在Rhino/Grasshopper中使用Python

一些基本的信息可以在官方网站(http://wiki.mcneel.com/developer/python)找到。

让人遗憾的是,目前还没有方便有效的方法可以在Rhino/Grasshopper中使用Python的其他Package,比如强大的NumPy, SciPy, Pandas等

网上有一些相关的讨论

http://www.grasshopper3d.com/forum/topics/importing-numpy

https://stevebaer.wordpress.com/2011/06/27/numpy-and-scipy-in-rhinopython/

http://discourse.mcneel.com/t/trying-to-import-numpy-in-rhino-python-but-im-getting-this-error-cannot-import-multiarray-from-numpy-core/12912

http://discourse.mcneel.com/t/importing-external-modules-for-scripting/3244

http://blog.johnmuellerbooks.com/2012/08/22/numpy-and-scipy-support-in-ironpython-2-7/

2015全球机遇报告

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风险 #1

极端天气

极端天气将在接下来的几十年更频繁地发生,造成更严重的后果。在易受影响地区的人群聚集,更加加剧了这种影响。

机遇:

早期预警和预报服务

强大的预报服务可以千百万人免受极端天气的伤害并且有多种商业应用的可能。

投资重建工作

汇集机构投资者的资产投入到重建项目,能够在保护社会受极端天气影响的过程中起到很大的作用。

有成本效益的适应

在适应气候变化方面投入必要的开支,比如有先锋示范作用的项目,以创建一个更加可持续的未来。

风险 #2

洁净水资源短缺

虽然对水资源的获取收到国际人权法律的保护,洁净水资源的短缺威胁着人类健康和社会凝聚力,并且对食品和能源安全造成威胁。

机遇:

高效用水农业

传统方式和现代科技可以相互结合,创造一种用水更少产量更高的新型农业。

洁净水生产

新技术和使用可再生能源可以为水淡化和水净化提供多种选择,来满足干旱地区的用水需求。

智能水资源管理

在很多情况下,智能化的管理可以显著减低水资源的浪费,并开辟了私人投资的新领域。

 

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风险 #3

不可持续的城市化

全世界每天有二十万人移居到城市。如果管理不得当,这些快速增长的城市出现的堵塞、污染和其他有损健康的后果将对未来的社会繁荣造成威胁。

机遇:

集约化、绿色和连接的城市

通过发展集约化、绿色和连接的方式发展城市,可以降低基础设施建设的资本投入,并有助于建成更具吸引力的城市。

积极开展乡村建设

创造就业机会和促进乡村地区成长可缓解城市移民压力,减轻城市人口拥挤。

智能城市

大数据和实时数据分析及反馈可以使城市地区所能获得的有限资源得到更好的利用。

风险 #4

非传染性疾病

非传染性疾病,包括心血管疾病、癌症、糖尿病、慢性肺病,在全球范围内对人类生命、生存和经济发展造成显著威胁。

机遇:

使用移动技术与非传染性疾病做斗争

移动技术的广泛使用可以使它转变成为获取健康服务和更强大健康系统的更好的途径。

健康一代的创新金融

新的金融机制可以加速社会政策创新,包括针对早期儿童健康的私有金融机构。

日常健康推动者

提供健康管理的环境,比如有营养的食物选择和充足的运动,有效减少非传染性疾病的发生。

风险 #5

对化石燃料的依赖

在能源系统中,对化石燃料的依赖,不仅抑制温室气体的减排,同时也抑制了公共和私人在推动替代能源方面的努力。

机遇:

有计划的能源转变

计划和监管可以加速更清洁和更高效的能源生产,并提供促进创新所需要的动态激励机制。

能源自治

通过离网或者微型网络的可再生能源进行独立自治的能源生产,可以解决能源短缺,并且颠覆居民家庭在能源系统中的地位。

绿色消费

消费者对环境和气候变化的担忧可以转变为更加可持续的选择并且推动巨大的结构变化。

Arduino控制和读取风扇转速

任务说明:

改变风扇转速控制通风量,间接调整热交换过程。为了得到风扇转速和U值之间的关系曲线,需要读取风扇的转速。风扇有双线,三线和四线之分。双线需要通过读取电压间接计算转速,过程较复杂而且结果不精确,四线除了正负极还有tacho和PWM接口,可以读取和控制转速,但由于不易找到小尺寸风扇且价格较高,我选择使用只带tacho接口的三线风扇。

目前正在学习别人的案例并进行总结

改变ggplot中柱状图(geom_bar)的分类排序

在ggplot中使用柱状图(geom_bar),默认情况下是按照首字符排序的,而并非按照数据表格的行排序。下面这篇文章讲解了如果改变分类的排序:

http://kohske.wordpress.com/2010/12/29/faq-how-to-order-the-factor-variables-in-ggplot2/

文章有些老了,需要针对当前的R版本做适当的调整

数据库解决方案

昨天遇到遇到一个数据库错误:

Could not allocate space for object '...'.'...' in database '...'because the 'PRIMARY' filegroup is full. Create disk space by deleting unneeded files, dropping objects in the filegroup, adding additional files to the filegroup, or setting autogrowth on for existing files in the filegroup.

刚开始一直以为是因为我使用的是SQL Server Express,所以有10GB的限制。费了半天劲把Standard版本装好,还是一直报错,原来我使用的LocalDB只存在于Express版本。LocalDB的好处是方便操作,可以轻易复制,对于我现在的程序而言可以在不同机器上设置本地服务器,而且这个版本免费。

因为需要进行大量的模拟,模拟结果都要存到服务器上的话,貌似设置一个SQL Server成为必要的工作。如果设置一个网络服务器,这样程序在任意一台机器上都能连接并将数据保存到同一个数据库。