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智慧城管大数据可视决策系统,开启精细化城市管理

近年来,随着城市进程的不断发展和城市基础设施不断完善,城市过程中重建设、轻管理的治理模式给城市管理造成了困境。如何保证城市居民的生活质量,创造和谐开放的城市公共环境,已成为城市管理的重点。 ? 在国务院印发的《中共中央国务院关于深入推进城市执法体制改革改进城市管理工作的指导意见》总体要求中明确指出,积极推进城市管理数字、精细化、智慧,增加对城市管理执法人员、装备、技术等方面的资金投入,加快数字城市管理向智慧升级 02 智慧城管大数据可视决策系统 Banber智慧城管数据可视决策系统,面向城市管理部门指挥监控中心大屏环境,具备优秀的大数据显示性能以及多机协同管理机制,支持大屏、多屏、超大分别率等显示情景。 03 智慧城管大数据可视决策系统应用场景 城市管理综合监测 基于地理信息系统对城市进行栅格管理,直观展示网格区划内政府机构、道路、建筑物、工地信息、井盖、摄像头等的位置、状态及详细信息。 行业指标模型集成 支持与城市管理细分领域的专业分析算法和数据模型相结合,支持计算结果与其他来源数据的融合可视化分析,将城管现有信息资源与人工智能计算结果进行串并分析,充分利用已有信息建设成果,为城管指挥部门提高城市运行效率等方面提供智能决策支持

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智能城市管理海量空间数据的利器-空间填充曲线

为了高效存储和管理海量的空间数据,很多基于Key-Value存储的空间数据库,如开源的空间插件GeoMesa[1]、京东城市自研的时空数据引擎JUST[2],都使用了空间填充曲线技术。 它们能够将多维空间数据转换到一维空间上,并通过转换后的一维空间索引值存储和查询多维数据,因此能够在Key-Value数据库中存储管理海量的时空数据。 当出现新的空间数据时,这些基于Spark和基于Hadoop的空间数据管理系统通常需要从头开始重建索引以实现良好的查询效率,这非常耗时。 从数学的角度上看,可以将空间填充曲线看成是一种把d 维空间数据转换到1维连续空间上的映射函数。实际上,存储磁盘是一维的存储设备,而空间数据是多维数据,不存在天然的一维顺序。 它的数值思路可以理解为一种深度优先编码,如图7所示,为XZ-Ordering最大分辨率为2时的编码。

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    城市管理数据算法模型(DCIC)--早高峰共享单车潮汐点的群智优化Baseline

    本题希望通过对车辆数据的综合分析,对厦门岛内早高峰阶段潮汐点进行有效定位,进一步设计高峰期群智优化方案,缓解潮汐点供需问题,以期为城市管理部门和共享单车运营方研究制定下一步优化措施提供数据支撑。 赛题任务 任务一:为更好地掌握早高峰潮汐现象的变化规律与趋势,参赛者需基于主办方提供的数据进行数据分析和计算模型构建等工作,识别出工作日早高峰07:00-09:00潮汐现象最突出的40个区域,列出各区域所包含的共享单车停车点位编号名称 允许参赛者自带训练数据,但需在参赛作品中说明所自带数据的来源及使用方式,并保证其合法合规。(城市公共自行车从业者将发生在早晚高峰时段共享单车“借不到、还不进”的问题称之为“潮汐”现象。 本题涉及的“潮汐现象”聚焦“还不进”的问题,识别出早高峰共享单车最淤积的40个区域) 代码 #任务一:为更好地掌握早高峰潮汐现象的变化规律与趋势,参赛者需基于主办方提供的数据进行数据分析和计算模型构建等工作 ']', '').split(',') s = np.array(s).astype(float).reshape(5, -1) return s # 共享单车停车点位(电子围栏)数据

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    数据决策

    数据时代,我们能够获得的数据越来越多,这些数据的价值在哪里? 答案是帮助做更有效的决策。 数据决策 一书给出了量化不确定性、风险和数据价值的方法,一切都可量化。 我们来看看书中数据决策分析的一个问题: 顾客等待商家支持热线的时间越久,挂电话的概率就越高,这给业务造成了多少损失? 一切皆可量化,包括幸福、健康和人生有关的价值。 一切兼是概率,一切都可数据决策! 大数据时代,开始我们的数据决策旅程吧!

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    数据持久

    数据持久是将内存中的数据转换为存储模型,以及存储模型转换为内存中的数据模型的统称。数据模型可以是任何数据结构或对象模型。存储模型可以使关系模型、XML、二进制流等。 但是如果修改了数据库参数要重新启动,或使用反推送更新内内存中的数据数据库的数据一致。 数据持久的基本操作有:保存、更新、删除、查询等。 Hibernate框架中数据持久机制: 在业务程序与数据库之间,Hibernate框架使用Session会话,来完成数据的提交、更新、删除、查询等等。 2、从数据库中查询数据 在查询数据之前,需要清理缓存(手动清理,或者通过配置文件框架自动清理)清理缓存的目的是为了使Session会话中的数据数据库中的数据保持一致。 总之,数据持久是解决程序与数据库之间交互访问的问题,使程序不直接访问数据库,而是直接访问Session会话,然后由Session会话与数据库“打交道”。

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    智慧城市管理系统,有效遏制疫情蔓延!

    数字变革,为疫情防控带来了新的机遇,智慧城市管理系统的出现,通过融合5G、互联网、大数据、云计算、人工智能AI以及物联网等技术,实现城市管理向数字、智能管理转型。 智慧城市管理系统,将城市、人、物都以数字的形式呈现在系统之中,通过系统我们可以实时了解城市情况,例如:交通、能源、物流、建筑、指挥中心、医疗、公共安全、环境、政府服务等等众多方面。 智慧城市管理系统将城市以数字方式实时呈现,24h全天候实时了解城市情况,利用的高科技智能设备协助了疫情的控制,例如在线政务平台、大数据监控疫情平台、疫情防控服务平台、AI体温检测平台、智能外呼平台、远程会诊平台 、远程监护平台、远程办公平台、在线教育平台等,以及物流、生活必需品供给、医疗物资供给、废弃物处理等方面的软硬件设备设施,这些智能平台或设施有效提升了人口流动监控、防疫治疗研发、防疫数据更新、防疫措施宣传 智慧城市管理系统,不仅能实现城市管理的数字转型,同时,也能很好的防控疫情与突发事件的处置。

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    数据治理与数据资产

    数据治理是监督,是战略,数据管理是执行,是战术。数据治理的目的是为了更好地数据管理,数据治理并不直接管理数据数据管理的目的是让数据发挥更好的作用,创造更高的价值。数据治理是用来协调各方平衡的机制。 数据资产的几大特点包括无形性、增长性、复制性、价值不确定性。数据资产按照服务的方式可以分成两种类型:自用型数据资产和交易型数据资产,也称为赋能型数据资产和使能型数据资产。 赋能型数据资产通常是业务的数据,将生产经营管理过程中产生的数据进行收集、整理、分析,促进原有业务进一步的价值创造。 使能型数据资产通常指数据的业务,将数据收集、整理后形成可以对外服务的数据商品,如付费数据库服务等。 下面主要介绍了大数据发展现状和趋势,企业数据治理和数据资产建设的挑战,详解介绍了企业数据治理能力和数据资产体系建设方案,供企业规划建设数据治理和数据资产管理体系时参考和借鉴。

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    数据清洗之 数据离散

    数据离散 数据离散就是分箱 一把你常用分箱方法是等频分箱或者等宽分箱 一般使用pd.cut或者pd.qcut函数 pandas.cut(x, bins, right=True, labels) x: 数据 bins: 离散的数目,或者切分的区间 labels: 离散后各个类别的标签 right: 是否包含区间右边的值 import pandas as pd import numpy as np import os os.getcwd() 'D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据' os.chdir('D:\\Jupyter\\notebook\\Python 数据清洗实战\\数据') df = pd.read_csv('MotorcycleData.csv', encoding='gbk', na_values='Na') def f(x): if

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    数据预处理 | 数据标准及归一

    数据预处理时才发现不清楚是否需要做数据标准及归一?也不清楚标准及归一标准及归一区别在哪?有哪些标准和归一的工具和方法? 因此,为了保证结果的可靠性,需要对原始指标数据进行标准化处理。 数据的标准或归一是将数据按比例缩放,使其缩放到相同的数据区间和范围,以减少规模、特征、分布差异等对模型的影响。 除了做模型计算,标准后的数据还具有直接计算并生成复合指标的意义,是加权指标的必要步骤。 ? ---- 本文将一文搞定数据标准和归一。 从数据标准及归一具体含义、区别、实战时常用方法及工具等方面具体介绍数据预处理过程中的数据标准及归一。 归一和标准原因 消除量纲或数值对计算结果的影响 模型要求数据假定服从相应的分布 将数据缩放到指定的区间上 归一、标准方法 Z-Score 标准 一种中心方法,基于原始数据的均值和标准差进行的标准

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    数据初始

    系统开发日益灵活,客户需求也越来越高,纯粹的“基础数据Insert脚本”已经不能满足要求,逐渐出现能够希望根据上下文环境决定初始数据的需求。 XCode数据初始功能,由此而生! 数据初始 在前面章节《XCode实体类详解》中提到,XCode生成的实体类,默认带有一个数据初始模版,正是InitData方法。 ? XCode的初始通过重载InitData方法实现,它将会在该实体类首次读写数据库之前执行。 尽管是异步执行,但主线程会阻塞3000ms等到数据初始完成。 高级初始 初始不等于就一定是插入数据,还可以做一些数据整理工作。 譬如Membership里面的角色类 ? 角色类每次启动时,除了要检查初始四个基本角色外,还需要异步检查清理已经删除的菜单资源,确保角色数据足够“纯正”! 因此,所谓数据初始,就是在所有数据库操作之前,执行一些用户自定义操作!

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    Redis数据持久

    Redis持久 #1 持久方式 Redis提供了将数据定期自动持久至硬盘的能力,包括RDB和AOF两种方案,两种方案分别有其长处和短板,可以配合起来同时运行,确保数据的稳定性。 RDB 持久可以在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照 AOF 持久记录服务器执行的所有写操作命令,并在服务器启动时,通过重新执行这些命令来还原数据集。 Redis 还可以在后台对 AOF 文件进行重写(rewrite),使得 AOF 文件的体积不会超出保存数据集状态所需的实际大小。 Redis 还可以同时使用 AOF 持久和 RDB 持久。 在这种情况下, 当 Redis 重启时, 它会优先使用 AOF 文件来还原数据集, 因为 AOF 文件保存的数据集通常比 RDB 文件所保存的数据集更完整。 RDB持久和AOF持久的优点(既能够快速地生成重写文件,也能够在出现问题时,快速地载入数据)。

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    数据思维一

    这过程中,我发现自己目前仍主要以工具自动的信息建设思维解决问题,这种自动的解决方案其实是经验导向,从数字角度看,企业将面临的复杂性与不确定性将越来越严峻,经验导向的工作或决策方式将越来越不可靠, 2)解决问题阶段,这个阶段是定量数据分析的核心,是一项更结构且定义明确的活动,这个阶段如果我们缺少相关数学与统计学知识,寻求具备这类能力的人来处理这一阶段建立模型、收集数据数据分析可能是一个更好的办法 数据就是指数据,在大数据时代重点指非结构数据,企业是指企业的大数据定位,领导是指自上而下对于数据分析的支持程度,目标可以从前面提到的降低成本、缩减时间、内部决策、研发产品与服务四点出发,数据分析师是指人 注:【书名】《数据转型》、《成为数据分析师》 ? ? 【注】这两本书不能作为数据分析的参考书,也不是一本给想了解数据分析打鸡血的书,作者甚至还不时的泼一些冷水,整体上看这两本书主要从思维角度对数据分析进行解读,适合希望了解数据思维的同学翻阅。

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    Redis数据持久

    RDB 持久 可以在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照(point-in-time snapshot)。 你甚至可以关闭持久功能,让数据只在服务器运行时存在。 1.2 RDB 持久 RDB的优点 ⚔ RDB 是一个非常紧凑(compact)的文件,它保存了 Redis 在某个时间点上的数据集。 1.4 如何选择使用哪种持久方式 一般来说, 如果想达到足以媲美 PostgreSQL 的数据安全性, 你应该同时使用两种持久功能。 如果你非常关心你的数据, 但仍然可以承受数分钟以内的数据丢失, 那么你可以只使用 RDB 持久。 当 Redis 启动时, 如果 RDB 持久和 AOF 持久都被打开了, 那么程序会优先使用 AOF 文件来恢复数据集, 因为 AOF 文件所保存的数据通常是最完整的。

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    iOS数据持久

    NSArray *filePaths = NSSearchPathForDirectoriesInDomains(NSDocumentDirectory, NSUserDomainMask, YES); // 数据持久常用的文件夹为 NSLog( @"Documents:%@", filePaths.firstObject ) ; // 数据持久常用的文件夹:tmp。但是重要的用户数据要存储在 Documents 文件夹中。 / 指定文件路径 NSString *arcPath = [docPath stringByAppendingPathComponent:@"person.arc"]; // 使用归档对象,归档对应的数据 [NSKeyedArchiver archiveRootObject:personList toFile:arcPath]; // 使用反归档类,获取已归档的数据 // Person person // // Person.m // // import "Person.h" @implementation Person // 编码协议是让当前类的对象通过固定的编码规则转成 NSData 类型的数据

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    redis 数据持久

    Redis支持RDB和AOF两种持久机制,持久功能有效地避免因进程退出造成的数据丢失问题,当下次重启时利用之前持久的文件即可实现数据恢复。 RDB持久 RDB持久是把当前进程数据生成快照保存到硬盘的过程,触发RDB持久过程分为手动触发和自动触发。 redis中,这是它可以做到数据持久的根本原因。 自动触发数据持久 四种自动触发的情况: 在配置文件中定义在m秒内数据发生多少次改变,自动触发bgsave。 执行shutdown时,如果AOF持久没有开启,则自动执行bgsave。 配置文件中与RDB相关的配置如下: #以下三行是数据持久的策略,若要停止数据持久,只需将其都注释掉即可。

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    数据可视

    今天我们来聊一波有趣的数据可视。 首先,我们先讲一下我们今天要用到的数据。 我们打开前6行可以看到以下部分: X head(X) 其中country就是统计的国家啦,year则是统计获得的年份,这份数据采集了1952年到2007年的数据,每五年进行一次统计,pop则是人口的数目 qplot(gdpPercap, lifeExp, data=X) 我们可以看到一些位置样本分布比较密集,所以我们可以采用log函数来做一次均匀。顺带依据年份进行区分。 那么,我们应该如何在图上找到我国呢,嗯,不如把人口数据也填进来。 下面是包含人口数据的气泡图,气泡的大小都和样本中人口的数目成正比。 p.p.s如果觉得数据说明中或者代码上有什么问题,欢迎交流。

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