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PJM电网每日平均日提前电价数据(2018年12月)

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简介:
PJM区域每日平均日 ahead电价数据,涵盖2018年12月的美国PJM区域电价信息。

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  • PJM--ahead201812
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    该数据集包含2018年12月美国宾夕法尼亚、新泽西和马里兰(PJM)区域电力市场每日平均日-ahead电价信息,适用于能源经济分析与研究。 PJM-DailyAvg.DayAhead电价数据2018年12月,美国PJM区域的电价数据。
  • PJM 20121
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    该文档包含2012年1月份PJM(宾夕法尼亚、新泽西和马里兰地区电力市场运营商)的详细电价信息,涵盖每日及分时电价数据。 PJM2012年1月的电价数据包含了该月份内电力市场的价格情况。
  • 上证指(19901219至2019531
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    上证指数自1990年12月19日发布以来,作为中国股市的重要指标,记录了上海证券交易所股票价格的变动情况。截至2019年5月31日,该指数反映了中国经济的发展与波动。 上证指数股票价格数据日期范围为1990年12月19日至2019年5月31日。包含的特征有:日期、股票代码、名称、收盘价、最高价、最低价、开盘价、前一交易日收盘价(简称“前收盘”)、涨跌额、涨跌幅以及成交量和成交金额。
  • 中国各省城市经纬度、照量和温度.txt
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    该文本文件包含了中国各省市城市的地理坐标(经纬度)以及每日日照时长与每月平均气温的数据记录,便于气候分析及研究。 全国各省份城市的经纬度、日辐照量及每月气温数据。
  • ESET病毒库V4版本(20181222
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    ESET病毒库V4版本于2018年12月22日更新,此次升级强化了对新型恶意软件和威胁的检测能力,提升了系统的安全性。 ESET 是一家知名的网络安全解决方案提供商,其产品以高效的病毒检测、轻便的系统占用以及精准的安全防护著称。2018年12月22日发布的病毒库是 ESET 安全软件的重要组成部分,用于更新 ESET 的安全防护系统,确保用户能够抵御当时及之后出现的各种恶意软件威胁。 ESET 病毒库包含数百万个病毒、木马、蠕虫和间谍软件等的特征码数据库。这些特征码由 ESET 安全研究人员通过持续监测全球网络威胁,并分析其行为与代码结构生成。当检测到与病毒库中特征码相匹配的文件或活动时,ESET 的安全软件会立即采取行动,如隔离、删除或阻止可疑行为,从而保护用户的电脑免受病毒感染。 V4版本标签表明这是 ESET 病毒库的一个特定版本,可能代表了该库的第四代架构或者是在某个主要更新后的版本号。通常随着恶意软件技术的发展,安全软件需要不断迭代升级以应对新的威胁。2018年的这个版本可能是为了应对当年流行的勒索软件、银行木马或其他新兴网络威胁。 在压缩包中只有一个名为v4的文件,这很可能是ESET离线更新的主要部分。离线更新包专为无法连接互联网的设备设计,用户可通过USB驱动器或CD等可移动媒体将此文件传输至目标设备,并执行升级操作以保持防护功能最新。 实际使用时,首先下载该离线更新包并按照 ESET 提供的操作指南,在安全软件设置中选择离线更新选项指向存储v4文件的位置完成升级过程。对于企业环境中的管理员,则可能利用这样的工具批量为多台计算机进行更新,确保整个网络的安全性。 ESET 2018年12月22日的病毒库V4版本是 ESET 产品防御恶意软件的关键组件,通过及时更新该库用户可以有效防范当时的网络威胁并保护个人与企业的数据安全。同时离线更新包也为无法在线升级用户提供便利。对于所有使用ESET 安全软件的人来说定期检查和更新病毒库都是维护系统安全性的重要步骤。
  • 在 MATLAB 中将转为值与总和:从度统计的转换-MATLAB开发
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    本教程详细介绍了如何使用MATLAB将每日数据转化为月度平均值及总量,适用于数据分析和处理场景。 将每日的数据转换为月平均值和月总和。只需根据您的数据集更改文件名和年份即可。
  • 中国20172温度(SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-TEM-12001).zip
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    该文件为中国2017年2月份每日平均气温数据集,包含全国各站点的日均温信息,适用于气候研究和分析。 中国气温数据文件名为SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-TEM-12001-201702.zip。
  • 气温的温度预测
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    该数据集包含每日平均气温的详细预测记录,涵盖多种地理位置信息。适合用于气象研究及模型训练,助力提升天气预报准确性。 温度预测数据集包含每日平均气温的数据。
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    本文件包含了十种不同资产的日度市场价格数据,适用于金融分析和投资策略研究。 这是我在视频中使用到的10个资产的价格数据表,欢迎下载。
  • 值的转换:一个用于将转换成值的简易MATLAB函
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    本文章介绍了一个简便的MATLAB函数,专门用于高效地将每日数据转化为相应的月度平均值,为数据分析提供便捷。 此功能有助于将每日数据集转换为每月平均值。该函数的额外好处是除了计算均值之外,还可以帮助确定月最大值、月最小值以及月标准偏差等统计信息。例如,如果需要获取每月最小值,只需将“@mean”替换为“@min”。