疫情

《一个程序猿的生命周期》-《发展篇》- 45.“崩”在熬过疫情后的第一年

阿里崩、滴滴崩、腾讯崩、ChatGPT崩,最近东方某选主播小董也面临崩的局面,如果评选今年关键词,那么“崩”字是当仁不让。 勤能补拙,今年最大的幸运是没有崩,未来可能只需要一次成功的机会!!! ......
疫情 周期 生命 程序 45

P1084 [NOIP2012 提高组] 疫情控制

题意: H 国有 $n $ 个城市,这 \(n\) 个城市用 $ n-1 $ 条双向道路相互连通构成一棵树,$1 $ 号城市是首都,也是树中的根节点。 H 国的首都爆发了一种危害性极高的传染病。当局为了控制疫情,不让疫情扩散到边境城市(叶子节点所表示的城市),决定动用军队在一些城市建立检查点,使得从 ......
疫情 P1084 1084 NOIP 2012

P1084 [NOIP2012 提高组] 疫情控制

首先军队可以原地不动,时间越多越容易合法,先套上二分。 在不回到根的情况下,军队深度肯定越小越好。所以军队能往上移就移,如果能回到根就暂时在根对应的儿子那里驻扎。这个过程用树上倍增优化。 做完这一步后,我们找出需要军队驻扎的根的儿子(向下不经过军队就能到达叶子),现在就是要让其它军队移过来,考虑这个 ......
疫情 P1084 1084 NOIP 2012

疫情期间航空网络演变复杂网络可视化

原文链接:https://tecdat.cn/?p=34347 原文出处:拓端数据部落公众号 分析师:Jiongyan Zhang COVID-19对航空网络的拓扑结构和属性都有很大的影响,其影响的结果表现在网络鲁棒性、连通性和活动性的下降,以及疫情区域的航空网络状态的变化。然而,航空网络的时空演变 ......
网络 疫情 航空

上海、国际新冠疫情数据分析可视化

原文链接:https://tecdat.cn/?p=34192 原文出处:拓端数据部落公众号 分析师:Junjie Chen 新冠疫情的发展情况已经成为人们目前最密切关注的问题之一,疫情的历史数据以图形的形式进行对比和呈现能够让客户直观地了解各地区疫情的发展情况。 解决方案 任务/目标 分析上海各区 ......
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小红书疫情时代消费心理研究--小红书研究院

https://kdocs.cn/l/cc0b1U9MpYsc 报告阅读说明 研究对象:过去一年内在美妆、服饰、母婴、家电/数码、家居/家装、食品饮料、奢侈品品类中有过消费或目前拥有汽车产品的小红书用户;样本覆盖国内1-6线城市,总有效样本共2036个。研究数据:本次报告基于2023年1月收集的调研 ......
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P1084疫情控制 题解

P1084疫情控制 前言:这题思路不难,实现稍微有点难。总体来说,不算特别难的那种紫题,建议评蓝。 题目描述 给定一些点,用这些点来切断根节点到所有叶子节点的路径,可以移动这些点,不同的点可以同时移动,求时间最少。 思考过程 不同的点可以同时移动:看到这里,我们可以转化一下题目: 给定一些点,用这些 ......
题解 疫情 P1084 1084

Python对全球Covid-19疫情失业数据相关性、可视化分析

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33852 原文出处:拓端数据部落公众号 “失业”是 Covid-19 疫情的许多负面影响之一,几乎每个国家都受到了影响。帮助客户研究 Covid-19 期间的失业情况可能不仅揭示了该疫情对每个国家的影响程度,还揭示了世界各地不同的裁员文化。 在一 ......
相关性 疫情 数据 Python 全球

后疫情时代,制造企业建设数字化智能工厂的必须技术需求:APS高级计划排程系统

近年来,中国经济受到了许多因素的影响,例如新冠疫情冲击和国内外经济环境的巨大变化,随着我国人口红利的减少和人力成本逐步的增加,不论是中大型或小微制造企业为了提高市场竞争力并降低生产成本,都纷纷开始规划建设数字化智能工厂。在此背景下,APS高级计划排程系统成为了中国制造业建设数字化智能工厂的建设的新的... ......
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疫情控制

# [P1084 [NOIP2012 提高组] 疫情控制](https://www.luogu.com.cn/problem/P1084) 我们先考虑允许走到根的做法。 首先就是二分答案,然后每个军队尽可能往上跳跃,可以用倍增。(往下不优),最后检查是不是满足要求就行了。 不允许到根,所以可能有的军 ......
疫情

282_面对疫情,该如何选择口罩?这份标准下载指南请拿好

这是一篇原发布于2020-01-28 16:06:00得益小站的文章,备份在此处。 前言 最近新型肺炎的话题越来越引人关注了,户外有着病毒的危险,又正逢春节佳期,就连我们小区的广播都循环播放着病毒的防护知识,所以是不是好多人和轶哥一样宅在家里陪伴家人呢? 虽然病毒暂时隔离了人们的交流,但隔离不住我们 ......
口罩 疫情 标准 指南 282

[NOIP2012 提高组] 疫情控制 题解

# [NOIP2012 提高组] 疫情控制 ## 题意: 给定一棵树,边有边权,有一些结点上有军队(可能不止一支),军队可移动。求最短的时间,使得军队移动后,从根到每个叶子结点的路径上都有军队驻扎。军队可以同时移动。 ## 思路: ~~咳咳咳我当时读错题了以为这题虚高,然后才意识到边境结点只有叶子结 ......
题解 疫情 NOIP 2012

Python用RNN神经网络:LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数时间序列预测|附代码数据

全文下载链接: http://tecdat.cn/?p=27042 最近我们被客户要求撰写关于新冠疫情的研究报告,包括一些图形和统计输出。 在本文中,该数据根据世界各国提供的新病例数据提供。 获取时间序列数据 df=pd.read_csv("C://global.csv") 探索数据 此表中的数据以 ......

C/C++疫情信息查询系统[2023-07-22]

# C/C++疫情信息查询系统[2023-07-22] 疫情信息查询系统简介 一、问题描述 为了方便人们快速了解疫情信息,该系统能够提供对各省市卫健委发布疫情数据的录入、查询和统计等功能。疫情数据包括确诊病例、疑似病例等人数信息还包括确诊人的详细轨迹信息。涉及到火车、飞机、长途汽车等数据,支持用户查 ......
查询系统 疫情 系统 信息 2023

疫情三年后的今天-面试体会(沪)

今天是2023年6月17号 22:01> 过去好久 又来到了博客。 不知道这几年在做些什么,浑浑噩噩 几年过去了。不知不觉 也将 立家立业的年纪了。跟父母去沟通,去了解各种生活场景,尽显出各自环境 所产生的无奈与悲凉。 也有幸福和快乐。 人生路漫漫 ,要学会感恩,学会知足, 学会敬畏。也是我一直在做 ......
疫情

探索后疫情时代Airbnb实现逆周期增长的四大策略

​01. 发挥P2P优势,打造差异化的“旅居生活体验” P2P(Peer-to-Peer)是一种点对点的网络模式,即用户之间可以直接进行交流和交易,无需通过中介或第三方机构。早期Airbnb对P2P的利用仅局限在空置房间的供应上,初期目标客户定位为只追求便宜价格的沙发客,这一客户群体不要求过多的舒适 ......
疫情 周期 策略 时代 Airbnb

Python大数据分析揭示新冠疫情趋势——探索病例、死亡率和康复情况

一、选题背景 1.背景 自2020年初起,新冠病毒(COVID-19)迅速传播并导致全球大流行。该病毒最初在中国武汉市被确认,并随后迅速传播到全球各地。由于其高度传染性和致命性,许多国家不得不采取严格的措施来控制其传播。在此期间,许多科学家和医疗专家投入了大量时间和资源来了解这种新的冠状病毒,如何预 ......
死亡率 数据分析 疫情 病例 趋势

2023:疫情过后以 5 种新业态重新设计实体店体验

​ 在电商盛行的当下,线上购物已成为新零售的重要组成部分,实体零售业正处于两难境地。一方面,实体零售是绝对有必要的:美国约 85% 的销售额来自实体商店。 另一方面,尽管增长放缓,但电商收入占销售总额的比例远高于疫情之前。由此,本文深入研究了疫后零售商们改变消费者购物体验的几种方式,例如借助科技力量 ......
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提取最新的各国疫情数据中json字符串

1.正则表达式提取json字符串: 初始数据 try { window.fetchIndexMallList = {"success":true,"errorCode":0,"results":{"items":[{"commodityId":"3591210463042011540","commo ......
疫情 字符串 字符 数据 json

Python用RNN神经网络:LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数时间序列预测|附代码数据

全文下载链接: http://tecdat.cn/?p=27042 最近我们被客户要求撰写关于新冠疫情的研究报告,包括一些图形和统计输出。 在本文中,该数据根据世界各国提供的新病例数据提供。 获取时间序列数据 df=pd.read_csv("C://global.csv") 探索数据 此表中的数据以 ......

Python爬取大数据实现疫情数据可视化

实现啦! 数据爬取 对于Python爬取数据这一内容,直接使用短短的几行代码就能够实现: 然后根据数据的具体情况,将相关数据存储到后缀名为**.csv**的文件中: 数据可视化 将存储到**.csv**文件的数据读取出来,然后将他与Python的数据可视化联系起来,这样就很轻松地实现数据可视化啦! ......
据实 大数 疫情 数据 Python

疫情大环境下科技互联网公司开源节流降本增效

三年疫情改变了人们的生活,也改变了行业的趋势。三年大疫,让一路疾驰的科技互联网急踩刹车,减速换挡,很多企业从高歌猛进到黯然失色,甚至是伤感落幕。活着的公司也都纷纷砍一刀。 2022年1月,百度,AIG、MEG多业务线精简,约10-15%,涉及基层,中层和高层 2022年2月,滴滴,网络车、货运、中台 ......
开源节流 疫情 互联网 环境 科技

疫情可视化part3

前言 此系列已完结,共3部分: part1:https://www.cnblogs.com/xi12/p/16690119.html part2:https://www.cnblogs.com/xi12/p/16864419.html part3:https://www.cnblogs.com/xi ......
疫情 part3 part
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