#分析

2020 年席卷全球的新冠疫情使每个人都在关注与 COVID-19 有关的新闻和数字。

为什么不趁这个机会去创造一些简单直观的东西，来帮助关注全球的疫苗接种数量呢？

为了应对这一挑战，我使用了 Our World in Data 提供的数据，他们的使命是提供解决全球最大问题所需的研究和数据。

他们在 Github 上有一个专门的 COVID-19 数据仓库，我采用了疫苗接种数据来完善我的跟踪器。

如果你不了解他们，去调查一下吧，这值得你花上一些时间。 Github 仓库

应用程序 iris-vaccine-tracker 有三个不同页面。

1. 主仪表板
2. 数据表，其中包含仪表板中呈现的数据的详细信息。
3. 热图

仪表板

主仪表板提供全球疫苗接种情况的快速概览。

第一个小组件提供以下信息：

根据IDC的报道，超过80%的信息是基于NoSQL的，尤其是文本文件。当数字服务或应用程序不能处理所有这些信息时，企业就会遭受损失。为了面对这一挑战，可以使用OCR技术。OCR使用机器学习和/或训练的图像模式将图像像素转化为文本。这一点很重要，因为许多文件被扫描成PDF格式的图像，或者许多文件中包含有文本的图像。因此，OCR是一个重要的步骤，可以从文件中获得所有可能的数据。

为了实现OCR，可以使用开源解决方案Google Tesseract，这是Python和Java社区中最流行的解决方案。Tesseract支持100多个习语，并且可以用新的模型进行训练以识别车牌、验证码等等。Tesseract是在C++中创建的，可以通过Java套用Tess4J构成一个中介层来使用它。下面的代码展示了调用过程。

继上一部分，现在要利用 IntegratedML VALIDATION MODEL 语句提供信息以监视您的 ML 模型。 您可以在此处观看实际运作。

此处所示代码衍生自 InterSystems IntegragedML 模板或 IRIS 文档提供的示例，我主要是把代码混合了起来。 这是一个简单的示例，目的是为进一步讨论和未来工作提供一个起点。

关键字：PyODBC，unixODBC，IRIS，IntegratedML，Jupyter Notebook，Python 3

目的

几个月前，我简单谈到了关于“将 Python JDBC 连接到 IRIS”的话题。我后来频繁提起它， 因此决定再写一篇 5 分钟的笔记，说明如何“将 Python ODBC 连接到 IRIS”。

在 Windows 客户端中通常很容易设置 ODBC 和 PyODBC，不过我每次在 Linux/Unix 风格的服务器中设置 unixODBC 和 PyODBC 客户端时，都会遇到一些麻烦。

有没有一种简单连贯的方法，可以不安装任何 IRIS，在原版 Linux 客户端中让 PyODBC/unixODBC 针对远程 IRIS 服务器运行？