期末作业基于HTML+CSS的给儿童科普新冠的网站，已获老师指导通过的高分项目。 期末作业基于HTML+CSS的给儿童科普新冠的网站，让儿童懂的如何防范卫生，同时宣传抗疫英雄等等。 期末作业基于HTML+CSS的给儿童科普新冠的网站，已获老师指导通过的高分项目。 期末作业基于HTML+CSS的给儿童科普新冠的网站，让儿童懂的如何防范卫生，同时宣传抗疫英雄等等。期末作业基于HTML+CSS的给儿童科普新冠的网站，已获老师指导通过的高分项目。 期末作业基于HTML+CSS的给儿童科普新冠的网站，让儿童懂的如何防范卫生，同时宣传抗疫英雄等等。期末作业基于HTML+CSS的给儿童科普新冠的网站，已获老师指导通过的高分项目。 期末作业基于HTML+CSS的给儿童科普新冠的网站，让儿童懂的如何防范卫生，同时宣传抗疫英雄等等。期末作业基于HTML+CSS的给儿童科普新冠的网站，已获老师指导通过的高分项目。 期末作业基于HTML+CSS的给儿童科普新冠的网站，让儿童懂的如何防范卫生，同时宣传抗疫英雄等等。

新冠疫情模拟，用unity写的

使用Python编写爬虫代码，使用网络爬虫利器requests模块实现国内外疫情数据的爬取，再对数据进行清洗并存储于MySQL数据库中，采用JavaScript和Django实现前端网页的数据可视化展示，包括地图、折线图、饼图等呈现形式，最终打造一个新冠肺炎疫情数据的可视化平台。调用statsmodels的ARIMA实现疫情数据的预测 使用前请仔细查看说明文档

新冠冠面CT组合数据集.zip

COVID新冠胸透数据集.zip

通过Python 的 Request 库进行网络爬取，这样可以使得实验的数据为最新且实时动态更新，更有利于进行疫情数据的分析。通过爬取到的数据，利用 Pyecharts 库进行可视化数据分析，将繁琐的数据转换为于理解的图表形式，并发布在前端网页上，将details表里的各市累计确诊数据，以省分组进行累加，将结果返回给前端。根据各省疫情确诊的人数划分为6个等级，确诊人数由少到多，颜色随严重程度的加深而加深。在左下角进行颜色的说明。方便用户浏览和观察。

云计算大作业使用Hadoop对美国新冠肺炎疫情数据分析项目。 实验内容 统计指定日期下，美国每个州的累计确诊人数和累计死亡人数。 对实验1的结果按累计确诊人数进行倒序排序。（重写排序规则） 对实验1的结果再运算，统计截止指定日期，全美各州的病死率。病死率 = 死亡数/确诊数。 统计美国截止每日的累计确诊人数和累计死亡人数。做法是以date作为分组字段，对cases和deaths字段进行汇总统计。 对实验4的结果再运算，统计美国每日的新增确诊人数和新增死亡人数。因为新增数=今日数-昨日数，所以考虑使用自连接，连接条件是t1.date = t2.date + 1，然后使用t1.totalCases – t2.totalCases计算该日新增。 对实验4的结果再运算，统计美国截止当日的病死率。 将美国不同州的疫情数据输出到不同文件，属于同一个州的各个县输出到同一个结果文件中。（重写排序规则，重写分区规则）。 统计指定日期下，美国每个州的确诊案例最多前N（TopN）的县。（重写排序规则，重写分组规则）

包含数据分析、可视化后端、可视化前端三个项目的源码

新冠肺炎疫情期间网络教学思考.pdf

项目新冠病毒防疫措施(防疫物资准备).docx