世界风java源码使用 NoSQL 分析航班延误和天气数据集 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理大规模数据 该应用程序必须使其用户易于访问。 由于当前世界上的大多数用户已

FlightGear飞行模拟器，可用飞行学习和研究飞行控制率

机票价格预测： 表中的内容 演示版 链接： ： 概述 这是一个Flask网络应用，可预测机票价格。 动机 由于这种大流行情况，您在家时该怎么办？ 我开始学习机器学习模型以充分利用它。 我开始了解所有监督模型背后的数学。 最后，在应用程序（实际应用程序）上工作以真正有所作为很重要。 安装 该代码是用Python 3.8.0编写的。 如果您没有安装Python，则可以在找到它。 如果您使用的是较低版本的Python，则可以使用pip软件包进行升级，以确保您具有最新版本的pip。 要安装必需的软件包和库，请在存储库后在项目目录中运行以下命令： pip install -r requirements.txt 在Heroku上部署 登录或注册以创建虚拟应用程序。 您可以连接github配置文件或下载ctl来手动部署此项目。 我们的下一步是按照的说明部署Web应用程序。 目录树 ├── stat

6DOF旋转式Stewart运动模拟器平台 紧凑而强大的运动仿真器平台，利用6个交流伺服电机和AASD15A伺服驱动器来实现。 高精密度的行星齿轮用于倍增扭矩。 使用ESP32微控制器的定制PCB来处理平台位置。 ESP32控制器基座具有蓝牙功能，使用Ble标准的自定义Android应用程序正在使用该功能来配置平台参数。 还具有一个软暂停/停止按钮，这将防止从PC更新位置。 该项目包含2个定制PCB，一个包含ESP32微控制器的主控制器板，以及与6个AC伺服驱动器的接口，以及1个带有6个磁臂限位开关的传感器阵列PCB，将信号组合成1条以太网电缆，然后连接到主PCB。 该平台是可扩展的，并且大多数尺寸在一定范围内是可以更改的。 为了使平台正常运行，需要遵循某些通用设计规则。 免责声明 这是一个危险的项目，如果没有绝对的注意，您将会受伤或死亡。 包含的项目 这些是此存储库中包含的项目组件 控

目录 安装 除了Python的Anaconda发行版之外，没有任何必要的库可以在此处运行代码。 使用Python版本3. *，该代码应该可以正常运行。 项目动机 该项目的目标是练习创建数据可视化。 为此，创建了探索性可视化以帮助提出问题。 选择了这些可视化的一部分，并将其精炼成说明性的可视化，以幻灯片形式显示。 该项目的数据集包括整个2019年的近750万次国内航班。它包括航班详细信息，例如出发/到达时间，始发/目的地机场，承运人和延误时间/取消。 该项目包括对到达延误和取消的分析，但调查的重点是仅取消航班的特征。 我看以下内容： 到达延迟时间的分布以及延迟和取消的分类分布 取消原因的分布 取消原因与季节 取消原因与机场的季节对比 档案说明 存储库中有两个Jupyter笔记本。 Exploration_flights.ipynb在创建可视化对象以摆出并回答上述问题方面具有探索性。 s

搜索了一下发现没有第二版的。This book is primarily concerned with the provision of good flying and handling qualities in conventional piloted aircraft, although the material is equally applicable to the uninhabited air vehicle (UAV). Consequently it is also very much concerned with the stability, control and dynamic characteristics which are fundamental to the determination of those qualities. Since flying and handling qualities are of critical importance to safety and to the piloting task it is essential that their origins are properly understood. Here then, the intention is to set out the basic principles of the subject at an introductory level and to illustrate the application of those principles by means of worked examples.

航空公司的机票预订系统（Java Web应用程序） :airplane_selector: 基于使用Java Servlet ， Java Server Pages（JSP）制作的Model View Controller（MVC）架构的土耳其航空公司基于Web的完全响应式的航班预订系统。 此外，使用Tomcat角色实现对用户的身份验证和授权。 该Web应用程序还可以防止SQL注入和跨站点脚本攻击。 使用的技术 前端： HTML，CSS，JavaScript，Jquery，Bootstrap，Java服务器页面（JSP），AJAX（用于Flight Search窗口小部件） 后端： Java Servlet，Java模型，Microsoft Access（数据库） Web服务： SOAP Web服务（获取价格和座位数） 安全功能： SQL注入，跨站点脚本（XSS），Tomcat角色 的角色 实现了以下角色： 航空公司管理员 航空公司经理 顾客 工作流程（功能） 这仅适用于希望通过互联网向其客户出售座位的一家航空公司。 以下是工作流程的步骤： 航空公司管理员将设置座位价

飞机延迟 使用机器学习模型预测航班延误 在这个存储库中，我开发了一个模型，旨在预测起飞时的航班延误。 从技术角度来看，贯穿整个 notebook 的 Python 的主要方面是： visualization: matplolib, seaborn, basemap data manipulation: pandas, numpy modeling: sklearn, scipy class definition: regression, figures 打扫 1.1日期和时间 1.2 填充因子 比较航空公司 2.1 航空公司基本统计说明 2.2 延误分布：建立航空公司排名 延误：起飞或降落 始发机场与延误的关系 4.1 航空公司覆盖的地理区域 4.2 始发机场如何影响延误 4.3通常延误的航班 延误的时间可变性 预测航班延误 6.1 模式一：一航一机场 6.1.1 Pitfalls

飞行模拟器-操纵杆 FlightGear 的 Java 操纵杆

飞行数据分析 我们的数据集包含有关2013年从纽约出发的所有航班的信息，总共包含约336,776个航班。 软件和库： Jupyter笔记本 Python 3.x 脾气暴躁的 大熊猫 MatplotLib 海生 熊猫分析 该数据集由以下变量组成： 年：2013 月：1-12 日期：每月的某天（1-31） dep_time：出发时间，当地时区 sched_dep_time：预定出发时间 dep_delay：出发延迟时间（以分钟为单位），负数表示提早出发 arr_time：到达时间，本地时区 sched_arr_time：预定到达时间 arr_delay：到达延迟（以分钟为单位），负数表示提前到达 载体：两个字母的缩写 航班：航班号 tailnum：平面尾号 原点：原点的机场代码 dest：目的地的机场代码 air_time：在空中停留的时间，以分钟为单位 距离：飞行距离，以英里