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

易语言穷举算法源码

基于Python Flask和MySQL的穷游网酒店数据采集与可视化大屏是一个实现酒店数据采集和展示的项目。该项目通过使用Python Flask作为后端框架，以及MySQL作为数据库管理系统，实现了对穷游网酒店数据的采集和存储，并在前端展示一个可视化的大屏。 首先，项目通过Python的Web框架Flask搭建了一个后端服务器，用于处理前端请求并进行相应的数据操作。Flask提供了路由功能，可以根据URL路径将不同的请求映射到不同的处理函数上，从而实现了数据的采集、存储和查询等功能。 其次，项目使用MySQL作为数据库管理系统，用于存储采集到的酒店数据。MySQL是一种关系型数据库，具有高效的数据存取速度和稳定性，能够满足大规模数据存储和查询的需求。通过Python的MySQL连接库，我们可以方便地进行数据库的连接、创建表、插入数据等操作。 最后，项目在前端展示了一个可视化的大屏，用于展示采集到的酒店数据。前端使用HTML、CSS和JavaScript等技术实现了数据的可视化展示，包括图表、地图等形式。通过这些可视化方式，用户可以直观地了解酒店数据的分布、价格趋势等信息

RAR穷举解密.rar

穷举法代码解析带注释（学习穷举法代码好资料）

matlab穷举法 代码 | 数据结构 | 基于C语言 1. 概论 1.1. 一些基本概念 数据 data 数据 是对客观事物的符号表示，是一个广义宽泛的概念。 数据元素 data element 数据元素 在一个程序中被当作一个整体来对待。但数据元素也可能包括一些 数据项（数据的最小单位，不可分割，同 原子数据atom data ）。) 数据对象 data object 数据对象 是性质相同的数据元素的集合。 数据结构 data structure 数据结构 是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。注意，一个数据结构不仅包括了这些元素的相关关系，还包括了这些数据元素本身，所以它的定义形式是一个如下的二元组 data_structure = (D,S) 通常我们会接触到以下四种 数据结构 集合：其中的元素关系松散（除了同属一个集合外）； 线性结构：其中的元素存在 一对一 的链接关系； 树形结构：其中的元素存在 一对多 的链接关系； 图状结构：其中的元素存在 多对多 的链接关系。 数据类型 data type 数据类型 是在程序语言当中用来刻画数据 特性 的概念。例如，pyth

【优化选址】基于matlab穷举法求解小区基站选址优化问题【含Matlab源码 439期】.zip

在机器学习的模型验证阶段，需要超参数进行调整，这时候就需要把多个参数的候选值列举出来，遍历参数的所有组合。 说到遍历所有组合，大家都觉得很简单，写个 k 重循环就可以了。但是当 k 在写代码时未知的话，代码怎么写呢？ 下面就可以用到 python 的迭代器工具包 itertools ！ 实验场景如下： confs = { 'param1':[1,2, ..., n1], ... 'param9':[1,2, ..., n9], ... } 有若干个参数列表，集成在一个字典结构里，需要写一个函数，返回可选参数的迭代器。 输入： dic = {'a':[1,2,3

在一些大型的制冷站中，需要使用多种制冷机组，进行组合使用，才能达到节能的效果。 但是使用组合机组，不容易判断 如何搭配使用才是最佳方式。 比如在一些大型啤酒厂里面， 发酵罐的温度需要大量的降温处理，需要将水温从30度降低到2度左右， 如果使用制冷机组 直接从30度降低到2度，那么制冷机的能耗比较大。 如果从30度降低到15度，让后再降低到2度，这样就比较节能。 但是 ，这样需要两种机组来实现。一种是高温机组一种是低温机组。我们称之为覆叠降温方式。 那么开启多少台高温机组 和多少台低温机组，才能比较好的满足温度，而且又节能呢？并非是只有一种选择才可以，这可以有多种组合可以满足温度，但是哪一种是最节能的呢？ 这就需要一个比较复杂的计算。 这个软件就是做了一些这样的尝试。而且得到了比较不错的效果，为了能够帮助到这个行业更多的人，我把这个软件的源码公开了，有兴趣的可以进行研究。 当然这个软件的计算方式是比较的复杂。主要使用的是穷举法，里面会讲解这个软件的计算原理。以及源码开源。

MIMO天线选择算法中，基于最优选择算法和范数选择算法和随机选择算法的程序，能够简化硬件结构，降低通信算法的复杂度，提高通信的可靠性。穷举法，递减，递增等。