大家还好吗? 背景就不用多说了吧?本来我是初四上班的,现在延长到2月10日了.这是我工作以来时间最长的一个假期了.可惜哪也去不了.待在家里,没啥事,就用python模拟预测一下新冠病毒肺炎的数据吧.要声明的是本文纯属个人自娱自乐,不代表真实情况. 采用SIR模型,S代表易感者,I表示感染者,R表示恢复者.染病人群为传染源,通过一定几率把传染病传给易感人群,ta自己也有一定的几率被治愈并免疫,或死亡.易感人群一旦感染即成为新的传染源. 模型假设: ①不考虑人口出生.死亡.流动等情况,即人口数量保持

前言 之前博客:[YOLOv5]LabVIEW+OpenVINO让你的YOLOv5在CPU上飞起来给大家介绍了在LabVIEW上使用openvino加速推理,在CPU上也能感受丝滑的实时物体识别.那我们今天就一起来看一下如何使用LabVIEW+OpenVINO在CPU上部署新冠肺炎CT图像病害分割,本次实战模型主要是来自大佬:翼达口香糖,博客:https://blog.csdn.net/weixin_47567401/article/details/122809410 一.LabVIEW视觉工具

连日来,新型冠状病毒感染的肺炎疫情,牵动的不仅仅是全武汉.全湖北,更是全国人民的心,大家纷纷以自己独特的方式为武汉加油!我们相信坚持下去,终会春暖花开. 今天让我们以简单实用的神经网络模型,来检测肺炎的CT影像. 第一步:导入我们需要的库 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, load_img from keras.models import Sequential from keras.layers import De

目录 1.前言 2.数据接口的获取 3.Qt界面的实现 4.在开发板上运行Qt程序 5.最终效果 6.代码下载 @ 1.前言 之前我使用在桌面版本Qt实现了肺炎疫情监控平台:基于Qt的新冠肺炎疫情数据实时监控平台(开源小项目).既然Qt是跨平台的,正好手里有一块iMX287A的开发套件,含一块4.3寸的显示屏,那么能不能在嵌入式平台实现一下呢? 最后实现的效果: 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

鉴于新冠病毒(COVID-19)在全球范围内的大规模传播,PCMR和NVIDIA呼吁全球PC用户加入Folding@home项目贡献自己闲置的GPU计算力,协助抗击新冠状病毒疫情. 目前全球有超过40万志愿者参与该项目,拥有超过470 petaFLOPS的分布式计算能力. 作为一个长期项目,Folding@Home 旨在借助个人闲置计算设备的力量,帮助科学研究人员加速完成蛋白质折叠计算. 我们可以贡献出空余算力,为战胜新冠肺炎贡献出自己的一份力量 下载FOLD@HOME客户端 官网 https:

新冠肺炎国内疫情基本控制住,很多地方都开始摘下口罩了.但是国外的疫情依然处于爆发期,特别是美国,截止目前其累计确诊数量已突破110w.五一节北京柳絮杨絮满天飞,不适合外出.在家心血来潮,献丑画一下各地区新冠肺炎累计确诊数量热图. 废话不多说,代码如下: 一.中国 1.获取数据: import requests as rq import re import numpy as np import pandas as pd # 数据来源:新华网 # http://my-h5news.app.xinhu

Cesium中文网:http://cesiumcn.org/ | 国内快速访问:http://cesium.coinidea.com/ 随着今天从欧洲到美国的旅行限制生效,以及为了减缓新冠病毒的传播更加劝导群众留在家中,我们很好奇这些措施何影响全旅行.显而易见,我们使用Cesium进行探索. 我们开始收集过去几个月每隔一天的航班数据.下列是进出北京主要国际机场的所有航班:  [随着时间的推移,北京首都国际机场(PEK)的预定航班数量已可视化出来.起飞显示为红色,到达显示为绿色.] 一月底,航班数

背景 安全是软件设计的第二个非功能性需求,一般是当软件出现安全问题的时候才会得到重视. 最明显的比如 数据库用户信息和密码泄漏等: 数据加解密技术 单向加密 md5+salt值, 这个是软件设计中使用的比较多的. 但是要预防彩虹表的解密,在加密前校验密码的规则,符合安全等级. 对称加密 编程中用的比较多的是RSA加密,即增加一个秘钥.可以通过秘钥进行加解密. 效率比较高.安全性也比较高,但是要预防秘钥的泄漏. 非对称加密 即使用证书,公私钥对,一般是使用公钥解密,私钥加密: 比如数字证书,对外发

Python小白的数学建模课-B4. 新冠疫情 SIR模型 传染病的数学模型是数学建模中的典型问题,常见的传染病模型有 SI.SIR.SIRS.SEIR 模型. SIR 模型将人群分为易感者(S类).患病者(I类)和康复者(R 类),考虑了患病者治愈后的免疫能力. 本文详细给出了 SIR 模型微分方程.相空间分析的建模.例程.结果和分析,让小白都能懂. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 疫情传播 SIR 模型 传染病的传播特性不可能通过真实的

传染病的数学模型是数学建模中的典型问题,常见的传染病模型有 SI.SIR.SIRS.SEIR 模型. SEIR 模型考虑存在易感者.暴露者.患病者和康复者四类人群,适用于具有潜伏期.治愈后获得终身免疫的传染病. 本文详细给出了几种改进 SEIR 模型微分方程的思路.建模.例程和结果,让小白学会模型分析与改进. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』 带你从数模小白成为国赛达人. Python小白的数学建模课-B2.新冠疫情 SI模型 Python小白的数学建模课-B3.新冠疫情 S

新冠疫情深刻和全面地影响着社会和生活,已经成为数学建模竞赛的背景帝. 本文收集了与新冠疫情相关的的数学建模竞赛赛题,供大家参考,欢迎收藏关注. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 0. 前言:新冠疫情成了数模竞赛的背景帝 新冠疫情爆发以来,不仅严重影响到全球的政治和经济,也深刻和全面地影响着社会和生活的方方面面,甚至已经成为数学建模竞赛的背景帝. 传染病模型本来就是数学建模课程中的常见问题和模型.随着疫情的影响越来越严重.广泛和持久,不仅疫情传播.疫

目录 pyecharts模块 简介 安装pyecharts 测试pyecharts模块 pyecharts实战:绘制新冠肺炎疫情地图 需求分析 请求数据 提取数据 处理数据 制作可视化地图 设置可视化地图 完整代码 实现结果 pyecharts模块 简介 Echarts 是一个由百度开源的数据可视化,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可.而 Python 是一门富有表达力的语言,很适合用于数据处理.当数据分析遇上数据可视化时,pyecharts 诞生了. 如果想要掌握pye

传染病的数学模型是数学建模中的典型问题,常见的传染病模型有 SI.SIR.SIRS.SEIR 模型. 考虑存在易感者.暴露者.患病者和康复者四类人群,适用于具有潜伏期.治愈后获得终身免疫的传染病. 本文详细给出了 SEIR 模型微分方程的建模.例程.结果和分析,让小白都能懂. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. SEIR 模型 1.1 SEIR 模型的提出 建立传染病的数学模型来描述传染病的传播过程,要根据传染病的发病机理和传播规律, 结合疫情

数据.人工智能和传感器按COVID-19新冠流感排列 Data, AI and sensors arrayed against COVID-19 各国政府.卫生保健专业人士和工业界争先恐后地应对Covid-19流感大流行,在这场将对公共卫生和全球经济造成的损失降至最低的战斗中,有一些强有力的盟友:大数据和预测分析,加上人工智能和热传感器库. Covid-19属于与严重急性呼吸综合征(SARS)和普通感冒相关的病毒家族.因为它是一种人类先前没有免疫力的新型病毒,它的早期影响是毁灭性的.在中国湖北省

​ 事前  : kaggle地址:ML2021Spring-hw1 | Kaggle 我的git地址: https://github.com/xiaolilaoli/lihongyi2022homework/tree/main/hw1_covidpred 当然作为新手,我也是参考的其他大神的.参考的过多,我就不一一放地址了,在这里谢过各位大佬.如果和我一样的新手,调试代码看张量流动绝对是一个好用的方法. 作业介绍: 说的是啊 这个美国,好像是有40个州, 这四十个州呢 ,统计了连续三天的新冠阳性

摘要: 继上一篇的文章 初识 MySQL 5.5 新功能.参数 之后,现在MySQL5.6 针对 MySQL5.5 各个方面又提升了很多,特别在性能和一些新参数上面,现在看看大致提升了哪些方面(后续不定时更新). 一:性能.功能上的提升. ① 在线DDL即 online DDL,日常的增删字段和索引都不会出现问题,但还是有很多操作不支持完全的在线DDL,包括增加一个全文索引,修改列的数据类型,删除一个主键,修改表的字符集等,其中主键可以通过自己指定的方式进行操作,操作方式有2种:algorith

在现在的机器学习中,很多人都在研究自适应的参数,不需要人工调参,但是仅仅是自动调参就不能根本上解决 ai识别准确度达不到实际生产的要求和落地困难的问题吗?结论可想而知.如果不改变参数,那就得从算法的结构入手, 比如,现有的谷歌的MnasNet系列,这种是在人工的指导下进行的,但是,仅仅是这样就够了吗?我个人觉得还不够 1.在做机器学习的时候,我们模型的指标提不上去的时候,通常原因是因为边缘样本,也就是我们所说的hard-example, 如果和解决边缘样本呢?目前是人工发现这些样本并增加hard

C#新功能--命名参数与可选参数 可能是篇幅太短了,又被打入冷宫了.先重发一篇加上可选参数.本来不想加这个呢,因为可选参数可能大家用的会多点.其实这 两个在VB中早就有了,在C#中,只有在.net4以后才能使用.看到这个比较兴奋,我想大家也有好多人不知道,所以就强烈的想与大家 分享一下. 一.命名参数 命名参数会潜在的改变编写代码的方式.这个新功能能使代码更容易阅读和理解. 例如,看一下System.IO名称空间中的File.Copy()方法,它一般构建为 File.Copy(@"C:\myte

前文说道了Action的激活,这里有个关键的操作就是Action参数的映射与模型绑定,这里即涉及到简单的string.int等类型,也包含Json等复杂类型,本文详细分享一下这一过程.(ASP.NET Core 系列目录) 一.概述 当客户端发出一个请求的时候,参数可能存在于URL中也可能是在请求的Body中,而参数类型也大不相同,可能是简单类型的参数,如字符串.整数或浮点数,也可能是复杂类型的参数,比如常见的Json.XML等,这些事怎么与目标Action的参数关联在一起并赋值的呢? 故事依然

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