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项目架构：B/S架构 开发语言：Java语言 开发软件：idea eclipse 前端技术：Layui、HTML、CSS、JS、JQuery等技术 后端技术：JAVA 运行环境：Win10、JDK1.8 数 据 库：MySQL5.7/8.0 运行服务器：Tomcat7.0 CSDN太坑了，设置是0积分，动态调整下载积分太多，想要源码的私信我吧。

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需知： (1) pyecharts 1.v版本以上的地图制作和pyecharts1.v版本以下的地图制作不一样，更新pyechatrs后在低版本下的有些方法用不了，他们不是相互兼容的。这个疫情地图是在pyecharts1.7版本下制作的。 (2) pyecharts1.v版本以下制作疫情地图的请看我博客其他指定制作地图的内容。 背景流程： 1、通过python爬虫获取疫情信息数据； 2、python对疫情数据做处理； 3、绘制疫情地图。 1、爬虫获取数据： 爬取的疫情详情网页是：丁香园-丁香医生的疫情网页 网页地址：https://3g.dxy.cn/newh5/view/pneumonia_

心脏病诊断是一项复杂的任务，需要大量的经验和知识。 预测心脏病的传统方法是医生检查或进行许多医疗检查，例如ECG，压力测试和心脏MRI等。如今，医疗保健行业包含大量的医疗保健数据，其中包含隐藏的信息。 这些隐藏的信息对于做出有效的决策很有用。 基于计算机的信息以及先进的数据挖掘技术可用于获得适当的结果。 神经网络是广泛用于预测心脏病诊断的工具。 在这篇研究论文中，使用神经网络开发了心脏病预测系统（HDPS）。 HDPS系统可预测患者患上心脏病的可能性。 为了进行预测，该系统使用了性别，血压，胆固醇等13种医学参数。 在这里，增加了两个参数，即肥胖和吸烟，以提高准确性。 从结果可以看出，神经网络以近100％的准确度预测心脏病。

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该文档介绍了计算机病毒及其工作原理。我们所遇到的病毒可分引导型（感染磁盘引导区）程序型（感染可执行文件）宏病毒（感染WORD文档）等。

在本文中，我们研究了在干预策略下具有传染力的SEIR（易感暴露-感染-去除）流行模型的全局稳定性。 为了解决这个问题，我们证明了基本繁殖数R0在确定疾病是否灭绝或持续存在中起着至关重要的作用。 如果为，则存在模型的唯一无病平衡点，该平衡点是全局渐近稳定的，并且该疾病消失了；如果存在，则存在一个唯一的地方病平衡点，该平衡点是全局渐近稳定的，并且该疾病持续存在。

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