致我最好的朋友——孙玉尚这一页，想先留给你。想留给我们一起走过的大学时光，也留给你即将启程的研究生生活。
一、从风雨操场到大连海事还记得第一次认识你的时候吗？那时候谁也没想到，那个一起吐槽作业、一起熬夜赶课设的人，后来会成为我大学里最重要的伙伴之一。
一起在羽毛球场撒汗的日子
在QQ回复在妹妹怀里
一起在图书馆”对线命运”
这些看起来很日常的小事，现在想起来，却都成了我最舍不得的片段。
而现在，你即将开启在 大连海事大学 的研究生生活——这是你努力、坚持和天赋的结果，更是你给自己的新起点。
二、愿你在大连海事，夯实根基，走得更远研究生的生活，不会像大学那样轻松随意。会有几乎做不完的课题、查不完的文献、改不完的代码和论文。但我知道，你一定能扛得住。
我对你的期待：
1. 夯实基础希望你在专业知识上扎扎实实，不浮不躁，不被短暂的焦虑打乱节奏，一点一点把自己打磨成真正的”高手”。
2. 保持好奇与热爱别被繁琐的任务磨平了锋芒。你当初选择这条路，不是为了”凑合活着”，而是为了走出一条属于自己的轨迹。最重要的是要开心
3. 找到高薪又喜欢的工作不只是”高薪”，更重要的是：那是一份你乐于投 ...
一、实现方法
底层（100m栅格）
ConvLSTM + 膨胀卷积每个100m×100m栅格作为图节点，输入闪电密度、反射率及地形高程数据。采用 ConvLSTM (3×3核) 捕捉闪电发展时序特征，叠加膨胀率=3的膨胀卷积扩大感受野至3km范围 [^6]。
特征提取：123# Python代码示例 - 底层特征编码器low_level_feat = ConvLSTM(input_data, filters=128, kernel_size=(3,3))low_level_feat = DilatedConv2D(low_level_feat, dilation_rate=3)
中层（1km超节点）
图池化聚类按1km²区域将底层栅格聚类为超节点，特征由反射率加权聚合：$h_{mid} = \sum_{v \in Cluster} w_v \cdot h_v ，权重 w_v = \text{sigmoid}(\text{Reflectivity}_v)$ ^2。
门控GCN跨邻域（r=5km）传递信息，门控公式：$g_{gate} &# ...
Code logic analysis
model: Sonnet 4.5
time: 2025/11/6 13:14:35
conversationUUID: 4145c238-4a65-48d7-ad86-487e424e7182
human:分析这段代码的逻辑
file: 未命名附件
assistant:代码逻辑分析这是一个气象数据处理脚本，主要处理预测数据的CSV整合和概率图的文件管理。
📋 核心功能代码实现了两种时间跨度的数据处理：
6小时数据（h0-h5）：短期预测
48小时数据（h0-h47）：长期预测
🔄 执行流程12345678910111213141516171819202122输入: start_time="202511042000", end_time="202511061900" (2025年11月4日20:00 ~ 11月6日19:00，共48小时)┌─────────────────────────────────────┐│ 第一阶段：6小时处理 ...
2025 11 03使用长短期记忆LSTM ，预测得到的0到12小时效果好 POD 93.4 FAR 17.4 CSI为78.1
提出的知识和想法
雷暴早期需要满足静力不稳定、水汽和抬升触发 3 个基本条件
对流有效位能、沙氏指数、抬升指数和 K 指数与雷暴强度有较好的相关性大风指数、修正指数、静力能对流稳定度等23 个探空物理量参数与雷电活动关联度大于 0. 8,可作为雷电潜势预报指标因子。
分析超参数的选取对 LSTM 雷电活动预测模型的影响,确定学习率为 0. 000 1、批次样本量为32、序列长度为 10 用于预测,有利于模型的快速拟合,提高模型泛化能力。
LSTM 模型在(0,12] h 的雷电潜势预测效果明显优于(12,24〛h,其正确率为 95.8%,被试工作特征 AUC 为 0.989,POD 为 93.4%,FAR 为 17.4%,CSI为 78.1%。
随着预测时限的增加,(12,24]h 的雷电潜势预测存在 POD 较低、FAR 较高,下一步将提高模型深度、优化模型参数,结合雷达、卫星等观测资料增加空间维度信息,开展基于深度学习网络的格点化雷电预警技术研究及应用 ...
Linux常用命令速查手册nohup python train_new.py > train.log 2>&1 & 离线也可运行指令
📊 磁盘空间管理查看磁盘使用情况1234df -h # 查看所有磁盘分区使用情况(人类可读格式)df -h /home # 查看指定目录所在分区du -sh /path/to/dir # 查看指定目录总大小du -h --max-depth=1 # 查看当前目录下各子目录大小
查找大文件12du -ah /path | sort -rh | head -n 20 # 找出最大的20个文件/目录find / -type f -size +100M # 查找大于100M的文件
📁 文件和目录操作查看文件列表123456ls -l # 详细列表格式ls -lh # 以可读格式显示文件大小ls -lht # 按修改时 ...
平台错误一览当虚拟环境没有初始化时，conda init 然后开一个新的终端即可解决如果说某个包使用了默认环境的，使用指令unset PYTHONPATH 解决雷达数据处理完后的数据位置 /home/nmic/work/project/results/processedFile_radar工程代码路径 /home/nmic/project
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清理旧文件（cleanup_intermediate_files）
删除上次遗留的csv lock等文件，以免程序中断导致错误
采集新气象数据（acquire_data）
获取到数据的起止时间：st前推时间 , et 当前时间 st_new 当前时间 et_new 往后5小时时间
数据处理与整合（process_all_data）
数据格式转换（convert_data_to_final_format）
调用AI模型进行预测（run_prediction_with_preloaded / create_fallback_pred ...
terrific 极好的 了不起的magnificent 壮观的 宏伟的 值得表扬的grand 壮丽的 堂皇的 极好的 精彩的
magnitude 巨大 重大 重要性 = importantmagnify 扩大 放大
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