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

Python 全栈 + AI 人工智能 + 大数据分析 01-上课环境 02-Python 介绍 03-Python 安装 04-变量 05-运算符 06-流程控制语句 07-数据类型 08-函数 09-文件 10-模块 11-字符集 12-面向对象 13-生成器 14-装饰器 15-进程 16-net 17-gui 18-正则表达式 19-pycharm 20-django 21-数据结构

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教务管理系统(软件项目管理大作业)-计科132.doc

AI大模型市场研究报告（2023）-迈向通用人工智能，大模型拉开新时代序幕-沙利文.pdf

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“软件工程大题复习”这个文档，是学姐我自己复习时总结的。包括活动图的计算题（个人查到的，想到的一些巧妙方法）、了解DFD数据流图、掌握用例图的组成和画法（用例图规约一定要看，我们期末考试考了）、掌握类图的组成和画法、熟悉状态图的组成和画法、了解UML其他图示的基本结构。 结合着你们广为流传的考点概念总结（和自己手写的pdf文档差不多，也打包上传了，手写一遍记忆效果不错。有些英译汉不太通顺的我就改了改，嘿嘿学姐英语还不错），考试题基本都能答上。只要能背下来概念再把这个文档理解记忆能考一个不错的成绩。不想挂科还背不下去概念的话先看明白和记住这个文档，再去选择性地背其他概念吧。 老师的PPT中英混杂，英语和学姐一样还好的同学可以一边抄概念一边过一遍，看到英语就头疼的就不用看了，考试时能把概念都写上就不错了。 （学姐手写的pdf文档里有一些比较奇怪的话是学姐本人的联想记忆提示，可以忽略；联想越夸张记得越容易且牢固；也可以提取第一个字组成口诀帮助记忆；一些字省略没写是为了节省时间，也是为了帮助记忆，看到前后可以猜出来这句话。） （复习的时候一定放下手机，专注。）

为了提高遥感数据的处理速度,解决遥感信息提取中的数据密集与计算密集问题,将并行计算的思想引入到遥感图像的处理与信息提取中,构建基于 Landsat ETM + 影像的分布式遥感图像水体提取模型｡以渭干河流域为研究区,利用单波段阈值法､多波段谱间关系法､水体指数法等方法进行水体信息自动提取的实验｡实验结果表明,该模型具有较高的识别精度,能够快速识别水体,并具有稳定的可扩展性和伸缩性｡

矢量跟踪的代码-可以学习如何编写怪物追踪玩家的代码实现。