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儒略日与标准时间转换
张凌 2016-7-25 10:19
儒略日(Julian day,JD)是指由公元前4713年1月1日,协调世界时中午12时开始所经过的天数,多为天文学家采用,用以作为天文学的单一历法,把不同历法的年表统一起来。如果计算相隔若干年的两个日期之间间隔的天数,利用儒略日就比较方便。 在很多水文模型中,均采用这种计时法。更多关于Julian Day的资料可参考: ...
个人分类: C 语言|22256 次阅读|没有评论
QT GUI 初探
张凌 2016-7-24 23:29
周末花点时间折腾QT GUI的东西,基本东西掌握得差不多了,现在点总结。 (1)第一步,我们新建一个主窗口,然后添加三个文本框,计算两个数据之和: 在UI deigner中拖入文本框,然后加入两个按钮,我们右键button1,选择-转入槽,关于基本概念,我就不解释了,进入到click事件响应函数里面: 然后,即可实现 ...
个人分类: Qt|4599 次阅读|没有评论
DEM格网排序
张凌 2016-7-19 08:54
对DEM数据,按照高程进行从小到大的排序,并需要保存格网的行列数,代码如下: 源代码下载: http://pan.baidu.com/s/1dF2XfUT
个人分类: C 语言|2521 次阅读|没有评论
Miain函数参数
张凌 2016-7-16 22:51
C语言Main参数问题,前面看了好几遍,老是忘记,今天自己写了个例子,判断参数的个数,从参数文件中读取参数,这是一个比较通用的例子,也许对其它人也有点帮助。 源代码下载: http://pan.baidu.com/s/1o80CMuu
个人分类: C 语言|2905 次阅读|没有评论
凑热闹,也谈PLOS ONE
热度 24 张凌 2016-7-8 22:42
关于plos one杂志的争议大,周围对其鄙视的,对其肯定的都有。我最近也在上面发了一篇文章,我简单谈下我的感觉(个人观点,具有case by case 的差异)。 先说审稿周期吧,这个期刊,审稿比较快,很少会出现等了三四个月还没消息的情况;然后说审稿吧,就我感觉编辑分配的审稿人是非常专业的,我做S ...
16149 次阅读|34 个评论 热度 24
C语言通过指针进行地址传递
热度 1 张凌 2016-7-3 16:28
下午看代码时,为深入理解指针进行地址传递,自己写了一个例子。现在放在这里供需要的人参考。 Note: Element of a struct also owns its location, which can be pass into a function as we dicussed it in the comments. Source code 下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qYclxFI
个人分类: C 语言|3388 次阅读|1 个评论 热度 1
文章结构的英文描述
张凌 2016-7-3 09:21
在写文章时,如果文章的结构有点繁琐,最好的方式就是在引言部分增加文章结构的描述。在阅读文献的过程中,自己收集了一些文章结构的英文描述,供大家参考和学习。 Example 1 This article is organized as follows: the climate simulations and the LASH model are briefly described; in Section ...
个人分类: 写作|7194 次阅读|没有评论
一种很好的C语言数据组织结构
张凌 2016-7-1 22:05
问题:现在加入有m个网格,然后网格有不固定个数的河段(channel),每个channel有多个属性,然后给一种C语言数据组织结构对其进行组织? 分析:由于channel具有多个属性,所以需要建立结构体数据保存每条channel的多个属性;然后因为每个网格具有一条多条channel,因此需要建立指向结构体自己的指针;最后,由于具有m个网 ...
个人分类: C 语言|2484 次阅读|没有评论
Micromet 降雨插值(II)
张凌 2016-6-28 22:06
关于Micromet降雨插值的基础,请参考另一篇博文: micromet的一点总结 (I) 。 1. 准备已有气象站点的数据,先保存到excl, 然后另存为.dat文件,然后用makeinput的fortran代码处理成micromet需要的格式。数据的格式见: SnowModel/MicroMet met data 输入格式要: ***************************************** ...
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缺失气象数据填补方法
张凌 2016-6-28 16:44
在处理气象数据时,会经常遇到数据缺失的情况,针对问题,分三种情况进行处理。 (1)for missing data = 1 hour, average the values from each side of that hour. (2)for 2 hours = missing data = 24 hours, average the values from 24 hours before and after each of the hours in that period. ...
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