使用Selenium模拟浏览器点击翻页操作，并配合Request实现了携程网爬虫封锁和自动化的采集民宿UGC内容的功能，提取后的民宿地址和在线评论等信息如下。
本次演讲主要是和大家分享一下实时计算在滴滴的应用场景和一些实践。 滴滴大数据体系 滴滴大数据体系的主要特点在于数据都是实时的，数据采集可以采集到90%以上的数据。我们的数据来源一共有三类，一类是Bin
咖啡作为一种受欢迎的饮品，已经成为我们生活中不可或缺的一部分。随着国内外咖啡品牌的涌入，新加坡咖啡市场愈加多元化和竞争激烈。
哈喽，大家好，我是清音，来自政采云前端团队。从去年开始负责用户行为采集与分析体系的建设。很高兴有机会能在这里给大家分享我们从 0-1 建设用户采集与分析系统的经验。
本文介绍了热力图的基本概念、应用场景、实现方式以及注意事项。热力图是一种基于地理信息系统的数据可视化方法，用于展示空间数据的分布特征。在实际应用中，热力图可以用于交通流量分析、人群聚集预警、城市规划等场景。实现热力图绘制需要考虑数据源、数据加工、数据渲染和可视化展示等环节。同时，文章还介绍了热力图在实际应用中可能遇到的挑战和问题，如数据精度、数据同步、绘制效率等。
11月24日，云+社区开发者大会·苏州站「姑苏城外论技术：物联网·小程序·微服务」在苏州同程大厦举办，此次大会邀请了腾讯云、同程艺龙、Tetrate等多位业内技术大咖，与大家共同探讨物联网、小程序、微服务等热门技术！
今天，我们用Python采集北京历史天气数据，来看看今年的冬雪是不是真的来的更早一些呢！？
网站安全是当今互联网环境中的一个重要问题。为了保护网站免受各种攻击和漏洞的影响，设计一个基于Python的网站安全检测系统是非常有必要的。本文将介绍如何设计和实现一个基于Python的网站安全检测系统，并重点探讨如何利用数据分析来提升系统的效能和安全性。
随着互联网的普及和信息技术的发展，人才招聘逐渐从传统的报纸广告、面试等方式转向线上平台。招聘信息的数量快速增长，企业和求职者需要更加高效地获取、分析和理解这些信息。因此，基于Python的招聘信息可视化分析系统应运而生。
近年来，无论是劳动力的迁移，还是教育和住房等资源的分配问题，背后都少不了对于城市化进程的思考，持续加速的城市化进程无疑对城市的社会经济环境产生了深远的影响，如何定量地监测和分析这一过程已经成为城市规划和城市环境研究领域的重要课题。
机器之心发布 机器之心编辑部 采用卷积神经网络（CNN）和卫星图像数据来预测区域收入水平的方法已经越来越广泛，部分方案正在尝试逐步商业化以推向市场。但由于 CNN 的「黑盒」特点，大多数模型并不能解释其预测的背后过程。 近期的一项研究采用热力图 Grad-CAM 对神经网络进行可视化，进一步探索了这些预测背后的逻辑，让人们对这些模型的可靠性产生了怀疑——在预测过程中是否采用了相似的特征，以及这些特征与收入水平的相关性。 近年来，无论是劳动力的迁移，还是教育和住房等资源的分配问题，背后都少不了对于城市化
目前，3.0产品最重要的技术——电子围栏技术：电子围栏是精确捕捉用户场景，实时给用户推送有价值消息的手机推送解决方案。客户根据业务需求，在地图上设置电子围栏区域和目标用户属性，通过冷数据画像（结合大数
在过去的几周里，北加州的坎普野火（Camp Fire）和南加州的伍尔西山火（Woolsey Fire）到处肆虐。
本文首发于政采云前端团队博客：前端工程实践之数据埋点分析系统（一） https://www.zoo.team/article/data-analysis-one
北上广深作为打工人最多的超一线城市，大部分都是租房生活着。自如作为目前第三方租房平台，应该算是该行业的龙头。但是最近蛋壳的暴雷，我们不得不更加警觉。那么自如都有多少open状态的房源呢，这些房源都是什么样的呢？这里我们爬取了自如北上广深四个城市共4.6万房源信息，单拿北京的数据来做详细介绍吧！
得益于物联网大发展的时代浪潮，面向物联网的数字化、信息化应用也持续赋能各行各业，诸如传统零售、门店等消费场景，也实现了服务水平、经营效率的飞跃提升。通过对连锁门店物联网体系的建设，能够助力实现对更大规模、更大范围、更多门店的综合感知和管理能力。
作者简介 王小波，携程技术中心框架研发部高级工程师，主要负责用户行为数据采集系统及相关数据产品研发设计工作。之前主要从事互联网广告、RTB相关系统研发和设计工作。 一、携程实时用户数据采集系统设计实践 随着移动互联网的兴起，特别是近年来，智能手机、pad等移动设备凭借便捷、高效的特点风靡全球，同时各类APP的快速发展进一步降低了移动互联网的接入门槛，越来越多的网民开始从传统PC转移至移动终端上。但传统的基于PC网站和访问日志的用户数据采集系统已经无法满足实时分析用户行为、实时统计流量属性和基于位置服务（LB
一、携程实时用户数据采集系统设计实践 随着移动互联网的兴起，特别是近年来，智能手机、pad等移动设备凭借便捷、高效的特点风靡全球，同时各类APP的快速发展进一步降低了移动互联网的接入门槛，越来越多的网民开始从传统PC转移至移动终端上。但传统的基于PC网站和访问日志的用户数据采集系统已经无法满足实时分析用户行为、实时统计流量属性和基于位置服务（LBS）等方面的需求。 我们针对传统用户数据采集系统在实时性、吞吐量、终端覆盖率等方面的不足，分析了在移动互联网流量剧增的背景下，用户数据采集系统的需求，研究在多种访
一、携程实时用户数据采集系统设计实践 随着移动互联网的兴起，特别是近年来，智能手机、pad等移动设备凭借便捷、高效的特点风靡全球，同时各类APP的快速发展进一步降低了移动互联网的接入门槛，越来越多的网民开始从传统PC转移至移动终端上。但传统的基于PC网站和访问日志的用户数据采集系统已经无法满足实时分析用户行为、实时统计流量属性和基于位置服务（LBS）等方面的需求。 我们针对传统用户数据采集系统在实时性、吞吐量、终端覆盖率等方面的不足，分析了在移动互联网流量剧增的背景下，用户数据采集系统的需求，研究在多种访问
（1）Linux： Ubuntu 16.04 （2）Python: 3.6 （3）Hadoop：3.1.3（4）Spark: 2.4.0（5）Web框架：flask 1.0.3 （6）可视化工具：Echarts （7）开发工具：Visual Studio Code
在这一年来接触了我个人接触了 200 家创业公司，发现都在数据采集上遇到多多少少的问题，我把它们归结为三类：
11月12日凌晨，2020天猫双11落下帷幕，淘宝天猫官方消息，天猫双十一成交额4982亿。媒体报道各不相同，但聚焦的都是4982亿这张照片，它就是天猫双十一向全球提供的唯一窗口--媒体中心的数据大屏。
大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和展现的有力武器。 一、大数据接入 1、大数据接入 已有数据接入、实时数据接入、文件数据接入、消息记录数据接入、文字数据接入、图片数据接入、视屏数据接入 2、大数据接入技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Flume、Sqoop、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp 二、大数据存储 1、大数据存储 结构化数据存储、半结构化数据存储、非结构化数据存储 2、
埋点即监控用户在应用表现层的行为，于产品迭代而言至关重要。埋点数据分析是产品需求的 来源，检验功能是否达预期的 佐证。前端较服务端更接近用户，本小白将在此对前端埋点统计方案述说一二。
“ 室内导览体验如何提升？ 线下客流如何线上营销？ 小程序开发完如何运营客流？ 所有这些难题，都受限于室内地图导航体验的提升。而长期以来，在地图的世界里，一栋栋建筑物就像是汪洋大海中的信息孤岛，室内的地图数据就像一个黑箱一样令人无从掌握。腾讯室内通的上线，帮助各行各业进行数字服务转型，既增强了用户粘性，又打通了场内和线上客流管理闭环。 ” 腾讯室内通基于强大的室内地图数据更新能力及定位能力，致力于以 LBS 为媒介连接各行各业，探索室内领域新前景，在智慧零售、交通、医疗等行业提供最优质的室内解决方案，一
在当今 工业4.0 新时代的推动下，不仅迎来了 工业互联网 的发展，还开启了 5G 时代的新次元。而伴随着带宽的提升，网络信息飞速发展，能源管控上与实时预警在工业互联网中也占着举足轻重的地位。高炉作为钢铁产业十分重要的一环，它的数据监控和预警提示有着极为重要的价值和意义，下面我们将介绍一下使用 Hightopo（以下简称 HT ) 提供的技术通过 2/3D 融合搭建的高炉炉体三维热力图监控系统。
热力图（Heat Map）是通过密度函数进行可视化用于表示地图中点的密度的热图。它使人们能够独立于缩放因子感知点的密度。那么热力图分为哪些类型？分别用于解决哪些问题呢？
基于PB级海量数据实现数据服务平台，需要从各个不同的角度去权衡，主要包括实践背景、技术选型、架构设计，我们基于这三个方面进行了架构实践，下面分别从这三个方面进行详细分析讨论： 实践背景 该数据服务平台架构设计之初，实践的背景可以从三个维度来进行说明：当前现状、业务需求、架构需求，分别如下所示： 当前现状 收集了当前已有数据、分工、团队的一些基本情况，如下所示： 数据收集和基础数据加工有专门的Team在做，我们是基于收集后并进行过初步加工的基础数据，结合不同行业针对特定数据的需求进行二次加工的。 数据二次加工
疫情放开后的2023年，人们的生活和工作逐步回到原本熟悉的轨道上。街上的车开始拥堵，城市商圈也逐渐回暖，有观点认为：2023年商业地产将迎来“转折之年”。
数据归约是在保证数据信息量的基础上，尽可能精简数据量。筛选和降维是数据归约的重要手段，尤其在数据量大且维度高的情况下，可以有效地节约存储空间和计算时间。反之，当数据量不多，或者现有存储和计算资源能满足分析和预测时不一定需要降维，因为任何的归约都会造成数据损失。
首先，问一个很简单的问题考考你——在上海，摩拜单车出行的高峰时段是什么？这个问题相对比较容易回答，根据普通人上下班的时段应该是早上七八点左右，下午六七点左右。恭喜，你答对了。
几天前，一个朋友来聊天，表示很羡慕我的6位QQ号，我说有啥好羡慕的，还有那么多5位号呢! 他感叹道:“一个5位号现在值好几万，早知道当初注册个百八十个的话，现在不就发财了… ”! 自我介绍下。传说中的“网络抓取铁手追命”，就是本人了。 主要擅长各种互联网数据抓取挖掘，通晓各种数据源采集规则，互联网江湖人士也，现和你分享一下如何一夜间挖价值9个亿的5位数QQ号用户! 9万条5位数QQ用户的详细数据 QQ号，昵称，空间名称，性别，年龄，生日，所在国家，省份，城市，感情状况，职业(其中QQ空间公开的一共有232
随着城市进程的加快，中国城市机动车的数量飞速增长，造成城市交通拥堵问题越来越严重，城市居民对于改善出行条件的需求尤其是公共交通的便捷性问题也越来越迫切。而BRT（快速公交系统）作为一种新型的客运模式，以其工程投资少、建设周期短、环境污染小、运输效率高等优点而被认为是解决城市交通拥堵问题的有效方式之一，并在世界范围内得到成功地推广和应用。
青岛平度奥体中心总用地面积37.321万平方米（约合559.81亩），总建筑面积为10.06万平方米，绿化面积10.77万平方米，道路广场面积22.92万平方米，园区停车位共956个，其中地上690个、地下266个。
当我们需要用更直观有效的形式来展现各类大数据信息时，热力图无疑是一种很好的方式。作为一种密度图，热力图一般使用具备显著颜色差异的方式来呈现数据效果，热力图中亮色一般代表事件发生频率较高或事物分布密度较大，暗色则反之。值得一提的是，热力图最终效果常常优于离散点的直接显示，可以在二维平面或者地图上直观地展现空间数据的疏密程度或频率高低。
Segment Anything Model (SAM) 的提出在图像分割领域引起了巨大的关注，其卓越的泛化性能引发了广泛的兴趣。然而，尽管如此，SAM 仍然面临一个无法回避的问题：为了使 SAM 能够准确地分割出目标物体的位置，每张图片都需要手动提供一个独特的视觉提示。如下图所示，即使点击的是同一物体（图 (b)-(d)），微小位置变化都会导致分割结果的显著差异。这是因为视觉提示缺乏语义信息，即使提示在想要分割的目标物体上，仍然可能引发歧义。框提示和涂鸦提示（图 (e)(f)）虽然提供了更具体的位置信息，但由于机器和人类对目标分割物的理解存在偏差，效果常常与期望有所出入。
6、太开心了，把里面的北京换为南宁，可以显示南宁了，但是现在只有公交和地铁，还是开车多一些。好像有BUG。图形不正确。
从上图我们可以看出，数据是以XHR的形式进行存储在网页中，我们在之前的文章已经详细的介绍过这类网站的爬取方法了，有兴趣的读者可以看看这篇文章。我们直接展示核心代码：
CAM全称Class Activation Mapping，既类别激活映射图，也被称为类别热力图。
热力图，是以特殊高亮的形式显示在地理区域的图示。通过颜色变化程度，可以直观反应出热点分布，区域聚集等数据信息。地图中的热力图就是把地图和热力图进行结合，实现在地图中进行热力图的显示。
最近看到一句话，感觉很扎心，这句话是”任何一个男孩子小时候的梦想，绝对不是买套房“。
使用神经网络进行预测时，一个明显的缺陷就是缺少可解释性，我们不能通过一些简单的方法来知道网络做出决策或者预测的理由，这在很多方面就使得它的应用受限。 虽然不能通过一些数学方法来证明模型的有效性，但我们仍能够通过一些可视化热力图的方法来观测一下原始数据中的哪些部分对我们网络影响较大。 实现热力图绘制的方法有很多，如：CAM, Grad-CAM， Contrastive EBP等。在热力图生成之后，因为没有原始数据信息，所以我们并不能很直观地观测到模型到底重点关注了图像的哪些区域。这时将热力图叠加到原始图像上的想法就会很自然的产生。这里存在的一个问题是原始图像的色域空间可能和产生的热力图的色域空间是不一致的，当二者叠加的时候，会产生颜色的遮挡。并且因为产生的热力图的尺寸应该与原始图像尺寸一致或者调整到与原始尺寸一致，这样当二者直接简单地叠加的话，产生的图像可能并不是我们想要的，因此，我们需要先对热力图数据进行一些简单的像素处理，然后在考虑与原始图像的融合。以下部分的安排为：1. 热力图的产生 2. 热力图与原始图的叠加 3. 热力图与原始图融合优化
之前后台有粉丝留言，问怎么做热力图。方法很多，首当其冲大杀器 ArcMap，用 ArcToolBox 里的「插值工具」、「核密度分析」就能实现。
项目中有个地方需要绘制热力图，第一个版本比较简单，服务端用python的库生成一个热力图的静态资源（html文件）放到阿里云的云存储上（oss）给前端返回一个地址的链接，前端直接用iframe渲染这个界面就行。
今天将分享脑微出血检测的三个步骤级联分割的完整实现过程，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
今天将分享脑微出血检测的第一步热力图回归检测的完整实现过程，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
基于以上概念，不难理解，绘制热力图所需要的数据往往是3维或者更高维度的，下面给出三维的两种常见的数据样本格式：
以前一直觉得热力图非常高大上，现在终于有机会研究并总结这个问题了。其实从图像处理的角度上来说，热力图生成算法并没有什么特别的，要得到非常漂亮的效果，数据以及配色方案的也很重要。这里就用OpenCV简单实现一下，用什么工具不重要，重要的是其中的原理。
智慧展馆通过“云大物移智链”等技术将“物”（展品、设备、环境等）进行互联，并感知“人”（工作人员、观众等）的行为。结合 GIS、BIM、倾斜摄影进行展馆全场景复现，通过管理平台基础层、感知层、数据层、平台层、应用层之间的数据传送，将“物”的承载信息通过图扑软件可视化系统提供给“人”。对展馆生态环境质量、设施设备能耗以及人车流动向做好采集、监测与分析，提前进行风险预警。
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