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如何快速分析出城市人口流动数量?

【题目】 下面是统计每天各个城市之间的人口流入流出的“各城市人口流动表” 需要通过以上数据,了解: 1:每个城市的总流入人口数量 2:统计2017年乘飞机在周末从北京流入的人口数 3:计算2018...年流入流出长春的总人数 【问题1解题思路】: 计算每个城市的总流入人口数量 1、解题思路:此题分为2步,首先计算“总流入人口数量”,然后再分组到每个城市 2、题中提到“总流入人口数量” 需要用到聚集函数...【问题2解题思路】: 统计2017年乘飞机在周末从北京流入的人口数 1、解题思路:此题分为2大步。...第1步,先计算流入到北京的人口数,第2步,满足条件“2017年”、“乘飞机”、“周末” 2、计算"从北京流入的人口数",也就是“流出城市”为北京的人口数,需要用到汇总函数sum select 流出城市,...【问题3解题思路】: 计算2018年流入流出长春的总人数 1、解题思路:先把符合条件的"流入"的人数计算出来,并把符合条件的"流出"的人数计算出来,两者合并作为一个整体,然后对整体的结果再求和。

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全球AI人才只有2万多,仅3000人在求职 | 报告

之前,有两个数字广为流传,一是不到1万人,二是30万人左右。...Yoshua Bengio参与创立的加拿大人工智能公司Element AI之前在接受《纽约时报》采访时给了个“10000”的数字;腾讯的《全球人工智能人才白皮书》给出的数字,则是约30万人。...这个统计结果来自Element AI对LinkedIn用户的统计。...特别提示:数据主要基于LinkedIn的英文个人档案,对中国的统计仅仅仅仅供参考。不过在东亚之外、特别是英语世界,数据还是相对靠谱的。 前两天东哥说了,京东要去欧洲建研究中心,因为那里人才便宜。...中国、加拿大、德国的AI人才都是流出的多、流入的少;英国和法国是流入大于流出。 报告原文:http://www.jfgagne.ai/talent

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广州已沦为1.5线城市?这份地图大数据报告透露玄机

人口流入流出是由诸多因素决定的,比如城市的就业机会、环境状况、经济状况、产业结构、房价物价、交通状况等等,这些因素还会相互作用,比如交通状况会影响宜居水平、生活节奏、生产效率、房价地价,进而又作用于人口流出流入...人口的流出流入又直接影响一个城市房地产的供需关系进而影响房价,同时也会影响城市的企业创业进而影响经济。这些因素可以说是一环扣一环。...过去的抽样统计方法,只能做到尽可能接近一个城市人口流出流入、交通覆盖拥堵的真实情况。...它无时不刻地在收集和存储着地图相关的LBS数据,再去分析用户在不同区域的出现时长,挖掘出某个用户的居住地、工作地和常驻城市(准确率85%),再根据位置变化情况得出人口流入流出数据、交通拥堵指数,最终得出城市吸引力报告...因此,百度地图《2017年第一季度中国城市研究报告》对于城市人口流出流入情况的分析、对于城市交通状况的分析,是很具说服力的。

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2019全球AI人才报告:AI专家仅3.6万,在美国获得AI博士学位论文作者是中国的4倍!

数据显示,以下十个国家或地区的AI人才流入比例要高于流出比例,分别为:中国台湾地区、瑞典、韩国、西班牙、美国、瑞士、中国、日本、英国和澳大利亚。...AI人才流入率和流出率这两个指标可以在一定程度上反映一个国家吸引外来AI人才和留住本地AI人才的能力。 如上图所示,用X轴表示人才流入,Y轴表示人才流出,数值表示与均值的标准差。...“AI人才产生国”:左下方的主要国家是法国和以色列,这两国AI人才流出比例大于流入比例,并高于本国AI人才库的比例。不过,从图中位置看,这两个国家AI人才流出仅仅比流入略低,净流出很少。...“AI人才平台国”:最后,还有一类国家的AI人才流出流入比例都在上升,这些国家正在吸引越来越多的海外AI人才,同时其本国博士生的向外流动也高于平均水平。...社交网络LinkedIn数据显示,共有36524人在个人资料中将自己定位为AI专家,而去年这个数字只有22064人,同比增长66%。

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可软可硬——从电路的角度做加法

稍稍懂一些计算机的同学也知道,数字在计算机里面是二进制形式存放的,所以显然5+9在计算机里面是101 + 1001 = 1110 相信很多人到这一步就停下来了,就拿出去装逼了。...与门 对于与门,只有两个输入引脚同时有电流流入,输出脚才有电流流出。否则输出脚没有电流流出。相当于 Python 里面的and关键字。 ?...或门 对于或门,任何一个输入脚有电流流入或者两个脚同时有电流流入,输出脚都有电流流出。相当于 Python 里面的or关键字。 ?...异或门 对于异或门,当两个输入引脚中,只有一个引脚有电流流入时,有电流流出。但是如果两个引脚同时有电流流入,或者同时没有电流流入,输出引脚都没有电流流出。相当于Python 里面的^符号。...显然,我们可以使用与门,只有在两个输入引脚都有电流流入的时候,才会有电流流出。我们通过这个与门是否有电流流出就能判断是否有进位发生。如下图所示: ? 与门和异或门并联,实现记录相加的结果和进位信息。

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1.计数器算法

突刺现象是指,比如限流 QPS(每秒查询率)为 100,算法的实现思路就是从第一个请求进来开始计时,在接下来的 1 秒内,每来一个请求,就把计数加 1,如果累加的数字达到了 100,后续的请求就会被全部拒绝...java.util.Calendar; import java.util.Date; import java.util.Random; public class CounterLimit { // 记录上次统计时间...,当流入量过大的时候(超过桶的容量),则多余水流(请求)直接溢出。...令牌桶的实现原理如下图所示: 4.漏桶算法 VS 令牌桶算法 漏桶算法是按照常量固定速率流出请求的,流入请求速率任意,当流入的请求数累积到漏桶容量时,新流入的请求被拒绝。...漏桶算法限制的是常量流出速率,从而使突发流入速率平滑。

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大数据迁徙图:逃离北上广,下一站何方?

据官方统计数据,2015年北京城六区、上海城区常住人口均由正转负,去年北京城六区常住人口再度同比下降3%。 随着一线城市人口疏解工作步入深水区,“逃离”不仅是主动告别,也包括了被迫离去。...图7-人口流入TOP10城市人口来源和弦图 从图3-图7可以看出,在流入城市中,重庆对北上广深流出人口均具有较高的吸引力,流入总量占比最高,成为最受逃离人群青睐的城市,其次为杭州、成都、厦门、苏州、南宁...图8-人口流入TOP10城市及北上广深拥堵指数、平均通勤时间、人均消费对比 图7清晰地反映出,在人口流入TOP10城市,除了房价低、工作机会较多以外,还拥有城市拥堵指数低、通勤时间较短或消费水平相对低等优势...上述因素综合在一起,意味着在这些人口流入城市工作和生活,人们的幸福指数要高于一线城市。 | 逃离的究竟是哪些人? ? 图9-北京流出人口年龄分布 ? 图10-上海流出人口年龄分布 ?...图11-广州流出人口年龄分布 ? 图12-深圳流出人口年龄分布 如图9~12所示,逃离北上广深的人群中,26-35岁、36-45岁这两个年龄段的人最多,占到总人群的66.01%~77.21%。

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2019全球AI人才报告:AI专家3.6万,中国独占11%,女性总占比仅18%!

数据显示,以下十个国家或地区的AI人才流入比例要高于流出比例,分别为:中国台湾地区、瑞典、韩国、西班牙、美国、瑞士、中国、日本、英国和澳大利亚。...AI人才流入率和流出率这两个指标可以在一定程度上反映一个国家吸引外来AI人才和留住本地AI人才的能力。 ? 如上图所示,用X轴表示人才流入,Y轴表示人才流出,数值表示与均值的标准差。...“AI人才产生国”:左下方的主要国家是法国和以色列,这两国AI人才流出比例大于流入比例,并高于本国AI人才库的比例。不过,从图中位置看,这两个国家AI人才流出仅仅比流入略低,净流出很少。...“AI人才平台国”:最后,还有一类国家的AI人才流出流入比例都在上升,这些国家正在吸引越来越多的海外AI人才,同时其本国博士生的向外流动也高于平均水平。...社交网络LinkedIn数据显示,共有36524人在个人资料中将自己定位为AI专家,而去年这个数字只有22064人,同比增长66%。 ?

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Linux Mrtg系统监控

ShortLegend[eth1_lan]:B/s #接下来是网页上的数据,因为Mrtg需要把生成的图片渲染到网页中,下面这写都是网页上的属性标签 #网页中颜色对应值 Legend1[eth1_lan]:每秒流入量...(单位Bytes) Legend2[eth1_lan]:每秒流出量(单位Bytes) LegendI[eth1_lan]:流入 LegendO[eth1_lan]:流出 #网页标题 Title...[eth1_lan]:eth1网络流量[流入+流出] PageTop[eth1_lan]:eth1网络流量[流入+流出] 监控不同system-oid,可能需要不同的配置,这里不再一一列举 有一个值得注意的地方...,当需要监控磁盘的时候需要配置文件里增加以下内容 把需要监控的目录最大数字写入配置文件snmp.conf disk / 123932636 二、执行Mrtg生成图片 这里配置文件mrtg.cfg已经按照第一步配置过了

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限流的玩法汇总

其中小窗口的个数越多,对限流中请求的统计会越精确,但占用的系统资源会多。 如下图所示: ?...漏桶算法构建一个容量固定的漏桶,请求数会先放入漏桶,以可控的一定速率流出来,当漏桶满了时,多余的请求会被丢弃。...令牌桶算法与漏桶算法的比较 令牌桶是按照固定速率往桶中添加令牌,请求是否被处理需要看桶中令牌是否足够,当令牌数减为零时则拒绝新的请求; 漏桶则是按照常量固定速率流出请求,流入请求速率任意,当流入的请求数累积到漏桶容量时...,则新流入的请求被拒绝; 令牌桶限制的是平均流入速率(允许突发请求,只要有令牌就可以处理,支持一次拿3个令牌,4个令牌),并允许一定程度突发流量; 漏桶限制的是常量流出速率(即流出速率是一个固定常量值,...比如都是1的速率流出,而不能一次是1,下次又是2),从而平滑突发流入速率; 令牌桶允许一定程度的突发,而漏桶主要目的是平滑流入速率; 两个算法实现可以一样,但是方向是相反的,对于相同的参数得到的限流效果是一样的

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大数据迁徙图:逃离北上广,他们竟然去了这里!

据官方统计数据,2015年北京城六区、上海城区常住人口均由正转负,去年北京城六区常住人口再度同比下降3%。 随着一线城市人口疏解工作步入深水区,“逃离”不仅是主动告别,也包括了被迫离去。...图7-人口流入TOP10城市人口来源和弦图 从图3-图7可以看出,在流入城市中,重庆对北上广深流出人口均具有较高的吸引力,流入总量占比最高,成为最受逃离人群青睐的城市,其次为杭州、成都、厦门、苏州、南宁...图8-人口流入TOP10城市及北上广深拥堵指数、平均通勤时间、人均消费对比 图7清晰地反映出,在人口流入TOP10城市,除了房价低、工作机会较多以外,还拥有城市拥堵指数低、通勤时间较短或消费水平相对低等优势...上述因素综合在一起,意味着在这些人口流入城市工作和生活,人们的幸福指数要高于一线城市。 | 逃离的究竟是哪些人? ? 图9-北京流出人口年龄分布 ? 图10-上海流出人口年龄分布 ?...图11-广州流出人口年龄分布 ? 图12-深圳流出人口年龄分布 如图9~12所示,逃离北上广深的人群中,26-35岁、36-45岁这两个年龄段的人最多,占到总人群的66.01%~77.21%。

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常见的限流算法

比如限流QPS为100,算法的实现思路就是从第一个请求进来开始计时,在接下来的1秒内没来一个请求就把计数加1,如果累加的数字达到了100,后续的请求就会被全部拒绝。...2、漏桶算法   漏桶算法的思路很简单,一个固定容量的漏桶按照常量固定速率流出水滴。如果桶是空的,流入的水滴就会溢出(被丢弃),而漏桶容量是不变的。漏桶算法的大致原理如下所示。...4、漏桶算法和令牌桶算法的区别 漏桶算法是按照常量固定速率流出请求的,流入请求速率任意,当流入的请求数累积到漏桶容量时,新流入的请求会被拒绝。...漏桶算法限制的是常量流出速率,从而使突发流入速率平滑。

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逃离北上广,之后该去哪儿?一场大数据时代的人群迁徙

据官方统计数据,2015年北京城六区、上海城区常住人口均由正转负,去年北京城六区常住人口再度同比下降3%。 随着一线城市人口疏解工作步入深水区,“逃离”不仅是主动告别,也包括了被迫离去。...(图片说明:人口流入TOP10城市人口来源和弦图) 从上面几张图中可以看出,在流入城市中,重庆对北上广深流出人口均具有较高的吸引力,流入总量占比最高,成为最受逃离人群青睐的城市,其次为杭州、成都、厦门、...上述因素综合在一起,意味着在这些人口流入城市工作和生活,人们的幸福指数要高于一线城市。 ▍逃离的究竟是哪些人? ? (图片说明:北京流出人口年龄分布) ? (图片说明:上海流出人口年龄分布) ?...(图片说明:广州流出人口年龄分布) ?...(图片说明:深圳流出人口年龄分布) 如上面三张图所示,逃离北上广深的人群中,26-35岁、36-45岁这两个年龄段的人最多,占到总人群的66.01%~77.21%。

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