开发软件：Pycharm + Python3.7 + Django + Echarts + Mysql 实现目标：利用已经收集各个城市包括北京、上海、广州、成都、沈阳的PM2.5空气数据，利用python进行各种数据分析，将分析结果保存到csv文件中，然后利用django框架的网站，前端采用echart对分析的结果进行图表可视化展示。

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bo 快速灵活的C ++库，用于处理OpenStreetMap数据。 Libosmium可在Linux，macOS和Windows上运行。 请参阅以获取本自述文件所不能提供的更多详细信息。 先决条件 由于Libosmium使用许多C ++ 11功能，因此您需要现代的编译器和标准的C ++库。 至少需要GCC 4.8或clang（LLVM）3.4。 （某些部分可能适用于旧版本。） Libosmium的不同部分（以及基于它的应用程序）需要不同的库。 您不需要安装所有程序，只需安装程序所需的程序即可。 有关详细信息，请参见手册。 以下外部（仅标头）库包含在libosmium存储库中： 请注意， 已包含在早期版本的libosmium中，但已不再包含。 目录 基准：一些基准检查Libosmium的不同部分。 cmake：CMake配置脚本。 doc：API参考文档的配置。 示例：e

本资源是摔倒识别数据集的yolov8格式，可以直接使用yolov8训练。 随着科技的不断进步，人工智能已经逐渐渗透到我们的日常生活中。其中，摔倒识别模型的设计与应用，更是体现了技术对生活的深切关怀。这一模型的重要性不容忽视，它关乎到每一个人的生活安全与健康。 对于老年人或者身体机能受损的人群来说，摔倒是一个常见的风险。在无人陪伴的情况下，一旦发生意外，后果不堪设想。而摔倒识别模型，能够在第一时间察觉到这一情况，迅速做出反应，为救援争取宝贵的时间。不仅如此，通过实时的数据分析，它还能预测摔倒的高风险时刻，提前做出预警，避免不幸的发生。 此外，摔倒识别模型的设计也对医疗领域有着深远的影响。它不仅能够为医生提供更加准确、全面的病人数据，还能协助医生进行远程监控，确保患者得到及时的医疗援助。这对于那些需要长期照顾的患者来说，无疑是一个巨大的福音。 摔倒识别模型不仅仅是一个技术产品，更是对人类生活质量的保障和提升。它体现了科技的力量，也展现了我们对生活的责任和关怀。设计并不断完善这样的模型，是我们对未来的期待，也是我们对生活的承诺。

该MFFW数据集共计包含13对图像，方便大家下载。 原文：MFFW: A new dataset for multi-focus image fusion （原文提到是19对图像），由于在原文中无法找到相关的下载链接，因此将整理的资源下载下来免费提供给各位。 如何后面有谁找到原始的19张图像，记得联系分享一下哟。 下载地址参考： https://github.com/lmn-ning http://www.pxleyes.com/photography-contest/19726 https://blog.csdn.net/qq_43799400/article/details/133922637 https://blog.csdn.net/fovever_/article/details/124410445【评论】

电压是电子与电力系统中最基本的测量元素之一，快速准确地获取电压值一直是数据采集与电子测量仪器研究的重要内容之一。传统的指针式电压表具有精度低、可视距离近、功能单一等缺陷，已不适应高速信息化的发展需要。目前市场上广泛使用的数字电压表智能化程度低，测量电压时需手动切换量程，当量程选择不当时会出现测量精度下降、乃至烧坏电压表的极端情况； 而高精度的全量程无档数字电压表一般都采用了DSP、FPGA或CPLD等复杂电路系统， 硬件和软件实现成本较高。为此，笔者设计研制出了一种以单片机为控制主体的智能交流直流电压数据采集系统，具有体积小、精度高、结构简单、使用与读数方便、性价比高、适应范围宽等优点，有效地

爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。 解析内容： 爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。 数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为，如设置User-Agent。 反爬虫应对： 由于爬虫的存在，一些网站采取了反爬虫措施，如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而，使用爬虫需要遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对被访问网站的服务器负责。

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手工转成excel，方便使用，可编辑。包含数据框架和数据元目录 浙 江 省 地 方 标 准DB33/T 2067—2017 法人库数据规范 本标准规定了法人库的建设、管理和应用活动中应遵循的数据标准原则和要求。 本标准适用于法人信息的梳理和法人库数据框架编制以及法人信息核心数据元的构成。

爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。 解析内容： 爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。 数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为，如设置User-Agent。 反爬虫应对： 由于爬虫的存在，一些网站采取了反爬虫措施，如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而，使用爬虫需要遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对被访问网站的服务器负责。