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JeecgBoot 3.5.1 版本发布,开源的企业级低代码平台

项目介绍 JeecgBoot 是一款企业级的低代码平台!前后端分离架构 SpringBoot2.x,SpringCloud,Ant Design&Vue3,Mybatis-plus,Shiro,JWT 支持微服务。强大的代码生成器让前后端代码一键生成!JeecgBoot 引领低代码开发模式 (OnlineCoding-> 代码生成 -> 手工 MERGE), 帮助解决 Java 项目 70% 的重复工作,让开发更多关注业务。既能快速提高效率,节省成本,同时又不失灵活性! 当前版本:v3.5.1 | 2023-04-20 源码下载 后端:https://github.com/jeecgboot/jeecg-boot 前端:https://github.com/jeecgboot/jeecgboot-vue3 技术交流 开发文档:https://help.jeecg.com 官方网站:http://www.jeecg.com 在线演示:http://boot3.jeecg.com 快速入门:入门视频|代码生成 QQ 交流群:791696430 升级日志 小版本升级,修复...

基于 DolphinDB 机器学习的出租车行程时间预测

DolphinDB 集高性能时序数据库与全面的分析功能为一体,可用于海量结构化数据的存储、查询、分析、实时计算等,在工业物联网场景中应用广泛。本文以纽约出租车行程时间预测为例,介绍如何使用 DolphinDB 训练机器学习模型,并进行实时数据的预测,为基于智能网联汽车的车联网企业提供基于机器学习方法的即时预测方案。 1. 概要 随着手机移动应用与网约车平台的迅速发展,网约车出行逐渐成为城市生活中一种重要的出行方式。相较其他出行方式而言,选择网约车的乘客对出行时效性有更高的要求,本文将基于乘客上车时间及上下车地点等静态信息,使用 DolphinDB 机器学习方法训练模型,预测网约车行程时间。 在此基础上,本文将介绍如何使用DolphinDB 流数据处理系统对业务系统产生的持续增长的网约车订单动态数据进行实时的收集、清洗、统计、入库,并实时展示行程时间预测结果。 行程时间实时预测流程 2. 数据介绍 2.1 数据来源及训练方法 本文训练和预测采用Kaggle提供的来自纽约出租车委员会的数据集,训练方法参考了获奖者beluga的模型,使用 DolphinDB 对原始数据进行数据预处理,完成位...

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