根据城市显示当前天气信息，生活建议等

pytorch 迁移学习实战，天气识别

天气状况识别对交通运输安全、环境、气象等领域有重要意义。在各种产业向智能化转型的技术背景下，基于人工智能技术研究一种高效的天气自动识别方法，不仅能解决传统天气判别准确率低的问题，还能实现天气判别的实时性，有效地提高应对各种天气状况的处理能力。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习中的一种重要网络结构，它通过引入卷积层，池化层以及较深的网络层数，实现对图像高层语义特征的感知，提升图像分类效果。本文基于卷积神经网络架构，针对传统天气识别方法较难判断的可见光图像天气状况（多云、雨天、晴天、日出）。

android期末大作业必备

本帖最后由 sjklmzc 于 2022-11-5 17:31 编辑 TrafficMonitor1.84 （64）插件版，显示电池电量和电池功耗，以及天气的显示 更新内容： 修正 Windows11 22H2 版本中任务栏窗口位置不正确的问题。 修正 Windows11 下任务栏窗口显示在左侧时会和系统自带的小组件重叠的问题。 新增 CPU 频率的显示。 修正主窗口网速单位缺少 “/s” 的问题。 修正写入 ini 文件时可能导致字符串缓冲区不足的问题。 插件接口更新，允许插件响应键盘事件。 修正任务栏窗口在不同 DPI 显示器切换后显示不正常的问题。 修正简体中文语言下历史流量统计中的 “转到今天” 命令无效的问题。 修正 “插件管理” 界面中在右键菜单中选择 “详细信息” 会弹出 “选项” 对话框的问题。 更新 HardwareMonitor lib 以解决无法获取 Intel 12 代处理器温度的问题。

基于Android天气预报系统的软件工程课程设计，包括可行性研究分析，需求分析，概要设计，详细设计，编码设计，系统测试实现，还包括数据流图，数据库的使用，E-R图和N-S盒图的使用等。

极端天气情况一直困扰着人们的工作和生活。部分企业或者工种对极端天气的要求不同，但是目前主流的天气推荐系统是直接将天气信息推送给全部用户。这意味着重要的天气信息在用户手上得不到筛选，降低用户的满意度，甚至导致用户的经济损失。我们计划开发一个基于图神经网络的天气靶向模型，根据用户的历史交互行为，判断不同天气对他的利害程度。如果有必要，则将该极端天气情况推送给该用户，让其有时间做好应对准备。该模型能够减少不必要的信息传递，提高用户的体验感。 模型介绍 （一）数据集共有三个txt文件，分别是user.txt，weather.txt，rating.txt。这些文件一共包含900名用户，1600个天气状况，95964条用户的历史交互记录。 （1）user.txt 用户的信息记录在user.txt中。格式如下： 用户ID\t年龄\t性别\t职业\t地理位置 （2）weather.txt 天气的信息记录在weather.txt中。格式如下： 天气ID\t天气类型\t温度\t湿度\t风速 （3）rating.txt 用户的历史交互记录在rating.txt中。格式如下： 用户ID\t天气ID\t评分

用js做的的天气预报页面,打开后有详尽的代码，没有链接数据库，是个人平常来练习用的demo，传上去以便大家使用

HTML5天气预报动画特效是一款交互式天气卡片，打雷下雨下雪刮风晴天等五种天气预报动画特效。

Android Studio 天气预报，含有基本功能：可以罗列全国所有的省、市、县；可以查看全国任意城市天气信息；可以自由切换城市，去产看其他城市的天气；提供手动更新以及后台自动更新天气功能。访问中国所有省份，需要访问http://guolin.tech/api/china。天气数据选择和风天气的数据，因为它的数据相对简单一些，比较适合新手学习，并且每天提供3000次免费的请求。这个项目中使用了LitePal、OkHttp、GSON、Glide4个库。其中LitePal用于对数据库进行操作，OkHttp用于进行网络请求，GSon用于解析数据，Glide用于加载和展示图片。项目中建立了三张表：province、city、county，分别用于存放省、市、县的数据。以上是该项目的三张表。