标题 "cergy_flight_radar" 暗示我们正在探讨一个与航班追踪相关的项目,具体是针对法国塞尔吉市(Cergy)上空的飞行活动。这个项目可能使用了雷达数据或者模拟技术来实时或历史地展示该地区的航班动态。在描述中,"cergy_flight_radar" 重复出现,这可能是项目的名字或者是代码库、数据集或应用程序的标识。 标签 "Python" 提示我们该项目使用 Python 语言进行开发。Python 是一种广泛用于数据分析、科学计算和自动化任务的编程语言,因其易读性和丰富的库支持而在航空领域有广泛应用,例如处理雷达数据、地图可视化和飞行路径分析等。 根据提供的压缩包子文件 "cergy_flight_radar-develop",我们可以推测这包含了项目的发展版本,可能包括源代码、配置文件、测试数据以及版本控制信息。开发版本通常意味着代码可能处于持续改进阶段,可能包含开发者注释、调试信息和未完成的功能。 以下是可能涉及的一些 IT 知识点: 1. **Python 数据处理**:Python 的 pandas 库可用于处理雷达数据,包括读取、清洗、合并和分析数据。NumPy 可以用于进行数值计算,SciPy 可能用于信号处理。 2. **数据可视化**:matplotlib 和 plotly 库可以用来创建交互式的飞行轨迹图和雷达扫描图,而 geopandas 结合 basemap 或 folium 可实现地理空间数据的可视化。 3. **网络请求和API**:如果项目是从外部 API(如 FlightRadar24、OpenSky 等)获取数据,那么 requests 库会用于发送 HTTP 请求,而 json 库则用于解析返回的 JSON 数据。 4. **实时数据流处理**:如果项目处理实时飞行数据,可能会用到像 Kafka 或 Flask-SocketIO 这样的工具来实现实时通信。 5. **地理信息系统 (GIS)**:项目可能涉及到地理坐标转换,GDAL 和 geopy 库可帮助处理这些任务。 6. **数据存储**:如果项目存储大量航班数据,可能会用到数据库,如 SQLite、PostgreSQL 或 MongoDB,而 SQLAlchemy 或 PyMongo 分别是它们的 Python 接口。 7. **软件架构**:Python 的 Flask 或 Django 框架可能被用于构建 Web 应用程序,展示航班追踪信息。 8. **版本控制**:Git 可能被用来管理代码版本,压缩包中的 "develop" 分支通常用于开发阶段的代码。 9. **测试**:unittest 或 pytest 可能用于编写测试用例,确保代码质量。 10. **文档**:Sphinx 或 Read the Docs 可能用于生成项目文档,解释如何使用和贡献代码。 11. **部署**:Docker 可能用于打包应用,以便在不同环境中一致地运行。Heroku 或 AWS 可能用于云部署。 这个项目涉及的知识点非常广泛,涵盖了数据处理、可视化、网络通信、GIS、数据库管理等多个方面,对于学习和提升 Python 在航空领域的应用能力具有很高的价值。
2025-07-21 23:09:27 27KB Python
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世界风java源码使用 NoSQL 分析航班延误和天气数据集 团队存储勇士 阿比奈·阿格拉瓦尔 安布吉纳扬 尼提哈拉卡蒂 拉胡尔·夏尔马 介绍 该项目的目标是构建一个应用程序,该应用程序可以从两个不同的海量数据存储中摄取、存储、分析和提取有意义的见解。 这些来源中的第一个来源是 NOAA(国家海洋和大气管理局),它为我们提供了来自世界各地站点网络的每小时天气天气观测。 第二个数据源是 UBTS(美国运输服务局),它为我们提供了航班历史和延误情况。 技术栈 Python Java SQL Hadoop HBase 火花 阿帕奇凤凰 阿帕奇飞艇 Scikit-学习 熊猫 决定技术栈的标准 天气和飞行数据集的大小分别约为 750 GB 和 225 GB。 巨大的数据量促使我们构建一个可扩展的分布式 NoSQL 数据库,例如 HBASE 来存储数据 原始形式的数据集不利于分析,需要大量的预处理。 自定义python脚本用于预处理数据 后预处理,我们需要一个可扩展的分布式流程,可以批量上传到 HBase。 Apache Spark 非常适合这里,因为它具有独特的内存处理能力,可以以非常高的速度处
2025-03-16 14:07:58 2.7MB 系统开源
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介绍 FOXTracker是一款用于游戏的面部头部跟踪器。 作为执行或TrackIR 作为飞行模拟游戏,如DCS轨道摄像机控制器(pointtracker)。 先决条件 普通的网络摄像机。 建议立即安装 。 Windows 10 x64是唯一受支持的平台。 用法 该程序仍在开发中,尚未稳定。 我将永远不会从您的相机收集任何用户数据。 在下载FOXTracker 该程序直接支持控制游戏或使用Opentrack作为后端。 目前,样条函数正在开发中,因此使用Opentrack是个好主意。 如果您单独使用此程序,请修改config或config.yaml。 只需将您的opentrack输入转换为UDP,然后打开FlightAgentX.exe。 一切正常。 另外,您可以在此处使用 。 可以在上找到视频 中文评论 未来计划(可能一年) 尝试增强跟踪器的功能。 将添加样条函数。 执
2023-03-17 23:19:34 141.87MB tracker flight-simulator dcs dcs-world
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2023-02-19 14:03:29 25.69MB Flight
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LoadRunner自带实例Flight的脚本,完美呈现
2023-02-13 19:58:43 1.31MB LoadRunner Flight 脚本
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java预约点餐系统源码航班预订系统 :globe_with_meridians: 描述 航班预订系统是一个基于 Java 的解决方案,允许用户快速预订航班并轻松管理预订信息、更新和取消。 它整合了来自不同航空公司的数据,从而实时提供所有必要的详细信息和费率。 此外,航班数据管理员还可以快速查看、创建和更新有关航班、预订、路线和时间表的任何信息。 :laptop: 技术 后端技术: Java 8 弹簧靴 日本特许经营协会 REST API JUnit 测试 前端技术 HTML CSS 引导程序 打字稿 角 数据库管理 Oracle H2 数据库 :information: 背景 您有多少次开始梦想一次新的旅行,但是计划、找到合适的航班和预订的麻烦是如此令人沮丧,以至于让您怀疑这次旅行是否值得?! 今天,航班预订系统为您的机票提供一站式服务,让这些挫折感告一段落! :airplane: 特征 航班预订系统可以由两类用户访问:客户和管理员。 客户功能 客户可以创建一个新帐户以登录。 客户可以搜索可用航班。 如果需要,客户可以进行预订、查看当前预订以及修改和取消预订。 客户可以查看与其航班相关的机场的机场详细信息。 管理员功能 管理员可以查看航班、时刻表和路线的所有详细信息。 管理员
2023-01-13 20:25:16 16.04MB 系统开源
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航空订票系统 java源码抽象的 此应用程序的主要目标是减少商业航空公司预订过程中的人工错误,并使客户能够根据需要预订航线,以便他们可以实施此应用程序来创建预订、更改预订或终止预订。特别预订。 该应用程序的名称是“AIRLINE BOOKING SYSTEM”。 此应用程序提供了在特定时间范围内观看不同时间可用的不同路线的替代方案,并为客户提供发布入场、更改或终止特定预订的服务,但它不向客户提供入场价格信息,并且不允许客户更改其预订的特定方面,并且他/她可以更改他/她的所有信息。 该软件不断向用户生成有关计划相关更新的及时消息。 特定技术 Java,小程序 项目任务 用例分析、设计、实现和用户界面 项目的功能组件 以下是该系统的功能列表。 您认为合适的更多功能可以添加到此列表中。 而且,在功能描述不充分的地方,您可以做出适当的假设并继续。 现有的航空公司信息已经存储在本地内存中。 任何新的乘客信息都可以通过乘客信息输入屏幕存储在本地存储器中。 屏幕将输入乘客的所有详细信息以及他的姓名、他所属的整个地址、旅程详细信息以及身份证明详细信息,例如 Pan 卡号等。 航空公司数据输入操作员应该
2022-12-01 11:17:38 282KB 系统开源
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简易固定翼飞机纵向和侧向飞行控制系统设计仿真,dat0-dat9分别为9个不同参数飞机的相关参数文件
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Time-of-Flight ranging and gesture detection sensor
2022-09-22 09:01:04 669KB vl53l0x detection flight_ gesture
ADS-B飞行本地化 该项目将指导您从数据检查和预处理开始,一直到根据众包的空中交通管制通信数据为飞机本地化设计端到端应用程序。 该数据集是由OpenSky Network和Cyber​​-Defence Campus-armasuisse Science and Technology推动的飞机本地化竞赛的一部分。 它包含由大型传感器网络收集的ADS-B传输,并带来以下挑战: 卷-对内存中不适合的数据执行数据预处理和ML模型训练, 速度-实时数据预处理,预测和可视化, 准确性-接收器不同步,传感器的定位不正确, 价值-执行数据预处理和预测分析以获取见解-预测飞机当前坐标和高度, 品种-从嵌套在表内的JSON数组中提取数据。 为了确保我们的应用程序满足可伸缩性和性能要求,我们将必须使用适当的技术。 以下是将要使用的工具: 使用Apache Spark和Modin进行分布式数据预
2022-09-06 19:34:21 73.84MB JupyterNotebook
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