项目介绍TensorFlow2.X 搭建卷积神经网络（CNN），实现交通标志识别。搭建的卷积神经网络是类似VGG的结构(卷积层与池化层反复堆叠，然后经过全连接层，最后用softmax映射为每个类别的概率，概率最大的即为识别结果)。其他项目水果蔬菜识别：基于卷积神经网络的水果识别项目安装conda和pycharm若已经安装好了请忽略。在评论区获取：安装包的分享链接，包含Pycharm、Anacond
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2024-05-29 09:56:55
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生产可能性边界PPF生产可能性曲线的形状通常是向右下方倾斜、向右上方突出的（用数学语言来说，生产可能性曲线的一阶导数为负，二阶导数也为负）向右下方倾斜：边际转换率与机会成本从产品端看生产一单位X可以用“多少单位”的Y来表示，这里的“多少单位”就是X和Y的边际转化率，机会成本就是的Y从要素端看利润最大化时成本最小化，两厂商的（劳动对资本的）边际技术替代率相等，边际技术替代率又等于两要素的价格之比其中
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2024-10-06 12:48:52
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参考文献：黄海军《城市交通网络平衡分析》 需求函数：它描述服务质量随着交通流量增加而下降。 特性函数：它描述交通流量随着服务质量的改善而上升，自变量就是拥挤程度，拥挤导致行驶时间和费用的增加。 核心：寻找找交通运输系统中不同的环境下特性/需求两个函数的平衡点。 网络的两个元素：节点、连接节点的弧。 出行单位：车辆或出行人员。 物体在弧上流动会遇到阻抗，就是车辆在弧上行驶所需要的时间、耗油量等等。交
前言在反向代理、路由、分布式应用调度等场景中通常都需要用到负载均衡算法，负载均衡的关键要点是“均衡”，即确保调用请求能均衡地落到多个处理节点上，负载均衡算法一般使用随机或轮询都可以保证均衡性。现实中由于服务器性能或资源分配的差异，导致我们需要为服务节点设置不同的权重，权重高的节点得到更多流量，同时降低低权重节点的流量比例。也即带权重的均衡算法。下面我们讨论几种常见的负载均衡算法，并针对其中一种给出
概述现在的高速以太网使用平衡双绞铜线就是因为平衡。抗扰度是线缆正确地传输以太网信号的重要因素，而双绞线中的两根导线的平衡可避免干扰进入线中。平衡还负责避免线中信号泄漏。当我们转向更高频率和更快的数据速率时，线缆对噪音会更加敏感，而保证良好的平衡则比以往更加重要。双绞线平衡是通过线缆的整体设计和精密制造实现的。但是，并非所有线缆都是相同的，市场上的线缆各有不同。通过模式转换测试保证双绞线的平衡是抗扰
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2024-06-04 10:44:24
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$Money = array(
1,2,3,3,4,4,5,5,6,6,7,7,8,8,9,10
);
$Res = AccordingToMPA($Money, array(
'1'=>'Admin','2'=>'张三','3'=>'庆庆','4'=>'鹏鹏',
'5'=>'Admin','6'=>'张三','7'=>'庆庆','8'=
一 、程序与用户交互1.1、什么是与用户交互用户交互就是人往计算机中input/输入数据，计算机print/输出结果。1.2、为什么要与用户交互为了让计算机能够像人一样与用户沟通交流。比如，过去我们去银行取钱，用户需要把帐号密码告诉柜员，而现在，柜员被ATM机取代，ATM机就是一台计算机，所以用户同样需要将帐号密码告诉计算机，于是我们的程序中必须有相应的机制来控制计算机接收用户输入的内容，并且输出
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2024-01-04 05:57:27
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1、关于分配策略例题case1：某系统的空闲分区见下表，如有下列作业：96KB，20KB，200KB，分别采用首次适应算法和最佳适应算法来处理这些作业序列，哪种算法能满足该作业序列请求？分区号大小始址132KB100K210KB150K35KB200K4218KB220K596KB530K首次适应算法是选取第一个满足96KB的分区，即选取4号分区，218KB；  
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2023-11-23 15:01:09
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以开源软件SUMO（Simulation of Urban Mobility）为基础，介绍交通仿真的模型问题。首先，SUMO道路网络可以使用自身程序生成，也可以通过导入数字道路地图生成。道路网络导入器允许从其他交通模拟器读取网络，如Vissim或MATsim。 SUMO也兼容常见的地图格式，如Open Street Map（OSM）和模拟器常用的格式，比如openDRIVE。
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2024-02-04 08:52:07
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目录一、车辆自行车运动学模型（kinematic bicycle model）1.基于车辆重心的运动学模型2. 以后轴中心为原点的运动学模型二、车辆自行车动力学模型（kinematic bicycle model）1、基本模型建立2、力的计算3、动力学模型总结 规划控制模块在整个自动驾驶领域占有相当重要的位置；对规划而言，能够规划出一条符合车辆运动规律的轨迹对底层的控制来说是至关重要。对于控制
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2024-09-10 13:02:21
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目录前言回顾准备工作小区质心层的导入制作小区连杆建立质心选择集和路网文件重力模型法进行交通分布预测建立阻抗矩阵修改索引题外话重力模型运用写在最后 前言明天就要上机练习重力模型了，我今天提前模拟一下子，就用昨天建好的路网回顾我们打开昨天保存好的工作空间（.wrk），这样就可以呈现我们昨天最后关闭软件时还保持着打开的所有窗口，这样就不用一个个再去打开了，保存方法是点击File-Save Workspa
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2024-08-14 11:49:50
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交通分配是需求预测的关键步骤，用来预测规划方案的路网流量，估算路段的出行时间和相关的属性，作为估算项目经济效益和空气质量影响的基础。还用于有关路网的运行状态，为方式选择和出行分布等模型提供依据。本文简要介绍TransCAD的交通分配模型和算法，以便用户在不同场景选择使用。交通分配模型以表示起迄点之间的交通流量的O-D矩阵作为输入文件。根据可选路径的出行时间或阻抗，将每个O-D对间的流量分配到路网上
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2023-10-29 09:50:30
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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
模拟交通流量背后的主要原因是在没有真实世界的情况下生成数据。 您可以使用在软件上运行的模型来预测交通流量，而不是测试如何在现实世界中，管理交通系统或使用传感器收集数据的新想法。 这有助于加速交通系统的优化和数据收集。 模拟是比实际测试更便宜、更快的替代方案。训练机器学习模型需要庞大的数据集，收集和处理这些数据集既困难又昂贵。通过模拟流量以程序方式生成数据可以很容易地适应所需的确切数据类型。在本文中
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2023-12-21 05:32:41
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交通预测一直是一个重要的问题，它涉及到交通运输系统的可靠性和效率。随着人工智能的发展，越来越多的研究者开始使用深度学习模型来解决这个问题。其中，基于Transformer的交通预测模型在近年来备受关注，因为它们具有优秀的建模能力和较好的预测准确性。 目录1. STTN（2020）2. Traffic Transformer（T-ITS 2021）3. ASTGNN（TKDE 2021）4. MGT
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2023-08-03 21:07:47
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文章目录一.简要介绍：二.方式一：使用行程定义三.方式二：使用交通流定义四.方式三：使用随机流定义五.方式四：使用OD矩阵定义六.方式五：使用交叉口流量和转向比定义七.方式六：使用观测点数据定义八.方式七：手动定义九.方式八：使用人口统计数据定义十.总结： 一.简要介绍：构建完成一个道路网后，我们可以通过SUMO_GUI进行查看，参但此时还没有车辆在路网上行驶，因为需要对车辆进行一些定义，这个过
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2023-09-25 18:06:21
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1 背景今天给大家带来经典瓶颈模型的概述。瓶颈模型是由Vickrey (1969) 首次提出，旨在解决通勤者在早高峰时段在具有交通瓶颈道路上的出发时间选择问题。在这里不得不对维克里先生做一个简短介绍，维克里先生被称为激励经济理论的奠基者，并通过在不对称信息下对激励经济理论作出的奠基性贡献而获得了1996年的诺贝尔经济学奖。不幸的是，维克里先生在得奖三天之后，在前去开会的途中去世。瓶颈模型假设所有通
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2024-08-14 18:13:27
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交通流模型，主要包括：宏观模型、微观模型、混合模型 交通模拟的一个 重要部分：是在不同的细节水平上描述车辆的运动。交通流建模与仿真的早期研究可以追溯到20世纪50年代，当时分别提出了宏观交通模型、微观交通模型。经过多年的发展，交通仿真技术大致有三种类型：分别为宏观、微观、细观(mesoscopic); 交通流可以被看作是一种流：流中的车辆共享相似的目标和行为规则，与邻居交互，同时保持各自的驾驶
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2023-12-22 10:55:33
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目录一、SUMO中操作建立TAZ二、文件命令编辑生成路网流量 官方文档描述： https://sumo.dlr.de/userdoc/Demand/Importing_O/D_Matrices.html 然而官方文档描述实在缺少很多详细的内容。。。。一、SUMO中操作建立TAZ激活Network下**TAZ(Traffic Assignment Zones)**编辑在左侧栏中选择 “Start
前言本人小白，blog主要用于记录本人的一些学习日常和成果，如有不当或错误之处欢迎各位交流指正。一、问题引入在进行交通建模的过程中，道路网络和车流的构建是必不可少的两个部分。但是，常见的道路交通调查并不能够获取完整的车辆行驶轨迹，而交通建模的过程中，车辆的行驶轨迹又是一项必要的数据，这给我们利用交通调查数据完成建模带来了巨大的难度。 换个角度想，常见的交通调查包括交通量的调查、流量流向的调查，给我
