1.本项目采用百度地图API获取步行时间，基于GBDT模型对排队时间进行预测。实现用户自主选择多个目的地，系统输出最佳路线规划的结果，并根据用户的选择给出智能化推荐。 2.项目运行环境：需要Python 3.6及以上配置。 3.项目包括6个模块：数据预处理、客流预测、百度地图API调用、GUI界面设计、路径规划和智能推荐。选用GBDT建立模型，GBDT通过多轮迭代，每轮迭代产生一个弱分类器，每个分类器在上一轮的残差基础上进行训练；采用GBDT模型进行预测，输入当前天气、温度、风力风向、日期(是否是节假日、星期几)和时间即可得出当前客流量；当前客流量在后续预测排队时做一系列操作即可转换为排队时间；通过调用百度地图API模块产生节点之间的步行时间矩阵和客流模型，应用穷举法设计算法，得出最佳路线规划；系统将用户未选择的地点一次分别加入已选择的队列中进行运算，其基本思路与最佳路线规划模块一致，采用穷举法得到所有路线及其总耗时，最后将它们输出，实现智能推荐。 4.博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/133018114

（1） 按网口探测 （2） 按 IP探测  绑定 IP/MAC地址对。其中，绑定方式有两种： （1） 探测 IP/MAC地址对后选择并绑定 （2） 手工输入 IP 与 MAC对。 探测 IP/MAC地址对 图 8-19 IP/MAC 地址探测 表 8-14 IP/MAC 地址探测项说明 域名 说明 按网口探测 IP/MAC 地址探测方式。 fe1 等网口 当前已激活的网口列表 管理员根据需求指定要做 IP/MAC 探测的网口，可以多选 按 IP 探测 IP/MAC 地址探测方式 输入框 输入 IP 地址或网段 探测 点击后，对指定网口进行 IP/MAC 地址对的探测 探测完成时，指定网口前的选择中符号消失，管理员可以点击“探测到的 IP/MAC 对”进行查看。 探测到的 IP/MAC 对 点击后，显示当前探测到的 IP，MAC 和网口的列表。

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Butterfly.net 公司是一家把PC、控制台和移动设备上的游戏玩家连接起来的大型多人游戏的在线发行商和基础设施供应商。Butterfly.net 的解决方案叫做Butterfly Grid，由大约50台IBM eServer xSeries服务器组成的两个集群构成。Grid的首要组件 - 专用的游戏服务器和数据库服务器通过告诉光纤线路完全连接在一起，使得游戏玩家能够在Grid的不同服务器中透明地迁移。

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