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Java根据经纬度获取两点之间的距离

Java根据经纬度获取两点之间的距离,最近在实现类似于钉钉打卡签到的需求,因为对精度要求不是很高,所以可以通过一个球面距离的公式来求两点距离,这里将地球当成一个球体,实际上地球是一个不规则的球体,所以这个实现方法只能适用一些精度要求不高的需求...,如果要高精度,可以用第三方的api去实现。...实现思路 先新增一个配置页面,调用百度地图,保存好经纬度数据到数据库表,同时也保存距离 手机打卡获取当前位置的经纬度数据,通过接口对比,计算两点距离是否在配置的打卡范围内 代码实现 写一个实体类,传入经纬度信息...= 180 / PI; private static final Double EARTH_RADII = 6370996.81; /** * 计算两个百度地图坐标实际距离...,只能适用于不是特别精准的情况,要特别精准,请用第三方api,比如百度的,https://lbsyun.baidu.com/

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    python中对复数取绝对值来计算两点之间的距离

    参考链接: Python中的复数1(简介) 在二维平面会涉及到两个变量x, y,并且有的时候需要计算两个二维坐标之间的距离,这个时候将二维坐标转化为复数的话那么就可以使用python中的abs绝对值函数对复数取绝对值来计算两个点之间的距离或者是计算复数的模...,当我们将两个复数对应的坐标相减然后对其使用abs绝对值函数那么得到的就是两点之间的距离,对一个复数取绝对值得到的就是复数的模长  if __name__ == '__main__':     points...= [[1, 0], [0, 1], [2, 1], [1, 2]]     for i in points:         print(i)     # 使用python中的解包将每个点转换为复数表现形式...    points = [complex(*z) for z in points]     for i in range(len(points)):         # 计算每个复数的模长        ...points[i] = abs(points[i])     print(points)     # 比如计算(0, 1) (1, 2)两点之间的距离     point1 = complex(0, 1

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    找出临界点之间的最小和最大距离(链表)

    题目 链表中的 临界点 定义为一个 局部极大值点 或 局部极小值点 。 如果当前节点的值 严格大于 前一个节点和后一个节点,那么这个节点就是一个 局部极大值点 。...如果当前节点的值 严格小于 前一个节点和后一个节点,那么这个节点就是一个 局部极小值点 。 注意:节点只有在同时存在前一个节点和后一个节点的情况下,才能成为一个 局部极大值点 / 极小值点 。...给你一个链表 head ,返回一个长度为 2 的数组 [minDistance, maxDistance] ,其中 minDistance 是任意两个不同临界点之间的最小距离,maxDistance 是任意两个不同临界点之间的最大距离...第五个节点和第六个节点之间距离最小。minDistance = 6 - 5 = 1 。 第三个节点和第六个节点之间距离最大。maxDistance = 6 - 3 = 3 。...- [1,3,2,2,3,2,2,2,7]:第五个节点是一个局部极大值点,因为 3 比 2 和 2 大。 最小和最大距离都存在于第二个节点和第五个节点之间。

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    【Leetcode -1721.交换链表中的节点 -2058.找出临界点之间的最小和最大距离】

    题目:链表中的 临界点 定义为一个 局部极大值点 或 局部极小值点 。...给你一个链表 head ,返回一个长度为 2 的数组[minDistance, maxDistance] ,其中 minDistance 是任意两个不同临界点之间的最小距离,maxDistance 是任意两个不同临界点之间的最大距离...[1, 3, 2, 2, 3, 2, 2, 2, 7]:第五个节点是一个局部极大值点,因为 3 比 2 和 2 大。 最小和最大距离都存在于第二个节点和第五个节点之间。...提示: 链表中节点的数量在范围[2, 105] 内 1 <= Node.val <= 105 思路:遍历链表,找到链表中所有的临界点,放入提前创建好的数组中;然后判断临界点的数量是否大于2,如果小于...2,即返回的数组中的最小距离和最大距离都是 -1 ;如果大于2,最大距离即是数组中的最后一个减去第一个,即最大减最小;最小距离需要遍历数组,找到相邻的元素中差值最小的值; int* nodesBetweenCriticalPoints

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    利用JS实现的根据经纬度计算地球上两点之间的距离

    最近用到了根据经纬度计算地球表面两点间距离的公式,然后就用JS实现了一下。 计算地球表面两点间的距离大概有两种办法。...第一种是默认地球是一个光滑的球面,然后计算任意两点间的距离,这个距离叫做大圆距离(The Great Circle Distance)。...        s = Math.round(s*10000)/10000.0;                          return s;     } 这个公式在大多数情况下比较正确,只有在处理球面上的相对点的时候...,会出现问题,有一个修正的公式,因为没有需要,就没有找出来,可以在wiki上查到。...当然,我们都知道,地球其实并不是一个真正的圆球体,而是椭球,所以有了下面的公式: /**      * approx distance between two points on earth ellipsoid

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    揭秘PhotoShop中的点与像素

    HTML5学堂:PhotoShop当中,存在着这样一个单位 —— 点。对于设计师们,估计再熟悉不过了,但是对于前端开发攻城狮们,稍有些郁闷,因为点并不会完全等于像素~!...我们今天一起来揭秘点(pt)与像素(px) “点”和“像素”的关系 px = pt * DPI / 72 换句话说,在72dpi的分辨率情况下(72dpi也是网站设计中最常见的分辨率),pt(点)与px...而前端攻城狮,通常并不会对自己的PS做首选项设置(通俗的说,就是设计师的设计文件中,字体以px为单位,而攻城狮使用PS打开文件的时候,默认字体以pt为单位。...选择菜单中的“编辑”——>“首选项”——>“单位与标尺” 然后将文字的单位选择为“像素”即可 此时原有的点会被换算为字体像素大小哦~!如图: 改变单位之前(单位使用点-pt时) ?...改变首选项中的默认字体单位 ? 改变首选项之后(文字字体单位为px) ? 本文章内容小编:HTML5学堂-利利。耗时3h~

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    计算两点间的距离、点到线的距离,判断一点是否在一个圆内、一点是否在一矩形内、两圆是否相交

    参数: point1,POINT point2 返回值:两点间的距离 *****************************************************************...、点到线的距离,判断一点是否在一个圆内、一点是否在一矩形内、两圆是否相交 日期:2013-06-20 */ #include #include #include..."homework16.h" double main(void) { //计算两点间的距离 printf("计算两点间的距离n"); printf("请输入两的坐标:(点的格式:x,y)...(point1,point2)); printf("n"); //计算点到线的距离 fflush(stdin); printf("nn计算点到线的距离n"); printf("请输入点的坐标...//计算一点是否在一个圆内 fflush(stdin); printf("nn计算一点是否在一个圆内n"); printf("请输入点的坐标:(x,y)"); scanf("%lf,%lf

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    Shell中的一个知识点

    Shell中的一个知识点 shell脚本编写过程中的一个问题 今天在写一个shell脚本的时候,使用到了ssh这个命令,在实际操作过程中遇到了一个问题,这里我把问题重新复现一下,首先,我们创建一个文件...test.lst里面写上四条记录,然后是使用一个脚本循环的去调用这个文件里面的四条记录,如下: [dba_mysql ~]$cat test.lst 111 aaa 222 bbb 333 ccc 444...sshtest [dba_mysql ~]$sh sshtest.sh num=111,letter=aaa Tue Mar 19 23:45:37 CST 2019 我们可以看到,最终的结果中只输出了一条记录...首先我们需要明白while循环中使用了重定向机制,test.lst 文件中的全部信息都已经读入并重定向给了while语句。所以当我们在while循环中再一次调用read语句,就会读取到下一条记录。...问题就出在这里,ssh语句正好会读取输入中的所有东西,所以这个line的值一次性被ssh读完了,也就没有了下一次循环的缓存。

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    点云配准任务中的点特征与一般点特征的区别在哪里?

    这个工作聚焦于点云的点特征表示学习,但是,与一般的点特征学习方法并不一样。...但是,这篇论文针对点云配准工作提出了另一种点云设计方式。我们知道配准的目的是求解输入的点云对之间的相对变换以使它们最好的对齐,在这个过程中,聚焦于用学到的点特征表示构造可靠的匹配对。...为了实现这个目的,本工作提出从输入的两个点云出发,利用这两个点云之间的交互进一步调整点特征学习,使得到的点特征表示源于同时感知到当前点云和另一个需要配对的点云,从而追求正确的匹配点的可匹配性的提升。...也就是说这是一个针对特定任务而设计的点特征学习方法,或许此方法学到的点特征难以应用到其他任务,例如分类、分割等,但对于匹配、配准而言应该更加适用。...前者用于跨两个点云的点对之间的信息交互,从而使一个点云中的点特征与另一个点云中的相似点特征能够相互感知。后者用于根据两个点云的全局交互信息调整每个点特征,因此一个点云具有对另一个点云的全局感知。

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    数据结构与算法面试题:给定 n 个非负整数 a1,a2,a3,...,an,每个数代表坐标中的一个点(i, ai),请找出两个点之间的最大距离。(提示:动态规划)

    数据结构与算法面试题:给定 n 个非负整数 a1,a2,a3,…,an,每个数代表坐标中的一个点(i, ai),请找出两个点之间的最大距离。...(提示:动态规划) 简介:给定 n 个非负整数 a1,a2,a3,…,an,每个数代表坐标中的一个点(i, ai),请找出两个点之间的最大距离。...遍历数组,求解left和right数组。...对于left数组,我们从前往后遍历a数组,更新left[i+1] = min(left[i], a[i+1]);对于right数组,我们从后往前遍历a数组,更新right[i-1] = max(right...关键在于对left和right数组更新方法的理解,这样才能理解所编写代码的含义。

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