OnlineTaxi 服务细分 业务层 模块 项目名 描述 旅客端 api乘客 旅客端 司机端 api驱动 司机端 司机听单 api侦听顺序 司机听单 能力层 模块 项目名 订单 服务订单 派单 服务订单调度 乘客用户管理 服务乘客用户 短信 服务短信 计价 服务评估 验证码 服务验证码 钱包 服务钱包 支付 服务付款 地图 服务图 Spring Cloud组件 模块 项目名 注册中心 云尤里卡 配置中心 云配置服务器 网关 云祖 熔断监控 云-hystrix-仪表板 健康检查 云管理员 基线追踪 cloud-zipkin-ui 基础常见 所有服务都引用的一个二方库。 模块 项目名 通用，工具类，异常，校验 内部共通 初步图 登录注册 验证码 司机端 订单 信息修改 信息维护 项目演示 派单/接单 到达约定地点 接待旅客 开始行程 到达目的地 发起收款 收到

给定一个自己盘里的excel信息表，求其差别矩阵，再最后求其约简，是带决策的。

鸢尾花数据集 约150条数据，每条样本4个属性，共3个类别

网约车监管平台建设方案

排队模型的拟紧性和不可约性

出租网约车

java开发

本文针对状态估计，检查了通讯功率传输时线性动态系统状态的降维问题。为了满足并行传输数据的维数限制和通讯功率约束，采用降低状态维数的方法，通过传输信号的新息，提高传输效率，利用有限的通信资源，使接收端的状态估计达到最佳。此处采用差分脉冲编码调制系统（DPCM），基于最小误差熵估计算法和Kalman估计算法，得到了最优的状态降级维矩阵的设计方法，和对随机系统的可估计性以及对相应确定性系统的能观性进行了分析。分析和仿真结果表明，这种设计方法在传输信号满足通讯功率限制的条件下可以使接收端的状态估计性能达到最佳。

属性约简是粗糙集理论研究的重要内容。传统的基于差别矩阵的属性约简方法只能处理一致决策表，改进的差别矩阵针对决策表中一致和不一致的对象做不同的处理，从而解决了这一问题。浓缩布尔矩阵进一步节省了矩阵的存储空间并提高了矩阵的生成效率，从而可以快速计算得到约简。在此基础上，结合变精度的思想把部分不一致对象合理地加入到一致对象的集合中，瓜、而增加了一致数据的信息量，并通过使用浓缩布尔矩阵有效降低了约简的计算消耗。实验表明，所才是方法在运行速度和分类精度方面均表现出了优势。

优势关系下基于近似约简的知识更新方法