Transformer是一种神经网络体系结构，由于它能够有效地处理顺序数据中的长期依赖性，因此在自然语言处理(NLP)任务中受到欢迎。它还被应用于各种其他任务，包括图像分类、对象检测和语音识别。在车辆和行人识别方面，transformer可用于分析来自摄像头或传感器的视觉数据，以识别和分类不同类型的对象。通过在标记有车辆和行人类别的大型图像数据集上训练变压器模型，该模型可以学习实时准确地识别和分类
文章目录1. 理论总结1.1 “一个模型”1.2 “三个特征”1.2.1 最优子结构1.2.2 无后效性1.2.3 重复子问题2. 实例剖析2.1 问题描述2.2 两种DP解题思路2.2.1 状态转移表2.2.2 状态转移方程3. 四种算法思想比较 1. 理论总结动态规划理论总结为“一个模型、三个特征”。1.1 “一个模型”它指的是动态规划适合解决的问题的模型。我把这个模型定义为“多阶段决策最优
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2024-02-04 07:03:27
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文章目录问题描述说明性描述操作性描述图着色问题图着色算法算法精化和python描述算法细节处理：python实现讨论 问题描述说明性描述说明性描述说明了需要解决的问题是什么，针对什么样的问题，期望什么样的解 这是一个5条路的交叉口，其中两条是单行线。这个图本身已经是实际问题的抽象，与行驶方向无关的因素如道路方位、宽度、车流量等都已被抽象去除。要求设计红绿灯，按不同方向行驶的车辆不能相互冲突，依次
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2023-08-11 19:48:43
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文章目录引言一、交通流分配理论的产生与发展二、交通流分配中的基本概念2.1 交通流分配2.2 交通阻抗2.3 交通平衡问题三、非平衡分配方法3.1 全有全无分配方法3.2 增量分配法3.3 迭代加权法四、平衡分配方法4.1 用户平衡分配模型及其求解算法4.2 系统最优分配模型及其求解算法五、随机分配方法5.1 用户平衡和随机用户平衡5.2 非平衡随机分配方法5.3 随机平衡分配方法六、动态交通流
基于python语言，实现差分进化算法（DE）对多车场车辆路径规划问题（MDCVRP）进行求解。 目录往期优质资源1. 适用场景2. 求解效果3. 代码分析4. 数据格式5. 分步实现6. 完整代码 往期优质资源python实现6种智能算法求解CVRP问题python实现7种智能算法求解MDVRP问题python实现7种智能算法求解MDVRPTW问题Python版MDHFVRPTW问题智能求解算法
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2024-05-28 14:07:39
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关于问题求解，书中有一个实际的案例。上图是一个交叉路口的模型，现在问题是，怎么安排红绿灯才可以保证相应的行驶路线互不交错。第一步，就是把问题弄清楚。怎么能让每一条行驶路线不冲突呢？其实，就是给所有的行驶路线分组(这样保证了安全问题，不会撞车)。并且，所做的分组应该尽可能大一些，用以提高路口的通行效率(经济问题，如果一个组一条路线，虽然不会撞车，但是等待的时间会很长)。有了上面的最大化分组的想法。那
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2023-11-02 09:11:29
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文章目录一、交通可达性是什么？二、计算步骤1.引入库2.调用百度API进行两点之间的路径查询3.输入待计算的文件和保存结果文件路径4.读取文件并进行时间和距离计算5.代码总览总结 一、交通可达性是什么？交通可达性最重要的考虑因素是交通成本，即交通距离与交通时间。 可以使用API 的路径规划服务功能，选择公交路线，获取两个位置之间的交通时间和交通距离，其使用规则是通过http/https 形式发起
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2023-12-12 19:35:36
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写在前面：没有进行非常难的代码编写，仅仅是算法思想的抽象实现 首先，明确如何建立模型。 这里我选择使用python编程语言来实现模型，因为python编程语言相较于其他编程语言，更适合进行数据运算，也更方便进行图形化演示。 先在excel中建立起街道模型，并形成二维矩阵作为地图。这里我选择的是64x64的二维矩阵，并模仿背景道路图设计的地图。 其中绿色代表绿地，白色代表楼房，红色代表街道，黄色代表
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2023-12-01 09:55:27
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在构建项目之前，我们先学习一下eureka，这是官方的讲解，我这边再重新帮大家回顾一下：需要源码可以加企鹅球球：三五三六二四七二五九服务发现：Eureka客户端服务发现是基于微服务架构的关键原则之一。尝试配置每个客户端或某种形式的约定可能非常困难，可以非常脆弱。Netflix服务发现服务器和客户端是Eureka。可以将服务器配置和部署为高可用性，每个服务器将注册服务的状态复制到其他服务器。如何包含
# 智慧交通分析系统：构建更智能的城市交通
随着城市化进程的加速，交通拥堵问题日益严重。智慧交通分析系统通过运用现代信息技术，利用大数据、云计算和人工智能等手段，帮助管理者更高效地应对交通挑战。在本文中，我们将探讨智慧交通分析系统的基本构成，并通过Python代码示例演示如何实现其基本功能。
## 一、智慧交通分析系统的基本组成
智慧交通分析系统一般包括以下几个部分：
1. **数据采集*
目录1 博客内容2 更新算例2.1 车辆动力学模型2.2 参数输入2.2.1 车辆滑行阻力2.2.2 变速箱速比及扭矩损失2.2.3 发动机万有特性2.2.4 电机特性3 基础模型数据4 算例工况4.1 工况1_CD模式4.2 工况2_CS模式4.3 工况3_CS模式理想4.3 工况3_CS模式实际4.3 工况3_附加5 工况分类及行车充电优先级5.1 NEDC工况分类5.2 典型工况及特征值5
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2024-08-12 16:15:37
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## Python 课程任务分配系统
在现代教育系统中，学生经常需要完成各种课程作业和项目。为了更好地管理这些任务，我们可以使用Python来创建一个课程任务分配系统。这个系统可以帮助老师将任务分配给学生，并跟踪任务的进度和完成情况。
### 系统功能
1. **管理员功能**：管理员可以添加、删除和编辑课程信息，包括课程名称、作业要求和截止日期。
2. **教师功能**：教师可以为特定课程
原创
2024-04-03 06:56:38
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一、设计内容采用8086汇编语言，设计并实现多个十字路口组成的道路交通模拟，包括路口的红绿灯显示，以及车流的模拟显示，每辆车能够从出发地到达指定目的地，并且交通灯能够根据道路车辆数量分布改变时间，实现智能交通。二、需求分析能够正确显示根据红绿灯变化引导车辆通行，并且要能够显示红绿灯的读秒数实现4个十字路口的构成的道路交通模拟，可以直行，右转，左转，设立左转弯待转区和右转弯中转区域。能够随机产生车辆
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2023-11-03 13:34:45
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# Python交通分析入门指南
在今天的数字化时代，交通数据分析显得越来越重要。通过利用Python语言，我们可以很方便地对交通数据进行分析，以便更好地理解交通流量和模式。下面，我将为你详细介绍如何实现Python交通分析的全过程。
## 整体流程概览
以下是进行Python交通分析的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----
交通工程建设，特别是重大交通工程建设，涵盖了规划设计、建设施工、运营养护等多个领域。三维GIS是构建交通设施全面数字化的重要基础。首先，它可以提供构建三维交通设施全要素场景的能力；其次，在全要素三维场景下，它能够基于BIM数据为规划设计提供便捷的分析与展现技术；再次，它还能够与BIM和互联网结合，为建设
# 智慧交通分析系统：使用Python实现智能出行
随着城市化的进程加快，交通拥堵已经成为现代城市的一大难题。为了缓解这一状况，智慧交通分析系统的设计与实现显得尤为重要。本文将通过一个简单的Python示例，展示如何利用数据分析与可视化技术，开发一个基本的智慧交通分析系统。
## 什么是智慧交通分析系统？
智慧交通分析系统是利用技术手段收集、分析和处理交通数据，从而实现对交通流量、出行时间、
定义Modal[ˈməʊdl] split models[ˈmɒd(ə)l] attempt to split the number of total person trips between each pair of zones into the individual shares of each mode. The output of modal split models are either
5G智慧交通杆是指在各类交通道路场景中，借助智慧路灯网关实现5G通信、物联网、云计算、人工智能、自动控制等信息技术的，面向交通效率优化升级的多功能综合系统。结合新能源车发展趋势看，5G多功能智慧交通杆还是推动车联网、车路协同、无人驾驶服务进一步完善提高的重要助力。 以5G智慧交通杆、多功能路灯杆、智慧路灯杆、物联网灯杆为代表的一类综合性多功能路灯杆，在城市间快速路、城市主干道
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2023-10-28 10:21:11
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目录1. Grid2demand简介2. 安装3. 使用教程4. 为什么是网格状交通小区参考 1. Grid2demand简介出行需求是交通规划的根基，其产生与土地性质密切相关。以校园为例，上课前的主要出行需求是从宿舍区至教学区，下课后则反之；而在承办大型赛事期间，校园场馆附近的交通量则会明显增加。 放到城市中，甚至是更大范围的区域中也是一样。一次出行总存在一个出发地 (Origin) 和一个目
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2024-05-13 13:37:20
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Python模拟Linux的Crontab， 写个任务计划需求来具体点 需求：
执行一个程序， 程序一直是运行状态， 这里假设是一个函数
当程序运行30s的时候， 需要终止程序， 可以用python， c， c++语言实现
扩展需求：
当1分钟以后， 需要重新启动程序
def process_2():
# 时间几点执行
# 执行p
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2023-08-23 15:32:02
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