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防护疫情，人人有责，我用Django做了一个疫情数据报告 来看看你今天是否适合出门
Django 是 Python web框架，发音 [ˈdʒæŋɡo] ，翻译成中文叫“姜狗”。 为什么要学框架？其实我们自己完全可以用 Python 代码从0到1写一个web网站，但那样就要写网络服务、数据库读写等底层代码。而框架的作用是把这些底层基建已经搭建好了，我们只写业务逻辑即可。 举个例子，楼房go 端口被占用
[root@localhost ncov]# netstat -anp | grep 8081 tcp6 1 0 :::8081 :::* LISTEN 19851/main tcp6 612 0 192.168.157.129:8081 192.168.157.1:51845 ESTABLISHED - [roo基于2019-nCoV的SEIR模型的建立与改进
文章目录引言SEIR建模思路实现程序结果第一次修正的SEIR模型修正思路第一次改进程序实现第二次修正思路实现小结 引言 前面笔者尝试获取数据，并进行分析；在之前做的logistic模型得到能较好的预测结果。但是想要模拟全过程，logistic是做不到的，于是引入SEIR模型对其进行分析与nCOV 数据简要分析 (0326)
nCOV 数据简要分析 (0326)matlabdatacov 简介 碰巧看到了数据上传, 正在跑数据的我想着要不拟合一下看看, 然后, 就做了两个小时, 这里做一个简单的记录过程, 后续可能做在线的 实时预测,,(坑...) 这个结果还是不能乱发的, 不然下一个谣言就是我了, 狗命要紧.. 时代的一粒尘,运用python实现2019-nCoV疫情确诊数据拟合与预测
思路 第一步，画出现有数据的散点图，大致了解其分布规律 第二步，利用现有数据拟合出曲线，求解拟合曲线的参数 第三步，利用拟合曲线对未来预测 下面严格按照这散布走模式进行 第一步 散点图 按照时间序列将确诊病人数在坐标轴上描出散点，同时添加坐标的标签，顺便更改横坐标的刻度标签，WHO 2019新型冠状病毒指南（中文首译版）
引言 2019年12月以来，湖北省武汉市发现多起病毒性肺炎病例，经相关病毒分型检测，2020年1月7日，实验室检出一种新型冠状病毒，1月10日完成了病原核酸检测，1月12日，世界卫生组织正式将造成武汉肺炎疫情的新型冠状病毒命名为“2019新型冠状病毒(2019-nCoV)”。同时，世界卫生组织于同日发关于2019-nCoV事件中新媒体的作用
奥巴荣 网络日志091 佛山·中国 2020-01-31 这期想讨论新媒体在这次事件中的作用。之前也讲过，药快，毒也快。今天还是这个结论。 有人在微信传播钟南山院士的正能量，也有传播相关谣言的。有支持火神山雷神山医院的，也有造谣排污不合格的。有支持国家领导的，也有骂国家机构办事不力的2019-nCoV 全国新型肺炎疫情每日动态趋势可视图
传染源: 野生动物，可能为中华菊头蝠 病毒: 新型冠状病毒 2019-nCoV 传播途径: 经呼吸道飞沫传播，亦可通过接触传播 易感人群: 人群普遍易感。老年人及有基础疾病者感染后病情较重，儿童及婴幼儿也有发病 潜伏期: 一般为 3~7 天，最长不超过 14 天，潜伏期内存在传染性 （信息来源：丁香2020年的春节，我们一起抗击新型冠状病毒
文章目录前言2019-nCoV2019-nCoV与SARS为什么传播的这么快目前的形式新型冠状病毒最新消息 终于到了什么都不用做，在家躺着就能为国家做贡献的时候了！ 前言 新型冠状病毒，一个看起来陌生的词语，使得原本最热闹的春季变得异常冷清，随着疫情范围的扩大，这个本来陌生的词语一次次冲