新版本：在原来的基础上，进行了升级，可以实现腾讯热力图数据（腾讯全球移动定位数据）的定期抓取，构成规范的表格式的text文件，可以excel打开、arcgis打开，老版本为类似jason格式（如果需要jason格式，只需要修改配置参数就仍然输出原始jason格式）。
这个数据对于区域人口流动变化分析、人类干扰评估等具有一定的作用。
ps:没有账号密码也可以使用，只是会不间断的提出非正式版提醒。

中国是一个人口大国，人口问题一直是制约我国发展的关键因素之一。
根据已有数据，运用数学建模的方法，对中国人口做出分析和预测是一个重要问题。

本文建立了我国人口增长的预测模型，对各年份全国人口总量增长的中短期和长期趋势作出了预测，并对人口老龄化、人口抚养比等一系列评价指标进行了预测。
最后提出了有关人口控制与管理的措施。
模型Ⅰ：建立了Logistic人口阻滞增长模型，利用附件2中数据，结合网上查找补充的数据，分别根据从1954年、1963年、1980年到2005年三组总人口数据建立模型，进行预测，把预测结果与附件1《国家人口发展战略研究报告》中提供的预测值进行分析比较。
得出运用1980年到2005年的总人口数建立模型预测效果好，拟合的曲线的可决系数为0.9987。
运用1980年到2005年总人口数据预测得到2010年、2020年、2033年我国的总人口数分别为13.55357亿、14.18440亿、14.70172亿。
模型Ⅱ：考虑到人口年龄结构对人口增长的影响，建立了按年龄分布的女性模型（Leslie模型）：以附件2中提供的2001年的有关数据，构造Leslie矩阵，建立相应Leslie模型；
然后，根据中外专家给出的人口更替率1.8，构造Leslie矩阵，建立相应的Leslie模型。
首先，分别预测2002年到2050年我国总人口数、劳动年龄人口数、老年人口数（见附录8），然后再用预测求得的数据分别对全国总人口数、劳动年龄人口数的发展情况进行分析，得出：我国总人口在2010年达到14.2609亿人，在2020年达到14.9513亿人，在2023年达到峰值14.985亿人；
预测我国在短期内劳动力不缺，但须加强劳动力结构方面的调整。
其次，对人口老龄化问题、人口抚养比进行分析。
得到我国老龄化在加速，预计本世纪40年代中后期构成老龄人口高峰平台，60岁以上老年人口达4.45亿人，比重达33.277%；
65岁以上老年人口达3.51亿人，比重达25.53%；
人口抚养呈现增加的趋势。
再次，讨论我国人口的控制，预测出将来我国育龄妇女人数与生育旺盛期育龄妇女人数，得到育龄妇女人数在短期内将达到高峰，随后又下降的趋势的结论。
最后，分别对模型Ⅰ与模型Ⅱ进行残差分析、优缺点评价与推广。

基于Leslie模型的人口增长预测与研究：：随着社会的发展，人类生活水平的不断提高，人口数量在不断的增长。
由于地球的资源有限，随着人口的添加，人与人的矛盾日渐突出,人口问题已成为当今世界最备关注的问题之一,当然人口增长规律的探究以及对人口总量的预测在一个国家定制长远的发展规划上面有着非常重要的价值。

50分下载，5分分享关于人口普查的一个小零碎，里面有饼状图来分析百分比，比较有参考价值

边疆339个城市+31个大陆省份+澳门香港常住人口统计数据

可运行matlab代码，考虑女性生育率，Leslie人口预测模型，使用第六次人口普查女性的年龄分布，死亡率等数据计算得女性生育率以及女性的人口分布()nt随t的变化规律，从而进一步得出总人口等人口目标的变化规律，建立Leslie矩阵并依据人口分布的初始向量(0)n，就可以求出时间段t的人口分布向量，据此可预测出实施全面二孩政策下中国人口从2010年至2070年的人口总数和各年龄段人口变化趋势。

中国将来人口情景分析项目报告.pdf

covid19-cases-瑞士新数据汇总自：：旧版数据来源和信誉：BAG官方BFS数据数据数据，Grazie，Danke，Merci数据，Danke数据数据Danke数据数据，Merci数据数据Merci数据数据，Danke*视频中的数据ard。
数据，Merci数据，Danke，Danke和，Danke，Danke，MVP的数据;-)数据Merci数据数据，Danke数据数据数据，Danke数据，Danke重要提示：2020年18月3日的数据的发病率数据计算得出。
但是，与我使用的2018年人口普查数据相比，该数据似乎已过时或基于不同的人口数量。
但是，后者的可能性很小。
因此，我将BAG中所有高于州来源的值合并到表中。
对于将来的数据也将继续

采用最简约的编程方法，构建基于matlab软件的BP神经网络模型，用于人口或其它预测，效果较好。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。