基于Qt5.4.1的酒店管理系统，包含预订、入住登记、退房结算、系统管理等一系列功能。

知识领域： 数据可视化、疫情数据分析、Web开发、Python编程 技术关键词： Python Flask、数据可视化、疫情数据、前端开发、后端开发 内容关键词： 疫情数据展示、图表可视化、地理信息、实时数据更新 用途： 提供一个基于Python Flask框架的疫情大数据可视化网站，用于展示和分析全球疫情数据，帮助用户更好地理解疫情趋势和数据。 资源描述： 这个资源是一个使用Python Flask框架开发的疫情大数据可视化网站，旨在以图表和地理信息的形式展示全球疫情数据，为用户提供实时更新的数据分析工具。 内容概要： 该网站通过数据可视化技术将全球疫情数据转化为各种图表、地图等形式，包括感染人数、死亡人数、康复人数、疫苗接种情况等信息，以便用户更直观地了解疫情趋势和分布。 适用人群： 适用于对疫情数据感兴趣的公众，数据分析师、学生、政府部门、媒体等人群。 使用场景及目标： 用户可以在该网站上查看全球、国家和地区的疫情数据，进行趋势分析、地理分布观察等。目标是通过直观的数据展示，帮助用户了解疫情的动态变化，从而做出科学决策。 其他说明： 网站可能需要实时获取数据源，用户需要确保数据

PyQT数据可视化的程序，有两套源码。一套可以直接运行，一套用QTDesign编辑。

在现代电子战环境中，信号一般都具有密集化、复杂化的特点，而且占用的频谱越来越宽，从而对宽带数字信道化接收机准确接收信号提出了更高的要求。一般的多相滤波器在监视整个频段时，由于相邻信道间往往会存在盲区，有可能丢失信号。而改进后的无盲区多相滤波器的信道数与抽取倍数不再相等。一般的旋转开关方法实现延迟和抽取只适用于信道数与抽取倍数相等的情况，而无法适应改进后的算法。但是，信道数和抽取因子之间往往存在倍数关系。本文正是利用这一关系解决了延迟与抽取的问题，并完成了整个复多相滤波器的FPGA设计。

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考虑物理层安全辅助的私密文件传输问题，提出了带有边缘计算服务器的智能基站作为中继协助完成文件压缩、传输与解压的安全传输方案。首先使用空间泊松点过程刻画多个潜在窃听者场景下的安全传输概率，然后构建两跳总安全传输概率约束下的时延及能耗最小化问题。通过一维搜索结合线性规划，得到了最优压缩与解压方案。仿真结果表明，给定安全概率约束下私密信息速率小的链路在传输前需要进行文件压缩，反之不需要压缩，可直接传输。

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遗传算法 (GA) 和布谷鸟搜索优化 (CSO) 的组合，用于分类精度最大化中的特征选择。 我没有使用 Levy 飞行，而是使用 GA 品种和变异进行布谷鸟更新。 我在代码中使用了朴素贝叶斯分类，但您可以将其替换为任何其他分类器。