track-scanner: 利用机器学习API进行GPS轨道智能分割

资源摘要信息:"track-scanner:使用机器学习在片段上分割GPS轨道" 知识点: 1. 机器学习的应用: 该资源描述了一个使用机器学习技术对GPS轨迹数据进行处理的API微服务。机器学习被应用于分析GPS数据，用于识别用户活动，如步行，乘坐飞机，跳伞和驾驶汽车等。这显示了机器学习在数据处理和行为识别方面的应用。 2. API微服务: 描述中提到了该技术作为一个API微服务存在。API（应用编程接口）是一种允许不同软件系统之间相互通信的机制。在这个案例中，API微服务是指一个小型、独立、且轻量级的服务，主要负责处理特定的功能。 3. GPS数据处理: 描述中提到了从整个轨迹中查找跳跃数据，这涉及到对GPS数据的处理。GPS数据是通过GPS设备收集的位置数据，通常包括经度、纬度、时间和速度等信息。在该案例中，GPS数据被用于识别和分割不同类型的用户活动。 4. 跳伞和跳伞识别: 该技术还被用于区分跳伞和跳伞两种活动。跳伞是通过从飞机跳出并使用降落伞降落的活动，而跳伞则是从建筑物、桥梁等高处跳出并使用降落伞降落的活动。机器学习技术可以分析GPS数据，识别和区分这两种活动。 5. 使用方法: 描述中提供了如何使用该API微服务的示例。用户可以通过发送带有CSV数据的POST请求到API端点进行操作。这需要用户具备一定的网络知识和编程知识，能够使用curl命令行工具发送请求。 6. 返回结果: API微服务的回复包括活动类型和具体时间等信息。例如，如果识别的活动是跳伞，回复会包括活动类型"skydive"，跳伞开始时间"flight_starts_at"，以及降落伞释放时间"deploy_at"。 7. 文件格式要求: 用于提交的CSV文件应仅包含一个行标题。这意味着用户需要按照API要求的格式准备数据，否则API可能无法正确解析输入数据。 8. 关键技术标签: 在标签中提到了python、machine-learning、sklearn、skydive和basejumping，这些关键词显示了该技术涉及的技术领域和应用场景。Python是一种广泛使用的编程语言，机器学习和sklearn是相关的数据处理和机器学习库，skydive和basejumping则涉及到具体的应用场景。 9. 项目名称和版本: "track-scanner-master"是项目的名称和版本。"master"通常表示项目的主分支或者是最新的稳定版本。这表示用户可以访问到最新的、稳定的版本。 综上所述，这个资源主要描述了一个机器学习技术的应用场景和使用方法，涉及到的技术领域包括API微服务、GPS数据处理、Python编程语言和机器学习库sklearn。通过使用该技术，用户可以对GPS数据进行分析和处理，识别出用户的具体活动。