如果去过伦敦，就会知道为什么这种假设会带来问题-那里的天气变化非常频繁！ 它仅包含历史气象记录（显然！）。为了weather_condition用作未来事故的预报器，需要一种获取天气预报的方法。...https://kteo7.pythonanywhere.com/darksky.net 数据处理 DBSCAN集群 浏览数据集后，发现伦敦几乎每条街道都曾经是事故现场。...这是有道理的-伦敦是一个熙熙city的城市，交通事故（包括轻微事故）非常频繁地发生。下图是使用Tableau创建的，在伦敦地图上叠加了事故发生的位置（红色点）。请注意整个城市是如何沐浴在红色中的！...通过这种方式，项目现在变成了经典的二进制分类问题：需要找出将“激活”热点的因素（例如天气，时间等）的组合。 但是，目前数据还不足以创建分类模型！...“绘制”从这些航路点起半径为50米的假想圆，并检查是否有任何事故热点落在这些航路点内。 对于落入圆圈中的每个群集，还有另一个功能，call_darksky向Dark Sky API发出请求。
1.历史天气数据 我们当然可以去中国气象数据网（http://data.cma.cn/）那么会注册麻烦，通过又慢，历史数据获取时间范围极其有限。...我们可以使用天气网，全球天气网(www.tianqi.com)提供全国各大城市的历史天气预报查询,历史气温查询,历史天气数据来源于城市当天的天气预报信息。...forecast提供全世界范围内所有城市过去30年天气情况查询https://darksky.net提供免费api，提供的时光机可以查看10年前和预测10年后的天气。...2.实时天气数据 国外权威网站openweathermap 网址https://openweathermap.org/ 通过申请api使用，最好用的是它的天气地图 ?...这里提供的网格化数据采用netCDF格式，受R，Panoply等开源软件以及Matlab，IDL等商业软件包的广泛支持。CRUTEM4数据也可通过我们的Google地球界面获取。
如果绿色点是我们要预测的时间节点，为了描述预测时间点之前和附近的天气变化，我们使用滑动窗口提取了预测时间点之前的天气预报统计信息以及附近的天气预报统计信息。通过这些特征，提高了长期预测的准确率。 ?...对于未来的天气预报，由于天气网格点和空气质量监测站点的位置不是对应的，因此我们采用了一种 k 近邻的方法去提取空气质量监测站点周边的天气网格点。...专业领域特征 查阅气象学和空气污染相关论文，通过风向 uv 坐标系，日照时长，不同时刻湿度的差值，污染物之间的相关性等方面提取特征。...针对这一挑战，我们从信号处理的角度出发，使用傅立叶变换将时间序列变换到频域，更好地提取时间序列的周期和波动信息。此外，我们还设计了更细粒度的天气统计特征去表征天气变化。...最后特征要结合领域，一些好的特征是通过和业务领域结合产生的，通过查阅论文或者资料可以提取到和别人不一样的特征。 你们这次去 KDD 的体验如何？参加这次大会有哪些收获？
测试金字塔是对测试的分层描述，在不同层次做不同类型的测试。测试金字塔如何运用到工程实践，是一件困难的事情。...内部结构 Controller提供REST接口，并处理HTTP请求和响应； Repository跟数据库交互，负责持久化存储的数据读写； Client访问外部API，比如这里访问了darksky.net...的Weather API获取天气； Domain定义领域模型，比如请求响应的结构体，也叫做POJO； 该应用支持CRUD，使用Spring Data访问数据库，数据库用的也是内存数据库，并且设计上省略掉了...服务时，采用的是Wiremock，mock了darksky.net服务，如何验证mock的服务和真实的服务之间有无差异呢，就要进行契约测试。...只要我们在公司内部、团队内部，能对术语达成一致，顺畅沟通就可以了。
在其他情况下，该服务将通过HTTP调用外部天气API来获取并显示当前天气状况。...告诉你，这是一个普遍的概念！ 与独立服务集成 我们的微服务与darksky.net，一个天气REST API交互。当然，我们希望确保我们的服务能够正确地发送请求并解析响应。...接下来我们调用想要测试的方法，即调用第三方服务的方法，并检查结果是否正确解析。 了解测试如何知道应该调用虚拟的Wiremock服务器而不是真正的darksky API非常重要。...不幸的是，这种方法有一个缺点：我们如何确保我们设置的假服务器的行为像真正的服务器？ 在目前的实施中，单独的服务可能会改变其API，我们的测试仍然会通过。...Provider Test(our team) 我们已经看到如何测试我们的服务和天气提供商之间的合同。有了这个接口我们的服务作为消费者，天气服务就像提供者一样。
8、QlickDataMarket提供免费包，可访问涵盖世界人口、货币、发展指标和天气数据的数据集。...10、联合国贸易数据库（UNComtradeDatabaseStatistics）统计是由联合国汇编并出版的资料，包括ComtradeLab，展示了如何使用尖端分析和工具从数据中提取价值。...13、推特（Twitter），Twitter的优势在于大多数对话都是公开的，这意味着大量的数据可以通过其API获得，谁正在谈论什么，何地、何时以及为什么。...17、GlassdoorAPI提供了有关职位空缺、候选人、薪水和员工满意度的信息，可通过他们的开发者API获得。...30、LondonAir提供了来自伦敦各地的污染和空气质量数据。
我们也可以通过调用sort_index()方法来按照数据集的行索引来进行排序，代码如下 df_1 = df.sort_index() df_1 output 要是我们想将这个多层索引去除掉，就调用reset_index...，同样地，在多层级索引的数据集当中数据的筛选也是调用该两种方法，例如筛选出伦敦白天的天气状况如何，代码如下 df_1.loc['London' , 'Day'] output 要是我们想针对所有的行...# 筛选出伦敦下面所有天数的白天天气情况 df.loc[ ('London', slice(None)), 'Day' ] output # 筛选出2019年7月4日下所有城市的白天天气情况...') output 我们需要在level参数上指定是哪个标签，例如我们想要筛选出伦敦2019年7月4日全天的天气情况，代码如下 df.xs(('London', '2019-07-04'), level...=['City','Date']) output 最后xs方法可以和上面提到的IndexSlice函数联用，针对多层级的数据集来进行数据的筛选，例如我们想要筛选出2019年7月2日至7月4日，伦敦全天的天气状况
，因此我们将使用“每个家庭的能源”作为预测的目标，而不是仅仅使用能源。...weather = pd.read_csv('data/weather_daily_darksky.csv') print(weather.head(4)) # 每日级别的天气信息是使用数据集中的...darksky api weather['day']= pd.to_datetime(weather['time']) # day is given as timestamp weather['day...温度 *** # 我们可以看到能量和温度有一个反比关系 # 在低温时，很可能通过加热器等增加能源消耗。...通过聚类分析，是否可以基于温度、降水等颗粒天气数据定义一天的天气。
我们将从他们的API示例返回当前天气的位置。 在开始编写代码之前，我喜欢尝试使用API来更好地理解它是如何工作的。...这里是我们目前伦敦的天气，形成Python REPL： ? click 解析一个必选参数 简单的current_weather函数允许我们使用用户提供的自定义位置来构建我们的CLI。...cllick 解析可选参数 你可能已经找到了我们上面使用的示例API的一个小小的缺陷，你是一个聪明人 是的，这是一个静态的端点，从2017年1月起总是返回伦敦的天气。...所以让我们用一个真实的API密钥来请求实际的API。 我们需要改变的第一件事是当前天气的URL端点。...或者留意我的后续教程，您将在其中学习如何为我们的天气CLI添加更多高级功能。 开心的CLI编码！
在本次大赛中，主办方提供了空气质量、天气的历史数据以及未来两天的天气预报数据。我们需要预测北京和伦敦 48 个站点、未来 48 个小时的 PM2.5/PM10/O3 浓度。...这些天气的数据都以网格的形式给出，即地图的经纬度通过网格进行划分，北京总共能提供 600 多个网格点，伦敦能提供 800 多个网格点，在空间维度挖掘潜力很大。...于是我们考虑在 GBDT 模型的基础上引入天气预报特征，但是天气预报特征仅从 2018 年 4 月 10 号开始提供，缺乏了一年多的数据——如何填补缺失的天气预报数据是一个关键点。...同时考虑到空气具有较大的流动性，城市乃至城市以外的较大范围的地点都在未来时间段互相存在一定影响，所以我们对整个城市经纬度跨度较大的 12 个网格进行天气预报特征的提取，并使用这些天气预报特征来构建我们最终的模型...同时，我们也对一些历史变化的特征进行提取，比如统计 PM2.5 最大值和最小值的时间间隔。 最终，我们构建的模型需要进一步选择特征，以缩写模型的运行时间。
近几年，我们生活的城市对于空气污染明显加重，空气的感染现状极大的影响到我们人类的身体健康，对到这里，一家Plume Labs环保科技公司为了采取避免空气的污染，它发布一款API数据，来帮助企业发掘AI预测空气质量的潜力...Plume Labs表示，这款API，主要可以帮助人工智能延伸空气预测的触角，并且将这款API允许政府和企业的接入，让公司通过全球空气检测系统形成的空气质量数据库。...其实这款API可以提供丰富的信息，并且可以全方面检测大城市或小街区等。并且通过人工智能技术，可以预测未来四天的空气质量。基于此，它可以提示用户哪里和何时出行比较安全和健康。...当“巡逻队”执行任务时，伦敦的市民可以通过Twitter与它们进行联系，实时获得所在区域的空气污染指数。...与天气预报软件相似，人们可以在这个平台上查询自己所处区域在当前或未来24小时之内的空气状况。
Getmax团队向新智元详细介绍了他们今年的参赛解决方案，包括如何理解空气质量问题，分析数据，特征工程，以及如何针对应用特点进行深度学习建模与优化。...特征工程 我们首先提取了每个站点过去72小时的空气质量，以及每个站点最近网格过去72小时的气象数据来作为站点的气象特征，使用这些特征构建了第一个模型。...首先我们针对每个城市的每个站点的 8 个临近方位角去提取 8 个网格数据点的天气预报特征。...我们针对时间与空间概念，参考了LSTM中的 Gate，通过点乘与后续连接，增强时间/空间特征在模型中的区分度，并且相对于普通全连接网络更好建模了时间／空间信息与统计特征的组合能力。...Seq2Seq 模型训练开销大并且对于参数更敏感，我们使用 Cocob优化器[6]，结合梯度截断进行训练。主要可以通过预测学习率加快收敛速度，对迭代的速度有一定帮助，也可以少量提高模型精度。
数据可视化可以让我们很直观的发现数据中隐藏的规律，察觉到变量之间的互动关系，可以帮助我们更好的给他人解释现象，做到一图胜千文的说明效果。...常见的数据可视化库有： matplotlib 是最常见的2维库，可以算作可视化的必备技能库，由于matplotlib是比较底层的库，api很多，代码学起来不太容易。...pip3 install matplotlib 已经安装好，现在我们导入这几个要用到的库。...使用的是伦敦天气数据，一开始我们只有12个月的小数据作为例子 #jupyter notebook中需要加这行代码 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot...更多数据 一开头的数据只有12条记录(12个月)的数据，现在我们用更大的伦敦天气数据 import pandas as pd df2 = pd.read_csv('data/londonweather.csv
再仔细检查，发现这个网站是使用JavaScript动态获取并显示天气数据的： 继续查找和分析，原来数据都是在这里的。 看起来好像很麻烦的样子，还是换个思路吧，等有时间再慢慢分析如何提取这样的数据。...回到网站首页，发现该网站还提供了API接口，可以直接调用并以JSON格式返回指定城市的天气数据，但是需要首先拥有一个API key才行： 如何获取这个API key呢，答案是注册一个账号： 然而，注册账号时会调用...按道理讲，只要是在网页上显示出来的数据，理论上都应该是可以提取出来的。如果能够模拟浏览器的渲染过程，得到渲染后的前端代码，应该就可以了。 那么怎么模拟呢？...让我们拿出一个大杀器，selenium，通过这个扩展库可以驱动几个主流浏览器并调用其功能，这里我们选择使用Edge。...当然，如果使用更整洁的格式查看天气数据，可以使用正则表达式从程序结果中进行二次提取，不再赘述。
接下来我们来看一下怎么获取带有多重索引的数据集当中的数据，使用到的数据集是英国三大主要城市伦敦、剑桥和牛津在2019年全天的气候数据，如下所示 import pandas as pd from pandas...[('London', ) , ('Day', )] output 通过调用loc()方法来获取第一层级上的数据，要是我们想要获取所有“行”的数据，代码如下 df.loc[:, 'Day'] ##...-07-03'] output 在第一次调用loc['Cambridge', 'Day']的时候返回的是DataFrame数据集，然后再通过调用loc()方法来提取数据，当然这里还有更加快捷的方法，...代码如下 df.loc[('Cambridge', '2019-07-01'), 'Day'] 我们需要传入元祖的形式的索引值来进行数据的提取。...2019年白天的气候数据 IndexSlice()方法的调用 同时Pandas内部也提供了IndexSlice()方法来方便我们更加快捷地提取出多重索引数据集中的数据，代码如下 from pandas
如果可以准确预测污染事件，市民和政府可以随之作出适当的决策，例如关闭学校或减少室外运动，从而减少污染带来的损害。 我们将在比赛中提供中国北京和英国伦敦的数据。...特征工程 我们首先提取了每个站点过去72小时的空气质量，以及每个站点最近网格过去72小时的气象数据来作为站点的气象特征，使用这些特征构建了第一个模型。...首先我们针对每个城市的每个站点的 8 个临近方位角去提取 8 个网格数据点的天气预报特征。...我们针对时间与空间概念，参考了LSTM中的 Gate，通过点乘与后续连接，增强时间/空间特征在模型中的区分度，并且相对于普通全连接网络更好建模了时间／空间信息与统计特征的组合能力。...Seq2Seq 模型训练开销大并且对于参数更敏感，我们使用 Cocob优化器[6]，结合梯度截断进行训练。主要可以通过预测学习率加快收敛速度，对迭代的速度有一定帮助，也可以少量提高模型精度。
大量的共享单车聚集在市中心，且在雨雪等恶劣天气，人们又不会使用。这正是数据工程师可以发挥作用的地方，利用他们的专业技术从互联网中提取和分析数据。...在本篇文章中，将解释网络抓取和APIs如何协同工作，从百科上抓取城市数据，利用APIs获取天气数据，从而推断出与共享单车相关的信息。...我们使用 requests 库来做到这一点，通过将“Accept-Language”设置为英语来确保我们的请求被普遍理解。接下来，确定城市的URL -AAA。...这部分我们采用调用天气预报API的方式来获取数据。下面是我们准备的Python函数。这个简洁的代码片段展示了如何以精炼的方式实现强大的功能，无缝地融合了技术性与易用性之间的隔阂。...在这篇博客中，我们涉及了抓取百科数据、从API获取天气数据、Python函数以及复杂数据易于理解的技巧。
通过爬取天气网站的公开数据，可以方便地获取各地的天气情况。本教程将向你展示如何使用 Python 爬取中国天气网（Weather China）上的城市天气数据。...获取中国天气网的城市天气页面中国天气网的天气页面结构简单，适合用来进行数据爬取。每个城市的天气页面都有一个唯一的城市代码，我们可以通过该代码访问城市的实时天气信息。...我们通过爬虫来获取这些数据。爬虫的基本原理HTTP 请求的基本流程爬虫的工作原理简单来说就是：向网页发送请求，获取网页的 HTML 内容，解析该内容并提取我们需要的数据。...如何提取目标数据（城市天气）在本教程中，我们会提取以下几种数据：城市名称当前天气温度（包括最高和最低温度）编写爬虫代码第一步：发送请求，获取页面内容我们使用 requests 库向目标城市的天气页面发送...第二步：解析页面，提取天气数据我们使用 BeautifulSoup 来解析 HTML 页面，并提取所需的数据。
终于OpenAI后来发布会宣布可以通过API来实现插件能力了，无疑给ChatGPT的应用插上了翅膀。实现插件能力的基础就是本次的主角-Function Call,让我们一起揭开其神秘面纱吧！...举个例子开发者可以利用调用外部工具创建聊天机器人（如 ChatGPT 插件）来回答问题将查询如“今天的天气如何？”...这些例子通过我们的 /v1/chat/completions 端点中的新 API 参数 functions 和 function_call 得以实现，开发者可以通过 JSON Schema 描述函数，并可选择要求模型调用特定函数...但是有了Function Callling,我们就可以写一个函数集成谷歌/百度搜索API，给GPT加上联网能力，这样就借助搜索引擎的能力支持了数据的动态更新。跟已有应用系统集成问题问他今天天气如何？...但是有了Function Calling，我们可以编写一个函数来调用天气获取的API，从而获取实时天气信息，然后再与大模型的对话能力进行自然语言交互。
工具可以赋予Agent超能力，比如： • 调用外部API：获取实时数据，比如天气、汇率。 • 执行函数：进行复杂计算或数据处理。 • 访问数据库：提取大规模业务数据。...在AI领域，工具可以理解为一些功能模块，通过标准化接口与Agent交互。文中将工具分为以下几类： 1. 信息获取工具：比如调用API获取实时数据，或者从网页爬取信息。 2....下面，我们分别看看OpenAI的Function Call机制和CrewAI框架下的调用机制。...模型推断意图： • 用户输入后，模型通过上述工具描述推断用户意图。例如，用户输入：“查询明天北京的天气。” ，模型会识别出“query_weather”工具最符合需求。...无论是OpenAI的Function Call，还是CrewAI框架，都在探索如何让Agent具备更强大的外部能力。 我们可以畅想一下未来： • 医疗助手通过调用诊断工具，秒出治疗方案。
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