知识领域： 数据可视化、疫情数据分析、Web开发、Python编程 技术关键词： Python Flask、数据可视化、疫情数据、前端开发、后端开发 内容关键词： 疫情数据展示、图表可视化、地理信息、实时数据更新 用途： 提供一个基于Python Flask框架的疫情大数据可视化网站，用于展示和分析全球疫情数据，帮助用户更好地理解疫情趋势和数据。 资源描述： 这个资源是一个使用Python Flask框架开发的疫情大数据可视化网站，旨在以图表和地理信息的形式展示全球疫情数据，为用户提供实时更新的数据分析工具。 内容概要： 该网站通过数据可视化技术将全球疫情数据转化为各种图表、地图等形式，包括感染人数、死亡人数、康复人数、疫苗接种情况等信息，以便用户更直观地了解疫情趋势和分布。 适用人群： 适用于对疫情数据感兴趣的公众，数据分析师、学生、政府部门、媒体等人群。 使用场景及目标： 用户可以在该网站上查看全球、国家和地区的疫情数据，进行趋势分析、地理分布观察等。目标是通过直观的数据展示，帮助用户了解疫情的动态变化，从而做出科学决策。 其他说明： 网站可能需要实时获取数据源，用户需要确保数据

Vbs脚本编程简明教程之一 —为什么要使用Vbs？ 在Windows中，学习计算机操作也许很简单，但是很多计算机工作是重复性劳动，例如你每周也许需要对一些计算机文件进行复制、粘贴、改名、删除，也许你每天启动计算机第一件事情就是打开WORD，切换到你喜爱的输入法进行文本编辑，同时还要播放优美的音乐给工作创造一个舒心的环境，当然也有可能你经常需要对文本中的某些数据进行整理，把各式各样的数据按照某种规则排列起来……。这些事情重复、琐碎，使人容易疲劳。 第三方软件也许可以强化计算机的某些功能，但是解决这些重复劳动往往事倍功半，我也尝试过使用计算机语言编写程序来解决这些问题，但是随之而来的命令、语法、算法、系统框架和类库常常让我觉得这样是否有必要，难道就是因为猪毛比较难拔，所以我就要去学习机械，为自己设计一个拔猪毛机（？）吗？ Vbs是一种Windows脚本，它的全称是:Microsoft Visual Basic Script Editon.(微软公司可视化BASIC脚本版)，VBS是Visual Basic的的一个抽象子集，是系统内置的，用它编写的脚本代码不能编译成二进制文件，直接由Windows系统执行（实际是一个叫做宿主host的解释源代码并执行），高效、易学，但是大部分高级语言能干的事情，它基本上都具备，它可以使各种各样的任务自动化，可以使你从重复琐碎的工作中解脱出来，极大的提高工作效率。 我个人认为Vbs脚本其实就是一种计算机编程语言，但是由于缺少计算机程序设计语言中的部分要素，对于事件的描述能力较弱，所以称为脚本，它最方便的地方就是提供了对COM对象的简便支持。那么什么是COM对象呢？ 我这样理解，COM对象就是一些具有特定函数功能项程序模块，他们一般以ocx或者dll作为扩展名，你只要找到包含有你需要的功能的模块文件，并在脚本中规范的引用，就可以实现特定的功能，也就是说Vbs脚本就是调用现成的“控件”作为对象，用对象的属性和方法实现目的，完全免去了编写代码、设计算法等等麻烦。说白了，我不是觉得拔猪毛麻烦么？我发觉xx机（比如真空离心器）有一个功能可以实现脱毛，ok，我把它拿来给猪脱毛。什么？大材小用？太浪费资源了？天哪，那是计算机芯片的事情，死道友不死贫道，反正我的事情是方便快速的解决了，这就行了。 最方便的是它甚至不需要专门的开发环境，在你的计算机中，只要有notepad，就可以编写Vbs脚本了，并且可以直接执行。 Vbs脚本编程简明教程之二

中文名: 提高C++性能的编程技术 作者: [美]Dov Bulka 译者: 左飞 等 图书分类: 软件 资源格式: PDF 版本: 扫描版 出版社: 电子工业出版社 书号: 9787121129377 发行时间: 2011年03月 地区: 大陆 语言: 简体中文 内容简介: 很多程序员及软件设计师都认为，用C++开发意味着放弃程序性能提升的可能。在很多人眼里，使用C++来开发那些效率至上的应用无疑将导致一场空前的浩劫。因此，在许多性能敏感型领域，诸如网络协议、操作系统内核、移动设备驱动等等，C++都常常处于被冷落的境地。 而本书正是对这种错误观念的最有力回击。本书揭示了C++开发高效应用的潜力，向广大读者展示了大量实用的C++面向对象编程技术。通过改善普遍藏匿于设计编码过程暗处的缺陷，这些技术无一不为C++的性能提升带来最为强劲的动力。 本书详细讨论了临时对象、内存管理、继承、虚函数、内联、引用计数以及STL等一切有可能提升C++效率的细节内容。最终，该书将C++性能提升的各种终极利器，完美地呈现在广大读者的面前！无论你是相关领域的从业人员，还是C++程序设计爱好者，或者是渴望突破编程瓶颈、大幅提升自我修为的程序设计爱好者，本书都必将使你获益良多。 目录: 导读 1 第1章 跟踪实例 10 1.1 初步跟踪的实现 12 1.2 要点 18 第2章 构造函数和析构函数 20 2.1 继承 20 2.2 复合 32 2.3 缓式构造 34 2.4 冗余构造 37 2.5 要点 41 第3章 虚函数 43 3.1 虚函数的构造 43 3.2 模板和继承 46 3.3 要点 51 第4章 返回值优化 52 4.1 按值返回机制 52 4.2 返回值优化 54 4.3 计算性构造函数 57 4.4 要点 58 第5章 临时对象 59 5.1 对象定义 59 5.2 类型不匹配 60 5.3 按值传递 63 5.4 按值返回 64 5.6 使用op=()消除临时对象 66 5.7 要点 67 第6章 单线程内存池 69 6.1 版本0：全局函数new()和delete() 70 6.2 版本1：专用Rational内存管理器 71 6.3 版本2：固定大小对象的内存池 76 6.4 版本3：单线程可变大小内存管理器 80 6.5 要点 87 第7章 多线程内存池 88 7.1 版本4：实现 88 7.2 版本5：快速锁定 91 7.3 要点 95 第8章 内联基础 96 8.1 什么是内联？ 96 8.2 方法调用的代价 100 8.3 因何内联？ 105 8.4 内联详述 105 8.5 虚方法的内联 107 8.6 通过内联提升性能 108 8.7 要点 109 第9章 内联——站在性能的角度 110 9.1 调用间优化 110 9.2 何时避免内联？ 115 9.3 开发阶段及编译期的内联考虑 118 9.4 基于配置的内联 119 9.5 内联规则 123 9.6 要点 125 第10章 内联技巧 126 10.1 条件内联 126 10.2 选择性内联 127 10.3 递归内联 129 10.4 对静态局部变量进行内联 134 10.5 与体系结构有关的注意事项：多寄存器集 136 10.6 要点 137 第11章 标准模板库 138 11.1 渐近复杂度 138 11.2 插入 139 11.3 删除 146 11.4 遍历 149 11.5 查找 150 11.6 函数对象 152 11.7 比STL更好？ 154 11.8 要点 157 第12章 引用计数 158 12.1 实现细节 160 12.2 已存在的类 172 12.3 并发引用计数 175 12.4 要点 179 第13章 编码优化 180 13.1 缓存 182 13.2 预先计算 183 13.3 降低灵活性 184 13.4 80-20法则：加快常用路径的速度 185 13.5 延迟计算 189 13.6 无用计算 191 13.7 系统体系结构 192 13.8 内存管理 193 13.9 库和系统调用 194 13.10 编译器优化 197 13.11 要点 198 第14章 设计优化 200 14.1 设计灵活性 200 14.2 缓存 204 14.3 高效的数据结构 208 14.4 延迟计算 208 14.5 getpeername() 209 14.6 无用计算 212 14.7 失效代码 213 14.8 要点 214 第15章 可扩展性 215 15.1 对称多处理器架构 217 15.2 Amdahl定律 218 15.3 多线程和同步 220 15.4 将任务分解为多个子任务 221 15.5 缓存共享数据 222 15.6 无共享 224 15.7 部分共享 226 15.8 锁粒度 228 15.9 伪共享 230 15.10 惊群现象 231 15.11 读/写锁 233 15.12 要点 234 第16章 系统体系结构相关话题 235 16.1 存储器层级 235 16.2 寄存器：存储器之王 237 16.3 磁盘和内存结构 241 16.4 缓存效应 244 16.5 缓存抖动 246 16.6 避免跳转 247 16.7 使用简单计算代替小分支 248 16.8 线程化的影响 249 16.9 上下文切换 251 16.10 内核交叉 254 16.11 线程化选择 255 16.12 要点 257 参考文献 258 索引 260

UNIX环境高级编程

fpga、verilog、quartus ii、2ask、2fsk、2psk的调制解调

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PyQT数据可视化的程序，有两套源码。一套可以直接运行，一套用QTDesign编辑。

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Linux 平台下的 Xwindow 图形窗口编程工具 GTK,并给出了用 GTK 编程的基本要素和步骤。