如何判断一个坐标点是否在一个多边形中，具体的应用场景就是，外卖派送，用户提供的坐标是否是在外卖的派送范围之内。...用户的坐标可以通过手机设备获取到，派送范围就是通过在地图上，进行多边形的绘制，获取多个坐标点连接起来的配送范围。下面来看看代码上是如何简单判断的。...两个坐标做测试 $a = new Coordinate(39.916527, 116.397128); $b = new Coordinate(39.901305, 116.397128); //判断是否在执行的多边形中...if ($geo->contains($a)) { echo "a点在多边形的范围内"; } else { echo "a点不在多边形的范围内"; } echo "";...if ($geo->contains($b)) { echo "b点在多边形的范围内"; } else { echo "b点不在多边形的范围内"; } 结果: ?
css中id选择器的注意点 注意： 1、每个HTML标签都有一个属性叫做id, 也就是说每个标签都可以设置id 2、在同一个界面中id的名称是不可以重复的 3、在编写id选择器时一定要在id名称前面加上...# id的名称是有一定的规范的 id的名称只能由字母/数字/下划线，a-z 0-9 _ id名称不能以数字开头 id名称不能是HTML标签的名称，不能是a h1 img input ......在企业开发中一般情况下如果仅仅是为了设置样式, 我们不会使用id ,因为id是留给js使用的 作用：根据指定的id名称找到对应的标签, 然后设置属性 格式： #id名称{ 属性:值; } 以上就是...css中id选择器的注意点，希望对大家有所帮助。
如何判断一个坐标点是否在一个多边形中，具体的应用场景就是，外卖派送，用户提供的坐标是否是在外卖的派送范围之内。...用户的坐标可以通过手机设备获取到，派送范围就是通过在地图上，进行多边形的绘制，获取多个坐标点连接起来的配送范围。下面来看看代码上是如何简单判断的。...两个坐标做测试 $a = new Coordinate(39.916527, 116.397128); $b = new Coordinate(39.901305, 116.397128); //判断是否在执行的多边形中...if ($geo->contains($a)) { echo "a点在多边形的范围内"; } else { echo "a点不在多边形的范围内"; } echo "";...if ($geo->contains($b)) { echo "b点在多边形的范围内"; } else { echo "b点不在多边形的范围内"; } 结果: php开发中常用的Composer
Linux系统： 1.挂载多个数据盘到服务器中 image.png 2.登录 Linux 实例。...3.登录服务器后，通过ls -l /dev/disk/by-id命令查看云硬盘与设备名之间的对应关系，其中，disk-xxxxx为云硬盘（数据盘）ID，您可前往云硬盘控制台查看。...image.png Windows系统： 1.挂载多个数据盘到服务器中 image.png 2.登录 Windows 实例。...diskdrive get caption,deviceid,serialnumber命令查看到云硬盘与设备名之间的对应关系。...其中，disk-xxxxx为云硬盘（数据盘）ID，您可前往云硬盘控制台查看。 image.png image.png
在 Spectro Cloud 的一份 新报告 中接受调查的近一半 Kubernetes 用户表示，他们在选择和验证要在生产环境中使用的基础设施组件时遇到了问题。...主要原因：Kubernetes 的成熟度。 根据调查参与者的回答，对于组织来说，选择实在太多了。在新报告中，48% 的人表示，他们发现很难从 广泛的云原生生态系统 中决定使用哪些堆栈组件。...除了调查参与者报告的难以选择所需的工具之外，配置漂移（45% 的人将其列为挑战，高于 2023 年 Spectro Cloud 报告中的 33%）以及难以防止安全漏洞（43%，高于 26%）是其他主要痛点...采用平台工程的用户遇到的问题较少 平台工程 已成为在 Kubernetes 上运行分布式系统时解决复杂性过高和工具选择过多的问题的解决方案。...在采用平台工程的 70% 的组织中，不到一半的人强烈认为它已被完全采用。
Identity Server4提供的OIDC认证服务（服务端） ASP.NET Core的权限体系中的OIDC认证框架（客户端） 什么是 OIDC 在了解OIDC之前，我们先看一个很常见的场景...在我们的网站集成微博或者新浪微博的过程大致是分为五步： 准备工作：在微信/新浪微博开发平台注册一个应用，得到AppId和AppSecret 发起 oAauth2.0 中的 Authorization...这里有两个区别： userinfo endpoint是属于认证服务器实现的，并非资源服务器，有归属的区别 id_token 是一个jwt，里面带有用户的唯一标识，我们在判断该用户已经存在的时候不需要再请求...这样我们就不需要再向userinfo endpoint发起请求，从id_token中即可以获取到用户的信息。...= true, AllowOfflineAccess=true, } 这样我们在拿到id_token之后，里即包含了我们的用户信息。
有的时候我们把一个表的id以逗号（,）分隔的字符串形式放在另一个表里表示一种包含关系，当我们要查询出我们所需要的全部内容时，会在resultMap标签中使用collection标签来获取这样的一个集合。...这是一个门店表，service_ids是一家门店包含的所有的服务id Java实体类为 /** * 服务商门店 */ @NoArgsConstructor @Data public class Store...sequence，只有一个主键字段seq,里面放入尽可能多的从1开始的数字 ?...id in (#{service_ids})是取不出我们所希望的集合的，因为#{service_ids}只是一个字符串，翻译过来的语句例为id in ('1,2,3')之类的语句，所以需要将它解析成id...最终在controller中查出来的结果如下 { "code": 200, "data": [ { "address": { "distance":
最后谷歌选择的是二次变换，这是一个近似切线的投影曲线。它的计算速度远远快于 tan() ，大概是 tan() 计算的3倍速度。生成的投影以后的矩形大小也类似。...上表中，ToPoint 和 FromPoint 分别是把单位向量转换到 Cell ID 所需要的毫秒数、把 Cell ID 转换回单位向量所需的毫秒数（Cell ID 就是投影到正方体六个面，某个面上矩形的...ToPointRaw 是某种目的下，把 Cell ID 转换为非单位向量所需的毫秒数。 在 S2 中默认的转换是二次转换。...把上图放大，如下图： 这样就可以很清晰的看到了，中间被挖空了一个多边形。造成这种现象的原因就是按照顺时针的方向存储了每个点，那么初始化一个 Loop 的时候就会选择多边形外圈的更大的多边形。...单位球体上的几何形状，如球冠（“圆盘”），纬度 - 经度矩形，折线和多边形。 支持点，折线和多边形的任意集合的强大的构造操作（例如联合）和布尔谓词（例如，包含）。
特征选择在微博经历了从最原始的人工选择，到半自动特征选择，到全自动特征选择的过程，如图1所示。我们将详细介绍微博在各个阶段的实践与心得。...图1 特征选择在微博的演进 人工选择 在互联网领域，点击率预估（Click Through Rate）被广泛地应用于各个业务场景，在微博，CTR预估被应用在各个业务的互动率预估中。...在该类方法中，比较典型且应用广泛的有：皮尔森系数、卡方检验、互信息。方法的原理大同小异，考虑到卡方检验能够同时支持连续和离散特征，在微博我们采取了卡方检验对特征进行初步筛选。...图2 特征选择效果对比 随着新技术的出现与成熟，微博在特征选择的演进上也与时俱进，在微博业务发展的不同阶段，曾经分别对这些选择方法进行实践与尝试，图2总结了不同特征选择方法对于模型预测性能的提升效果，仅供读者参考...本文首先介绍了不同特征选择算法的各自特点及其在微博业务应用中的演进历程，最后通过对比试验，给出了不同方法对于模型预测性能效果的提升，希望能够对读者有参考价值。
知乎上有人提问： 在 VMware 和腾讯的 offer 中应当选择哪个？...，这个公司没有搞定他的户口，于是他在大城市的生活（买房和生孩子）就成了问题，但是小伙子有能力，没有本地户口，被逼只能选择出来，去面了国外的公司，拿到了 Google 和 Facebook 美国的 offer...（他的答案不重要，重要的是选择有时候就是一个说不清楚的事） 3）这是一个女孩子，在 2013 年阿里校招的时候，我认识了她，我是她的终面官，这个女孩子的技术能力也很不错，我从一个简单的技术问题开始，不断地增加难度...在职场上，最佳审视自己的方式，就是隔三差五的就出去面试一把，看看自己在市场上能够到什么样的级别。如果你超过了身边的大多数人，你不妨选择的激进一些冒险一些，否则，还是按部就班的来吧。...…… 老实说，我们都应该多想想怎么提高自己的领导力，可以参看：技术人员的发展之路 4）在选择时，尽量的关注自己会得到的东西，而不是自己会失去的东西。因为无论你怎么选，你都有得有失的。
public function deep_in_array($value, $array) { foreach($array as $item) { ...
目录： 阅读前必看知识点 1 方法一，超额收费：通过谷歌街景API获取街景图像 2 方法二，完全免费：通过selenium实现批量街景图像的采集 3 详解谷歌街景网页URL中的三个重要参数： 1）纬度和经度...3 详解谷歌街景网页URL中的三个重要参数： 1）纬度和经度 lat, lng 查阅资料后发现，谷歌街景（Google Street View, 简称GSV）使用的坐标系是WGS 84（World Geodetic...、lat和lon即全景id，纬度和经度我们都需要进行储存。...简化建筑物 简化前后对比： 简化前后对比 2） 获取建筑各边中心点 接下来我们在ArcGIS软件中的notebook中进行获取建筑中心点的操作： 首先我选择了单个建筑input_polygon_feature_class...四、构建谷歌街景图片url 1）通过streetview获取经纬度、朝向 上文已经将谷歌街景网页中的三个重要参数获取了到了，接下来我们构建谷歌街景图片的网址(url)。
全球谷歌-微软开放式建筑数据集 该数据集整合了谷歌 V3 开放式建筑和微软最新的建筑足迹，包含 2,534,595,270 个惊人的足迹。截至 2023 年 9 月，它已成为最全面的开放式数据集。...数据集中的每栋建筑都有一个多边形，定义了其在地面上的足迹，一个置信度分值表示我们对这是一栋建筑的确定程度，以及一个与建筑中心相对应的加号代码。...boundary_id（INTEGER）：将 CGAZ 0 级边界 ISO 连接到整数的唯一 ID，用于在 BigQuery 中对数据集进行分区。...area_in_meters （FLOAT）：表示多边形的面积，单位为平方米。...geoparquet 文件中收集的，下文仅提及其中的一个子集，而一个 earthengine ls 应能提供所有国家的更多信息。
图片委托是一种表示对具有特定参数列表和返回类型的方法的引用的类型。可以使用委托将方法作为参数传递给其他方法，或者异步地调用方法。线程是一个执行单元，它可以与进程中的其他线程并发运行。...可以使用委托在不同的线程上调用方法，要么使用委托的 BeginInvoke 和 EndInvoke 方法，要么使用 ThreadPool 或 Task 类。...在爬虫程序中，哪一种更合适取决于具体的设计和需求。一般来说，使用委托与 ThreadPool 或 Task 比创建和管理自己的线程更高效和方便。...但是，如果想要更多地控制线程的优先级、身份或生命周期，可能需要使用线程。也可能想要考虑使用 C# 5 或更高版本中的 async/await 关键字，它们使异步编程变得更容易和清晰。...采集过程是异步的，使用 async/await 关键字实现，同时使用动态转发代理IP提高采集效率。在处理采集结果时，代码会等待所有异步采集任务完成后再进行处理，以保证异步任务全部完成。
当开始研究数据科学时，我经常面临一个问题，那就是为我的特定问题选择最合适的算法。在本文中，我将尝试解释一些基本概念，并在不同的任务中使用不同类型的机器学习算法。...在MSE的例子中有一个从最小二乘法中得到的数学方程: ? 在实践中，用梯度下降法来优化它更容易，它在计算上更有效率。...决策树的图形可以帮助你了解你在想什么，它们的引擎需要一个系统的、有记录的思维过程。 这个算法的想法很简单。在每个节点中，我们选择了所有特征和所有可能的分割点之间的最佳分割。...每一个分割都被选择，以最大化某些泛函。在分类树中，我们使用交叉熵和Gini指数。在回归树中，我们最小化了下降区域的点的目标值的预测变量和我们分配给它的值之间的平方误差的总和。 ?...如果你在处理图像，卷积神经网络会显示出很棒的结果。非线性是由卷积和池化层来表示的，能够捕捉图像的性能特点。 ? 为了处理文本和序列，你最好选择重复的神经网络。
【代码已被隐藏】所在行，点击所在行，可以看到该行的最右角，会出现个三角形，点击查看即可 当然，这位读者的数据已丢失，我们用台风模拟的wrfout数据替代一下画一个图。...首先从cs1对象（可能是由matplotlib绘制的图形或图像）的首个collections元素中获取第一条路径数据。接着，从路径数据中提取出所有顶点的坐标，保存在二维数组vertices中。...(ccrs.PlateCarree(), vertices[:, 0], vertices[:, 1]) # 引入shapely库中的Polygon类，用于构建多边形几何对象 from shapely.geometry...，根据研究区域的实际纬度范围，选择两条与中心纬度接近且能覆盖大部分区域的纬线。...这两条纬线可以是对称分布在中心纬度两侧，也可以根据区域形状和重要特征的位置进行适当调整 不同的参数设置会计算出不同的面积 如有错误欢迎斧正。
阅读更多 package io; import java.net.URL; /** * Title: 在类中取得当前文件所在的相对路径与绝对路径 * * Description...: 在类中取得当前文件所在的相对路径与绝对路径 * * Copyright: Copyright (c) 1997 - 2005 * * Company: Beyond...= new GetClassPath(); System.out.println(getclasspath.getClassPath()); } /** * 在类中取得当前文件所在的相对路径与绝对路径
目前，随着服务器的种类越来越多，可以说在收费标准上是不一样的。但是为了安装起来之后，让网络运行的效率更高一点，那么在选择的时候还需要掌握一些技巧，为的就是找到更加合适的一种。...图片.png 技巧一：稳定性强，打开网页的速度快，不需要用户去等待的。由于服务器的选择会直接影响到用户的体验。因此，为了提高稳定性，还是要确保在安装起来之后，打开的速度较快一点，无需用户等待的。...可见，这在运行方面还是要合理地去把握好，为的就是把握好这方面的技术要点，就会知道网站运行会更好。 技巧二：降低运维成本，出现故障的现象较少。这也是站长在选择服务器的过程中需要注意的方面。...虽然说，不同的服务器在报价上不同，但是在运维方面所产生的成本上也是会有着差异性的。那么，这在实际运行过程中出现故障的情况也是会有着区别的。因此，这在比较的时候，看出来在选择上还是会不一样的。...技巧三：选择的服务器可以符合多种宽带下运行， 在负载方面可以达到了无限制的效果。那么，这对网站的运行效率上都会有着明显的提高。
在项目的第一部分中，我们必须要投入时间来理解业务需求并进行充分的探索性分析。建立一个原始模型。可以有助于理解数据，采用适当的验证策略，或为引入奇特的想法提供数据的支持。...例如，我们都知道特征选择是一种降低预测模型输入的特征维数的技术。特征选择是大多数机器学习管道中的一个重要步骤，主要用于提高性能。当减少特征时，就是降低了模型的复杂性，从而降低了训练和验证的时间。...在这篇文章中，我们展示了特征选择在减少预测推理时间方面的有效性，同时避免了性能的显着下降。tspiral 是一个 Python 包，它提供了各种预测技术。...最后只考虑在训练数据上选择的有意义的滞后（filtered）来拟合我们的模型。 可以看到最直接方法是最准确的。...而full的方法比dummy的和filter的方法性能更好，在递归的方法中，full和filtered的结果几乎相同。
在项目的第一部分中，我们必须要投入时间来理解业务需求并进行充分的探索性分析。建立一个原始模型。可以有助于理解数据，采用适当的验证策略，或为引入奇特的想法提供数据的支持。...例如，我们都知道特征选择是一种降低预测模型输入的特征维数的技术。特征选择是大多数机器学习管道中的一个重要步骤，主要用于提高性能。当减少特征时，就是降低了模型的复杂性，从而降低了训练和验证的时间。...在这篇文章中，我们展示了特征选择在减少预测推理时间方面的有效性，同时避免了性能的显着下降。tspiral 是一个 Python 包，它提供了各种预测技术。...最后只考虑在训练数据上选择的有意义的滞后（filtered）来拟合我们的模型 可以看到最直接方法是最准确的。...而full的方法比dummy的和filter的方法性能更好，在递归的方法中，full和filtered的结果几乎相同。
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