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Python3--监控疫情
init_opts =opts.InitOpts( width = "1200px" , height = "600px" , bg_color = "#404a59" , page_title = "全国疫情实时报告 opts.VisualMapOpts(min_=0, max_=sum / len(datas)), # 设置视觉映像配置，最大值为平均值 title_opts =opts.TitleOpts( title = "全国疫情地图
58810发布于 2020-02-18 - 来自专栏世荣的博客
2021兰州疫情-新型冠状病毒疫情实时爬虫-3(实时更新)
1.确定数据源 数据源：腾讯疫情实时追踪 3482360857.png 首先对该网站F12，点击Network刷新页面，看看每个页面的Response： 797547160.png {\"confirm
1.2K30编辑于 2022-03-22 - 来自专栏电子电路开发学习
我用STM32MP1做了个疫情监控平台3—疫情监控平台实现
1.前言 之前我使用桌面版本Qt实现了肺炎疫情监控平台： [开源]我用Qt做了个疫情数据实时监控平台。 既然Qt是跨平台的，那么能不能在嵌入式平台实现一下呢？ 2.数据接口的获取 疫情监控平台的实现，简单的说，就是数据的展示，而数据从哪里来呢？ 现在很多互联网公司都做了自己的疫情监控平台，我这里采用的是腾讯新闻的数据源，数据内容很丰富，也比较稳定。 数据来源： https://news.qq.com/zt2020/page/feiyan.htm#/ 接口地址的获取方法可以参考： [开源]我用Qt做了个疫情数据实时监控平台 如果把所有的数据放在一个接口里 ，数据量会很大，所以腾讯把数据分成了几个接口 #包含最新疫情数据、各省市最新数据、其他国家最新数据 https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo? "isShowAdd": true } } 3.Qt界面的实现 之前的桌面应用程序中，是使用的是Qt5版本开发的，Qt5自带QJson解析类，而Qt 4没有带QJson。
1.5K30发布于 2020-07-16 - 来自专栏六月-游戏开发
-校园疫情模拟
演示 https://hctra.cn/usr/uploads/2020/05/4013421588.mp4 简介 之前看一个用unity3d做的疫情模拟的视频感觉挺有意思的，而我正好也在学这个，眼看现在就要开学了 ，就想着按照我们学校做一个具体全面一点的疫情模拟。 因为是做疫情模拟，数据量很大，所以其它方面要尽量抽象，突出重点也节省性能，所去找了张校园俯视图，然后绘制了一张抽象地图。 创建编写一些脚本： GameController用于疫情模拟逻辑控制 StudentController控制学生行为和存储学生信息 EventScript用于UI事件控制 SwitchAnimr用于动画过渡 实现学生作息自动管理 首先定义一个结构体Worktable,存储每个工作的开始时间和工作下标，工作分为上课(0)、回寝（1）、吃饭（2）、娱乐（3）。
92830编辑于 2022-12-26 - 来自专栏世荣的博客
2021兰州疫情-新型冠状病毒疫情实时爬虫
1.MongoDB数据库 这里数据库最终还是敲定了MongoDB，这里先讲一下选择该数据库的原因，随着人工智能和大数据发展，关系型数据库已然很难满足处理海量数据的要求，这里需要一种结构更加简单，并发量更简单并且支持分布式系统的数据库。 MongoDB是一个面向文档存储的非关系性数据库，基于C++开发，该数据库将数据存储为一个文档. 数据结构由“键/值”对(key=>value)组成，字段值可以包含其他文档，数组及文档数组，类似于Json对象，如保存一本书的信息，格式如下：
63620编辑于 2022-03-22 - 来自专栏木下学Python
疫情现状分析
前言 从今年 1 月下旬开始，疫情开始全面爆发，全国人民与疫情的对抗拉开了正式的帷幕。 从疫情开始后，全国人民开始了禁足模式，尽量少出门，大家的信息来源都是互联网，通过互联网来了解疫情实时情况。 小编通过数据的可视化分析，来形象直观的展示疫情现状。 疫情现状 小编的数据是截至到 2 月 15 日，截至到这天，全国各个省份的疫情确诊数以湖北为中心的周边地区人数较多，离湖北越远，确诊人数也随之相应的减少： 确诊最多的是湖北省，紧随其后的省份是广东，河南 ，全国的焦点无时无刻都在关注着疫情实况，从 1 月 20 以后的新闻数突然剧增，与疫情爆发的时间完全吻合： 在这些新闻中，有一部分是和辟谣有关的新闻，因为在疫情期间，总有某些不安分的人喜欢散播谣言，为了帮广大人民辟谣 END 最后大家出门一定戴口罩，勤洗手，做好防护，希望疫情早日结束。
4.4K10发布于 2020-02-24 - 来自专栏机器学习AI算法工程
疫情期间网民情绪识别top1~3解决方案
2.模型改进 通过对BERT[1]系列模型和Roberta[2]系列模型以及ERNIE[3]模型的效果进行对比分析并考虑到时间成本等我们最终选择了Roberta_wwm_large_ext和bert_wwm_ext 3.将BERT类模型的输出接入双向LSTM后再接入双向GRU，对输出结果进行平均池化和最大池化再与BERT类模型的pooler_out进行拼接后再分类,如图6。 3.调参及后处理 在对文本长度进行分析的过程中我们发现文本长度集中分布在140左右，因此在最初训练的时候选择把max_sequence_length设置为140，在后续实验中通过对测试集中多模型预测不一致的数据观察发现很多微博内容存在先抑后扬的情况 多轮投票方法是指在所有基模型中根据结果相似度和提交f1分值选择3或4个基模型一起投票，在对基模型投票时结果相似度越低收益越大，再对投票之后的结果再次投票，再次投票时选择相似度较低分数较高的模型进行投票， CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别 yolo3 检测出图像中的不规则汉字 同样是机器学习算法工程师，你的面试为什么过不了？
1.2K10编辑于 2022-08-26 - 来自专栏VRPinea
国外疫情愈加严重的3月，VR或成新社交媒介
文 | 丰木 “吹面不寒杨柳风”，与2月全国戒严的封锁状态相比，3月里国内疫情已愈加明朗。然而，国外却是“凛冬已至”。下面就跟随VRPinea来看看VR行业都收到了哪些影响吧。 各大展会延期或改为线上举办 l 受新冠疫情影响，E3 2020被迫取消 E3官网发布一条公告表示：“在充分考虑公司员工、参展商以及长期合作伙伴的健康和安全后，经协商，主办方将取消原定于6月9日至11日在洛杉矶举行的 继取消MWC、GDC等大会活动后，NVIDIA再次宣布，将GTC 2020大会改为网络发布会，并定于3月22日到26日举行。后又宣布，因国外疫情加剧，暂时停止分享GTC 2020的相关新闻。 已购票的人员将在3月13日之前获得全额退款。 l 苹果宣布WWDC 2020将仅提供线上活动 近日，受疫情影响，苹果宣布其第31届全球开发者大会将于6月在线上举行，以展示新的产品。 但由于VR产品税收上涨以及新冠疫情的影响，Facebook对此兴趣不大。 业界VR神作：《半衰期：爱莉克斯》 3月24日，《半条命：Alyx》在Steam上正式发售，售价163元人民币。
89720发布于 2020-04-01 - 来自专栏腾讯高校合作
清华-腾讯联合实验室针对疫情的分析21：北京疫情引关注，境外疫情传播加剧
（2）武汉疫情胶着，武汉以外地区疫情消退加快。 （3）境外疫情传播加剧，韩国新增334例。 从趋势看，疫情在缓慢消退，武汉新增病例居高不下、低治愈率是全国疫情消退缓慢的关键因素（见图3）。 ? 图3 全国疫情扩散指数和消亡指数趋势 非湖北地区，新增病例为24例，其中北京10例、河北5例、四川3例、福建2例、河南湖南宁夏上海各1例。其他22个省市新增病例为零。 尽管前四天的新增病例仅1例，但北京的疫情一直引人担心，23日的数据解读，我们分析了北京疫情的3个问题：疫情不稳、治愈率偏低、疑似病例数偏高。 武汉疫情胶着，武汉以外地区疫情消退加快 今天公布的疫情数据显示，武汉疫情依旧胶着，新增病例降至383例，现有病例有32392例。
64310发布于 2020-03-10 - 来自专栏全栈之路
echarts制作疫情地图
由于种种原因，需要制作一个疫情专题页面，而这个任务分配到了我头上，对于第一次接触echarts的我来说是一个巨大的挑战。所以在家，边查文档，边思考，磕磕碰碰地把地图完成了。 14, itemHeight: 14, itemGap: 2, textStyle: { // 例图文本样式 color: '#A3A3A3 疫情数据加载以及详细配置 4.1 给数据分等级 为了更好地展示效果，以及解决人数为0的时候单独划为一个等级这个问题，所以给数据做了一下处理。 ','#F1813A','#FFC551','#FFF6B3', '#EFEFEF']; 国家中英文对照，这里需要特别声明一下，部分国家和地区数据可能有误，如果有发现的小伙伴可以在评论区反馈一下。 同理也需要对疫情数据国家和地区的名称做一下处理。
5K30发布于 2020-05-22 - 来自专栏FreeBuf
防治“病毒疫情”的同时，也要守住这场“信息疫情”战
疫情信息过度泛滥，未知的真相仍然很多。 2月3日，国家卫健委发布关于加强信息化支撑新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控工作通知，强调加强网络信息安全工作。 2月4日，世界卫生组织宣布，已采取措施防止新型冠状病毒疫情引发的虚假信息泛滥，防止社交媒体出现“信息疫情”。由此可见，对于疫情相关的网络虚假信息的防控打击工作亦是至关重要。 谣传疫情严重程度，造成民众恐慌。在此次新冠病毒疫情期间，这类谣言案件公安打击的较多，各省市都有，处理方式多为教育训诫、行政拘留为主。 比如，Facebook宣布将删除包含“与疫情相关的不实信息”的帖子。TikTok也表示将删除与疫情事实不符的短视频。一个推特账号也因散播关于新型冠状病毒感染的肺炎疫情的谣言被封号。 人们对疫情的恐惧、疫情信息的不对称、互联网的传播速度是网络虚假信息泛滥的原因。 疫情相关的网络虚假信息的独特之处在于，恐惧中的人们会更快地相信虚假信息，减少求证的过程。
69020发布于 2020-02-20 - 来自专栏腾讯高校合作
清华-腾讯联合实验室针对疫情的分析25：全国疫情持续消退，境外疫情回流成焦点
另外，境外疫情已涉及60个国家，一日新增1790例。 下面我们通过扩散指数[1]和消亡指数[2]对3月1日的疫情数据进行客观的分析。 解读要点： （1）武汉新增病例大幅下降，疫情开始消退。 （2）非武汉地区疫情持续消退，防范境外疫情回流成焦点。 （3）新增1790例，境外疫情已传播至60国。 ? 新增1790例，境外疫情已传播至60国 3月1日，境外已有60个国家发现新冠肺炎疫情，较前天新增3个国家，当天新增确诊1790例，累计确诊8842例，累计死亡104例，现有病例8217例。 图1是境外疫情的扩散指数和消亡指数的趋势图。 ? 图1 境外疫情扩散指数和消亡指数趋势 可以看出，3月1日的扩散指数达到27.59，疫情处于快速传播阶段。 从图6的扩散指数和消亡指数的趋势看，疫情仍在快速消退中。现有确诊病例数为4640，已较14日的峰值减少2/3。 ?
88010发布于 2020-03-10 - 来自专栏腾讯高校合作
清华-腾讯联合实验室针对疫情的分析15：湖北疫情出现曙光、监狱疫情恐添变数
文章转自：腾讯医典 国家卫健委发布的2月20日的疫情数据，最引人注意的多个监狱的疫情恶性传播。 解读要点： （1）湖北疫情全面消退，各城市现有确诊病例均下降。 （2）数据混乱颇引质疑，给抗击疫情带来负面效应。 （3）三省监狱恶性传播，山东司法厅长就地免职。 图3 武汉市扩散指数与消亡指数趋势 山东浙江监狱发生恶性传播，疫情防控不可放松警惕 今天上午，山东省卫健委的信息发布疫情通告，该省任城监狱发生群体性感染事件，202人确诊，省司法厅长被就地免职。 13：全国现有确诊病例数首次下降，武汉疫情仍未能得到有效控制 12：七省市零新增，全国疫情拐点来临 11：六省市零新增，武汉疫情形势依旧严峻 10：武汉新增病例三连降、非湖北疫情两周内有望基本消退 09 02：除了湖北，还有5省疫情严峻 01：新冠肺炎疫情拐点何时出现？ ?
68510发布于 2020-02-23 - 来自专栏数据科学CLUB
用Python预测疫情发展
最近，在报道疫情的众多新闻中，相信大家也看到过一些来预测新型冠状病毒会导致感染肺炎的人数。你一定好奇，这个人数要怎么预测呢？预测人数又有什么用呢？ 比如： a = np.zeros([2,3]) a array([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.]]) a = np.ones([2,3]) a array([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.]]) 到这里，虽然不准确，我们也可以先用SIR模型来分析一下此次疫情，武汉新型冠状病毒的传染病动力学！ 模型有了，其实就是确定参数的问题。一开始就有人做了这个工作： ?
2.8K20发布于 2020-06-12 - 来自专栏Python 知识大全
简洁疫情查询服务上线
为了方便大家能及时跟进本次疫情的进展情况，我开发了一个疫情查询服务。 这次增加 全国疫情 疫情地图 全国趋势图 实时播报 使用说明： 只需要给公众号发送省份名称就可查询到该省各大城市的情况 ? 大家可以访问丁香园原始页面浏览 ： https://3g.dxy.cn/newh5/view/pneumonia
60010发布于 2020-02-21 - 来自专栏音视频技术学习笔记
后疫情时代的思考
后疫情时代的机遇与挑战： 疫情对经济的影响是短暂的，对习惯和观念的改变是长期的，抓住观念的改变才有可能进入一个全新的赛道，case by case只能挣短钱、快钱，比如做口罩就是快钱，只是一时的响应市场短缺 中国率先走出疫情困局，恢复生产，将会有更多的平台和产品向全世界输出。 工作与合作模式的改变，疫情期间中小、微小企业濒临破产，武汉有很多门店强依赖每个月的流水，两个月都没挺住就关门了。 一方面，疫情期间沉淀下来的工程效率、协作软件，可以高效的组织人力协作，另一方面社会各方经过几个月的适应，已经习惯了线上会议、线上卖货，线上签约等等。 这次疫情，保险医疗行业可能蓬勃发展，储蓄理财，消费观念可能都会改变，月光太可怕，大排量汽车等不理性的消费没必要，够用就好，能省就省。 toG相关行业。toG指对接政府，比如新基建项目。 数据资源、城市信息化、新能源等行业都会3-5年的上行期，BAT，海康威视等大企业都会深度参与新基建，智慧城市喊了很多年，这次新基建可能会大幅度加快进度。
66220发布于 2020-05-26 - 来自专栏AngelNI
python制作中国疫情地图
快开学了啊 pyhton制作中国地图 根据百度中国新型冠状肺炎疫情数据绘制（数据更新至 2020.02.01 21:21），通过python编写程序生成地图，再通过对HTML文件代码重改编写完成。
1.5K10发布于 2020-04-16 - 来自专栏腾讯高校合作
清华-腾讯联合实验室针对疫情的分析9：非湖北地区疫情消退加快，湖北疫情出现转折
解读要点： （1）非湖北地区病例数持续减少，疫情消退将加快； （2）湖北省内，非武汉地区拐点来临、病例数开始下降； （3）返工需根据各地疫情情况局部、分批、有序地组织，以避免疫情反复。 非湖北地区病例数持续减少，疫情消退将加快 14日的疫情数据显示，湖北以外地区的扩散指数继续下降到2.471，而消亡指数上升至5.2，连续3天消亡指数高于扩散指数，显示疫情得到进一步的控制。 图3为非湖北地区疫情的扩散指数和消亡指数的趋势（截止到2月14日）。 ? 图3 非湖北地区疫情的扩散指数和消亡指数趋势 14日全国湖北以外的各省市，整体情况平稳，只有新疆、内蒙古两区的扩散指数高于5。 （%） [3] 拐点指数，疫情扩散指数和消亡指数之差，如果数值小于零，则疫情得到控制，现有确诊病例会逐步减少、直至疫情结束。
1.1K10发布于 2020-02-17 - 来自专栏世荣的博客
2021兰州疫情-新型冠状病毒疫情实时爬虫-1(实时更新)
前言 随着2021年深秋的到来，一波由旅行团所导致的疫情迅速在全国各地蔓延开来，兰州，我的家乡，在这次疫情中影响很大，为了能更好的为大家展现疫情发展的实时概括，我觉得开发一次项目，关于疫情发展的可视化界面 采用技术 前端：百度地图API Leaflet D3.js VUE.js Echarts Antv Ajax 请求后端服务 后端：Express 搭建后台 并基于 MongoDB 数据库存储数据 数据分析 注：自2020年1月22日凌晨3:00至2020年1月24日凌晨3:40之间的数据只有省级数据，自2020年1月24日起， 丁香园才开始统计并公开市级数据。 image.png 示例 1. latest=1 返回中国全部城市及世界其他国家疫情最新数据 请求接口：/nCoV/api/news 请求方式：GET 返回所有与疫情有关的新闻信息，包含数据来源以及数据来源链接。 3 数据异常 本项目爬虫仅从丁香园公开的数据中获取并储存数据，并不会对异常值进行判断和处理，因此如果将本数据用作科研目的，请自己对数据进行清洗。
1.2K20编辑于 2022-03-22 - 来自专栏公众号PowerBI大师
利用PowerBI分析疫情数据
“大疫”当前，大家每天醒来第一件事就是打开手机，看看本地又新增几个确诊，老家又新增多少疑似，亲朋好友那边又有哪些传言……与其在家闲出P，为何不借助平台数据，用PowerBI来小试一把牛刀呢。
2.4K20发布于 2020-02-21
腾讯云开发者
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