路线规划

这款基于 Access 数据库开发的工具，能够为您提供便捷的公交路线查询和换乘方案。其强大的算法能够根据实时数据，为您规划出最佳出行路线，助您轻松抵达目的地。

Matlab 的自动泊车路线规划仿真，还挺值得一试的。里面用到了**遗传算法**、**模糊控制**这些常见又实用的路径规划方法，比较细，代码也不复杂。 自动泊车技术的路线仿真是这份资源的重点，平行泊车和垂直泊车都有涉及。你可以根据车型和车位参数，直接在 Matlab 里跑路径规划，不用一点点调参试错，效率高多了。 哦对，文中还有不少Matlab代码片段，比如设置车辆坐标、路径曲线模拟那些，直接拿来调一调就能跑。像车长车宽这种参数设置也比较灵活。 还提到一些实际项目里要注意的点——比如停车位的大小、周围障碍物啥的，挺贴合工程场景。对搞自动驾驶或者智能交通这块的同学来说，还挺有启发。 另外顺手推荐

数据挖掘与数据分析在信息技术领域密切相关，尤其在复杂决策和预测分析中发挥关键作用。讨论了如何利用这些技术解决1998年全国大学生数学模型竞赛中的灾情巡视路线规划问题。问题核心是寻找最短且均衡的巡视路线，通过将乡镇和村庄视为图的节点，道路视为边，并赋予边适当的权重来实现。文章介绍了使用图论方法和近似算法来处理这一NP-完全问题的过程，以提高决策效率和资源利用率。

Hadoop 的学习路线图整理得还挺系统的，尤其适合刚入门或者转行的大数据方向。资源分类清楚，从基础概念到环境搭建、技术栈都有涉及，像是从 0 到 1 把你带进大数据世界那种。资料里也有不少实战内容，比如环境搭建的笔记、内部讲义啥的，拿来对照操作方便。 大数据方向的参考路线图还蛮全面的，你可以按图索骥，先抓住主干技术，比如Hadoop、MapReduce、HDFS，再往 Spark、Flink、数仓这些方向拓展。路径清晰，节奏也不快，适合边学边练。 嗯，里面我觉得尚硅谷的内部资料挺值得一看，偏实战，讲得也不枯燥，配套的案例还能直接上手。如果你是喜欢一步步搭环境的那种，推荐先看下那个环境搭建的文

大数据时代，想搞懂 Hadoop，其实也没你想的那么难。整理了一份比较系统的Hadoop 入门学习文档，内容覆盖面挺广，从大数据基础聊到 Hadoop 架构，再到搭环境、跑模式，还带你玩源码编译，算是一步步带你入门的路线图。尤其对还没怎么接触过大数据开发的前端或者后端朋友，蛮友好的。 大数据的四大特点讲得比较接地气，什么数据量大、更新快、格式多、信息杂，配了应用场景，比如广告推荐、个性化零售服务，挺容易理解的。如果你是那种边学边看案例的类型，会觉得挺顺手。 Hadoop 的三大件——HDFS、MapReduce、YARN，也都有。每个部分都有例子，比如怎么在本地跑个小测试，怎么搭伪分布式，怎么

1、查看MATLAB的搜索路径a.搜索路径对话框【File】－【Set Path】 b.Path指令c.genpath指令d.editpath或pathtool指令

详细介绍MySQL学习的完整路线图，包含了从基础到高级的所有重要内容和步骤。

开源的 Thash 运输管理系统挺适合需要大规模员工调度的公司用，是呼叫中心那种多班次、高频率出行的场景。功能上路线规划、班次安排、统计都有，核心逻辑清晰，实际操作也不复杂，属于上手快、扩展性也不错的实用工具。 路线规划的逻辑比较智能，会结合员工上下班时间、车辆容量自动生成路线。你不用手动排路线，系统自己就能规避空驶和拥堵问题，挺省心的。 班次调度部分也灵活，比如要临时调人、加车，都能快速响应。像那种节假日加班、早晚班频繁切换的场景，就吃这个调度系统的能力。 再说说统计，数据抓得还挺细，像车辆利用率、员工出勤、平均通勤时间这些都能看到。你要是习惯用报表看问题，这一块会挺对胃口。 最让我觉得舒服

基础 2.0离线计算专栏 2.1进阶 3.0实时计算专栏 3.1进阶 数据仓库与etl专栏 搜索与推荐专栏 机器学习算法专题

重启Oracle数据库。当数据库运行时，通过archivelog模式进行热备份是一种有效的数据备份方法。确保数据库在archivelog模式下操作，利用redo log文件进行数据归档。热备份需要充足的存储空间，并推荐使用磁盘进行存储以节省备份时间。在备份之前，需要调整config.ora文件中的设置。热备份过程包括备份表空间数据文件、归档redo log文件及控制文件。热备份的优点包括备份速度快、数据库可继续使用、恢复速度快且可恢复到任意时间点。但热备份也存在出错风险，因此操作时需谨慎。