前言

由于工作的需要，也为了紧跟技术发展的趋势(其实已经落后不少 😢 )，这几天在研究云部署、容器、Web服务一类的东西。刚好试着用docsify管理技术文档，就想着可以部署到Azure上去。整个过程回过头来看并不复杂，但是由于这两个东西都是刚刚上手，遇到了一些坑，记录一下折腾的过程。

Microsoft Azure介绍

前言

这篇文章的内容其实很浅显，主要是为了明晰一下时间序列的要素是什么，以及尝试如何规范化地产生和存储时间序列。

时间序列概述

前言

偶然的机会，接触到了lrmx格式的文件，就用Python写了一点代码对文件进行了解析，在这里简单梳理一下。

lrmx文件格式

前言

无需多言，变压器是电力系统中非常重要的一次设备之一（一次设备是电力里面的术语，自然还有二次设备），因此对于电力系统的平稳运行也至关重要，所以工业界和学术界关于变压器的故障诊断开展了大量研究。关于变压器的故障诊断方法其实有很多论文已经做了综述，我自己从对象、问题到方法做了一个简单的梳理。

什么是变压器

前言

前一段时间，用Flask写了一个Web应用，需要用到一些地理空间的数据，为了更有效地管（zhuang）理（bi）起来，就想用前面提到过的PostgreSQL数据库，这里我们简单介绍一下，如何用Python的相关库，将常见的矢量数据（shp）导入到PostgreSQL中。

前期准备

前言

行政区划相关信息在GIS中算是不可或缺的基础数据，然而由于行政区划经常会进行调整，所以许多网上搜集的已经存在了不同程度的过时。而如果用国外的数据，又会有领土的问题，让人很膈应。偶然一次，在GitHub上看到了分享来自阿里云的数据，那么如果能够自动从网上抓取的话，岂不是可以获得较为准确的资料，并可以及时更新？

准备

前言

还是之前在参加培训的时候，老师提供了一个关于谈判计策的小锦囊，就想放上来与大家分享，也方便以后查阅。不一定对，也不一定有效，仅供参考吧:)

情景1：对方混淆情绪

前言

之前曾经介绍过一点台风的内容，包括台风的路径可视化等，此外在之前也曾介绍过极值分析的一些内容，在这里，我们对台风做了进一步的统计分析，分别用泊松分布和广义帕累托分布拟合了台风的年发生次数和巅峰强度。

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前言

这个测试，是我在参加公司组织的、由美国管理协会（American Management，AMA）老师担纲授课的课程中提供的测试，主要用对人的行为风格有一个粗略的判断，以提高沟通的效率和效果。需要注意，这只是一个简易版测试，其测试结果仅供参考，即使是完整版的测试，也是如此。

简介

流量预警：本篇文章需要加载数据，大概需要30MB！

前言

在plotly里自带Maps相关的模块，可以用来绘制分层统计图（Choropleth map）、散点图、气泡图等，但是里面主要是美国或者的地理数据，如果想做中国的可能就不行了，所以还是会有一些限制。简单想一下，如果我们只是要画个大概的地图，有些可视化的功能，其实也不见得那么麻烦，所以这篇文章就介绍如何用plotly绘制一些基本的地图。