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基于长短期记忆网络 LSTM 的送餐时间预测
前言 系列专栏:【深度学习:算法项目实战】✨︎ 涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域,讨论了各种复杂的深度神经网络思想,如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。 对于送餐服务公司来说,预测订单的送达时间是一项极具挑战性的任务。像
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同城O2O系统开发实战:外卖送餐APP的技术架构与实现
今天,我们将深入探讨同城O2O系统开发实战中,外卖送餐APP的技术架构与实现。 一、概述 外卖送餐APP是一种典型的O2O应用,通过移动互联网技术,将用户与商家连接起来,实现用户在线订餐,商家配送服务的模式。其核心在于构建一个高效稳定的系统,使用户可以方便地浏览菜单、下单支付,商家可以实时接收订单并进行配送。 二、技术架构 2.1前端架构 可采用ReactNative等跨平台开发技术
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AidLux AI应用案例悬赏选题 | 送餐/送货机器人Demo
AidLux AI 应用案例悬赏征集活动 AidLux AI 应用案例悬赏征集活动是AidLux推出的AI应用案例项目合作模式,悬赏选题将会持续更新。目前上新的选题涉及泛边缘、机器人、工业检测、车载等领域,内容涵盖智慧零售、智慧社区、智慧交通、智慧农业、智能家居等多个行业的真实应用场景。 开发者可以基于悬赏库内的选题(当然,我们也非常欢迎选题库外其他的idea),结合自己的专业能力,完成AI应用
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无轨送餐机器人_一种无轨运行的送餐机器人的制作方法
本实用新型涉及一种机器人,具体是一种无轨运行的送餐机器人。 背景技术: 技术实现要素: 本实用新型的目的在于提供一种无轨运行的送餐机器人,以解决上述背景技术中提出的问题。 为实现上述目的,本实用新型提供如下技术方案: 一种无轨运行的送餐机器人,包括无轨运行的送餐机器人本体;所述无轨运行的送餐机器人本体是由托盘、显示屏、语音模块、红外线测距模块、超声波测距模块、RFID传感器及定位位置模块、光流
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