内容提要：从 2 月 10 日起，多个省份开始正式复工。但在疫情尚未解除警报之时，返工潮带来的人员流动，未免给人口迁入大省造成病毒输入压力。对此，利用大数据分析，有针对性地做好防控，成为各地疫情阻击战中的有力武器。
借着这个周末的时间，总结一下我的2014年，同时也计划一下2015年。
第一步：导入pinyin4j-2.5.0.jar包，拷贝PinYin4jUtils.java工具类至utils包中 第二步：测试类代码如下：
微信小程序中，我们可以通过调用wx.getLocation()获取到设备当前的地理位置信息，这个信息是当前位置的经纬度。如果我们想获取当前位置是处于哪个国家，哪个城市等信息，该如何实现呢？
请先阅读《“中国年轻人正带领国家走向危机”，这锅背是不背？ 》 一文，以对“手把手教你完成一个数据科学小项目”系列有个全局性的了解。
上次咱们介绍过《想知道所在的城市有多少条道路？我用python发现北京一共有1.5万条道路！》，其中关于北京行政区域轮廓及网格的绘制有朋友感兴趣，今天我们就来简单介绍一下。
今天实在是有点慌啊，慌在不知道看什么啊，翻了半天，还是想看个新东西，本来看数据仓库的，结合买的阿里云也能用起来，但看到技术的时候太偏阿里技术了，要不下午再说吧。
先说下数据采集过程中遇到的问题，首先请求头是一定要伪装的，否则第一步就会给你弹出你的请求太频繁，请稍后再试，其次网站具有多重反爬策略，解决方案是每次先获取session然后更新我们的session进行
事情的起源是这样的，某个风和日丽的下午… 习惯性的打开知乎准备划下水，看到一个问题刚好邀请回答
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最近从北京搬到了上海，开始了一段新的生活，算是人生中一个比较大的事件，于是特地用 Three.js 做了下可视化。
1、2021年第一季度，我国各大省市继续发布区块链相关政策，在城市治理数字系统建设、社会信用体系建设等方面发力，并提供落户奖励、技术奖励、金融支持等多项支持措施。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 今天，第36届中国数学奥林匹克竞赛（CMO）在长沙闭幕，获奖名单已经公布。 今年共有144位选手摘得金牌，195人获得银牌，110人获得铜牌。 其中，来自深圳中学高二年级的彭也博发挥出色，夺得第一名。 按照惯例，竞赛前60名将进入国家集训队，争取代表中国征战国际数学奥林匹克竞赛（IMO）的资格。 具体到集训队名额的省市分布方面，排名前五的省市分别是北京（9人）、上海（8人）、浙江（7人）、湖北（6人）、四川（6人）。 在学校分布方面，成都第七中
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我们本次将使用map（）函数来完成一个NDVI值得计算，这里我们以北京市为例，主要得目的就是通过map映射函数来完成对规定时间内影像NDVI值的计算，这里有几个函数需要先介绍：
地理位置信息的解析与逆解析可能是我们在分析地理位置数据时所面临的最棘手的问题了，好在现在很多主流的在线 地图厂商地给开发者提供了免费的API接口调用。 这一篇以百度地图API为例，演示如何在R语言以及Python中通过调用API实现地理位置的解析与逆解析，即将地址转换为具体经纬度，将经纬度转换为具体的地址。 免费API调用需要开发者自己在百度地图开放平台上注册APPkey,每日限调6000次，因为是免费的，所有人都可以申请注册，注册地址如下。 http://lbsyun.baidu.com/apiconso
公元前430年—前429年，雅典与斯巴达之战胜负难分，一场来去无踪的瘟疫使得雅典失去近四分之一的士兵，由此深刻改变了地中海世界后来的历史走向。两千多年后，一场没有硝烟的战争正悄然打响，14亿人成为这场“战疫”的主角。
不管我们要做什么样的效果，APIKey（密钥）都是不可缺少的要件，所以我们需要先去百度申请我们的APIKey！！！
如果一座城市的楼房、街道、汽车、人、树木、都可以被标记，并被转化为可量化的评分体系，那么人与空间的感知关系则会拥有更多可能。上周的数据侠实验室，DT君邀请到城室科技的CEO刘浏老师。他们基于人工智能的深度学习技术，将城市街景进行视觉感知评估，为我们认知城市提供了新的思考。
全球气候变化是当前人类可持续发展面临的严峻挑战。碳数据是应对气候变化研究和制定相关政策的基础，也是碳中和进程中可视化的重要工具和评判国家碳达峰水平的重要依据，因此受到国际社会的广泛关注。除了关注碳排放量大小，更需要了解碳排放来源、碳排放变化以及未来发展趋势。碳排放地图可以提供碳排放关键地理位置信息，是应对气候变化研究中的核心数据。
怎样用Python实现地理编码 专栏作者：时空Drei ❈ 时空Drei，德国德累斯顿工业大学在读博士生，个人的擅长领域为：利用Python进行空间数据（遥感GIS）处理分析，掌握常用的机器学习工具。个人公众号：stdrei，分享时空数据分析与德国留学笔记。 ❈ 引言 今天看到一篇阿里云的文章"天下武功，唯快不破"，以物流行业为例，分析了PostgreSQL 与 Greenplum 在地理位置信息处理，最佳路径算法，机器学习等方面的物流行业应用方法。其中提到了地址转换成坐标的问题，更专业些的名词应该是“地
近期腾讯位置服务持续感受到广大开发者和客户对于数据治理、数据可视化方面的旺盛需求，这也符合大数据能力在应用端逐渐普及的趋势。虽然“数据会说话”，但想要处理好复杂又庞大的各类数据，并能够结合地图进行合理的空间数据可视化展示，达到“一图胜千言”的效果其实并不容易。去年，我们面向Web端推出的数据可视化API深受广大开发者的好评，“多端一体”一向是我们努力的目标。
最近在做一个城市公交行驶路线优化的研究，收集到了部分城市的公交路线和公交站数据2018年（北京 上海 广州 成都 大连 福州 杭州 合肥 济南 南京 青岛 厦门 深圳 沈阳 苏州 天津 武汉 西安 长春 长沙）都是shp格式
北京积分落户制是北京市政协建议推行积分落户政策，以科技贡献、专业技能、在京时间等指标为考核项，计算非京籍人才的“积分”，积分达标即可落户北京。也给了我们一众北漂希望，毕竟随着时间的增长，有些不太明显的问题会逐步摆在我们面前，从幼儿园开始到走入社会的教育，是让我们尤其关注的层面，积分落户算是开了一个口子，在现在大多数城市完全开放户籍政策，相比算是开放中的高冷了。
地图可视化就是将地理数据转换成可视化形态，通过将具有地域特征的数据或者数据分析结果形象地表现在地图上，使得用户可以更加容易理解数据规律和趋势。通俗地讲，地图可视化可以将地理数据更清晰直白地展现出来。
本文将以规则人群为例，完整地描述人群创建耗时从十几分钟降低到秒级响应的优化进阶过程。
其实想写这篇文章已经很久了，但是一直没有找到好的时间点和角度来写。不想了，那就试着分析来写写吧。这篇文章的主题应该是：移动互联网发展比较的好的有哪些城市？而数据皆来自于我的公众号的关注者。本文仅供参考，不具有权威性。 数据来源及可靠性 本次分析的数据来源均是来自于我的微信公众平台后台的关注者的数据，根据其公众平台的关注者的用户属性来分析的。 而关于数据的可靠性，不算是权威数据，但是有一定的参考性。原因如下： 关注我公众号的关注者和读者，基本上都是移动互联网的开发者和从业者。 我的公众号的内容都是基于技术分享
其中一张是用Deepfake生成的虚假图像——“北京style”的华盛顿州塔科马市。
手机和数码相机拍的照片里除了我们能看到的RGB像元数据，还包含了拍摄时间、图像分辨率、感光值、GPS坐标等属性，记录在Exif(Exchangeable image file format)模块里。
首先您需要定义自定义覆盖物的构造函数，在下面的示例中我们定义一个名为SquareOverlay的构造函数，它包含中心点和边长两个参数，用来在地图上创建一个方形覆盖物。
镁佳科技自动泊车系统荣获北京市新技术新产品（服务）证书，这是官方专业机构对其技术先进性、创新性及经济性的明确认可和权威认证。
今天，百度地图与北京交管局有一个很有意思的战略合作，这将直接影响北京市民的出行：百度地图为北京交警量身打造了一个城市灯控路口路况监测平台——百度地图智慧信号灯研判平台，同时百度地图的数据与北京交通信号
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1.需求描述 对于数据挖掘工程师来说，有时候需要抓取地理位置信息，比如统计房子周边基础设施信息，比如医院、公交车站、写字楼、地铁站、商场等，一般的爬虫可以采用python脚本爬取,有很多成型的框架如s
提起“数据分析 ”这个词，你可能会联想起统计学、模型、计算机语言等高门槛词汇，再加上市面上各类大数据分析文章和专业名词的渲染，把它搞得望而却步。它真的有那么高不可攀吗？
在上一篇博客中:http://my.oschina.net/u/2340880/blog/414760。对iOS中的定位服务进行了详细的介绍与参数说明，在开发中，地位服务往往与地图框架结合使用，这篇博客主要对iOS官方的地图框架MapKit.framework进行介绍。
卡塔尔[1]，是地处阿拉伯半岛边上的半岛国家，绝大部分领土均被波斯湾所围绕，其南部疆域与沙特阿拉伯接壤，如图1。该国家无明确的省级行政区划，全国分为9个地区，主要城市有多哈、赖扬、杜罕、豪尔等。国土面积为11521平方千米，比北京市还要小一些，海岸线长563千米。截至2022年9月，卡塔尔总人口为265.8万，其中仅有不到12%是卡塔尔的公民，其余则是外来务工人员。
做的项目多了，总会遇到一些需要涉及需要用到地图坐标的。 既然有坐标，那肯定又得涉及位置距离。 例如我们平时使用美团，想搜索附近的美食店，这功能很方便是不是？ 希望下面的经验能给你帮助，让你少走些弯路，同时自己做个笔记，方便自己。 毕竟老了，有些东西很快就自己也忘记了，也需要笔记来回忆~
2020年伊始，一场可以通过接触传播的疫情迅速席卷整个中国。为了共抗疫情，学校延期开课，企业延期开工，但春节假期过后，仍有不少企业、人员陆续复产、复工，然而人群的聚集也意味着将面临更大的困难和挑战 。 近期，据央视中文国际频道（CCTV-4）今日午间报道，为做好疫情防控工作，北京市各区各部门通过优化办事流程，精简申办材料，采取多种方式开展网上办、掌上办、指尖办，大力推行不见面办事模式。 不见面就能办事将会大大减缓疫情传播速度，基于此次疫情人传人特性，如何在疫情期间不见面就能办事，避免人与人的接触传播，区
规则圈选是按照指定条件从画像数据中找到满足要求的用户并沉淀为人群的一种常见的人群创建方式。所谓的规则就是条件的组合，比如北京市男性用户，最近一周平均在线时长介于2到10分钟之间的中老年用户。规则圈选的实现依赖画像宽表数据或者BitMap数据，其实现逻辑如图5-12所示。
导读：地图可视化是一种非常直观的数据分析结果展现形式，python有很多可视化库可以实现，pyecharts就是很多python爱好者喜爱的实现地图可视化方法之一。不可否认，pyecharts绘制的地图实现方便、图形美观而且支持交互，但在面对不同需求时，其实我们还有很多其他手段实现地图可视化。
在北上广深，上海市以386个购物中心数量高居第一，其次是北京市共有260个购物中心，广州和深圳的购物中心数量差不多均在220+。
最近有几个小程序可以查询你周边小区新型冠状病毒的确诊人数情况，通过这个小程序你可以看到你周围疫情的情况，具体如下图所示：
HTML5 Geolocation(地理定位)用于定位用户的位置。
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