Публикации по теме 'weather'
Анализ и визуализация погодных данных с помощью Pandas
Это вводное руководство о том, как проводить анализ и визуализацию данных с использованием известной библиотеки анализа данных под названием Pandas. Вот краткое изложение того, что будет рассмотрено в этом руководстве:
установка пакетов Python (запросы, панды, jupyter) сбор данных о погоде (с помощью API погоды Tomorrow.io ) анализ данных (среднее, минимальное, максимальное, стандартное и т. д.) визуализация данных (гистограмма, круговая диаграмма)
Переходим к следующему..
Глубокий генеративный прогноз текущей погоды: издание Nature
Мы рады сообщить, что наше сотрудничество с Google DeepMind по применению методов глубокого обучения для прогнозирования текущей погоды теперь опубликовано в Nature.
Умелое прогнозирование текущей погоды с использованием глубинных генеративных моделей радара
Эта работа стала возможной благодаря использованию широкого спектра знаний всего Метеорологического бюро, от оперативной метеорологии до инженерии данных, от исследователей пользовательского опыта до ученых-исследователей..
Создание приложения с мгновенной погодой на Python
Методы выходного дня Python — использование Python для создания данных о погоде в реальном времени
Python — универсальный и широко используемый язык программирования, известный своей простотой, удобочитаемостью и гибкостью. Благодаря чистому и лаконичному синтаксису Python является отличным выбором как для начинающих, так и для опытных разработчиков.
Его обширная стандартная библиотека и богатая экосистема сторонних пакетов позволяют ему преуспеть в различных областях, от..
Предсказание погоды: смогут ли машинное обучение или квантовые вычисления заменить теорию хаоса?
Ходили разговоры о возможности машинного обучения и квантовых вычислений заменить теорию хаоса в прогнозах погоды. Многие люди не уверены, какая из этих двух технологий выйдет на первое место, но нет никаких сомнений в том, что обе они могут оказать большое влияние в этой области. В этом посте мы рассмотрим преимущества каждой технологии и обсудим, почему они могут быть лучшим вариантом, чем теория хаоса, для предсказания погоды.
Машинное обучение — это область искусственного..
Исследование изменения климата с помощью Python и Spark, часть 3
Создавайте свои собственные взгляды на глобальное потепление, используя общедоступные данные.
Сейчас вы читаете третью и последнюю часть моей мини-серии об анализе общедоступных данных для исследования изменения климата. Тем не менее, идея состоит не в том, чтобы стать настоящим экспертом в области метеорологии, а в том, чтобы применить здравый смысл с соответствующими инструментами для получения некоторой информации, чтобы каждый, имеющий некоторый опыт программирования и работы с..
Почему метеорологические модели не всегда точны и как мы это решаем
В Meteum мы раздвигаем границы точности прогнозов погоды. Наши алгоритмы, основанные на машинном обучении, получают данные из различных источников, от метеорологических радаров до метеорологических моделей. В то время как первый — это простой инструмент для понимания и работы, второй требует гораздо больше усилий. При обсуждении Fortran мы упомянули, что метеорологические модели требуют некоторой работы для получения высококачественных прогнозов.
Фортран:..
Почему для глобальных прогнозов погоды требуются центры обработки данных
Прогнозирование погоды сегодня во многом связано с большими данными: потребность в высокопроизводительном вычислительном кластере очевидна. За каждой платформой прогнозирования погоды большую часть тяжелой работы выполняет центр обработки данных, и Meteum не является исключением.
Центры обработки данных различаются по размеру: от небольших серверных комнат до групп географически распределенных зданий. Тем не менее, все они имеют одну общую черту: они являются незаменимыми..
