#创新应用#打车小秘:随时打车毫无压力!

打车小秘是一款结合LBS与SNS信息即时分享的软件,可即时定位用户位置并显示该地点打车难易度,支持在线订车及路线规划等功能,极大地方便了用户的出行。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

生活在帝都的朋友,出门打车难,有木有?不知道怎么叫车、被拒载有木有?经常为打车郁闷的童鞋有木有?现在只需动动手,这一切都可以木有了!“打车小秘”的横空出现,让打不着出租车成为过去,随时随地打车都毫无压力。

打车小秘是一款结合了LBS与SNS信息即时分享的软件。作为个人用户,当你打开打车小秘的应用界面时,这款软件能即时定位到你的当前位置,并能够向您提供到过此处的“秘友”们对当前地点打车难易度的分享。对当地打车的感触和经验?同时你也可以分享给你的微博好友,他们将通过微博知道你的位置。

相比其他功能,在线订车则更加贴心一些,在我们输入目的地之后,“打车小秘”会在地图上提供路线图,总共所需要的里程、时间以及总价。在确认好之后,我们只需填好自己的姓名、性别和联系电话就完成了整个叫车过程,稍等片刻过一会儿就会有司机给你打电话了!经网友测试,打车小秘计算的价格差距在10元以内,这说明在道路较为畅通的情况下“打车秘书”的参考价值还是很高的。

也许是打车小秘对打车信息的全面整合,在上市不到两天的时间内,微博上立刻传来了全国各地对打车情况的反馈。来自广西、东北、上海以及其他西北城市的打车状况能够立即在微博上传递。经过微博的传递,说不定哪天还能碰上朋友刚好带你一程呢。

感觉到“小密”的强大了吧,如果你是一个打车一族、或者你是一个一直想拥有“小蜜”的打车一族,那现在你就可以拥有了,赶快下载体验吧!

最后希望“打车小秘”的开发团队,能再接再厉;让“打车小秘”的功能更加丰满,一些便利性的功能再彻底一些,那“打车小秘”会更受人喜爱的噢!



http://cmdn.net/members/764



欢迎大家加入CMDN Club,参与#创新应用#的评测、讨论,还可以在这个平台上与国内上千个移动应用团队和移动开发者沟通、交流。

移动开发者俱乐部(CMDN Club)是全球最大中文IT社区优快云专门为移动开发者打造的实名邀请制网络平台,是移动开发者线上交流和线下活动的专属社区。

CMDN Club线上社区http://cmdn.net/

CMDN Club线下活动http://cmdn.youkuaiyun.com/


内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值