前々から気になっていた目の症状があって目のスペシャリストに見てもらったら
マイグレイン・オーラ
と診断された。
徹夜で仕事をし始めた学士論文ごろから起きるようになって
寝不足・コーヒー・チョコレートなども要因らしい。
目の病気だと思って心配していたのでよかった。
昨日の夜も9:30から30分ぐらい症状が出た。
起きるのは年に2〜3度。
日本語では 閃輝暗点(せんきあんてん)
というんだね。
2017年4月19日水曜日
2017年4月17日月曜日
2017年4月12日水曜日
random notes
one way to make existing "time" dimension to be "unlimited":
cdo seltimestep,1/12 ifile ofile
where 1/12 is the first and last indices of your time record.
Ref: https://code.zmaw.de/boards/1/topics/798
1057 cdo seltimestep,1/1 sic_G10010_SIBT1850_v1.1-naa_icecon.nc4 sic.nc 1058 cdo seltimestep,1/1 sit_G10010_SIBT1850_v1.1-naa_icecon.nc4 sic.nc 1059 cdo seltimestep,1/1 sit_PIOMAS_1979_2013-naa_arlan.nc4 sit.nc
Add all variables in sic.nc to sit.nc 1062 ncks -h -A sic.nc sit.nc
Remove time_counter dimension from the lists of dimensions and variables. 1065 ncwa -a time_counter sit.nc sit2.nc
Same names (labels) but different IDs for nodes in PyGraphviz:
add_node(1,label=A)
add_node(2,label=B)
add_node(3,label=A)
will create three nodes consisting of two As and one B.
Ref: http://stackoverflow.com/questions/15711909/how-to-create-duplicate-nodes-in-pygraphviz
2017年4月9日日曜日
shaw memo
14 april --> internet 5.
phone disconnect --> immediately.
--> arris --> return to uptown branch.
固定電話とテレビとインターネットのプロバイダーはどこも高くてモノポリー化してるビクトリア :-(
phone disconnect --> immediately.
--> arris --> return to uptown branch.
固定電話とテレビとインターネットのプロバイダーはどこも高くてモノポリー化してるビクトリア :-(
2017年4月5日水曜日
interpolate woa13 no3 field onto NAA grid using SOSIE
I had little trouble interpolating the woa13 no3 data onto NAA grid. SOSIE was creating high values (first figure; set to the prescribed vmax of 100. in this plot) along the coast lines. I was not sure why, but what solved this issue was to change ldrown from F to T:
cf_lsm_in = 'missing_value' ! we use 'missing_value' of input field to determine
cv_lsm_in = '' ! the land-sea-mask
ldrown = F ! we want to propagate sea values onto the land-sea mask
Here, the last line is modified as follows:
ldrown = T
Then the interpolation improved (second figure).
Furthermore, the interpolation is not too bad compared to the original file (third figure), although it may underestimate no3 in the beaufort region.
![]() |
| interpolated field with ldrown = F |
![]() |
| interpolated field with ldrown = T |
![]() |
| comparison between the original 1x1 degree data (left) and the interpolated data (right) |
登録:
投稿 (Atom)




