交通运输工程

本讲座将深入探讨交通运输工程中常用的模型与方法。内容涵盖模型的构建、分析、应用，以及如何利用这些方法解决实际交通问题。

湖北省交通运输大数据存储应用平台 湖北省交通运输大数据存储应用平台解决当前湖北交通运输数据存储管理与应用中遇到的瓶颈问题。平台设计和实现结合了大数据技术的发展，基于Hadoop生态体系，从以下几个方面展开： 一、大数据技术背景 随着传感技术、物联网和交通运输信息化的发展，湖北交通运输数据量急剧增加。GPS定位系统等技术广泛应用于车辆管理，生成了大量数据，这些数据在传统数据库中难以高效存储和处理。 二、Hadoop生态体系 Hadoop生态体系具备强大的数据处理能力，主要组件包括：- HDFS（Hadoop分布式文件系统）：支持PB级别的数据存储。- MapReduce：在大数据集上并行执行操作

该系统已经成功建立并能够完整调用，是一个简单应用的数据库示例。

这份《客运强度-腾讯云从业者模拟测试题 6》其实挺适合需要了解中国城轨交通运营数据的同学。它了 2017 年中国内地城轨交通客运强度的详细数据，数据中还涉及到线路的客流量变化、城市差异等，对那些做交通或者相关项目开发的人来说，能省去不少调研的功夫。图表和数据都直观，能够你快速掌握客运强度的情况。嗯，如果你想了解城市轨道交通的运营效率，这份资料绝对不容错过。

【物流运输控制系统】是一个基于Access数据库的综合信息系统，提高物流运输效率和准确性。在物流行业中，运输管理是关键环节，涵盖订单处理、路线规划、车辆调度和货物追踪等多个方面。该系统包括多个功能模块，以优化物流配送流程。DMUnit.dcu处理与数据库相关的操作，包括订单信息、客户资料和库存状态的读取、写入和更新。ZY110Unit.dcu可能是专注于订单处理的单元，涵盖订单接收、确认、取消和状态跟踪功能。main.dcu作为主程序单元，负责系统启动逻辑和用户界面初始化。ZY210Unit.dcu和ZY220Unit.dcu可能涉及配送计划制定、司机调度和配送路线优化等功能，提高配送效率。J

79 页的运输问题脚本，内容量大到离谱，脚本写得还挺有条理，尤其适合搞优化算法或者物流建模的朋友。你要是正在用 MATLAB 搞运输模型，那这份脚本拿来改一改，直接能用，省不少事。 运输模型的求解流程写得比较细，像西北角法、最小成本法、MODI 法这些常见算法都有脚本实现，而且变量命名还挺规范的，看起来不会脑壳疼。 文件分成几个模块，有读入数据、初始化、算法主循环，还有结果输出这些，结构清晰，不是那种堆一坨的大杂烩。比如你可以直接用xlsread读取运输矩阵，后面再用逻辑判断分配货物，响应也快。 脚本还考虑了一些边界情况，比如供需不平衡的，补零也写好了，适配性还不错。如果你平时要跑多组数据建模

D1S3 -智通运维及海量日志分析####智能运维的概念与发展在当前数字化时代，随着IT系统复杂性的增加，传统的运维方式已经无法满足高效管理的需求。因此，“智能运维”（AIOps，Algorithmic IT Operation）作为一种新兴的技术理念应运而生。智能运维利用机器学习、人工智能等先进技术，自动化地提高了运维效率和服务质量。 - 核心要素：智能运维的核心在于结合了机器学习与大数据技术。通过对海量数据的收集、存储和分析，智能运维可以深入洞察IT系统，快速定位问题并采取有效措施。 - 关键组件：智能运维主要包括三大模块： - 服务台：负责接收用户请求和问题报告。 - 自动化：通过自动化

商业数学的 PPT 资源你见过不少，但这套讲“利润、折扣、成本、运输”的，真的挺实用，尤其是你要备课、讲实际案例的时候。里面的例子蛮接地气，从进货价推利润、从折扣看销售额，公式讲得清楚，连带着还设计了几个适合出题的思路，比较方便直接套进课堂里。 教材里的利润计算说得比较死板，这份 PPT 用了一堆生活化的商业例子，像什么“降价提前卖完节省仓租”啊、“进货价未知要反推”这种，学生一听就懂，也更有参与感。还能顺带教他们列一次函数方程，一举两得。 还有个运输损耗的例子也蛮经典，比如每吨货物怎么加运输费、按损耗率算出零售价，再推回利润率怎么来的，这部分其实挺适合延伸成综合题的。老师如果想让学生感受下“

该代码通过简单的西北角规则解决小规模到大规模的运输问题。用户需要在新的script.m文件中确定工厂数量(m)、目的地数量(n)、供应向量值和需求向量值。接下来，确定x = sparse(m, n)或zeros(m, n)，并编写代码[x] = NWC(s, d, m, n)。 流程：1. 确定工厂数量(m)与目的地数量(n)。2. 输入供应向量(s)和需求向量(d)的值。3. 初始化运输量矩阵x，使用稀疏矩阵(sparse)或零矩阵(zeros)。4. 使用西北角规则(NWC)进行运输分配，直至满足所有供应和需求。

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