پروژه های آماده مهندسی نرم افزار

موضوع این پروژه آماده، تحلیل عوامل موثر بر دوچرخه اشتراکی در سان فرانسیسکو در پایتون می باشد. تحلیل عوامل مؤثر بر دوچرخه‌اشتراکی در سان‌فرانسیسکو چکیده سیستم‌های دوچرخه‌اشتراکی به عنوان یک بخش فزاینده‌ی حمل‌ونقل پایدار شهری، یک جایگزین دوست‌دار محیط زیست برای سفرهای مسافت کوتاه محسوب می‌شوند. این پروژه با هدف شناسایی و تحلیل عوامل کلیدی که بر تقاضای دوچرخه‌اشتراکی در سان‌فرانسیسکو تأثیر می‌گذارند، با استفاده از مجموعه داده‌های سیستم Bay Wheels انجام شده است. بر اساس چارچوب جامعی که توسط Eren و Uz (2020) ایجاد شده، این مطالعه تأثیر الگوهای فصلی، یکپارچگی با حمل‌ونقل عمومی، ایمنی و شرایط آب‌وهوا را بر الگوهای استفاده بررسی می‌کند. با بررسی داده‌های سفر به همراه داده‌های شبیه‌سازی شده آب‌وهوا و جرم و جنایت، ما به دنبال درک پویایی‌های استفاده از دوچرخه در شهری با آب‌وهوای معتدل و تعهد به پایداری هستیم. این تحلیل با استفاده از آمار توصیفی، تحلیل همبستگی و مدل‌سازی پیش‌بینی، بینش‌های عملی ارائه می‌دهد. یافته‌های کلیدی نشان‌دهنده همبستگی قوی بین استفاده از دوچرخه و ایستگاه‌های حمل‌ونقل عمومی در ساعات اوج ترافیک، تأثیر قابل توجه شرایط جوی و روش‌شناسی است که می‌تواند برای یک مجموعه داده کامل سالانه برای تحلیل فصلی قوی‌تر به کار گرفته شود. این گزارش شرح مفصلی از روش‌شناسی، یافته‌ها و پیامدهای آن‌ها برای برنامه‌ریزان شهری و اپراتورهای سیستم دوچرخه‌اشتراکی ارائه می‌دهد. فهرست مطالب ۱٫ مقدمه ۲٫ مرور ادبیات ۲٫۱٫ خلاصه Eren و Uz (2020) 2.2. تحلیل انتقادی و نظرات شخصی ۳٫ داده‌ها و روش‌شناسی ۳٫۱٫ منابع داده ۳٫۲٫ پیش‌پردازش داده‌ها ۳٫۳٫ روش‌های تحلیلی ۴٫ تحلیل و یافته‌ها ۴٫۱٫ تحلیل فصلی بودن ۴٫۲٫ تحلیل حمل‌ونقل عمومی ۴٫۳٫ تحلیل ایمنی و نرخ جرم ۴٫۴٫ تأثیر شرایط آب‌وهوا ۴٫۵٫ تحلیل عوامل زمانی (امتیاز اضافی) ۴٫۶٫ مدل‌سازی پیش‌بینی (امتیاز اضافی) ۵٫ بحث ۶٫ نتیجه‌گیری ۷٫ منابع  

موضوع این پروژه آماده، پنج تمرین و کاربرد توابع لامبدا و ساختارهای شرطی در پایتون می باشد. جهت دانلود اطلاعات بیشتر بر روی لینک زیر کلیک کنید:

موضوع این پروژه آماده، پیاده‌سازی پانورامای تصویر با تطابق ویژگی‌ها در پایتون می باشد. در این پروژه، فرآیند ساخت تصویر پانوراما از طریق تطابق ویژگی‌ها (Feature Matching) با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون پیاده‌سازی می‌شود. ابتدا نقاط کلیدی تصاویر ورودی با الگوریتم‌هایی مانند SIFT یا ORB استخراج شده و سپس با استفاده از روش‌های تطابق، نقاط مشترک بین تصاویر شناسایی می‌گردد. در ادامه با محاسبه ماتریس هموگرافی، تصاویر به‌صورت دقیق روی یکدیگر منطبق شده و یک تصویر پانورامای نهایی تولید می‌شود. این برنامه به‌صورت یک فایل پایتون قابل اجرا روی سیستم‌های ۶۴ بیتی طراحی شده و شامل نمایش مراحل مختلف کار مانند نقاط کلیدی، تطابق‌ها و نتیجه نهایی به‌همراه ترسیم شکل‌ها و نمودارهای مرتبط برای تحلیل بهتر عملکرد الگوریتم است.