共享单车的出租过程与环境和季节性环境高度相关。例如，天气条件，降水，星期几，季节，一天中的小时等等可能会影响出租行为。核心数据集与两年历史记录相对应， 该历史记录对应于美国华盛顿特区Capital Bikeshare系统的2011年和2012年。 day.csv hour.csv

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data from a Washington, D.C., bike sharing system reporting the hourly count of rental bikes between 2011 and 2012 in the Capital bike-share system with the corresponding weather and seasonal information.

自行车份额预测 该工具允许希望获得共享单车使用量预测的人们。 目前，它可以与系统一起使用，但是可以在一分钟内扩展到任何共享单车系统，尤其是任何系统。 该Web服务的示例实例在Heroku上运行，您可以在以下位置访问它： : 。 它包含Vélib合同的站点，但不做任何预测。 安装 从获取API密钥 从获取API密钥 从获取API密钥（每天最多1000个调用） 使用以下格式创建config/api_keys.yml文件： jcdecaux: API_KEY openweathermap: API_KEY forecastio: API_KEY bundle install bundle exec rake db:create bundle exec rake db:migrate bundle exec whenever -i bundle exec rake fetch:p

神经自行车 该项目在个人设备和资源上运行。 网站上没有使用跟踪器，并且它是免费的。 如果您喜欢它，请考虑通过捐赠或解锁iOS应用程序上的其他功能来支持它。 为什么会存在？ 世界各地的自行车共享服务都存在相同的问题。 骑行方式不平等会导致整个城市的自行车分配不均。 这迫使工人重新平衡使用大型车辆的服务，或者通过激励用户从整站解锁自行车。 这是全球所有对接系统中都存在的问题。 自行车共享应用程序不会为用户提供有洞察力的信息。 它们仅提供反映系统实际状态的信息。 但是以前的模式会影响实际状态，甚至可能影响未来。 通过不断地收集数据，我试图通过使用最近几天的可用性来预测可用性来解决此问题。 该存储库包含用于生成预测的实际代码。所有数据分析，处理和神经网络训练均由该项目完成。 我正在尽可能多地更新此项目，以使其适应不同城市的需求。 到目前为止，每天都会对毕尔巴鄂，马德里，纽约和伦敦等城市进

可用于UnityVR开发，3D游戏开发，高清天空盒子Skybox素材，游戏环境背景素材，无水印。 让你身临其境的天空盒子，各类题材丰富，都是辛苦搜罗所得的高清exr格式，可以直接用于Unity开发，特别是VR游戏的开发。 内景、外景、城市、乡间、日出，夜晚，欧式宫殿，中式园林，应有尽有，可以在我的下载频道选择需要的下载。 注意，由于是高清，所以体积较大（大的可以达到500M），请下载前预留合适的空间。 使用方法： 1-导入Unity后将图片的Shape转换成cube形式， 2-创建空Material，并转换成Cube/skybox形式， 3-将图片拖入新建的SkyboxMaterial， 4-用刚创建的Material代替项目中原本的系统默认Skybox

“Bike Sharing”数据集，在不同情况（季节、月份、时间、假日、星期、工作日、天气、温度、体感温度、湿度、风速等）每个小时的租用数量。

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电动自行车瑞萨单片机序:e_bike_r8c11_source_code

此数据集包含 2019 年 1 月至 2019 年 5 月在湾区 Lyft 自行车共享系统 （Bay 轮）的无名旅行数据。 file/opensearch/documents/92840/2019 - 04.csv file/opensearch/documents/92840/2019 - 05.csv