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搜索资源列表

  1. EE-Drive-Server-源码

  2. EE驱动服务器 EE驱动服务器 EE-Drive是一个驾驶员辅助系统，可以帮助驾驶员减少驾驶时的油耗。 EE-Drive利用机器学习技术来学习在不同环境和位置的车辆性能，并建立针对车辆，道路和环境条件定制的最佳模型。然后，在驾驶过程中使用该模型来不断识别驾驶员为优化车辆燃油消耗而应采取的行动。通过这种方式，EE-Drive大大降低了油耗。该系统的原理将来可以集成到诸如巡航控制系统之类的汽车系统中，也可以集成到自动驾驶汽车中。 目录 关于该项目 服务器职责 从客户端收集和汇总原始数据。 创建并保

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：77kb
    • 提供者：weixin_42181693

  1. AutoMarket-源码

  2. 汽车市场 该项目与AutoMarket有关。 这里的主要思想是收集有关汽车的所有数据并添加新数据。 项目包含三个主要包，如控制器，模型和视图。 我们以这种方式创建表： 创建表车（id int默认值1，year int，品牌varchar（90），模型varchar（90），里程整数，体积小数（10），价格int，位置varchar（90））； 插入汽车（编号，年份，品牌，型号，里程，数量，价格，位置）值（1、2006，“ Ac歌”，“ TL”，29、5、3782965，“ Krajan Te

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：13kb
    • 提供者：weixin_42146274

  1. 马具-源码

  2. 马具 线束为您提供了高级应用程序指标。 它从各种来源收集指标并将其转发给收集器。 您可以使用实现Statsd接口的任何收集器。 线束还从ActiveSupport::Notifications收集指标并将其转发给收集器。 线束只假设一件事：收集器可以执行适当的度量标准聚合和统计。 示例：使用statsd将计算第90个百分位数和平均值。 线束专为交通流量很大的应用而设计。 检测代码的成本应尽可能接近0。 所有指标均在单独的线程中处理。 主线程将永远不会做比需要的更多的工作。 使用线程可以让您

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：10kb
    • 提供者：weixin_42136791

  1. pi速度跟踪器-源码

  2. 进行中... v0.7.0 学分 逻辑和核心灵感来自完整程序细节，为： : 描述 运行Raspbian的Raspberry Pi 4的此程序确定了在Picamera视场中行驶的汽车的速度。 这意味着在侧面轮廓图中，因此汽车从左到右和从右到左穿过视野。 数据以几种不同的方式收集，即CSV文件，SQLight3数据库和图像。 特征 所有配置都在一个文件_configs.py 。 大多数配置变量都有注释。 数据存储在SQLight3数据库中。 如果您不了解SQLight，请不要担心，这是在幕后。

  3. 所属分类：其它

  1. 图3D点上的神经网络-源码

  2. 背景 3D点云数据在行业中广泛用于表示现实世界中的形状。 与3D网格相比，像（x，y，z）这样的点的格式更加直观，并且与数学兼容。 更不用说3D点数据更易于存储和读取。 3d点数据的深度学习任务主要集中在对象分类和分割上。 目前用于解决这些任务的一种流行模型是PointNet，它在一组点上训练了排列不变模型。 但是，一组点也可以视为图形。 在此项目中，我们将探索在3d点云分类上使用图谱神经网络（GNN）并将其性能与PointNet进行比较。 数据集：ModelNet40和ShapeNet 在这

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：416kb
    • 提供者：weixin_42160376

  1. ladacsv：Lada官方网站的解析器，以获取所有可用的汽车-源码

  2. 拉达奇 解析器，可从获得所有Diller的所有可用汽车 设置自动收集： cd〜/ git clone cd ladacsv chmod a + x * .sh crontab -e 在这里添加0 1 * * * ~/ladacsv/cronjob.sh 保存crontab文件并退出编辑器 等待 对于手动运行，只需执行./cronjob.sh 因此，每天01:00 AM都会开始收集。 对于非DDoS lada站点而言，以非常精简和慢速的模式收集大约3-4个小时，抓取器一个接一个地进

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：126kb
    • 提供者：weixin_42117267

  1. scrapydweb：用于Scrapyd集群管理，Scrapy日志分析和可视化，自动打包，计时器任务，监控和警报以及移动UI的Web应用程序。 演示-源码

  2. :input_latin_letters: 英文| ScrapydWeb：用于Scrapyd集群管理的Web应用程序，支持Scrapy日志分析和可视化。 Scrapyd :cross_mark: ScrapydWeb :cross_mark: LogParser :open_book: 推荐读物 :eyes: 演示版 :star: 特征 查看内容 :diamond_with_a_dot: Scrapyd集群管理 :hundred_points: 支持所有Scrapyd

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：1002kb
    • 提供者：weixin_42146274

  1. AutoRCCar：OpenCV Python神经网络自主RC Car-源码

  2. 汽车遥控车 Python3 + OpenCV3 观看自动驾驶 该项目使用Raspberry Pi，Arduino和开源软件构建了自动驾驶RC汽车。 Raspberry Pi从摄像头模块和超声传感器收集输入，然后将数据无线发送到计算机。 计算机分别处理输入图像和传感器数据以进行目标检测（停车标志和交通信号灯）和避免碰撞。 神经网络模型在计算机上运行，​​并根据输入图像进行转向预测。 然后将预测结果发送到Arduino以进行RC汽车控制。 使用Anaconda设置环境 在计算机上安装 使用该项

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  1. Azure数据科学项目1-源码

  2. 这是一个演示项目，重点介绍了我将如何为一家电动汽车公司进行数据科学项目。 在此项目中，我选择了通用汽车，因为它们是想要购买电动汽车的消费者的新兴选择 项目状态：进行中（仍在收集，处理和清洁数据以获取准确的读数） 该项目的目标： 通用汽车最近一次针对美国各州的电动汽车在线付费营销活动效果如何，营销团队如何在此方面进行改进？ 在线营销效果概述 通过使用数字营销方法，营销人员现在可以更好地衡量和分析他们的努力。 如今的营销人员可以跟踪潜在客户和客户采取的所有行动，并确定他们的兴趣水平。 营销团队依靠

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  1. 自驾车-源码

  2. 自动驾驶（玩具）法拉利 网络应用 我构建了一个Web应用程序，其目标是在一小时内就能从零（无数据或模型）变为收集数据，训练有素的模型和已部署的模型以及全自动驾驶汽车。 该Web应用程序在您的笔记本电脑上本地运行，并促进了模型开发生命周期的每个部分。 我在数据科学，机器学习，数据工程和devop方面有很强的背景，但是我对前端，javascr ipt和UX设计工作不熟悉，所以我花了50美元购买了我大量修改的bootstrap js 。 该应用程序将所有数据持久化到具有已挂载文件系统（在本地容器和

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    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：weixin_42165490

  1. 收集所有汽车-源码

  2. 关于Laravel Laravel是一个具有表达力，优雅语法的Web应用程序框架。 我们认为，发展必须是一种令人愉悦的创造力，才能真正实现。 Laravel通过减轻许多Web项目中使用的常见任务来减轻开发工作的痛苦，例如： 。 。 用于和存储的多个后端。 直观的表达 。 数据库不可知。 。 。 Laravel易于访问，功能强大，并提供大型，强大应用程序所需的工具。 学习Laravel Laravel拥有所有现代Web应用程序框架中最广泛，最全面的和视频教程库，因此轻而易举地开始

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    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：20mb
    • 提供者：weixin_42175516

  1. Conflict_Data_Collection_Experiments：用于运行数据收集实验的代码存储库，以演示驾驶设置中决策的冲突结果-源码

  2. 概述 感谢您同意帮助我为我的工作生成数据。 非常感谢您的合作。 在这些实验中，我正在收集有关高速公路环境中驾驶行为的数据。 我的实验着重于在道路上有另一辆汽车的情况下执行变道演习。 所有实验都将在直行两车道的高速公路环境中进行（两个车道的方向相同）。 在实验的不同点，您将需要在换道中扮演不同的角色； 或者执行换道，或者在其他车辆换道时保持车道。 安装 该存储库使用子模块，因此您需要使用以下命令对其进行克隆： git clone --recursive https://github.com/J

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    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：26kb
    • 提供者：weixin_42165980

  1. us_car_sales_animated：多年来，使用Beautifulsoup搜刮了互联网，用于按品牌划分的美国汽车销量，并创建了条形图竞赛-源码

  2. 美国品牌十大汽车销量 YouTube上观看次数最多的视频类型之一是十大类型的视频。 尽管有很多不同类型的十大视频，包括您不了解名人的十大事情或十大最快的火车，但也有一些视频可以简单地收集数据并将其可视化为动画。 这是通过使用Python并通过使用Beautifulsoup在网络上将所需数据收集到网络上来产生类似的动画形象，以显示多年来美国各品牌汽车累计销量的动画。 数据 这些数据是从网站获得的，该网站收集并在单独的网页上显示每个品牌的单位汽车销售信息。 因此，为了获得所有品牌的数据，我首先确定到

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  1. Moto_Crawler：我的CodersLab最终项目，带有Django-RESTful API后端的汽车销售门户网站抓取工具。 MotoCrawler正在使用Scrapy蜘蛛收集数据并将其提供给PostgreSQL数据库。 API由具有

  2. Moto_Crawler 我的CodersLab最终项目是使用Django RESTful API和ReactJS前端，使用Scrapy和Celery构建的汽车销售网站网页抓取工具。 主页 登录页面 特写 收藏夹 影片介绍 <-点击！ 先决条件 您将在项目的根目录中找到requirements.txt文件。 使用的主要技术： Django（Python的框架） Scrapy（Python的框架） React.js（Javascr ipt的框架） Axios（用于在后端之间进

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  1. python_scripts：只是出于各种原因我编写的各种python脚本的存储库-源码

  2. 特斯拉充电报告-此应用程序旨在帮助衡量我用来为自己的汽车充电的电费，目的是与居住的人分担费用。 这只是处理报告的基本脚本，我必须使用Tezlab的移动应用程序手动生成报告 将来，我希望能够基本上每月运行一次，并让它自己收集所有需要的数据。 另外，我想让事情变得更灵活，以便可以让更多人使用 特别感谢Tezlab Android： ： id com.happyfuncorp.tesla iOS： ：//apps.apple.com/us/app/tezlab/id1239581716

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  1. 探索Waymo开放数据集-源码

  2. 探索Waymo开放数据集 介绍和笔记 抽象 最近发布了他们的。 数据集包含从Waymo自动驾驶汽车收集的激光雷达和相机数据。 所有线段均预先标记了所有3D注释，其中100个线段具有附加的2D注释。 这项工作用于对标记的3D数据进行高级探索性分析。 我们的目标是通过分析3D标签并测试关于对象分布的三（3）个简单假设，更好地了解Waymo自动驾驶汽车收集的数据。 该分析的主要重点是可视化对象实例和场景属性的分布。 我们还探讨了场景属性（例如位置，天气和一天中的时间）与每个场景中对象实例的分布

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    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：35mb
    • 提供者：weixin_42143221

  1. 汽车销售-源码

  2. 汽车销售 该项目旨在记录从我们的一位客户购买了汽车细分市场的每位客户的详细信息。 我们的客户一直在与大量客户打交道，这对于他/她收集所有信息而言是一项繁琐的任务。 Django（框架）Python（后端脚本）Html5（模板设计）CSS3（模板表示）jQuery（分页） 问题陈述：在自动化和数字化的现代时代，客户希望创建一个具有查看和编辑企业销售能力的Web应用程序。 为了解决问题并在竞争者中脱颖而出，客户希望使用多页用户界面来跟踪销售情况。

  3. 所属分类：其它

  1. Inshorts-News-API：用Flask编写的Inshorts的非正式API-源码

  2. 短裤新闻API [非官方] 该API能够从Inshorts应用程序收集的各种来源中获取新闻内容。 显示一些 :red_heart: 和 :star: 支持项目的仓库 新闻分类 该API支持分类新闻。 这是所有类别的完整列表。 所有 全国//仅限印度新闻 商业 体育 世界 政治 技术 启动 娱乐 杂 ke 科学 汽车 用法 发出获取请求，指定您想要的新闻类别 https://inshortsapi.vercel.app/news?category={category_name} 示例 回应格

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  1. pi-tank-watcher：Raspberry Pi项目使用HC-SR04超声波传感器监控雨水箱中的水深，并将其与天气情况进行对照。 通过ThingSpeak IoT平台和python数据库（pandas，numpy，matplotli

  2. pi-tank-watcher Raspberry Pi项目使用HC-SR04超声波传感器监控雨水箱中的水深，并将这些交叉参考天气状况。 通过ThingSpeak IoT平台和python数据库（pandas，numpy，matplotlib）进行日志记录和趋势分析。 它是什么？ 冲水马桶。 给草浇水。 清洁汽车。 您一定已经注意到我们都使用了多少水，更不用说它变得越来越昂贵了。 我们扔到植物上的所有水都是饮用水。 真是浪费！ 我在草坪上安装了一个大型地下雨水箱。 水从房屋的屋顶收集到水

  3. 所属分类：其它