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  • 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6:全国疫情胶着,拐点还要等多久?

    文章转自:腾讯医典 2月12日的疫情数据显示,湖北疫情的扩散指数进一步下降,非湖北地区的新增病例数连续8天下降,但趋势变缓。疫情似乎进入胶着状态。 人们不禁要问,拐点还要等多久? 基于疫情扩散指数[1]和消亡指数[2],如果两者之差,不妨称为拐点指数,趋于0,意味着疫情得到控制,现有确诊病例会逐步减少、直至疫情结束。 图3  北地区疫情的扩散指数和消亡指数趋势 图2说明,非湖北地区疫情扩散控制上,扩散指数的下降趋势变缓。 视频 | 全国各省市疫情传播情况的可视化 可以看出湖北省的疫情非常严重,是本次疫情防控的关键。 其余省市疫情发展情况在2月4日以后每日新增确诊人数有了整体回落。 "清华-腾讯联合实验室"针对疫情的分析2:除了湖北,还有5省疫情严峻 "清华-腾讯联合实验室"针对疫情的分析1:新冠肺炎疫情拐点何时出现? ?

    84410发布于 2020-02-14
  • 来自专栏前端技术江湖

    疫情期间面试 - 饿了么前端面试题 (p6

    面试过程中会遇到很多重复的基础问题,所以这些重复的问题不要挂,要表达的越来越好,越来越明确。

    1K30发布于 2020-05-08
  • 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 workTable.Length; } } } private void MakeDefWorkTable() { workTable = new WorkTable[6]

    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。 防止聚集性疫情和外省疫情输入是北京市未来一段时间疫情防控的焦点,前天武汉刑满释放人员由家属自驾车接回北京,且被确诊,引起社会的高度关注和对疫情防控的担心。 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。 图5  武汉市的扩散指数与消亡指数趋势 湖北省内武汉以外地区的疫情持续好转,从图6的扩散指数和消亡指数的趋势看,疫情消退将加快,现有确诊病例数为7363,已较14日的峰值减少47%。 图6  湖北省内非武汉地区扩散指数与消亡指数趋势 十堰、襄阳、黄冈、咸宁、恩施、仙桃、天门、神农架等8个市州零新增,其中咸宁、恩施和神龙架已5天零新增。

    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。 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。 数据分等级,色阶目前可以写死为6阶; 地图数据和疫情数据国家和地区中英文名称需要一一对应 首先色阶如下: // 色阶 var colors = ['#A34830', '#CD503B','#E6664D ','#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。 2月6日,国家网信办指导有关地方网信办,依法查处“皮皮搞笑”、百度、“网易财经”等违法违规网站平台及账号。政府部门和网络平台携手共同打击网络虚假信息,维护疫情之下的舆论净土。 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

    国家卫健委发布的3月1日的疫情数据,全国(不含港澳台)新增确诊202例,现有确诊32652例,非湖北地区新增确诊病例6例,现有确诊病例数降到2109例。 (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。 ? 非武汉地区疫情持续消退 防范境外疫情回流成焦点 湖北以外的省份,疫情也在快速消退中,据3月1日的疫情数据,非湖北地区现有确诊病例为2109例,新增病例数6例,其中山东2例、广东、北京、浙江各1例。 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。 ? 图6 湖北省内非武汉地区扩散指数与消亡指数趋势 下面的气泡图动画展示从1月21日到3月1日湖北各市州的疫情发展情况,横坐标表示现有确诊人数(由于相差数量级较大,我们采用对数坐标系),纵坐标表示治愈率,圆形面积大小代表当日新增确诊人数

    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。 但今天暴露出来的监狱疫情,令人震惊。是否还有其他特殊、重要场所也有疫情隐患? 综合国家卫健委和湖北省卫健委的数据,湖北疫情形势继续好转,各城市的现有病例数均有下降,减少935人。 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 :非湖北地区疫情消退加快,湖北疫情出现转折 08:湖北病例数连续下降,鄂州感染率已列湖北第二 07:湖北新增病例14840,全国疫情还能防控吗? 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? plt.plot(i) [<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f0c2768d6d8>] ? ] = s[t] - lamda * s[t] * i[t] r[t + 1] = r[t] + gamma*i[t] fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6) 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: ? sigma * e[t] - gamma * i[t] r[t + 1] = r[t] + gamma * i[t] fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6)

    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 ?

    60010发布于 2020-02-21
  • 来自专栏音视频技术学习笔记

    疫情时代的思考

    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 全球化加速,tiktok上,有个商家“动力沙”做儿童玩具,疫情期间销售量增长了近200% (东南亚Tiktok用户一般会引导到LAZADA、shopee、Qoo10成交,欧美引导到YouTube再到AMAZON 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。

    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

    视频 | 全国疫情传播的流图演示 流图显示,非湖北地区的疫情已经得到有效控制,部分省市,疫情在消退中。 关于大家非常关心返工问题,会不会导致聚集性疫情问题? 马上放松疫情控制,风险较大,但疫情已经对国家经济发展和人民生活造成很大影响。 建议政府针对各地疫情趋势,局部、分批、有序地组织返工,尽快恢复生产,同时避免疫情反复。 (%) [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。 "清华-腾讯联合实验室"针对疫情的分析6:全国疫情胶着,拐点还要等多久? "清华-腾讯联合实验室"针对疫情的分析2:除了湖北,还有5省疫情严峻 "清华-腾讯联合实验室"针对疫情的分析1:新冠肺炎疫情拐点何时出现? ?

    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 latest=1&province=湖北省 返回湖北省疫情最新数据 2. /nCoV/api/area? 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。 请求接口:/nCoV/api/rumors 请求方式:GET 返回与疫情有关的谣言以及丁香园的辟谣。 按发布顺序倒序排列。 image.png 示例 1. /nCoV/api/rumors? 本项目为2021新型冠状病毒(COVID-19/2019-nCoV)德尔塔疫情状况的实时爬虫。 数据来源:丁香园。

    1.2K20编辑于 2022-03-22
  • 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
  • 来自专栏庄闪闪的R语言手册

    全球疫情图绘制(静态)

    即中国疫情图之后,又来了一个小作业,作业要求是使用R平台相关绘图工具绘制全国疫情热力图(10分)。 library(maps) library(ggplot2) library(RColorBrewer) library(plyr) 按照做中国疫情图的思路,先把全球数据模板进行导入(来源:张杰《R语言数据可视化之美 整理好的数据如下所示: colormap<-c(rev(brewer.pal(9,"Greens")[c(4,6)]), brewer.pal(9,"YlOrRd")[c(3,4,5,6,7,8,9)] names(mydata1)=c("Country","Scale") #重新命名 mydata2 = read.csv("world_data.csv",header=TRUE) #我们的数据(疫情 6)*30) + scale_fill_manual(name="Ratio",values= colormap,na.value="grey75")+ guides(fill=guide_legend

    51220发布于 2021-04-09
  • 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-2(实时更新)

    这里通过实时爬取丁香园的数据来作为数据来源 爬虫项目开始日期:2021.10.30 项目地址:Github(待整理分享) 前言:这里先整理整理爬虫需要或可能要用到的函数/方法,如果后期我没有时间去维护该项目,大家能够通过这些文档迅速读懂我的代码

    47730编辑于 2022-03-22
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