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Datawhale赛事
KDD Cup 2021,数据挖掘顶会赛题
比赛链接:http://www.yunqiacademy.org/
比赛类型:交通调度,优化算法
今年数据挖掘顶会KDD的数据竞赛单元KDD Cup 的“城市大脑挑战赛”,开放了城市级规模的模拟引擎与计算平台,号召研究者们设计有效的交通协调策略,为城市的交通决策献智出力。
本次竞赛首次开放了“城市大脑开放研究平台”。平台将向参赛者提供城市级别的真实路网与车流、模拟环境和云计算资源,以帮助参赛者更好的完成比赛。 比赛的资格赛阶段已于5月1号开始,资格赛排名靠前的队伍将进入决赛,并有机会获得“城市大脑开放研究平台”提供的计算资源。竞赛设置共计20500美元的现金奖励,获奖队伍还将被在今年KDD Cup上分享自己的技术方案。
近日,“城市大脑挑战赛”的资格赛赛题揭晓:在有2000多个路口的真实路网中控制信号灯!这是目前开源的带有真实车流的最大规模路网。在这种超大规模路网下,参赛者需要灵活地设计交通协调策略,目标是服务更多的出行用户,同时保持交通延误指数在可接受范围内。
● 路网规模
路网长度共计1289km
2048个路口,其中安装信号灯路口共859个
● 车流规模
总时长:1小时
进入路网车辆总数:12.65万辆车
车流为高峰时段递增流量, 第1个20分钟3.51万辆,第2个20分钟4.22万辆,第3个20分钟4.92万辆
比赛的评估系统每200秒对提交算法进行评估,评分指标有两个:
1. 服务车辆数:进入路网的累积车辆总数,包括已离开路网的车辆和在路网的车辆
2. 延误指数:某辆车的延误指数是实际行程时间和自由流速度下的总行程时间的比值,对于未完成行程的车辆,其剩余路段的实际行程时间基于自由流速度估算得到。
一旦某个200秒延误指数大于1.60,那么评分程序终止,按照如下方法对算法进行排名:
1. 服务的车辆数(进入路网的累积车辆数)越多,排名越高;
2. 相同的服务车辆数,延误指数越小,排名越高;
3. 相同服务车辆数和相同的延误指数,提交时间越早,排名越高。
每个参与者需要在5月20号前完成注册并组队
5月20号之前未组队的将默认成为一个人的队伍
每个参与者只能注册一个账户
文章浏览阅读1.6k次。安装配置gi、安装数据库软件、dbca建库见下:http://blog.csdn.net/kadwf123/article/details/784299611、检查集群节点及状态:[root@rac2 ~]# olsnodes -srac1 Activerac2 Activerac3 Activerac4 Active[root@rac2 ~]_12c查看crs状态
文章浏览阅读1.3w次,点赞45次,收藏99次。我个人用的是anaconda3的一个python集成环境,自带jupyter notebook,但在我打开jupyter notebook界面后,却找不到对应的虚拟环境,原来是jupyter notebook只是通用于下载anaconda时自带的环境,其他环境要想使用必须手动下载一些库:1.首先进入到自己创建的虚拟环境(pytorch是虚拟环境的名字)activate pytorch2.在该环境下下载这个库conda install ipykernelconda install nb__jupyter没有pytorch环境
文章浏览阅读5.2k次,点赞19次,收藏28次。选择scoop纯属意外,也是无奈,因为电脑用户被锁了管理员权限,所有exe安装程序都无法安装,只可以用绿色软件,最后被我发现scoop,省去了到处下载XXX绿色版的烦恼,当然scoop里需要管理员权限的软件也跟我无缘了(譬如everything)。推荐添加dorado这个bucket镜像,里面很多中文软件,但是部分国外的软件下载地址在github,可能无法下载。以上两个是官方bucket的国内镜像,所有软件建议优先从这里下载。上面可以看到很多bucket以及软件数。如果官网登陆不了可以试一下以下方式。_scoop-cn
文章浏览阅读4.5k次,点赞2次,收藏3次。首先要有一个color-picker组件 <el-color-picker v-model="headcolor"></el-color-picker>在data里面data() { return {headcolor: ’ #278add ’ //这里可以选择一个默认的颜色} }然后在你想要改变颜色的地方用v-bind绑定就好了,例如:这里的:sty..._vue el-color-picker
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