回民政务OA：仁和区政府oa系统中当空间数据遇上机器学习，城市的颜值有了新的度量方法

回民政务oa：仁和区政府政务OA系统中当空间数据遇上机器学习，城市的颜值有了新的度量方法业管理模式格局，辅助企业办公，让企业工作效率得到大大提高，所以，OA办公系统被越来越多的企业广泛应用。 以代理后面要提到的很多案例，图表颜色看起来花花绿绿的，其实都是基于我们自己的产品和研究做出来的。 下面这张图算是我们的代表性产品之一，这张图的左上角区域是它的地图区域，左下角区域的折线图反映的是一些数值、特征值，右侧则是测试参数的设置、提交运算的区域。 虽然我们用了很多机器学习算法或者空间挖掘的一些算法，但是你会发现，操作起来还是非常简单的。 有人会问我们的数据来源是哪里？ 我们和地图公司有密切合作，百度或者高德地图有的poi兴趣点，我们也都


novel 1.3.1 发布:

它可以用于所有的web应用程序，如网站管理后台，网站会员中心，cms，信创政务OA，oa等等，当然，您也可以对她进行深度定制，以做出更强系统。所有前端后台代码封装过后十分精简易上手，出错概率低。 系统会陆续更新一些实用功能。内置功能用户管理：用户是系统操作者，该功能主要完成系统用户配置。部门管理：配置系统组织机构（公司、部门、小组），树结构展现支持数据权限。岗位管理：配置系统用户所属担任职务。 菜单管理：配置系统菜单，操作权限，按钮权限标识等。角色管理：角色菜单权限分配、设置角色按机构进行数据范围权限划分。操作日志：系统正常操作日志记录和查询；系统异常信息日志记录和查询。 登录日志：系统登录日志记录查询包含登录异常。服务监控：监视当前系统cpu、内存、磁盘、堆栈等相关信息。在线用户：当前系统中活跃用户状态监控。 在线体验后端项目地址：novel-api前端项目地址：novel-vue演示地址：http:cnovel.club演示图 用户登录 系统首页 用户管理 用户编辑 角色管理 角色编辑 菜单管理 菜单编辑

大数据融合，电信运营商岂能再错过？:

政府支持数据同盟应积极争取政府的实质性支持，所谓实质性支持，是指不能停留在仅具有指导意义的口头和文件上。政府最佳的支持方式就是直接投资入股、开放政府数据，这两种方式都是极有可能的。 政府公众数据具有价值密度高的特点，如果能实现政府数据的接入，那将为此模式添色不少。 前面讲过，不同领域、行业及企业间数据标准、口径和格式的不统一严重影响了数据的融合和应用，所以，应该首先在同盟范围内统一数据标准和规范，并大力向外开放、推广这一标准。 end版权声明：转载文章均来自公开网络，仅供学习使用，不会用于任何商业用途，如果出处有误或侵犯到原作者权益，请与我们联系删除或授权事宜，联系邮箱：holly0801@163.com。 转载大数据公众号文章请注明原文链接和作者，否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。

meet正在发声：我们的教育，我们的故事:

借助腾讯企鹅辅导的网络课程，罗茜系统地进行了课程学习，直播、回放等授课方式，让她可以根据自己的情况自由选择学习的进度，最终完成学习。 蔡昌书也没有辜负妈妈的期待：获得了全村英语绘本朗诵比赛的第二名。 事实上，腾讯abcmouse所改变的并不是蔡昌书一个人。 沟 通 科技助力家校沟通 智慧校园让家长安心方便 接入了腾讯智慧校园系统的校园变得更加“聪明”，也让出差在外的孔睿博妈妈很“安心”。 ? “线上考试”的模式非常灵活，学生们不管在哪里，只要拿出手机，登陆微信校园卡通过认证，就能进行实时答题，并在线上提交答卷。 在学校食堂、教务后勤等工作中，微信校园卡同样带来了极大便捷。 腾讯智慧校园生态解决方案结合深圳龙华区学校的不同需求和特点, 量身定制教学与校园管理解决方案：大数据中心帮助学校管理更省心，智慧安防系统让孩子进出校园更安全，ai+机器人帮助教与学更具高效、个性化。

中国特色小镇春节活力综合诊断书:

当下，“特色小镇”在神州大地如火如荼，据不完全统计，“十三五”期间，各省共计规划超过了1370个特色小镇。 作为一枚被视为新型城镇化战略中“破局”的棋子，国家授权示范，资本热情追逐，各类论坛聚焦，特色小镇成为政府、市场、学界眼中的宠儿。大家一面热议着为什么要建设特色小镇？特色小镇的作用是什么？ 涉及中部的6个小镇，分别为大寨古镇、七里坪镇、大瑶镇、文港镇、神垕镇、宏村镇。 青城镇位于兰州市榆中县最北端，文港镇位于江西省进贤县，兴十四镇和金川镇都在中国东北地区，吞巴乡更是地处拉萨，它们在地理位置上并不优越，甚至可以说处于弱势，那到底是什么因素吸引着诸多城市的居民心向往之？ 在特色文化的基础上，各个特色小镇又衍生出了不同形态的特色产业，经济联系拉动起小镇与城市间的人流互动。

回民政务oa：仁和区政府政务OA系统中当空间数据遇上机器学习，城市的颜值有了新的度量方法

实现对代理商信息、投诉、联系人、关怀等方面及时掌控，罗列出以下优势： 1、提高企业知名度和销量 政务OA系统代理商管理，加强代理人的销售工作，例如运营理念、如何分销、如何分工等等，将其规范化、细致化，让企业与代理商的工作步调一致，确保产品销量与质量，拓宽产品在市场的占有率，从而提高企业知名度和销量。 2、及时掌控代理商 以往落后的代理商管理模式，让很多企业对代理商的管理无从下手，尤其是合作多年的代理商，不便于约束，无法统一规范化管理，政务OA系统代理商管理，为企业提供及时掌控代理商的途径，实行代理商管理精细化。每个人都生活在一定的空间，城市的各项公共服务设施也需要占据一定的空间。通过对这些空间数据的挖掘和分析，我们能够比以往更科学、更清晰地观察我们所在的城市。9月27日，深圳市位和科技有限责任公司区域经理刘啸，在数据侠实验室的线上活动中分享了位和科技在空间数据挖掘和分析方面的实践，本文是其演讲实录。 ▍机器学习应用到空间数据挖掘 我们公司主要做的是空间数据挖掘，在国内外，类似的公司目前并不是很多。后面要提到的很多案例，图表颜色看起来花花绿绿的，其实都是基于我们自己的产品和研究做出来的。 下面这张图算是我们的代表性产品之一，这张图的左上角区域是它的地图区域，左下角区域的折线图反映的是一些数值、特征值，右侧则是测试参数的设置、提交运算的区域。 虽然我们用了很多机器学习算法或者空间挖掘的一些算法，但是你会发现，操作起来还是非常简单的。 有人会问我们的数据来源是哪里？ 我们和地图公司有密切合作，百度或者高德地图有的poi兴趣点，我们也都有。除此之外，我们还获得了一些人口迁徙、房地产、企业等各类数据。 在进入具体的案例分析前，需要指出的是，这些案例都是基于城市各维度做的一些分析，而在这其中，机器学习扮演着重要的作用。结合具体的一个个案例，让大家对空间数据挖掘有一个更清晰的认识，这也是我今天要分享的主题。 ▍案例一：通过机器学习给城市“画像” 先看下面这张图： 在这张图中，我们通过各种poi兴趣点的数据，用可视化来描绘城市用地情况。图中的各个分类其实我们都提前选好了参数，再利用机器学习自动分类。然后再选好用哪些维度来给城市“画像”。 从图中可以看到哪些区域是休闲娱乐休闲功能比较集中的地方、哪些是居住比较集中的地方、哪些是混合型的地方，以及能看出哪里是工厂、工业集聚区。通过这样分类，我们可以快速了解这些用地的分布情况。 接着再看第二张图。 这张图是基于上一张图的数据，我们做了更进一步的聚类，你会发现城市里边的用地情况显得更加清晰一些。 我虽然没有去过南昌，但是通过这张图我可以很容易分辨出来哪里是老城区，哪里是新城区，哪里是边缘的工业用地区，哪里可能是新开发的居住区等等。 ▍案例二：发现北上广深地铁站周围的画风 可能前面两张图因为涉及到具体的业务应用场景，对于非土地研究行业的人来说可能相对较难理解。但下面这个例子会更好理解一些。 我们同样用机器学习的算法，通过poi兴趣点数据来识别一下北上广深四个城市的地铁站周边500米的情况。 可以看到，北上广深四个城市的差异还是非常明显的。 比如说北京，一眼望去，绿色的圆点较多，这代表的是其周围公共服务设施比较集中。这些公共服务设施包括政府机关办公地点、图书馆、文化场馆等等。 再看上海，蓝色的圆点比较多，这指的是地铁站周围各种居住小区较多。 而广州，红色和紫色的圆点更多，这指的是地铁站周边娱乐休闲类场所更多。从这些地铁站出来，更容易找到吃喝玩乐的地方。 深圳，则算是比较均衡的，不同颜色的分布并没有一个明显的特征。 ▍案例三：从公共交通扩张看一座城市的“生长” 前面介绍的都是城市中的土地利用情况分析，接下来讲一讲交通等城市公共服务设施的情况。 这里以武汉市为例，下图可以看到2014年到2017年它的轨道站点数量增长非常快。 再来看公交站点的情况：从2014年的接近3000个到2016年3500多个，一直到2017年有将近5000个了。 然后我们把轨道交通的站点和公共交通的站点，聚合到城市用地上，这可以看做是公共交通的便捷度评价指标，可以看出这几年武汉市的公共交通便捷度确实发生了很大变化。 紧接着，我们再通过机器学习方法，研究武汉市的公共服务设施的分布变化。见下面两张图： 从这两张图我们可以看到，从2014年到2017年，随着公共交通便捷度的不增增加，武汉市的土地利用的混合程度也发生了大量变化。原来可能没有那么多poi兴趣点，但现在人的活跃地点增加了。 上图还能发现，随着公共交通的发展，武汉市的单一类型的用地是逐渐减少的。 通过这个研究，我们得出来的结论是，随着城市公共交通便捷度的增加，城市内部的活力也在逐渐增加。 ▍案例四：通过od数据和手机信令观察城市内部联系 下面再来举两个机器学习在研究城市通勤方面的具体例子。 首先来看我们队深圳出租车od（从起点到终点）路径的分析图： 我们拿到了深圳市的出租车运行轨迹数据，然后利用机械学习帮我们分辨出深圳市出租车的od数据模式，机器自动帮我们分出来非常显着的两个类型：左边呢，是早高峰的时候，你可以看到车流从北到南的比较多，右边这张绿的的图则是晚高峰的时候，从南到北的比较多。 通过这个分析，我们不仅了解到深圳居民乘出租车的模式，还能发现深圳市的南北向交通可能是有不足，而深圳市的公共交通现在是东西向的较多。 为什么会有这样的结论？因为出租车往往是人们公共交通出行的一种补充，只有在公共交通可能不太方便的时候，人们才会选择出租车多一点。 再来看看上海居民的通勤情况。这里我们是基于手机信令数据做了各区域间联系强度的分析，其中的色块代表着不同的分区： 大家可能对手机信令不太了解，这其实是反映人们出行或者活动的轨迹。我们一般使用手机的时候，运营商每隔一段时间，会对你的手机进行一次定位，然后运营商会判断你处在哪个基站的服务范围。 如果你前一个时刻在a基站服务范围内，然后后一个时刻又到了另外一个基站服务范围，说明你在移动，我们就可以判断你是从a点移动到了b点，所以能够反映人的出行规律。 然后我们用这样的数据做了上海市的分区，这些不同的色块代表的我们通过这些数据算出来的联系强度。 从上图中，我们发现了一个非常有意思的现象：在上海市范围内，奉贤、金山、松江等远郊地区，你会发现它的分区和它的行政边界是比较吻合的，这就说明这些郊区的居民一般都不太会来中心城区活动，而是在自己的行政区范围内活动。 而你看那些越靠近中心城区的地区，分区的划分跟它的行政边界的关系就会越不一致。比如说宝山区，可以看到这里的居民在杨浦区很活跃，是不是说明有很多在杨浦区工作的人居住在宝山呢？ 此外，当我们按照人的出行规律进行分区之后，还可以把区和区之间的联系强度用可视化的方式展现出来： 上面的案例，主要是介绍了我们目前在利用机器学习进行空间数据挖掘方面的一些具体尝试，我们希望能够提供一个一站式的空间数据挖掘平台，既有数据，又有空间数据处理的工具，服务更多的数据人。 注：以上内容根据刘啸在数据侠实验室的演讲实录整理，图片均来自嘉宾ppt，已经本人审阅。本文仅为作者观点，不代表dt财经立场。 编辑 | 胡世龙：hushilong@dtcj.com ▍数据侠门派 本文数据侠刘啸，深圳市位和科技有限责任公司区域经理。

太惨！学python方法用错，直接从入门到放弃！:

python语言基础曾经风靡一时的热播剧《琅琊榜》有云：遥映人间冰雪样，暗香幽浮曲临江，遍识天下英雄路，俯首江左有梅郎……琅琊榜就和武侠小说中的高手排行榜差不多。 其实在编程语言中也有自己的“琅琊榜”，这就是tiobe编程语言社区排行榜，榜单会每月更新一次，榜单的排名客观公正地展示了各门编程语言的地位。 1.1.1　编程世界的“琅琊榜”tiobe编程语言社区排名使用著名的搜索引擎（诸如google、msn、yahoo! 表1-1　2017年12月编程语言使用率统计表1.1.2　python为什么这么火相信tiobe编程语言社区排行榜中的排名会出乎很多读者的意料，python语言竟然排在php、javascript等众多常用开发语言的前面 为此，可以按超级（super）键（俗称windows键），并在系统中搜索geany。找到geany后，双击就可以启动它。再将其拖曳到任务栏或桌面上，以创建一个快捷方式。

揭秘：黑客反击战apt-on-apt分析报告:

黑客组织naikon naikon是活跃在中国南海地区的黑客组织，其主要目标是菲律宾、越南、新加坡、马来西亚等国的政府和军方领导人。 当然这次故事的主角就是黑客组织naikon，而另外一个主角先留点神秘感，后面会详细介绍。naikon因其惯用的后门rarstone而著名，趋势科技的研究员曾详细介绍过。 据ksn的数据显示，hellsing的活动范围主要在： 马来西亚——政府网络 菲律宾——政府网站 印度尼西亚——政府网站 美国——外交机构 印度 另外还有一些东盟的企业 ?

【pony.ai无人车队广州正式上路】楼教主携手广汽，打造“世界级智驾公司”:

作者：常佩琦【新智元导读】今天，小马智行pony.ai与广汽集团达成战略合作伙伴关系，推出了全国第一支城区运营白天黑夜全场景无人驾驶车队，正式在广州南沙上路。 此次正式上路由南沙区政府出发，拐入南沙主干道路凤凰大道，途径风景优美的沿河蕉西路，最后到达灯光节的举办地市民广场，为广大市民体验最新的驾驶技术提供便利。 james peng也充满信心，“小马智行世界级的软件研发实力，结合广汽集团世界级的硬件实力和车辆技术，双方一定能研发出世界一流的智能驾驶系统。” 政府支持+投资者青睐，打造“世界级智能驾驶公司”在广州“iab”计划以及南沙区管委会对人工智能产业的大力支持下，小马智行表示，要在南沙持续发力，成立人工智能研究院和无人驾驶展示中心；与激光雷达公司velodyne 小马智行也得到了资本的青睐，于一月份刚刚完成了a轮融资，融资金额为1.12亿美元，是目前国内无人驾驶初创公司的最高a轮融资纪录。?

云计算为企业带来显着竞争优势:

《哈佛商业评论》最近共访问了527名来自世界各地大、中型机构的读者，当中包括中国香港的读者，发现大力推动使用云计算的公司可更灵活快捷经营业务，从而取得竞争优势。 中国香港的云就绪指数中国香港政府在推广科技革新方面一向高瞻远足，并于区内的云端领导力排行榜中名列第五。 随着创新及科技局的成立，加上数码21资讯科技策略再度推行，中国香港政府充分理解到有需要保护、推动及加强云计算与资讯及通讯科技行业的发展，从而进一步提升知识型经济体系的领导地位。 41%受访者主要使用私人云端，他们的云端环境即使由第三者提供，亦没有与其他机构共用。而相对占少数的13%受访者表示，他们主要使用公用云端。 换言之，他们使用的云端由第三者提供，有其他共用的机构，采用动态配置，而且按使用量收费。云计算有助公司提升营运效率，而其真正好处不止于降低成本，还能让公司比竞争对手更快把握新机遇。

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