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本文对基础的天气数据信息,进行采集和分析显得尤为必要。早在17世纪80年代,人类就进行了在气象大数据可视化方面的尝试,这次尝试来源于英国科学家埃德蒙·哈雷,凭借整理和计算大量数据的才能,哈雷绘制了世界上第一张载有海洋盛行风分布的气象图,以地图为依托,对信风的分布状况做了全球性的统计分析,并将分布状态生动的展现在世人面前,这也是有史可依的最早的气象数据可视化案例。气象服务的发展,以及气象数据量的快速

贪心法要对输入物品的顺序按照单位价值量递减进行排序的问题,采用不同的排序算法会影响算法的执行速度,为了保证物品的顺序不变,不同的策略也会产生不同的效果;如果第i个物品的重量大于背包的容量,则装入前i个物品得到的最大价值和装入前i-1个物品得到的最大价值是相同的,即物品i不能装入背包;应用第三种贪心策略,每次从物品集合中选择单位重量价值最大的物品,如果其重量小于背包容量,就可以把它装入,并将背包容量

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models.py使用 SQLAlchemy / Flask SQLAlchemy 定义与数据库表相对应的模型类。配置数据库连接信息(MySQL),如。Flask 路由:定义诸如/index/analysis/report等接口,处理请求并返回相应的模板页面或数据 JSON。结合数据库查询与算法分析结果,对外提供业务逻辑。templates/使用 Jinja2 编写 HTML 模板,把后端返回的数

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