导言本文是系列文章的第二篇，我们将建立一个分析和监控Uber汽车GPS旅行数据的实时示例。在第一篇文章中讨论了使用Apache Spark的K-means算法创建机器学习模型，以根据位置聚类Uber数据。本文将讨论使用已保存的K-means模型和流数据实时分析Uber汽车何时何地聚集。下图描绘了数据管道的体系结构：Uber旅行数据使用Kafka API发布到MapR Streams主题；Spark
本文涉及到的是中国大学慕课《人工智能实践：Tensorflow笔记》第六讲第5-8节的内容，实现循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）输入1个字母预测下一个字母和输入4个字母预测下一个字母。这几部分的实际意义并不大，但是可以帮助我们理解RNN的原理。单字母预测实现的思路很简单： （1）将abcde转换为独热码； （2）随机生成三个参数矩阵wxh，whh，why；
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2024-03-19 13:35:45
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分 析 报 告
数据包：LAN SEGMENT属性：
IP范围：10.1.75.0/24（10.1.75.0到10.1.75.255）
网关IP：10.1.75.1
广播IP：10.1.75.255
域控制器（DC）：PixelShine-DC，10.1.75.4
域名：pixelshine.net需求：
说明这种感染的时间和日期。
确定受感染的Windows客户端的IP地址。
确定受感染的Win
2．基于视频的车辆检测方法作为智能交通监控系统的基础，车辆检测系统十分关键。一个实用的车辆检测系统应满足如下要求： a) 正确判断当前时刻有无车辆；b) 完成车辆计数，提供车流量、车速等交通参数； c) 算法简单，计算量小，环境自适应能力强，能够实时有效地进行车辆信息处理。车辆检测的目的判断是否有车经过检测区，并建立一个与之对应的跟踪对象，主要提供车流量等信息。减少车辆检测算法的计算量
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2024-04-20 12:08:43
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一. 背景今天无心写代码，整理下文章看。应用对于第三方的依赖较多，由于第三方接口测试环境可靠性不高，容易导致测试人员测试堵塞；需要特定场景的数据，但是依赖相对复杂，伪造数据的成本较高等情况，对于接口，数据库，redis等Mock的需求还是比较大的。目前公司内部不同部门有多套Mock方案，但是都没有摆脱对代码的侵入，可扩展性不高。基于目前大部分服务已经是Java技术栈的前提情况下，通过JavaAge
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2023-08-20 16:40:14
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3.车流量检测实现学习目标了解多目标跟踪的实现方法知道车流量统计的方法随着城市交通量的迅猛增加，车流量统计已成为智能交通系统中一项关键技术和热门研究方向。高效而精确的车流量检测可以交通管理者和决策者，以及驾驶员提供数据支撑，从而为交通调度，降低拥堵情况的发生，提高道路利用率有非常重要的意义。车流量统计主要有以下几种方式:人工统计，需要消耗大量的人力且当工作人员在长时间计数后会因疲惫造成漏检或重复计
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2024-01-22 13:28:24
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一.智能交通技术概述 智能交通系统(Intelligence Transport System ,ITS)是目前世界交通运输领域的前沿研究课题,它融合了电子信息技术，通信技术，自动控制理论，计算机技术和传统的交通工程学理论等多个学科的理论，并将其应用于现代的交通运输管理体系中，从而实现交通运输服务和管理智能化。 交通监视系统是智能交通系统中的一个重要环节，这一子系统主要负责采集有关道路交通流量的各
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2024-07-25 14:04:18
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聚沙成塔 集腋成裘
文章目录第九关1.多路分支2.逻辑运算3.三元表达式4.学习巩固 第九关知识点复习 学习用时：50min 随堂测验+上机作业：50min 随堂作业正确率：6/71.多路分支 elif 是 else if 的缩写代表 “否则，如果……则执行……” 一般来讲条件判断的顺序是if 后面跟的条件最先判断，elif 后的条件按照从上到下的顺序依次判断，最后再判断 else 对应
车流检测一直是交通领域中一个备受关注的课题，它不仅可以保证道路行驶的安全，而且可以达到宏观控制的目的。正如我们在最后一篇文章中所说，现在已经是智能交通的时代，它还介绍了基于机器视觉的车牌识别技术的优点，同时，机器视觉交通流检测技术是我国智能交通的最佳体现，在整个交通领域发挥着重要作用。长期以来，车辆流量检测的方法很多，但这些方法都存在一些不足之处。例如，超声波频率检测技术是通过接收从车辆或地面反射
比赛开始的时间与我所要面临的开题有一定的时间冲突, 因此选择一个最为简单(个人认为), 比较容易快点出结果的题目--汽车工况的建立.主要的工作: 进行汽车工况的聚类划分(本文主要以此为主)本文的结构为:题目要求-基本报告-实现代码题目要求:汽车行驶工况（Driving Cycle）又称车辆测试循环，是描述汽车行驶的速度-时间曲线（如图1、2，一般总时间在1800秒以内，但没有限制标准，图1总时间为
# Java 统计路口车流量
在当今的智能交通系统中，统计特定路口的车流量是一个重要的任务。本文将指导你如何用Java实现这一功能，并提供详细的步骤及代码示例。
## 实现流程
以下是实现“统计路口车流量”的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 设置开发环境 |
| 2 | 设计数据模型 |
| 3 | 实现车流数据采集 |
|
原创
2024-08-04 06:59:07
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"""
现在利用卡尔曼滤波对小车的运动状态进行预测。主要流程如下所示：
导入相应的工具包
小车运动数据生成
参数初始化
利用卡尔曼滤波进行小车状态预测
可视化：观察参数的变化与结果
"""
#导入包
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
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2024-01-27 21:31:45
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文章目录车流量检测导言环境要求AnacondaCUDAcudnnYOLOPytorchPycharm步骤1.训练模型得到权重文件数据集2.视频处理3.目标跟踪方法4.虚拟线圈算法流程图核心代码结果展示 车流量检测导言环境要求Anaconda安装见：CUDAcudnnCUDA 和cudnn的安装见：YOLOPytorchPycharm步骤1.训练模型得到权重文件数据集BITVehicle_Data
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2023-10-05 08:33:31
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项目介绍这是优达学院机器学习课程的第4个实习项目，需要训练智能出租车学习交通规则，然后安全可靠地到达目的地。项目通过循序渐进的方式展开，从熟悉基本的领域知识开始，再以随机动作来直观感受智能车的状态，也是在这一步，让初学者有了心潮澎湃的感觉，“车终于动了！”，是的，从0开始一路走来，以游戏闯关的方式，终于来到了4级，第一次体验了传说中的“智能”了，也许是“眼见为实”吧，小车在自己算法的控制之下行动，
下面来尝试预测美国西雅图弗雷蒙特桥的自行车流量，数据源自不同天气、季节和其他条件下通过该桥的自行车统计数据。我们在 3.12 节见过这些数据。在本节中，我们将自行车数据与其他数据集连接起来，确定哪些天和季节因素（温度、降雨量和白昼时间）会影响通过这座桥的自行车流量。NOAA 已经提供了每日的站点天气预报（http://www.ncdc.noaa.gov/cdo-web/searchdataseti
原创
2021-01-02 15:28:49
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车流量识别摄像机是一种利用先进的图像识别技术和智能算法来监测道路上车辆数量和流量的设备。通过安装在道路或交通路口的摄像头，可以实时准确地统计车辆的通过情况，进而为交通管理、道路规划以及交通安全提供重要数据支持。车流量识别摄像机主要通过计算车辆的速度、方向和密度来对车流量进行精准识别。其工作原理是利用高清晰度的视频图像，结合图像处理算法，实现针对道路上运行车辆的自动检测和跟踪，从而识别并记录车辆通过
原创
2024-01-08 09:21:53
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车流量识别摄像机是一种利用先进的图像识别技术和智能算法来监测道路上车辆数量和流量的设备。通过安装在道路或交通路口的摄像头，可以实时准确地统计车辆的通过情况，进而为交通管理、道路规划以及交通安全提供重要数据支持。车流量识别摄像机主要通过计算车辆的速度、方向和密度来对车流量进行精准识别。其工作原理是利用高清晰度的视频图像，结合图像处理算法，实现针对道路上运行车辆的自动检测和跟踪，从而识别并记录车辆通过
原创
2024-01-08 09:21:53
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1.filterpyFilterPy是一个实现了各种滤波器的Python模块，它实现著名的卡尔曼滤波和粒子滤波器。我们可以直接调用该库完成卡尔曼滤波器实现。其中的主要模块包括：filterpy.kalman该模块主要实现了各种卡尔曼滤波器，包括常见的线性卡尔曼滤波器，扩展卡尔曼滤波器等。filterpy.common该模块主要提供支持实现滤波的各种辅助函数，其中计算噪声矩阵的函数，线性方程离散化的
python数据处理学习数据资源https://pan.baidu.com/s/1CS4J5khLMdVPQqicWKxLpw 提取码：ajx6 代码：https://pan.baidu.com/s/1uKhCy8hiD6s3qy-4chdh4w 提取码：csga基本操作导入数据skiprows=4 忽略前4行head（）显示前5行type（）显示类型 oo是个dataframe显示某列 oo.C
