自动驾驶源码的介绍： 1、数据采集：使用树莓派4B连接摄像头，并采集用于训练的图像数据。通过将摄像头安装在小车上，可以实时地采集道路图像以及与行驶相关的信息，如车道线、交通标志等。 2、数据预处理：对采集到的图像数据进行预处理，包括图像去噪、尺寸调整和颜色空间转换等。这些预处理步骤旨在提高深度学习算法的准确性和效率。 3、深度学习模型训练：使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）构建自动驾驶模型。这个模型可以使用卷积神经网络（CNN）来处理图像数据，并对图像中的车道线进行检测和跟踪。 4、模型优化和调试：通过反复训练和调整深度学习模型，进一步优化自动驾驶算法的准确性和鲁棒性。这可以包括调整模型的超参数、增加训练数据量和进行模型压缩等。 5、实时控制：将训练好的模型加载到树莓派4B上，实现实时控制小车的输出。通过将模型与小车的电机控制器或舵机控制器连接，可以根据模型的预测结果进行自动驾驶控制。

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链家二手房数据分析与可视化是一个基于Python的项目，旨在爬取链家网站上的二手房信息，并对数据进行清洗、分析和可视化，以探索二手房市场的特征和规律。该项目包含以下几个部分： 链家二手房数据爬虫：利用requests库和BeautifulSoup库，实现了一个简单的链家二手房数据爬虫，可以根据指定的城市、区域、价格等条件，爬取链家网站上的二手房信息，包括房源标题、链接、户型、面积、朝向、楼层、装修、小区、区域、总价、单价、建成时间、发布时间、关注人数、其他信息等，并将数据保存为csv文件。 链家二手房数据清洗：使用pandas库，对爬取的数据进行了一些基本的清洗操作，包括去除重复值、缺失值、异常值，以及对数据类型、格式、单位等进行统一和标准化。 链家二手房数据分析：使用numpy库和scipy库，对清洗后的数据进行了一些基本的统计分析，包括计算各个变量的描述性统计量、绘制箱线图、直方图、散点图等，以及进行相关性分析、线性回归分析等，以探索二手房数据的分布特征、影响因素和预测模型。该项目的目的是为了提供一个简单而实用的链家二手房数据分析与可视化的示例,帮助感兴趣的用户或开发者了解二手房

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