机场

本研究使用优化技术探讨如何减少洛杉矶地区机场的延误，从而降低碳排放。通过对现有条件和限制进行背景研究，优化程序得到改进。研究包括评估不同的优化技术，展示了使用单个飞行数据生成最小化延误时间表的调度软件的优势。研究中放宽了飞机必须从离开机场起飞等约束条件。此外，还研究了乘客陆路运输到五个机场的可能性。

这份列表包含截至2020年底中国大陆地区的机场信息，包括机场代码、名称、所在省份及城市。 | 机场代码 | 机场名称 | 省份 | 城市 ||---|---|---|---|| PEK | 北京首都国际机场 | 北京市 | 北京市 || PVG | 上海浦东国际机场 | 上海市 | 上海市 || CAN | 广州白云国际机场 | 广东省 | 广州市 || ... | ... | ... | ... | （注：此处仅为示例，完整列表请参考相关数据源。）

结构预测里的老熟人，条件随机场（CRF）还挺值得一聊的。它不靠猜，不靠蒙，而是看整个序列来判断每个标签，靠谱得。在 NLP 里像词性标注、命名实体识别这种任务，CRF 用起来那叫一个顺手。CRF 的思路其实不难懂：输入是观察数据（比如一句话的词），输出是想打的标签（比如这些词的词性）。不同于只看眼前的模型，CRF 讲究的是“全局视野”，考虑整个句子前后的信息。建模时会用转移特征和状态特征，前者负责两个标签之间的关系，后者管当前词和标签的匹配。像f(y_t, y_{t-1}, x_t)和g(y_t, x_t)这些函数，就是用来打分的。推理的时候，常用维特比算法。你可以理解成“从头到尾找一条分最高

基于旅客出行数据洞察机场影响力 通过分析到达旅客的最终目的地和出发旅客的起始地，可以清晰地描绘出机场的辐射范围。 进一步研究旅客到达和离开机场的时间、距离及其分布情况，能够揭示周边机场的影响范围，并深入了解机场主要客流区域的分布特征。

这份数据表包含了机场的四字码及其对应的城市和省份信息，方便用户快速查询和绘制航线图，是航空领域的重要工具。数据详实，准确性高，适用于各类航空分析和规划工作。

大数据应用的探索和实践真的挺有趣的，尤其是在机场这样的场景里，数据量巨大，信息复杂。而这份 PPT《机场大数据探索与实践》，就适合想了解如何将大数据技术应用于具体场景的开发者。它了大数据的基本原理，如何收集、以及海量数据。这不仅是理论上的，还结合了实际的应用场景，帮你快速理解大数据的实际运作。如果你平时对大数据应用比较感兴趣，这份资源挺值得一看的。 是如果你有大数据的需求，像是利用Flink进行实时数据，或者在数据系统的构建中遇到问题，都能从这份资源中获得启发和思路。内容虽然专业，但讲得蛮清晰的，适合刚接触大数据的朋友们。 所以，如果你对大数据的奥秘有点好奇，又在实际工作中实现它，可以试试这份

涵盖全球范围内的机场跑道数据，以 shapefile 格式呈现，数据截止至 2013 年。数据集包含每条跑道的地理坐标、方向等信息。

参数估计的核心思路其实就是——拿到数据以后怎么更聪明地把模型参数整明白。条件随机场（CRF）这块啊，说简单也简单，说难也真能绕，尤其是搞参数估计那段。你要是刚接触 CRF，建议慢慢啃，但这篇讲得挺细，是对经验分布和(x,y)联合概率的解释，还蛮贴地气的，能帮你绕过不少坑。

这份数据集涵盖了北京首都机场航班的详细信息，包括航班号、出发地、目的地、计划出发/到达时间、实际出发/到达时间、飞行时长、机型和座位数。

这是一份包含南京机场过去四年天气详细数据的数据挖掘数据集，适用于微软商业解决方案。