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Matlab sin函数源码解析-苍穹项目:滴滴快的智能出行平台数据抓取工具

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简介:
该文章深入分析了MATLAB中sin函数的源代码,并介绍了“苍穹”项目——一个用于从滴滴和快的智能出行平台抓取数据的工具。 该项目涉及使用Matlab的sin函数源码以及一个用于智能出行平台数据获取的废弃项目与备份资源。由于爬取网站已经关闭,main.py文件无法正常使用。example.py文件可以用来查看示例代码。 以前从这些网站上抓取的数据可能有问题,请注意验证其准确性。在data目录下有一些已下载好的成都相关数据,可以通过双击quick_run.bat来开始下载新的成都数据(前提是您先安装了Anaconda)。如果您希望手动运行脚本进行下载,则可以在命令行中输入$python main.py 510100,其中的数字是代表城市的代码。例如,“510100”对应的是成都市。 对于以下城市的数据也可以使用相同的程序来获取: - 北京市:110100 - 广州市:440100 - 上海市:310100 - 沈阳市:210100 - 武汉市:420100 - 西安市:610100 - 杭州市:330100 - 深圳市:440300 - 南京市:320100 对于完全的新手,如果对上述代码和使用方法已有了解,则可以直接跳过下面的教程。Python是一种编程语言,类似于MatLab,但更侧重于通用编程任务。在Python中,并没有直接可用的sin等数学函数(需要导入相应的库才能使用)。

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客服
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  • Matlab sin-
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    该文章深入分析了MATLAB中sin函数的源代码,并介绍了“苍穹”项目——一个用于从滴滴和快的智能出行平台抓取数据的工具。 该项目涉及使用Matlab的sin函数源码以及一个用于智能出行平台数据获取的废弃项目与备份资源。由于爬取网站已经关闭,main.py文件无法正常使用。example.py文件可以用来查看示例代码。 以前从这些网站上抓取的数据可能有问题,请注意验证其准确性。在data目录下有一些已下载好的成都相关数据,可以通过双击quick_run.bat来开始下载新的成都数据(前提是您先安装了Anaconda)。如果您希望手动运行脚本进行下载,则可以在命令行中输入$python main.py 510100,其中的数字是代表城市的代码。例如,“510100”对应的是成都市。 对于以下城市的数据也可以使用相同的程序来获取: - 北京市:110100 - 广州市:440100 - 上海市:310100 - 沈阳市:210100 - 武汉市:420100 - 西安市:610100 - 杭州市:330100 - 深圳市:440300 - 南京市:320100 对于完全的新手,如果对上述代码和使用方法已有了解,则可以直接跳过下面的教程。Python是一种编程语言,类似于MatLab,但更侧重于通用编程任务。在Python中,并没有直接可用的sin等数学函数(需要导入相应的库才能使用)。
  • :2016年8月 西安
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    此数据集记录了2016年8月份西安地区滴滴快的出行平台上的用户及订单信息,为研究智能出行提供了详实的数据支持。 2016年8月的数据如下: - 成都:打车需求量、出租车分布、车费、被抢单时间和打车难易度。 - 西安:打车需求量、出租车分布、车费、被抢单时间和打车难易度。 - 北京:打车需求量、出租车分布、车费、被抢单时间和打车难易度。 2016年4月的数据如下: - 南京:打车需求量、出租车分布、车费、被抢单时间和打车难易度。
  • 2016年8月成都
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    该数据集收录了滴滴快的公司在2016年8月于成都市收集的大量智能出行相关数据,涵盖用户打车、行车路线及交通状况等信息。 2016年8月的数据表明,在成都、西安和北京的打车需求量(demand)较高,而南京在同年4月份的相关数据则有所不同。这些城市的出租车分布(distribute)、车费(money)以及被抢单时间(response)也存在差异,进而影响了乘客体验到的打车难易度(satisfy)。
  • 2016年8月南京
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    该数据集为滴滴快的公司在2016年8月于南京市收集的智能出行信息,涵盖打车服务中产生的各类数据,旨在促进城市交通优化与研究。 2016年8月的数据包括成都、西安和北京的打车需求量(demand)、出租车分布(distribute)以及车费(money),同时记录了被抢单的时间(response)和打车难易度(satisfy)。南京则提供了同年4月的相关数据。
  • 2016年8月在北京
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    该数据集收录了滴滴快的在2016年8月份于北京地区的真实出行记录,旨在为研究者提供宝贵的智能出行平台分析素材。 2016年8月成都、北京和西安的打车需求量(demand)、出租车分布情况(distribute)以及车费(money)的数据与2016年4月南京的相关数据进行了比较。此外,还分析了被抢单的时间(response)及打车难易度(satisfy)。
  • 2015年全国模B题“(Excel版)
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    本资料为2015年全国数学建模竞赛B题相关数据集,主题为“滴滴苍穹”,以Excel格式提供详实的数据支持,便于参赛者进行数据分析和模型构建。 2015年全国数模B题涉及滴滴苍穹数据(Excel版)。
  • 2015年全国学建模竞赛B题:“问题
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    该题目要求参赛者利用大数据分析方法解决“滴滴苍穹”的相关数据问题,涉及交通、出行模式识别及优化算法等多方面内容,旨在考察学生在实际场景下的数学建模与数据分析能力。 2015年全国数模B题涉及滴滴苍穹数据,并附有数据说明。
  • 租车
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    滴滴出租车数据提供了关于出租车行业的详细信息和统计数据,涵盖订单量、乘客满意度及司机收入等关键指标,助力行业分析与优化。 Ricardo Quintero的个人网站展示了他在技术领域的经验和项目成果。他的页面内容丰富且专业,适合对相关领域感兴趣的人士访问和参考。
  • 基于Android仿应用
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    本项目是一款基于Android平台开发的仿照滴滴出行的应用程序,旨在为用户提供便捷、安全的出行服务体验。采用先进的地图和定位技术,结合友好的用户界面设计,让用户轻松实现叫车、路线规划与支付等功能。 仿滴滴打车的Android出行项目主要针对当前市场上类似平台存在的“人车不符”问题及国际化出海战略的需求,增加了以下功能: 1. RFID识别验证:在司机证件或车内硬件中嵌入RFID芯片,乘客使用手机读取信息并通过网络发送到后台数据库进行身份和车辆合规性验证。为确保安全性,采用NDK结合C语言实现的MD5加密算法对读取的信息进行了处理。若发现不符合规定的“人”或“车”,系统将阻止订单完成并向平台及监管机构报告当前位置。 2. 海外版切换:提供多语言版本选择功能,方便不同国家和地区的用户使用。 3. 司机证件号码识别:通过OCR技术读取司机证件上的信息,并与出行平台数据库中的记录进行比对验证。