1.?人口人口˿?Դ??
2.GitHub是什么？
3.关于中国人口，我们来做一个模拟预测
4.复杂流量关系怎么展示？四步搞定桑基图（附Python源码）
5.填写人口普查,源码为什么出现connection refused？
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公安、派出所人口管理系统 2.0 FLEX版
一、代码 适用对象：
使用电脑进行常住人口、人口人口暂住人口、源码计划生育等管理工作的代码自动运货源码派出所、社区、人口人口居委会以及大中型企业等单位。源码
二、代码 系统特点：
▲ 基于FLEX+ACCESS的人口人口B/S模式。
▲ 美观简便的源码操作界面：直观的图形化操作界面，以及丰富详细的代码操作提示，帮助您高效快捷的人口人口完成社区人口信息管理工作。
▲ 高效强大的源码查询工具：系统提供多种查询方式来帮助您快速找到所需要的资料。无论是代码使用预制条件还是临时的高级组合查找，都能够让您省心省力。
▲ 提供辖区地图操作功能，采用平面或者三维地图，自动生成热区，自动适应地图大小，整个辖区一览无余。
▲ 安全可靠的数据管理：系统提供多种措施来保障您的数据安全存储，使用自动备份与手工备份功能让您高枕无忧。
▲ 实用的数据共享功能：支持将人口数据导出为 Excel 电子表格、Word 文档等多种数据格式，logback源码解读进一步让您方便有效的处理人口数据。
▲ 支持多操作员管理功能，并且具备非常实用的权限控制能力；
▲ 提供后台管理功能，常用参数及日常数据都可以后台进行设置；
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GitHub是什么？
GitHub是通过Git进行版本控制的软件源代码托管服务，由GitHub公司（曾称Logical Awesome）的开发者Chris Wanstrath、PJ Hyett和Tom Preston-Werner使用Ruby on Rails编写而成。GitHub同时提供付费账户和免费账户。这两种账户都可以创建公开或私有的代码仓库，但付费用户支持更多功能。
GitHub是最流行的Git访问站点，除了允许个人和组织创建和访问保管中的代码以外，它也提供了一些方便社会化共同软件开发的功能，即一般人口中的社群功能，包括允许用户追踪其他用户、组织、软件库的动态，对软件代码的改动和bug提出评论等。
GitHub也提供了图表功能，用于概观显示开发者们怎样在代码库上工作以及软件的开发活跃程度。
因GitHub开源社群性别严重失衡，男性群体高达%以上，故GitHub常被网民们戏称为“GayHub”、即“全球最大同性交友网站”。
扩展资料：
GitHub平台于年月1日开始开发。网页源码搞笑]网站于年2月以beta版本开始上线，4月份正式上线。
GitHub里面的项目可以通过标准的Git命令进行访问和操作。同时，所有的Git命令都可以用到GitHub项目上面。GitHub开发了针对Microsoft Windows和macOS操作系统的桌面客户端。此外，也可以使用第三方插件来实现Git功能。
网站提供了一系列社交网络具有的功能，例如赞(star)、关注(follow)、评论。用户可以通过复刻(fork)他人项目的形式参与开发，并可通过协作示意图来查看有多少开发者参与了开发并追踪最新的复刻版本。此外网站还有Wiki（通过一个名为 gollum 的软件实现）等功能。
GitHub同时允许注册用户和非注册用户在网页中浏览项目，也可以以ZIP格式打包下载。但是用户必须注册一个账号然后才能进行讨论、创建并编辑项目、参与他人的项目和代码审查。
GitHub支持创建不限数量的公开仓库，已付费用户可以创建私有仓库。年1月7日，GitHub宣布免费用户也可以创建私有仓库，溯源码sfc私有仓库数量不限但每个仓库最多指定三个合作者。
百度百科——github
关于中国人口，我们来做一个模拟预测
背景资料
总和生育率（TFR）反映妇女一生中生育的子女总数。年人口调查显示，中国大陆总和生育率仅为1.3，低于世代更替水平（2.1以上）及世界平均水平（2.5）。
中国大陆总和生育率的历史数据如下（根据维基百科数据整理）：
一般认为，为了维持人口恒定，总和生育率应该在2.1左右。从上图可以看出，中国和世界其他地区总和生育率的比较。伴随着人类生产力的提高，生育率下降似乎是一种必然趋势。但是，中国的总和生育率下降明显，从上世纪年代起即跌至1.5以下。即便年起，二胎开放，也未见总和生育率明显变化。
模拟方法
下面通过模拟来预估未来中国人口变化。
数据来源：国家统计局人口普查数据
人口总数为最新第七次人口普查数据；各年龄性别人口比例、年龄性别死亡率、年龄组生育率均来自第六次人口普查（最新的普查数据尚未找到）。
假设新生儿性别比例为1:1。纯源码包
源代码：
按照当前生育水平预测
最新中国总和生育率TFR = 1.3，假设此生育水平长期保持稳定，即平均每个妇女一生有1.3个后代，那么到年建国年的时候，总人口数变化如下：
在当前生育水平下，未来年人口仍然会缓慢增长，到年左右达到人口巅峰，预期人口将达.亿人。之后人口将下降，而且下降速度越来越快。到年仍有.3亿；年有.5亿；年.2亿；年.6亿；年只有9亿；年人口比现在减半，只有7.5亿；到年人口为6.2亿；到建国年人口2.7亿，比当今美国人口还要少万人。
其他几种生育水平人口预测
此时TFR= 0，人口总数自然快速下降。预计到年左右，全部人口将仅仅剩下一名女性。
如果TFR=1，即平均每个女性一生只有一个后代，人口增加不足以补偿人口减少，总人口数人在减少。预计到年，总人口数将剩下1.亿人；其中男性0.亿，女性0.亿。此种情况是严格执行独生子女情况下的人口变化。
如果TFR=2，即平均每个女性有2个后代。此时人口的变化趋势如下图：
短期内，人口总数将略有增加，人口峰值可达亿多，但是年以后人口总数缓慢减少，并逐渐趋于稳定，大概能够保持在.5亿。
如果TFR=3，人口总量呈现快速趋势。开始人口增加较为缓慢，预计年左右人口将达到亿。其后，人口快速增加，理论上在年，总人口将超过亿。也就是全社会都严格执行3胎情况下的人口变化。
总结
下图总结了不同生育水平下，未来年人口变化。当前TFR=1.3的水平显然是不可持续的。若要保持人口稳定，TFR应当在2.0-2.1左右。
由于我国人口基数大，还有大量育龄人口，所以即便按照当前低生育水平，人口在未来十年仍然会略微增加。这会给人一种错觉，认为当前人口生育水平比较合适，不会导致人口骤减。但是，时间尺度再放长一下，便会出现人口断崖式减少。
此外，上述分性别人口变化图上，可以看到，起初男性人口多于女性人口，但是随着时间延长，大概年之后女性人口数多于男性。出现此结果的原因是假设男女出生比例为1:1，同时根据第六次人口普查结果，各年龄段，男性死亡概率均高于女性。所以造成了女性人口多于男性。
最后，上述模拟是建立在第六次人口普查的结果。即在未来预测时间段内，各年龄段人口死亡概率恒定，育龄妇女生育年龄分布保持恒定，性别出生比例为1：1。此外，本文只进行了单次模拟，可以进行多次模拟，求出预测区间。
复杂流量关系怎么展示？四步搞定桑基图（附Python源码）
当面临复杂流量关系的可视化展示，桑基图无疑是一个高效的选择，尤其在Python编程中，只需简单四步即可实现。即使对代码不熟悉，借助Python库也能轻松操作。 桑基图是一种强大的工具，常用于展示诸如人口流动（如跨国城市）、互联网用户行为（如产品页面浏览）或企业资金流动等复杂关系。其基本构造由节点、边和流量组成，边代表数据流，节点代表分类，线条宽度则表示流量大小，直观呈现数据分布与结构对比。 以下是制作桑基图的四个步骤：第一步，整理数据。将所有流量关系转化为“起点-终点-值”的二维表，无论关系层次多深，都应包含其中。
第二步，创建节点字典。收集所有独特的节点（包括出发点和目标点），以字典形式存储，确保键值对为"{ 'name': '节点名'}"，否则可能导致绘制空白图。
第三步，构建关系字典。将二维表中的每一行转换为字典，如{ 'source': 'A', 'target': 'B', 'value': .0}，表示从节点A流向节点B的流量为。
最后，利用Python库，如pyecharts的Sankey方法绘制图。默认情况下，桑基图为横向，通过orient参数调整为竖向。比如，设置orient='vertical'，并可能需要调整LabelOpts参数以优化标签显示，确保垂直方向的美观性。
一个垂直方向的桑基图示例将直观展示调整后的效果。填写人口普查,为什么出现connection refused？
1、问题解决
将htonl()替换成hons()，分别实施于服务器与客户端。
2、问题产生的原因
对于服务端：服务端原来的源代码中，端口值设定为htonl()。事实上，sockaddr_in.sin_port为短整型，占位；且CentOS7系统采用的字节序为小端字节序。因此，htonl()的实际结果为0而非的网络字节序。由于端口的实际值为0，这会导致当服务端调用函数listen时，内核会为服务端选择一个临时端口，这个临时端口通常与我们所指定的端口并不相同。
对于客户端：事实上，客户端所请求的端口号为0（保留端口）。当客户端在调用函数connect时，服务器端在客户端所请求的端口上没有服务在等待连接，所以connect最终出错返回，出错的原因正如我们所看到的：Connection refused。