内容概要:本文围绕城市交通流量优化展开,旨在解决城市发展带来的交通拥堵问题。首先介绍了问题背景,强调了交通拥堵对居民生活质量的影响。接着详细阐述了从数据收集到预处理的步骤,包括获取道路网络、交通流量、事故数据及信号灯设置情况,并对数据进行了清洗、格式转换以及必要时的标准化处理。在数据分析阶段,采用探索性数据分析、统计分析和预测模型构建相结合的方式,运用多种可视化手段和机器学习算法深入挖掘数据价值。同时,基于图论知识进行了路径优化研究。最后,根据分析结果提出了具体的改进建议,并讨论了模型的局限性和未来的研究方向。; 适合人群:交通工程专业学生、城市规划师、政府交通管理部门工作人员、对智能交通系统感兴趣的科研人员。; 使用场景及目标:①帮助相关人员了解交通流量优化的基本流程和方法;②为制定有效的交通管理政策提供科学依据;③促进多学科交叉融合,推动智能交通领域的发展。; 其他说明:本文不仅提供了理论指导,还强调了实际操作的重要性,鼓励读者在实践中不断探索和完善相关技术。报告撰写部分提醒要注意图表的规范使用,保证成果展示的专业性和易读性。
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应用场景:在教育领域,每个学生的学习能力、兴趣和知识水平都不同,传统的统一教学模式难以满足学生的个性化需求。利用 DeepSeek 可以根据学生的学习历史数据、测评成绩、兴趣爱好等信息,为学生规划个性化的学习路径,并提供针对性的辅导建议。 实例说明:假设一个学生在数学学科的学习情况已知,包括各知识点的掌握程度、考试成绩和学习兴趣。程序将为该学生规划接下来的数学学习路径,并给出相应的辅导建议。
2025-04-30 10:47:42 2KB Python 源码
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在Matlab环境下的基于深度强化学习(DQN)的路径规划
2024-08-05 10:28:00 99KB MATLAB 深度强化学习 路径规划
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通过深度Q学习进行路径规划,可通过上位机进行目标点、终点以及障碍物的设定
2024-06-24 10:38:24 235KB MATLAB 深度Q学习 路径规划
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基于栅格法构建地图的Q-Learning路径规划python代码
2024-05-23 15:30:40 34KB python 强化学习 路径规划
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2023-04-22 16:02:21 150KB 系统开源
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为提供个性化学习空间,优化在线学习效果,文章介绍了一种基于领域本体和语义相似度的个性化学习路径推荐策略。首先对根据领域知识点及其关系构建本体库,建立其知识点间语义层面的关系,并用Protégé进行了本体形式化编码;然后基于本体,设计了学习路径生成策略和相关知识协同策略;最后,结合决策支持系统课程现有网络资源设计并开发了原型系统,实现了个性化学习引导及资源空间的优化。
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FocusBigData :elephant:Hadoop分布存储框架 Hadoop篇 HDFS篇 HDFS客户端操作 --- 开发环境准备 HDFS客户端操作 --- 文件操作 HDFS客户端操作 --- IO流操作 HDFS数据读写流程 NameNode和SecondearyNameNode NameNode故障处理 集群安全模式 DataNode相关概念 HA高可用 HA高可用 --- HDFS-HA集群配置 HA高可用 --- YARN-HA集群配置 HA高可用 --- Federation架构设 MapReduce篇 MapReduce之入门概述 MapReduce之工作流程 MapReduce之InputFormat数据输入 MapReduce之OutputFormat数据输出 MapReduce之Shuffle机制 MapReduce之MapJoin和ReduceJoin MapReduce之
2023-03-22 17:00:33 48.1MB
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2023-01-01 12:06:37 1.3MB
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