ROSTCM6是武汉大学沈阳教授研发编码的国内目前唯一的以辅助人文社会科学研究的大型免费社会计算平台。
该软件可以实现微博分析、聊天分析、全网分析、网站分析、浏览分析、分词、词频统计、英文词频统计、流量分析、聚类分析等一系列文本分析,用户量超过7000,遍布海内外100多所大学,包括剑桥大学、日本北海道大学、北京大学、清华大学、香港城市大学、澳门大学众多高校。
写论文的一把利器,精通ROSTCM,一周写出SSCI不成问题

海康威视最新城市视频监控应用系统讲解PPT，AICloud是"平安城市"建设的重要组成部分,更成为"智慧城市"的重要载体

华为智慧城市白皮书，感觉有点怪。

HTML5在交通运输监控大数据可视化的应用中扮演着关键角色，为智慧云平台提供了一种高效、直观的数据展示方式。
此网站模板集成了先进的技术，旨在帮助交通管理部门和企业更好地理解和分析大量的交通数据。
HTML5是现代网页开发的基础，其核心特性包括离线存储（WebStorage）、拖放功能（DragandDrop）、媒体元素（MediaElements）以及canvas和svg等图形绘制工具。
这些特性使得在浏览器端处理和显示大数据变得更加便捷，无需过多依赖服务器资源，提高了用户体验。
在交通运输监控方面，HTML5的canvas元素尤其重要。
它可以动态绘制图形，实现实时数据更新，如车辆轨迹、交通流量图、路况热力图等。
同时，SVG（ScalableVectorGraphics）则用于创建可缩放的矢量图形，适用于地图、图标和其他需要精细控制的图形元素，保证了在不同分辨率设备上的清晰显示。
大数据可视化则是将海量的交通数据转化为易于理解的图表、图形和地图的过程。
这通常涉及使用JavaScript库，如D3.js、Highcharts或ECharts，它们与HTML5紧密结合，能够处理复杂的数据交互和动画效果。
例如，饼图可以展示不同交通方式的占比，折线图可以反映交通流量随时间的变化，而热力图则能揭示交通拥堵的热点区域。
智慧云平台在此过程中起到了数据处理和计算的核心作用。
通过云计算技术，平台可以高效地存储、处理和分析大规模的交通数据，为决策者提供实时、准确的信息。
例如，利用机器学习算法预测交通状况，或者通过数据挖掘找出交通问题的潜在模式。
此“HTML5交通运输监控大数据可视化智慧云平台网站模板”可能包含了预设的HTML、CSS和JavaScript文件，用于快速构建一个功能完备的监控系统。
开发者可以根据实际需求进行定制，比如修改图表配置、集成新的数据源，或者优化交互设计。
模板通常会提供详细的文档和示例代码，帮助用户快速上手。
这个网站模板结合了HTML5的技术优势和大数据可视化的策略，为实现高效、智能的交通运输监控提供了强大的工具。
通过利用这一模板，交通管理部门可以提升数据分析能力，优化交通管理策略，最终提升城市交通的效率和安全性。

《智慧城市大数据与人工智能》

仿携程网城市选择，添加选择城市弹出该城市的名字，使用者可根据自己需求修改点击事件

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从网上下载的中国五大城市建筑物矢量楼块shapefile格式数据，亲自验证可用，放心下载

前言2013年即将结束，不知读者在这一年中都收获了那些。
在这一年的最后一天班，我怀着激动的心情来写这本电子书的前言，在这本电子书的整理过程中，虽然舍弃了很多享受生活的时间，但从中我也收获了很多。
自从开始从事软件测试工作开始，我就深深的喜欢上了这个职业。
对我来说软件测试不单单是一份为了赚钱的工作，它同样也是我生活的一部分，我从中找到了自我的价值。
从开始在博客园写博客时，自我的价值开始被放大，我只多了一点分享精神。
从开始从事软件工作时就知道selenium这个自动化工具，网上找来资料学习，学会了用seleniumIDE录制脚本，学会了简单搭建java+seleniumRC的环境，写一个简单的自动化脚本。
后来，换了城市换了工作，一直于忙于工作和其它技术的学习，中间间隔了一年多没有再接触selenium。
直到2013年年初换了新工作后工作稍微轻松，业余时间开始学习python语言，然后就喜欢上了这门语言，由于所测试的是web产品，所以，就考虑通过python+selenium将产品自动化起来。
关于python+selenium的资料除了官方的一份API并不多，我们更容易找到的是java+selenium的资料。
对我来说学习的过程也比较缓慢，后来有幸认识了MarkRabbit，他在python+selenium方面有着比较丰富的实践经验。
webdriverAPI对种元素的定位和操作有着不少知识点，我每学会使用一个知识点整理一篇博客。
后来，积累了十几篇博客出来。
为了便于阅读我就整理成了一份PDF上传到了CSDN上面。
在MarkRabbit的一路指点下，我又开始学习pyhonunittest单元测试框架，通过python脚本批量执行测试用例等，然后整理出来第二版的内容。
在此过程中得到了不少同学的反馈，自己的自动化测试水平在不断的学习实践中得到了长足的进步。
后来，开始对脚本做参数化，引入HTMLTestRunner测试报告以及对测试结构调整。
整理出了第三版。
MarkRabbit趁周末休息的时间向我展示他们目前的python+selenium测试框架，我非常兴奋，同时也觉得这个技术非常有用，于是决定整理一本完整书出来，市面上关于selenium的书大多翻译官方文档，对selenium的讲解也泛泛之谈，并没有真正通过编程的方式来帮助读者真正的去实施自动化。
之前一位人民邮电出版社的编辑曾联系过我，并向我发送了一份编书的规范，当时并没有约稿。
这对我来说是一次新尝试，我想自己真能写出来再说。
有了这个想法之后，我每天像打了鸡血一样活在兴奋当中，坐车和睡觉前也在思考书中的技术点。
后来，乙醇告诉我编辑成书比较麻烦，不断的修改也是非常头痛的事情，而我没有精力反复做这些，由于自身水平的局限，我的更多精力是在技术点学习上。
后来，改变了想法以电子书的形式展现给大家，这样我的编写过程随意了许多，我要做就是简单易懂告诉这是怎么回事，如何去实现。

1.城市发展面临挑战2.城市大数据定义3.城市大数据规划4.城市大数据关键技术5.实践6.结论

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。