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该交通信号灯控制器用于控制一条主干道与一条乡村公路的交叉口的交通(如图8-1所示)，它必须具有下面的功能；由于主干道上来往的车辆较多，因此控制主干道的交通信号灯具有最高优先级，在默认情况下，主干道的绿灯点亮；乡村公路间断性地有车经过，有车来时乡村公路的交通灯必须变为绿灯，只需维持一段足够的时间，以便让车通过。只要乡村公路上不再有车辆，那么乡村公路上的绿灯马上变为黄灯，然后变为红灯；同时，主干道上的绿灯重新点亮；一传感器用于监视乡村公路上是否有车等待，它向控制器输入信号X；如果X=1，则表示有车等待，否则X=0；当从S1状态转换到S2 状态，从S2状态转换到S3 状态，从S3状态转换到S4 状态，从S4状态转换到S20状态时，具有一定的延时；

本篇博客tensorflow1.7,整个项目源码： 引言 本次博客将分享Udacity无人驾驶纳米学位的另一个项目，交通标志的识别。 本次项目实现主要采用CNN卷积神经网络，具体的网络结构参考Lecun提出的LeNet结构。参考文献： 项目流程图 本项目的实现流程如下所示： 代码实现及解释 接下来我们就按照项目流程图来逐块实现,本项目数据集： 如果打不开，则有备用链接： #import important packages/libraries import numpy as np import tensorflow as tf import pickle import matplotlib.pyplot as plt import random import csv from sklearn.utils import shuffle from tensorflow.contrib.laye

基于LSTM的流量预测 该项目旨在通过的前端，将LSTM用于流量预测。 超参数优化用于查找网络的最佳参数集。 用法 跑步： pip install -r requirements.txt 然后编辑以便它使用您自己的网络参数。 它将尝试将超参数结果存储在mongodb中。 您可以使用查看它们。 请记住，这仅用于实验，不适用于生产。 使用以下命令运行： python main.pymain.py CSV格式应为以下格式： timestamp,16,17,18,19,20,21 2011-12-31 23:55:00,4,6,8,13,3,0 2012-01-01 00:00:00,

流量预测 拟议的概念证明，用于解决智​​能城市的交通拥堵和预测问题。 二手-LSTM（用于将来的预测）+ CNN（用于检测流量密度）+实时推文将所有这三种方法结合起来以产生流量拥塞因子（TCF），并在将来的任何时候使用Google API提出基于此的路由建议。 内容 - 公用文件夹- 截至9月18日的TCF数据 LSTM预计到9月18日的时间 src文件夹-React应用程序 实用程序文件- tweets_realtime.py-删除有关流量的地理位置标记的tweets tempserver-临时服务器，将所有从抓取中获得的推文排队，并充当React应用程序的API。 屏幕截图 注意：代码清理仍在进行中，该项目是为黑客马拉松而设计的

手势检测 数据集 依存关系： 张量流 autoware_msgs 跑步： 运行YOLO2 $ roslaunch cv_tracker yolo2.launch 主要代码： $ rosrun traffic_gesture_recognition ros_gesture_detection.py 筛选： $ rosrun traffic_gesture_recognition gesture_filter.py 显示调试图像： $ rosrun image_view image_view image:=/police_gesture/image_overlay 切换调试映像： $ rosservice call /set_debug "data: true" $ rosservice call /set_debug "data: false" 切换警察检测 $ r

用于软件定义的网络路由优化的深度强化学习方法 ：乔治·（Giorgio Stampa），玛塔·阿里亚斯（Marta Arias），大卫·桑切斯·查尔斯（David Sanchez-Charles），维克多·芒特斯·穆勒（Victor Muntes-Mulero），阿尔伯特·卡贝洛斯（Albert Cabellos） 在本文中，我们设计和评估了可以优化路由的深度强化学习代理。 我们的代理会自动适应当前的流量状况，并提出量身定制的配置，以尽量减少网络延迟。 实验显示非常有前途的性能。 而且，相对于传统的优化算法，该方法具有重要的操作优势。 代码和数据集。 Keras和Deep确定性策略梯度可

一个非常简单的PHP网站流量抓取工具，极易部署，兼容Windows、Linux、Macos，可用与日常流量分析和AWD线下攻防流量抓取

网络流量异常的检测和分类 实验基于 数据集的版本。 1.先决条件 1.1。 安装项目依赖项 不 姓名 版本 描述 1个 3.8.8 程式语言 2个 0.24.1 Python机器学习工具 3 1.19.5 Python科学计算工具 4 1.2.2 Python中的数据分析和数据处理工具 5 3.3.4 用Python可视化 6 0.11.1 统计数据可视化 7 5.8.0 跨平台库，用于检索Python中正在运行的进程和系统利用率（CPU，内存，磁盘，网络，传感器）的信息 8 0.3.7 可视化库 9 -- 用于模型序列化的Python对象序列化 1.2。 下载并提取数据集 下载的较轻版本（存档大小-8.8 GB） 较轻的版本仅包含带标签的流，而没有pcaps文件 提取档案（大小-大约44 GB） 2.安装项目 克隆此仓库 安装缺少的库 打开config.py并