AES解密; 6、服务端利用入参进行业务逻辑处理,得到处理的结果以及返回值; 7、服务端从配置缓存中取出key,对返回值进行AES加密,然后返回给客户端; 8、客户端获取到业务数据接口请求的返回值,用前面能获取到的key进行AES解密,得到明文返回值; 9、客户端前端界面脚本解析明文返回值,在界面上显示业务操作结果。
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