非常好的了解hadoop的文章，入门级首选。（最短路径系列）

GenVIdeo 一种基于python编写的视频自动生成程序 一，想要设计的功能： 1，文字转视频任意输入或利用爬虫爬取一段文字语料，首先将其生成音频，然后将这段音频生成视频并添加标题。音频中可加入各种声效，视频可换任意背景图 2，音频转视频输入一段音频，语音识别生成文字，然后生成对应的字幕视频。 3，快速生成动态排名数据可视化视频运用movie中的模块将matplotlib画出的图表变成动画，效果如下链接所示：（ ） 4，快速生成图片字幕类视频输入文字，图片，音频，快速生成视频。 5，视频风格转移称为（ ）此项目的视频风格转移 6，批量上传，发布视频前期暂时先添加抖音平台视频批量上传视频功能，后续继续加入不同平台的接口 二，目前需要的python依赖： moviepy，pymysql，json，解霸，urllib，librosa，uuid，数据时间，百度Aip mo

利用ArcGIS中网络分析模块对最短路径问题分情况进行了探讨，分别给出了在不同情况下如何找到不同最短路径。

源码参考，欢迎下载

小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测

用动态规划法解决最短编辑距离问题的完整代码，可以直接运行，有注释。

里面有大学数据结构课程的实验程序，用MFC做的，很容易学习，期末了大家可以用它去交作业了

c语言支持自己创建迷宫，并求解最短路径源码

个人数据结构作业，基于C语言的景区导游系统，利用邻接多重表存储，主要实现功能有最短路径的寻找，顶点的增删查改，边的增删查改，文件读写等。

为减轻日益严重的交通拥堵问题，实现智能交通管控，给交通流诱导和交通出行提供准确实时的交通流预测数据，设计了基于长短时记忆神经网络（LSTM）和BP神经网络结合的LSTM-BP组合模型算法.挖掘已知交通流数据的特征因子，建立时间序列预测模型框架，借助Matlab完成从数据的处理到模型的仿真，实现基于LSTM-BP的短时交通流精确预测.通过与LSTM\BP\WNN三种预测网络模型的对比，结果表明LSTM-BP预测的时间序列具有较高的精度和稳定性.该模型的搭建，可对交通分布的预测、交通方式的划分、实时交通流的分配提供依据和参考.