GMT 如何让cpt文件与数据匹配

m0_46232061 2020-01-28 04:37:41

新手小白提问。我是学海洋环境的，想作一张DO浓度随时间和海水深度变化的图表，如图1。可是cpt不随代入的数据变化，是一个长方形… 如图2。图3图4分别为命令和do数据（第一列是时间第二列是深度第三列是DO浓度）。求大神指点一二，感激不尽！

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一两年的科研成果刚被正式接收，在此简单回顾一篇水paper所学和所做的一些东西，也为了以后方便翻阅查找。主要用到了GMTSAR进行SBAS-InSAR处理，中间bash及matlab处理数据，后期GMT成图。以下展示仅为数据处理及部分成图脚本，InSAR处理流程移步隔壁。文章链接以下内容都是基于明确处理目的简单学习结果，做为初学者写的脚本或许都很繁琐，望海涵。

文件上传的原理：　　表单元素的enctype属性指定的是表单数据的编码方式，该属性有3个值：　　1) application/x-www-form-urlencoded：这是默认编码方式，它只处理表单域里的value属性值，采用这种编码方式的表单会将表单域的值处理成URL编码方式。　　2) multipart/form-data：这种编码方式的表单会以二进制流的方式来处理表单数据，这种编码方式会把文件域指定文件的内容也封装到请求参数里。　　3) text/plain：这种方式主要适用于直接通过表

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文件上传的原理：　　表单元素的enctype属性指定的是表单数据的编码方式，该属性有3个值：　　1) application/x-www-form-urlencoded：这是默认编码方式，它只处理表单域里的value属性值，采用这种编码方式的表单会将表单域的值处理成URL编码方式。　　2) multipart/form-data：这种编码方式的表单会以二进制流的方式来处理表单数据，

原标题作者机构: 北京理工大学闽南理工学院摘要: 领域自适应旨在使大型语言模型（LLMs）能够在训练阶段有效地泛化未见过的领域数据集。然而，诸如模型参数的大小和训练数据的规模等因素是一般性影响因素，并不能反映领域自适应性能的微妙之处。本文研究了影响领域自适应性能的细粒度因素，分析了训练数据中“单词”对摘要任务的具体影响。我们提出将数据集学习难度量化为生成式摘要的学习难度，该难度由两个指标确定：基于单词的压缩率和抽象级别。

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