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

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简介： 小白菜QQ云端机器人源码是一份专为群机器人爱好者设计的开源项目。这份源码基于挂机宝机器人框架，通过网页登录QQ账号至挂机宝框架中，无需借助机器人即可实现登录。与此前的授权版本相比，该源码已经全面解密，去除了授权版的限制，使用户能够更加自由地使用。 该源码解决了框架只能对应一个机器人的问题，支持多个挂机宝，并且可以随意选择框架登录或者强制使用固定框架登录。当前版本支持小栗子框架、MYQQ、MYQQA等框架，未来还将支持更多优质框架。 更新版本 - 支持通过网页内的QQ快捷登录到小栗子框架和my框架，解决了登录的难题。 - 支持无限分销和搭建分站，实现泛解析。 - 支持一个网页使用不限数量的框架，可以将不同服务器的不同框架集合到同一个站点。 - 允许自定义售价。 - 这份源码几乎完全开源，基本上可以进行二次开发，具有较高的适应性。 - 支持用户快捷登录自己的平台账号，实现彩虹聚合登录。 - 支持用户快捷跳转登录自己的QQ，登录到相应框架中。 - 更新了用户界面，提供更加美观的界面设计。

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交通标识为道路上的行人和车辆提供着丰富的道路交通信息，为调节交通流量、疏导交通、提 高道路通行能力、预示道路状况，减少交通事故起到了至关重要的目的。如果仅仅依靠驾驶人员或 行人对交通标识做出正确反应，难免会出现意外情况，导致交通事故的产生。而随着现代控制理论、 人工智能、传感器与检测技术的高速发展，智能交通系统技术也因此得到了快速的发展，并通过此 技术来辅助车辆驾驶员和控制车辆可以大大减少交通事故的产生。 本文针对车辆的车载交通识别系统进行研究，首先介绍模拟车辆的硬件组成与控制技术，再讨 论与叙述交通标识数据采集、神经网络的图像处理模型的搭建以及车载图像处理技术。模拟系统选 用 Raspberry Pi 板作为 RC 小车控制器，深度学习框架采用 Tensorflow+Keras。系统将通过车载摄像 头感知当前道路、行人、车辆位置、交通灯和交通标识等信息，通过超声波传感器实时监测车辆行 驶的安全距离，实现被控制车辆的左右转向、行进和停车，从而模拟无人驾驶车辆能够安全、可靠 的在道路线上行驶。

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