《RRRR快速实时路由算法的安装与使用教程》
2025-01-17 14:52:27作者:劳婵绚Shirley
在现代交通规划与导航系统中,实时路由算法扮演着至关重要的角色。RRRR(通常发音为R4)是一种C语言实现的RAPTOR公共交通路由算法,旨在为大范围地理区域(如欧洲的比利时、荷兰、卢森堡或整个欧洲)生成Pareto最优路线集。本文将详细介绍如何安装和使用RRRR,帮助读者掌握这一开源项目的基本操作。
安装前准备
在开始安装RRRR之前,确保您的系统满足以下要求:
- 系统和硬件要求:RRRR对硬件资源的需求相对较低,可以在大多数现代个人计算机上运行。建议至少具备4GB RAM和双核处理器。
- 必备软件和依赖项:安装RRRR之前,需要确保系统已安装以下软件和依赖项:
- GCC或Clang编译器
- Python 2.7或更高版本
- SQLite数据库 -zeromq和libczmq消息传递/并发框架
- libprotobuf-c用于解码实时消息
- libwebsockets用于接收增量实时消息
- shapelib和libsdl用于可视化实时消息
安装步骤
以下是RRRR的详细安装步骤:
-
下载开源项目资源:从以下地址克隆RRRR项目仓库:
git clone https://github.com/bliksemlabs/rrrr.git -
安装过程详解:
-
首先,下载所需的GTFS数据馈送,通常可以从这里获取。
-
使用以下命令将GTFS数据馈送加载到SQLite数据库:
python gtfsdb.py input.gtfs.zip output.gtfsdb -
接着,添加基于距离的换乘信息:
python transfers.py output.gtfsdb -
最后,根据SQLite数据库生成时间表文件:
python timetable.py output.gtfsdb
-
-
常见问题及解决:在安装过程中可能会遇到一些问题,如缺少依赖项或编译错误。确保所有依赖项都已正确安装,并根据错误信息进行调试。
基本使用方法
安装完成后,您可以开始使用RRRR:
-
加载开源项目:使用以下命令启动RRRR服务:
./rrrr.sh -
简单示例演示:运行测试客户端以发送请求并获取响应:
./client rand 1000 4 -
参数设置说明:RRRR提供了多种参数设置,可以根据您的需求调整这些参数以优化性能。
结论
RRRR是一个强大的实时路由算法,适用于大型公共交通系统。通过本文的介绍,您应该已经掌握了如何安装和使用RRRR。为了深入学习,建议您参考RRRR的官方文档和源代码。实际操作是提高技能的最佳方式,因此请尝试在实际项目中应用RRRR,以充分利用其功能。
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
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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
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
8
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++
654
279
暂无简介
Dart
637
145
Ascend Extension for PyTorch
Python
199
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
860
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
213
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.12 K
630
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提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
76
100