一、前言 前面一篇文章（使用Python实现子区域数据分类统计）讲述了通过geopandas库实现对子区域数据的分类统计，说白了也就是如何根据一个shp数据对另一个shp数据进行切割。...本篇作为上一篇内容的姊妹篇讲述如何采用优雅的方式根据一个shp数据对一个栅格影像数据进行切割。废话不多说，直接进入主题。...另，最近Github貌似被墙了，所以你懂的。推荐使用Lantern，请自行百度之。 三、优雅切割 为什么叫优雅的切割，其实我这里倒不是卖弄文字，主要是为了与Gdal的方式相区别。...上一个影像的整体截图，以与下述切割后的效果进行对比。 ?...四、总结 本文所介绍的技术可以用于对全国的影像数据进行分省切割，或者省的影像数据进行县市切割等。同理与上一篇文章一致的是凡是这种处理子区域的方式都可以采用此技术。
而且为了给新来的APP腾出位置记录其标识符 还需要把那些长时间不使用的标识符删除掉. 整体思路 用一个buff记录每一条数据....往里存储的时候判读下有没有这条数据 如果有这个数据,就把这个数据提到buff的第一个位置,然后其它数据往后移 如果没有这个数据就把这个数据插到buff的第一个位置,其它数据也往后移 使用 1.我封装好了这个功能...2.使用的一个二维数组进行的缓存 ? 测试刚存储的优先放到缓存的第一个位置(新数据) 1.先存储 6个0字符 再存储6个1字符 ? 2.执行完记录6个0字符,数据存储在缓存的第一个位置 ?...测试刚存储的优先放到缓存的第一个位置(已经存在的数据) 1.测试一下如果再次记录相同的数据,缓存把数据提到第一个位置,其它位置往后移 ?...使用里面的数据 直接调用这个数组就可以,数组的每一行代表存储的每一条数据 ? ? ? 提示: 如果程序存储满了,自动丢弃最后一个位置的数据.
开发web应用时，我们总是需要对用户的数据进行验证，这包括客户端的验证以及服务端的验证，仅仅依靠客户端的验证是不可靠的，毕竟我们不能把所有的用户都当成是普通用户，绕过客户端的验证对于部分用户来说并不是什么难事...Express应用可以通过express-validator进行数据验证，这样就不必自己烦琐的为每一个数据单独写验证程序（过来人告诉你这感觉简直糟透了）。...通过一个简单的例子让我们来看看express-validator的便捷，让用户上传一些数据，表单如下： ?...return res.json({errors: errors.mapped()}); } res.json({msg:'success'}); }); app.listen(4000); 当用户上传数据之后会在服务端对用户的用户名和邮箱进行验证...对字符串数据进行验证 ） check部分 check(field[, message]) field是一个字符串或者是一个数组，message是验证不通过的错误信息，返回验证链（链式调用） check
需求；有一个类，类中有姓名和年龄成员变量，现在要按姓名升序排序，在姓名相同时按名字升序排序。...#include #include #include using namespace std; //加入const限制只读，并使用const_iterator...lst.push_back(p3); lst.push_back(p4); lst.push_back(p5); lst.push_back(p6); cout << "排序前...：" << endl; printPerson(lst); lst.sort(myCompare); cout << "排序后：" << endl; printPerson...可以发现年龄已按升序排列，同时在年龄相同时，名字也是按首字母的顺序按升序排列。
在一个优化项中，为了尽可能提升用户白天使用手机的体验和续航，某些已经在系统中注册过的任务会被设置为空闲任务，仅在手机空闲时运行 (比如数据备份或AI相册整理)。...显然这个问题可以通过对原数组贪心地进行排序来解决，从电量0开始考虑。那么排序的依据如何选取呢？...中的每个元素再次根据":"进行切割 lst = [tuple(map(int, s.split(":"))) for s in lst] # 对lst贪心地进行排序 # 先根据least_electricity_i...现在需要根据第一组数据中的频道号(freg)，找到离第二组中频道号(freq)最近的那个freq对应的loss值，如果两边一样近，则取两边loss的平均。...输出描述 离频道号(freq)最近的freq对应的loss值，如果两边一样近，则取两边loss的平均。
1 通俗讲解 四种调度算法，可以通过一个生活中的例子来理解：假设你是一家餐厅的经理，需要决定哪些订单先做哪些后做。你的目标是确保顾客满意并且高效地使用厨房资源。 A....在这种调度算法中，你总是选择离截止时间最近的订单来做，以确保每个订单都能在截止时间前完成。这种方式关注的是“谁最急需”，而不是“谁最重要”。 D....最晚截止期调度算法 假设你是图书馆的管理员，负责收回借出的图书。图书的还书日期是不同的，有些是今天到期，有些是几天后。在使用最晚截止期调度算法时，你会优先处理那些离到期时间最近的图书。...最早截止期调度算法则优先解决已经逾期或最早需要处理的任务，以最快解决潜在的延误问题。 这两种算法都试图以不同的方式优化任务的完成时间和资源的利用，选择哪一种取决于你希望优化的目标是什么。...A选项优先级调度算法：系统为每个任务分配一个相对固定的优先顺序，然后调度程序根据优先级的高低排序，按时间顺序进行高优先级任务优先调度。
一家刚开业不久的特色餐厅，急需解决以下问题：如何快速为餐厅招揽顾客?如何为餐厅积累会员数据?如何有效提升餐厅复购率? 如今有了小程序就可以解决这个问题。...通过小程序店铺构建了线上线下互通的会员体系，以微信会员卡为纽带，将线上与线下流量(比如进店顾客)，转化为门店会员、沉淀为门店自有营销数据。 那么，如何实现96%以上的转化率?...顾客既能使用现金付款，也能通过扫码进行付款。同时会员顾客还可以对会员卡进行充值，使用会员卡进行付款。 使用会员卡付款不仅享有积分抵扣优惠，还将拥有充值赠送等诸多优惠。...会员卡收银快捷方便，店员轻轻一扫就能付款，所以超过9成的顾客都选择注册成为餐厅会员，并使用会员卡进行买单。...微信附近的小程序和朋友圈广告能够很好地促进用户餐前的到店转化，用户打开附近的小程序即可发现周边餐馆；朋友圈本地推广能够精准辐射餐厅周边人群，将自然流量和用户引导到门店。
随着移动互联网的发展，用户使用习惯日趋碎片化，如何让用户在有限的访问时间里找到想要的产品，成为了搜索/推荐系统演进的重要职责。...调取InstanceBuilder, 汇总所有打分器Scorer的特征, 计算对应排序项EntityInfo(餐厅/食物)排序所需特征Features； 对EntityInfo进行打分, 并按需对Records...对所有餐厅/食物进行特征计算, 详见特征计算； ScorerList中所有Scorer对所有餐厅/食物依次进行打分； 对所有Scorer打分进行加权求和, 之后排序。...多轮排序模式：rankType=multi 对于多轮排序模式, 每轮设定一个Scorer, 对前一轮top=Num个餐厅/食物进行排序, 故在ABTest中需要设定每个Scorer的轮次(round)和排序数.../食物进行特征计算, 详见特征计算； Scorer按轮次(round)对top=Num餐厅/食物进行打分； 对top=Num餐厅/食物按当前Scorer的打分进行排序。
*视频时长约43分钟，请在wifi环境下观看* 随着移动互联网的发展，用户使用习惯日趋碎片化，如何让用户在有限的访问时间里找到想要的产品，成为了搜索/推荐系统演进的重要职责。...对EntityInfo进行打分, 并按需对Records进行排序; 这里需要说明的是：任何一个模型Model都必须以打分器Scorer形式展示或者被调用。.../食物进行特征计算，详见特征计算； ScorerList中所有Scorer对所有餐厅/食物依次进行打分； 对所有Scorer打分进行加权求和，之后排序； 3....多轮排序模式：rankType=multi 对于多轮排序模式，每轮设定一个Scorer，对前一轮top=Num个餐厅/食物进行排序，故在ABTest中需要设定每个Scorer的轮次(round)和排序数.../食物进行特征计算，详见特征计算； Scorer按轮次(round)对top=Num餐厅/食物进行打分； 对top=Num餐厅/食物按当前Scorer的打分进行排序； 重复步骤3、4，直到走完所有轮次；
有序集合（Zset）： 使用场景：与集合类似，但元素是有序的，通过分数进行排序，可以用于实现排行榜等功能。 案例：存储游戏玩家的分数排行榜，根据分数高低进行排序。...Geo： 使用场景：Geo是Redis中用于地理位置相关的功能的数据结构。 案例：实现附近的人或者地点功能，如找到附近的餐厅、酒店、商店等。...为了实现从键到值的快速访问，Redis 使用了一个全局哈希表来保存所有键值对。 哈希表的最大好处很明显，可以用 O(1) 的时间复杂度来快速查找到键值对。...这样的话，就避免了一次性、集中式地完成rehash动作导致的长时间阻塞，影响用户体验。而在此期间，客户端访问数据时，会同时在两个hash表中查找数据，不会存在因迁移而导致数据不一致问题。...volatile-random：从设置了过期时间的键中随机选择键淘汰。 volatile-ttl：从设置了过期时间的键中选择离过期时间最近的键淘汰。 14、什么是BigKey？
从上面实例，我们可以总结下KNN算法过程 计算测试数据与各个训练数据之间的距离。 按照距离的递增关系进行排序，选取距离最小的K个点。...KD树可以有效减少最近邻搜索次数，主要分为建树、搜索最近邻、预测步骤，下面我们对KD树进行详细讲解。...确定划分点：根据x维度上的值将数据排序，6个数据中x的中值为7，所以划分点数据为(7,2)，该节点的分割超平面便是x=7直线。 确定左子空间和右子空间：分割超平面x=7将空间分为两部分。...回溯：为找到最近邻，还需要进行回溯操作，算法沿搜索路径反向查找是否有距离查询点更近的数据点。以目标点为圆心，目标点到叶子节点的距离为半径，得到一个超球体，最邻近点一定在这个超球体内部。...对数据没有假设，准确度高，对异常点不敏感。 比较适合样本容量大的类域进行自动分类，对样本容量较小的类域容易产生误分。 主要靠周围有限的邻近样本进行分类或回归，比较适合类域交叉或重叠较多的待分样本集。
先进先出页面置换算法(FIFO) 选择最先进入内存的页面予以淘汰。 最近最久未使用算法（LRU） 选择在最近一段时间内最久没有使用过的页，把它淘汰。 ...③ 上下文切换机制，当对处理机进行切换时，会发生两对上下文切换操作，在第一对上下文切换时，操作系统将保存当前进程的上下文，而装入分派程序的上下文，一遍分派程序运行，在第二对上下文切换时，将移出分派程序，...最佳适应算法 当接到内存申请时，查找分区说明表，找到第一个能满足申请长度的最小空闲区，将其进行分割并分配。...磁盘调度 介绍：操作对象计算机磁盘存储区，主要功能是对磁头寻道进行优化，使对磁盘的寻道时间较少。...先来先服务（FCFS） 是按请求访问者的先后次序启动磁盘驱动器，而不考虑它们要访问的物理位置 最短寻道时间优先（SSTF） 让离当前磁道最近的请求访问者启动磁盘驱动器，即是让查找时间最短的那个作业先执行
在 Discover Tab，用户能找到最近使用的 chatbot ，浏览 chatbot 分类，看到正在流行的 chatbot，以及进行搜索。...去年发布的平台没有专门的 chatbot 入口，只能搜索。但现在，Facebook 能进行推荐，帮助用户对不同场景找到合适的 chatbot，并具有了销售推广位置的可能性。”...Smart Replies 这是 Facebook Messenger 内置的新 AI 功能，说白了就是自动回复。它能让 AI 能学习常见问题的答案，以帮助公司对客户的一般性询问进行自动回复。...“他们的时间非常紧张，或许也缺乏人力资源对客户进行 7 天 24 小时的回复。“ Smart Replies 的引擎，能自动从公司的主页采集信息，识别用户问题，然后进行答复。...举个例子，当你和朋友约饭，它可能会跳出来提供餐厅推荐。David Marcus 提到，M 根据使用场景提供的建议包括制定计划、约会提醒、收发红包、点单、位置分享，甚至是表情图。
“附近的人” 核心思想如下： 以 “我” 为中心，搜索附近的用户 以 “我” 当前的地理位置为准，计算出别人和 “我” 之间的距离 按 “我” 与别人距离的远近排序，筛选出离我最近的用户或者商店等 [在这里插入图片描述...定位一个位置最好的办法就是用经、纬度标识，但经、纬度它是二维的，在进行位置计算的时候还是很麻烦，如果能通过某种方法将二维的经、纬度数据转换成一维的数据，那么比较起来就要容易的多，因此GeoHash算法应运而生...[在这里插入图片描述] **比如**：WX4ER区域内的用户搜索附近的餐厅数据，由于这区域内用户的GeoHash字符串都是WX4ER，故可以把WX4ER当作key，餐厅信息作为value进行缓存；而如果不使用...GeoHash算法，区域内的用户请求餐厅数据，用户传来的经、纬度都是不同的，这样缓存不仅麻烦且数据量巨大。...2、利弊分析 redis实现附近的人效率比较高，集成也比较简单，而且还支持对距离排序。不过，结果存在一定的误差，要想让结果更加精确，还需要手动将用户中心位置与其他用户位置计算距离后，再一次进行筛选。
} } max = Math.max(max, tmp); }) return max; }; 思路 整体思路是遍历房子，找到离每个房子最近的供热器...，之后再对比所有离房子最近的供热器，取出其中最长的供热器的范围，就能够使得该固定加热半径的供暖器向所有房屋供暖。...首先将房屋位置与供热器位置进行排序，题目中有数据不是顺序排序的，之后定义最大值变量，遍历所有的房屋位置，此处使用二分的方式，将左侧left取0，右侧取供热器数量-1作为下标值，当left小于right时进行循环...，取得mid为两个指针的中间值，位元算右移一位则相当于除2取整，若是供热器的位置就是房屋位置，那么最短距离为0，返回结束循环，如果供热器在房子右侧，那么取tmp为此时tmp与供热器离房屋距离相比的最小值...，那么那么取tmp为此时tmp与供热器离房屋距离相比的最小值，并将左指针置为mid + 1，之后在结束循环后就取得了离该房屋最近的那个供热器的距离，之后取max与当前房屋供热器最近的距离的较大值，在结束外层循环后便取得了所有房屋最近供热器范围中最长的供热器的范围
在这个300多平方米餐厅内，送餐机器人可以绕着一条黑色光学磁条感应轨道并选取最近的道路为顾客送餐。...与此同时，在获取丰富的会员数据、营业数据、财务数据后，系统能够对餐厅的经营情况做出诊断，并据此结果为商家提供营销方案。...值得一提的是，整个会员精准个性化营销流程形成了一个比较开放的闭环，愈来愈多的消费者转化为会员，越来越多的会员消费数据丰富数据库，能够越来越精准的进行会员维护，越多越多的会员到店二次消费，如此不断的良性循环...会员管理方面，吉野家的微信已开通直接领取微信会员卡的服务，只要关注公众号按提示简单几步就能成为专属会员，用户每次消费都会留下用户数据，让餐厅管理者可以轻松进行用户信息的搜集和归类管理，方便日后的营销。...3.通过数据分析，调整菜单排序 解新用户收单最爱点哪道菜也非常重要，反复参考这些拉新效果好的菜品，以调整外卖APP的菜单排序，这将有助于整体提高门店的下单转化率。
“附近的小程序”对周围三公里的顾客进行覆盖。...小程序体量轻、加载快、方便易用等特点也让顾客对小程序的感知度很高，用户通过扫码直接触达服务，使用后还可以沉淀到小程序历史列表，也让其有了一个在微信内额外曝光品牌的机会，这也意味着更多的流量。...“传统的餐饮生意，商家不知道消费者是谁，也没有与消费者建立紧密联系和有效触达，消费者离店以后，商家与消费者就处于失联状态，商家要想拉新，更多只能通过第三方平台继续做拼团或者团购，但有可能拉回来的还是老客户...这也显示出当前餐饮商户与顾客的关系的现状：要么有顾客无数据，商家没有顾客数据，也无从利用这些数据；要么有顾客却没有触达能力，很难与顾客建立有效联系，顾客一旦离店，就与餐厅失联；要么就是有顾客但没有消费粘性...云+推出的小程序解决方案，可以让不懂代码也没有太多开发预算的餐饮商户以最低的成本和最便捷的方式拥抱小程序，抢占小程序风口。
- **意图识别：**判断用户查询的意图，例如用户是想查找附近的餐厅，还是想了解某个新闻事件。...这包括时间敏感性，检查用户是否偏好新内容（例如“最新消息”），以及区域意图，考虑用户的位置和文档的地理相关性（例如“我附近的餐厅”）。 2....给定查询词，系统先对其进行分词，然后利用倒排索引找到包含这些词的文档。为了提高召回率，会进行同义词扩展，例如将“冬季”扩展为“冬天”。...离线召回的方法有很多，例如：挖掘曝光日志，利用线上搜索结果页中排名靠前、点击率高的文档来构建索引；离线执行搜索链路，对大量查询词进行召回和排序，将排序结果存储为索引；使用NLP模型，例如doc2query...融合模型通常使用GBDT模型，将相关性、点击率以及其他特征进行融合，得到最终分数。 - **精排：** 精排使用深度神经网络，对数百篇文档打分，按照融合分数排序，最终展示在搜索结果页上。
看看店里有什么可点的菜色，有没有座位等； 其次，小程序对用户来说，数据在云端，无需安装，不占内存，给用户带来简单方便，极其适合餐饮行业模式的用户使用。...最后，餐饮行业用小程序成本低、可以大大节约人力资源的成本，不仅如此，多功能入口对商家的宣传也起着一定的作用，小程序还可以进行客户意见搜集从而及时进行改进，更好的留住用户。...让用户使用小程序点餐，不仅提升了用户体验，还可以将用户转化为流量，因为餐厅本身就带有流量属性，只要餐厅将自带的流量运营好，就能形成自有的流量洼地，沉淀自己的会员，实现用户留存。...我发现这种观点是比较片面的，原因有两点： 1、小程序使用门槛低 这家餐厅使用场景简单，所以决定了小程序功能和结构不复杂，用户使用起来几乎没有任何门槛，代理商维护成本低。...，提供多层面的支持，结合从顾客到店、就餐、离店的整个服务流程中切入，实现用户到店即可自助排队、扫码点餐、营销推广等。
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