疫情数据api/疫情数据图

仪表板展示|使用DataEase开源工具实时直击上海疫情

1、使用DataEase开源工具可以实时直击展示上海疫情仪表板。具体实现方式如下：数据获取：通过新浪新闻提供的上海疫情API接口和求助信息接口，利用DataEase的API数据源功能导入数据。数据集建立与更新：在DataEase中建立数据集，并设置定时更新，确保所展示数据的实时性。

2、DataEase的易用性和灵活性让博主得以快速制作出满足需求的仪表板，他表示这款开源工具非常适合各类数据分析场景。他期待DataEase项目未来能有更多发展和更新，以满足更多用户的需求。

3、在DataEase界面，点击“仪表板”一栏。新建一个文件夹，用于存放你的仪表板。新建仪表板：在新建好的文件夹里，点击“新建仪表板”。创建视图：进入新建的仪表板后，点击左上角的“创建视图”。选择你要做的视图需要的数据所在的表，并点击“下一步”。

4、DataEase作为一款开源的数据可视化分析工具，以其丰富的功能、易用性和开源免费的特性，为用户提供了高效的数据分析和可视化解决方案。在使用过程中，我深刻感受到了DataEase的便捷性和实用性，无论是数据集配置、视图配置还是仪表盘配置，都能够轻松上手并快速制作出专业的图表和仪表盘。

转印度疫情汇总2021年7月20日星期二

1、喀拉拉邦：连续第三周病例增加，最高法院批评其放宽封锁规范，允许感染率超15%地区开店；政府称正在“大力接种”，预计两三个月内为60%人口接种。旁遮普邦：允许7月26日起重新开放10-12年级学校，条件为教职员工全面接种疫苗并征得家长同意；室内聚会人数上限增至150人，室外增至300人。

2、马哈拉斯特拉邦：新增8，992例，累计6，140，968例；截至7月9日，孟买累计确诊726，037例。德里：新增81例，累计1，434，954例。疫苗相关动态 Covaxin紧急使用申请：世卫组织可能在4-6周内决定是否将印度研发的Covaxin列入紧急使用清单。国际互认进展：比利时认可印度血清研究所生产的Covishield疫苗。

3、北方邦：因疫情取消Kanwar Yatra大型节日公开庆祝活动。奥里萨邦：学校关闭近3个月后，决定7月26日起为10年级和12年级学生重新开学。泰米尔纳德邦：要求私立学校本学年仅收取75%学费，并分两期支付（第一期40%，第二期35%）。

我用STM32MP1做了个疫情监控平台4—功能完善界面重新设计

1、基于STM32MP1的疫情监控平台功能完善与界面重新设计，主要涉及UI优化、新增功能模块、多接口数据解析及图标库集成，核心改进点如下：界面设计升级仿平板风格UI 采用现代化布局，优化显示比例与交互逻辑，适配STM32MP1开发板的屏幕分辨率（如1024x600）。

2、推荐选择华清远见FS-MP1A开发板，其基于STM32MP157AAA3高性能微处理器设计，是一款兼具高性价比与多功能特性的开发平台，尤其适合嵌入式、Linux、ARM及STM32技术的学习与实践。

3、韦东山推出的《跟韦东山学嵌入式Linux开发》系列课程是学习STM32MP1的优质资源，课程包含快速入门和进阶提升两大板块，采用项目导向学习路径，帮助开发者高效掌握嵌入式Linux开发技能。课程背景与定位STM32MP1作为STM32最具潜力的新系列，在硬件性能和软件环境上均有显著提升，生态系统不断完善。

4、MP1是面向中低端工业领域的MPU，工业领域的很多应用对主频的要求并没有很高，但是看重芯片的小封装、性能稳定、低功耗散热、长供货周期。这些都是MP1的优势。MP1的软件包中附带的OP-TEE (信息安全运行环境）是免费的哦，别的平台都是需要第三方付费支持。

5、输出：功能清单（如“交通灯识别”需拆解为：图像采集→预处理→模型推理→结果输出）。工具：视频逐帧分析、字幕提取工具（如SubtitleEdit）。步骤2：技术栈选型与框架设计硬件选型：根据视频中的开发板型号（如RV112STM32MP157）确定硬件平台。

6、嵌入式技术需要学习的知识点包括Linux系统、Shell编程、Linux开发环境、C语言、ARM硬件平台、数据结构、Linux内核、驱动程序等等。 知道了嵌入式学习的内容，更重要的是嵌入式怎么学习。你看一篇文章，是关于一个学生自学嵌入式的文章，详细的介绍了他的学习过程。

数据分析入门教程|300分钟用Matplotlib打造疫情展示地图

课程核心内容与结构课程分为五个阶段，逐步深入Matplotlib的核心功能，最终实现疫情数据地图可视化：阶段一：Matplotlib介绍与安装 Matplotlib介绍：Python中最基础的数据可视化库，支持2D/3D图表绘制，广泛应用于学术、商业和工程领域。

Basemap是Matplotlib的子包，用于在Python中绘制2D数据至地图。提供25种不同地图投影功能，支持坐标转换。包含GSSH（GSHHG）海岸线数据集及GMT格式的河流、州和国家边界数据集。内部使用GEOS库剪切海岸线和边界特征至所需地图投影区域。主要绘制方法 海岸线与边界 drawcoastlines()：绘制海岸线。

Matplotlib 是 Python 中常用的绘图库，能绘制各种基础图表，如折线图、散点图等。 Seaborn 基于 Matplotlib 进行了更高级的封装，提供更美观的统计图表样式。例如，使用 Seaborn 可以轻松绘制出带有统计信息的箱线图，清晰展示数据的分布情况。