集群节点文件系统共享NFS设置
场景最近需要急速反演一套GMI Emissivity数据(chuanxi)。 最麻烦和耗时的工作来自于原始数据的下载：
GMI1B，GMI2A GROPF， 201811 ~ 202007 （800 GB）
H8 L2CLP （300 GB）
ERA5 Plevels+Surface (100 GB)
所以，服务器为了安全考虑没有联网，本地下载到一块陈年（2014年产）2TB硬盘上放弃了数据上传，太慢了，简单粗暴，直接插在机架上。
查看磁盘查看当前磁盘挂载情况，可以看出目前系统根目录是创建在/dev/sda盘上的
[hjh@node01] ~ $ df -hFilesystem Size Used Avail Use% Mounted on/dev/sda2 30G 7.2G 21G 26% / ## 根目录是创建在sda磁盘上的tmpfs 63G 84K 63G 1% /dev/shm/dev/sda3 74G 95 ...
NCL进行轨道裁剪
以AE_L2A数据为例进行处理。下载的数据包括全球16~17条轨道。
初步裁剪：
;;;获得轨道的四至点行列下标ji = region_ind(Latitude_Low_Res_2d,Longitude_Low_Res_2d, latS, latN, lonW, lonE)jStrt = ji(0) ; lat startjLast = ji(1) ; lat lastiStrt = ji(2) ; lon startiLast = ji(3) ; lon lastLAT2D = Latitude_Low_Res_2d(jStrt:jLast,iStrt:iLast)
grey dashed表示的是全部的轨道覆盖范围。阴影区是上述代码裁处的涉及到ROI(region of interest)的轨道。这样可以节省内存开销。进一步的，使用land> 50% 进行水体缺测
卫星信号积分问题初探
最近阅读被动微波天线信号积分时，亲自画了一张图像，展示立体角微分表达式的推导场景：
天线瞬时接受的信号来自于卫星瞬时视野IFOV内部地面上的不同位置的信号贡献效果：
天线温度为TA，地面上p点的亮温贡献为TB(p)
但是，由于卫星在积分时段内T内是移动的，有效视场EFOV必须是瞬时视场的时间积分，并且瞬时视场是时间的函数。那么序号为i的EFOV时刻积分区间[ti-T/2,ti+T/2],有效天线温度为：
虽然随着卫星移动和扫描，TB的采样位置会随时间变化，但是在极短的积分时间内(<8ms)，可以近视忽略亮温场的变化。那么在ti的TA可以表示为等效的天线增益图案和一个近视不变EFOV内亮温场的积分：
等效的天线增益图案可以表示为时间的积分：
按照Backus-Gilbert,Stogryn等人的处理思路，观测Resample过程中，粗分辨率的重建信号和内部多个i序号的高分辨率观测的关系应该是一个线性平均问题：
使用一组权重系数对信号进行重建，权重系数的约束条件为：
NSIDC0630 ATB ...
修复开启Pjax环境下Charts类插件异常加载
场景使用butterfly主题，success@配置全局吸底式播放器 ，需要开启Pjax服务，预加载站内资源。但是在使用’hexo-charts’,’hexo-calendar’时，出现对象重复创建导致的报错。
类似这样的插件，初始化时会受pjax影响无法二次渲染，只能刷新才能销毁原有的声明对象。报错信息：VM5117:1 Uncaught SyntaxError: Identifier ‘calendarChart’ has already been declared就是说下面这里重复初始化除了问题：calendar 插件的部分源码
<script type="text/javascript">....... let calendarChart = echarts.init(document.getElementById('calendar')); let endDate = new Date().getTime().......
求助网上的建议一大堆，有要求修改pjax源码的，有要修改pjax初始化绑定对象的 ...
Butterfly主题美化
记录我对butterfly主题的一些修改，持续更新。
置顶标签适用于已卸载自带的hexo-generator-index插件,添加使用hexo-generator-indexed插件实现置顶功能的小伙伴。在post类中的front-matter列表中使用sticky: 1 实现置顶，数字越大，置顶优先级越高。详见Butterfly 文档
修改themes\butterfly\layout\includes\mixins\post-ui.pug模板
mixin postUI(posts) each article , index in page.posts.data .recent-post-item if (is_home() && (article.top || article.sticky > 0)) ##判断是否有置顶属性sticky span.top-flag= _p('Highlighted') ##添加一个p标签<p class=" ...
Butterfly的一些特性
{% note default %}default 提示块标籤{% endnote %}{% note primary no-icon %}primary 提示块标籤{% endnote %}{% note success %}success 提示块标籤{% endnote %}{% note info %}info 提示块标籤{% endnote %}{% note warning %}warning 提示块标籤{% endnote %}{% note danger %}danger 提示块标籤{% endnote %}
default 提示块标籤
primary 提示块标籤
success 提示块标籤
info 提示块标籤
warning 提示块标籤
danger 提示块标籤
Gallery
壁 ...
What makes a good PhD student?
史记·平津侯主父列传大丈夫生不得五鼎食,死亦当五鼎烹耳
开始读博压力很大，每天感觉时间流逝的飞快，工作又像一团乱麻，索性可以做的东西很多。分享一篇来自《Nature》（Vol 441 11,May 2006） 的tips，对照一下自己。
Doing a PhD should be fun and rewarding, because you can spend all your working time discovering things and pursuing ideas — and getting paid for it, without any administrative responsibilities.Those who stick with a career in science do so because, despite the relatively poor pay, long hours and lack of security, it is all we want to do.Unfortunately mos ...
倒腾Django-创建django应用前端模板
Django系列是我在接触Python应用框架以后学习的后台框架。同时还有python的三大框架Flask，Django，Tornado。都有过了解，从此开始想后端领域进发。相较于Spring-boot这类JAVA框架，Django可以说是十分新手友好了。VUE+Django+Mysql完全满足企业级的应用要求。我这里就是使用Sqlite进行M(odel)T(emplate)V(iew)框架搭建。从此我开始接触后端。再后来开始使用JAVA框架，学习云服务。但是用的最多的还是Django，用它重构了Luoo网，用它搭建了课题组网站。这是最初在win10虚拟机上开始的学习笔记,那时候参考的是‘追梦人物’的博客教程。我这里只是记录，年代久了，而且很乱。详细的入门级的教程可以去学习dusai大哥> dusaiphoto.com。
使用模板系统在 blog\urls.py 中写入这些代码：blog/urls.py
from django.conf.urls import urlfrom . import viewsurlpatterns = [ url(r' ...
倒腾Django-创建 Admin 后台管理员账户
Django系列是我在接触Python应用框架以后学习的后台框架。同时还有python的三大框架Flask，Django，Tornado。都有过了解，从此开始想后端领域进发。相较于Spring-boot这类JAVA框架，Django可以说是十分新手友好了。VUE+Django+Mysql完全满足企业级的应用要求。我这里就是使用Sqlite进行M(odel)T(emplate)V(iew)框架搭建。从此我开始接触后端。再后来开始使用JAVA框架，学习云服务。但是用的最多的还是Django，用它重构了Luoo网，用它搭建了课题组网站。这是最初在win10虚拟机上开始的学习笔记,那时候参考的是‘追梦人物’的博客教程。我这里只是记录，年代久了，而且很乱。详细的入门级的教程可以去学习dusai大哥> dusaiphoto.com。
创建 Admin 后台管理员账户运行 python manage.py createsuperuser 命令新建一个：
C:\Users\Herrera\djangoopt\djblog>python manage.py createsuperus ...
倒腾Django-创建django应用blog
Django系列是我在接触Python应用框架以后学习的后台框架。同时还有python的三大框架Flask，Django，Tornado。都有过了解，从此开始想后端领域进发。相较于Spring-boot这类JAVA框架，Django可以说是十分新手友好了。VUE+Django+Mysql完全满足企业级的应用要求。我这里就是使用Sqlite进行M(odel)T(emplate)V(iew)框架搭建。从此我开始接触后端。再后来开始使用JAVA框架，学习云服务。但是用的最多的还是Django，用它重构了Luoo网，用它搭建了课题组网站。这是最初在win10虚拟机上开始的学习笔记,那时候参考的是‘追梦人物’的博客教程。我这里只是记录，年代久了，而且很乱。详细的入门级的教程可以去学习dusai大哥> dusaiphoto.com。
环境：cmd(windows NT)工具：Python (V 3.6.4)
工作目录C:\Users\Herrera>mkdir djangooptC:\Users\Herrera>cd djangooptC:\Users\Herrera\d ...
MLSE和NDVI 数据及使用方法
文件说明mlse.land98.res1 为最新反演的地表微波比辐射率数据，第1个分辨率对应的卫星像斑直径为56km，格点距离10kmmlse.land98.res3 为最新反演的地表微波比辐射率数据，第3个分辨率对应的卫星像斑直径为21km，格点距离10kmMYD13C2.006 是月平均NDVI数据，存储格式是HDF格式，分辨率是5kmMYD13C1.005 是16天平均NDVI数据，存储格式是HDF格式，分辨率是5km
通道信息
res1：6.925v, 6.925h, 10.65v, 10.65h, 18.7v, 18.7h, 23.8v, 23.8h, 36.5v, 36.5h, 89.0v, 89.0h 单位GHz
res3：18.7v, 18.7h, 23.8v, 23.8h, 36.5v, 36.5h, 89.0v, 89.0h 单位GHz
读取MLSE数据mlse是以TXT文件格式存储的，可以用NCL或者Fortran读取。
诸参数说明如下：
ip integer型 每个AMSR-E数据点所拥有的唯一ID； ipp integer ...
