探索未来出行:Transport 开源项目简介
2024-06-01 00:15:12作者:卓艾滢Kingsley
项目介绍
Transport 是一个面向法国国家开放数据平台(data.gouv.fr)的交通数据接入点(National Access Point)。这个项目旨在为开放数据门户添加专注于移动性的数据服务。通过 Transport,开发者和研究人员可以更轻松地访问、检索和利用交通领域的开放数据资源。
项目技术分析
Transport 基于 Elixir 和 Phoenix 框架构建,这意味着它拥有并发处理能力、高性能以及易于维护的代码结构。此外,项目还利用了 Node.js 及其依赖管理工具 Yarn,以支持前端开发需求。数据库方面,Transport 集成了 PostgreSQL 并扩展了 PostGIS,用于地理空间数据处理。值得一提的是,项目采用 Docker 容器化部署策略,保证了跨环境的一致性。
项目及技术应用场景
Transport 的应用场景广泛,包括但不限于:
- 智能交通系统:开发者可以集成实时公交、地铁数据,构建智能导航应用。
- 数据分析:研究者可以获取大规模交通数据进行城市规划和交通流量研究。
- 公共交通应用程序:创业公司或个人开发者可以利用这些数据创建公交查询、时刻表和路线规划应用。
- 公共服务优化:相关机构可据此优化公共交通服务,评估政策效果。
项目特点
- 易用性:提供手动安装和 Docker 安装两种方式,满足不同技术水平用户的需求。
- 强大的数据处理能力:内置缓存机制,通过 Elixir 的代理功能实现高效的数据请求与响应。
- 高度可配置性:OAuth2 配置支持连接到
demo.data.gouv.fr,方便开发和测试。 - 完善的测试覆盖:项目覆盖了全面的测试,确保代码质量。
- 社区友好:清晰的文档和术语表,便于开发者理解和参与。
总结而言,Transport 项目不仅是获取法国交通数据的强大工具,也是一个展示现代 web 应用程序架构和技术栈的优秀示例。无论您是数据科学家、开发者还是对交通数据感兴趣的普通用户,Transport 都值得您的关注和使用。立即加入,开启您的智慧出行探索之旅!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
暂无简介
Dart
614
138
Ascend Extension for PyTorch
Python
163
183
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
314
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
854
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
369
3.15 K
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
255
90
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
475
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
644
255