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基于C语言的新冠疫情报告系统设计与实现.zip

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简介：
本项目旨在设计并实现一个基于C语言的新冠疫情报告系统，该系统能够高效地收集、分析和展示疫情数据，为疫情防控提供有力支持。 资源包含文件：lunwen报告+项目源码 该新冠疫情通报系统可以实现疫情数据的查询功能。用户进入欢迎界面后可以选择管理员或普通用户的登录、注册等功能。通过鼠标与键盘进行操作，用户将鼠标移至需要点击的功能区并使用键盘完成登陆和注册信息输入等任务。完成后在菜单中选择相应位置退出系统。 此软件采用中断技术和相关函数获取鼠标的定位及键盘的输入功能。开发工具为Borland C 3.1，文字编辑工具有Notepad++ 和 DevC++；数据库采用文本存储（.txt）。

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  • 基于C语言的新冠疫情报告系统设计与实现.zip
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    本项目旨在设计并实现一个基于C语言的新冠疫情报告系统，该系统能够高效地收集、分析和展示疫情数据，为疫情防控提供有力支持。 资源包含文件：lunwen报告+项目源码 该新冠疫情通报系统可以实现疫情数据的查询功能。用户进入欢迎界面后可以选择管理员或普通用户的登录、注册等功能。通过鼠标与键盘进行操作，用户将鼠标移至需要点击的功能区并使用键盘完成登陆和注册信息输入等任务。完成后在菜单中选择相应位置退出系统。 此软件采用中断技术和相关函数获取鼠标的定位及键盘的输入功能。开发工具为Borland C 3.1，文字编辑工具有Notepad++ 和 DevC++；数据库采用文本存储（.txt）。
     
  • 基于Django的新冠疫情上报系统源码.zip
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    本资源提供一个基于Python Django框架开发的新冠疫情上报系统的完整源代码。该系统旨在简化疫情信息收集与管理流程，促进疫情防控工作的高效开展。 基于Django的疫情上报系统源码
     
  • Java-新冠疫情统计数据系统.zip
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    本项目为一个使用Java开发的新冠疫情统计数据系统，旨在收集、分析和展示疫情相关的数据信息。通过直观的数据可视化工具帮助用户快速了解全球及地区的疫情动态。 使用Java语言实现新冠疫情数据统计系统的参考示例如下： 主要页面及功能包括： 1. 系统首页：展示当前确诊人数、治愈率、现存隔离人数以及死亡率等统计数据。 2. 疫情信息：提供疫苗接种情况、核酸检测结果和防疫物资储备的详细统计。 3. 个人打卡：记录并管理用户的每日健康状况报告。 4. 打卡总记录：汇总所有人员的打卡数据，便于管理者查看与分析。 5. 用户管理系统：负责管理员账户的创建及删除操作。 6. 疫情人员管理：涵盖密切接触者、确诊患者、死亡病例和康复患者的分类管理和追踪。
     
  • 基于Python和Flask框架的新冠疫情可视化设计与实现.docx
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    本论文探讨了利用Python编程语言及Flask web开发框架进行新冠疫情数据可视化的创新方法和技术实现，旨在为公众提供直观、及时的信息展示。 《基于Python+Flask框架实现的新冠疫情可视化的设计与实现》这篇论文主要探讨了如何使用Python编程语言及Flask框架来构建一个新冠疫情数据可视化系统。该系统的目的是为公众提供实时、直观的疫情信息，帮助人们更好地理解和追踪全球或特定地区的疫情发展趋势。 在研究背景部分，文中提到在全球范围内，新冠病毒对社会经济产生了深远的影响，及时准确地传递疫情数据是公共卫生决策和民众关注的重要信息来源。因此开发一个高效且易于使用的疫情数据可视化平台具有重要意义。论文的研究目标明确指出：设计并实现一个基于Web的疫情数据分析应用，该应用能够自动抓取并更新全球或特定地区的疫情数据，并通过图表展示其发展趋势；同时支持用户自定义查询和分析。 在研究方法部分，文中首先介绍了Python语言作为后台数据处理及接口开发的主要工具。由于Python拥有丰富的库资源（如requests用于网络爬虫、pandas用于数据清洗与整理以及matplotlib和seaborn用于数据可视化），使得数据的处理与展示变得更加便捷。其次，Flask框架被选为Web应用的开发平台，其轻量级且易于上手的特点使其适合构建中小型项目。 系统设计部分详细阐述了系统的架构设计：主要包括数据获取模块、数据处理模块及前端展示模块。其中，数据获取模块利用Python爬虫技术从权威疫情信息源抓取所需的数据；而数据处理模块则负责对这些原始数据进行清洗与整理工作，确保其准确性和完整性；最后，前端展示模块通过HTML、CSS和JavaScript结合Flask的模板引擎构建用户交互界面，并以图表形式（如折线图、柱状图等）直观地显示疫情信息。 在具体的数据获取及处理章节中，文中详细描述了如何利用Python的requests库抓取网络数据并使用BeautifulSoup或正则表达式解析HTML文档提取关键疫情信息。此外，在数据清洗阶段，pandas库被用来处理缺失值、异常值以及进行格式转换等工作以确保最终输出结果的质量。 在可视化设计章节中，则探讨了如何运用matplotlib和seaborn创建各种图表来展示新增病例数、累计病例总数等重要指标的变化趋势，并将这些静态图像嵌入到Flask应用内，使其成为用户可以自由交互的一部分。此外论文还涵盖了系统的测试与优化过程，包括性能测试及用户体验评估等环节。 综上所述，《基于Python+Flask框架实现的新冠疫情可视化的设计与实现》通过实际项目展示了这两种技术在数据可视化领域的强大能力，并为类似的数据驱动应用提供了参考案例。该系统使公众能够更直观地了解疫情动态并有助于提升信息透明度，从而促进民众对疫情防控的理解和支持。
     
  • 基于C++和Easyx库的校园新冠疫情模拟系统
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    本项目为一款基于C++及Easyx图形库开发的校园新冠疫情仿真软件，旨在通过模拟不同防控措施下的疫情传播情况，帮助学生与研究人员理解疫情防控的重要性。 在使用仿真程序时，请注意以下几点： 1. 当打开仿真程序后会弹出一系列初始化按钮。由于设置了限幅功能，因此无论输入多大的数值都无关紧要，但请不要直接回车或确认空值的输入，建议采用默认提供的初值。 2. 请注意不要删除文件中的任何图片，因为这些图像是程序的一部分，一旦被移除会导致界面显示异常（黑屏）。 3. 大多数情况下exe文件可以正常执行。如果遇到个体运动不流畅的情况，请尝试在VS中打开项目进行调试或将其源代码复制到其他编译软件上运行（需要确保该编译器已配置Easyx库）。
     
  • 基于Spark的全球新冠疫情数据分析与实现
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    本研究运用Apache Spark技术对全球新冠疫情数据进行高效分析处理，探索疫情发展趋势和影响因素，为疫情防控提供科学依据。 基于Spark的全球新冠疫情系统的分析与实现探讨了如何利用大数据技术特别是Apache Spark框架来处理、分析大规模疫情相关数据，并提出了一套可行的技术方案以支持疫情防控工作。该研究涵盖了从数据采集到结果展示全流程的设计思路和技术细节，旨在为公共卫生决策提供科学依据和支持。
     
  • 新冠肺炎疫情问卷调查报告.pdf
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    本报告基于对公众进行的问卷调查，详细分析了新冠肺炎疫情期间人们的生活变化、心理健康状况以及对政府防疫措施的态度和建议。 基于大量的问卷调查结果，本段落档评估了新冠疫情对日常生活和生产的影响。
     
  • 基于C语言的取款机系统设计与实验报告
    优质
    本实验报告详细介绍了基于C语言开发的一款模拟取款机系统的全过程，包括需求分析、系统设计、编码实现和测试验证。通过该系统的设计与实施，旨在加深对软件工程原理的理解，并掌握实际项目的开发流程和技术要点。 用C语言编写的取款机程序功能完善，非常适合作为C语言入门学习的参考材料，也可用于课程设计。
     
  • 基于Python的新冠疫情数据解析 (2).zip
    优质
    本项目为一个使用Python语言编写的程序包，旨在解析和分析新冠疫情相关数据。包含数据爬取、清洗及可视化模块，便于研究者快速获取疫情动态与趋势。 基于Python的新冠疫情数据分析
     
  • 上海新冠疫情数据与源代码实现
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    本项目致力于提供有关上海市新冠疫情的数据分析及可视化，并公开相关源代码，旨在促进公众对疫情发展的理解。 资源内包含了从3月19日到4月21日上海的疫情数据（包括全市的、各区的每日数据，以及各区每日上报的小区名称）。此外，该资源还直接提供了爬取这些数据的具体代码实现，可以开箱即用或作为Python爱好者的学习交流材料。