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移动数据挖掘-地点预测(新颖地点预测)与用户建模

CRF序列,使用EM算法或梯度法来训练 对数似然函数: L(λ,D)=log(p|x)- / 地点类别补全:通过访问时间的、访问次数、时间-次数分布、访问时间间隔、停留时间、访问人流量等特征去识别地点类别...(显性模式) 任意两个地点i,j分别对用户-地点、时间段-地点二部图运用带重启动的随机游走获得相关性为r(i,j)t r(i,j)u,用线性加权的方式进行融合。...(隐性模式) 通过top-k预测邻近地点的类别 用概率公式。...符合兴趣的预测,可采用降维等兴趣挖掘模型 兴趣偏好和地点特性匹配。-》第五章 基于新颖性探索预测的加权模型 预测下一地点是否为新颖地点:归结为二分类问题:基于历史的特征、时间特征、空间特征。...地点访问分布熵 和概率一样 H=-求和(plogp) 基尼系数:用户访问地点分布平均程度的度量。 洛伦兹线:用于刻画贫富差距的工具。曲线靠近对角线,越平均。

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基于OpenCV的实时停车地点查找

我首先使用Canny边缘检测来获取边缘图像。我还掩盖了没有停车位的区域。见下文: ? 卡尼边缘检测输出 然后,我们在边缘图像上进行了hough线变换,绘制出了所有可以识别的线。...识别斑点是否被标记 现在我们有了停车地图,我们认为有几种方法可以确定该地点是否有人居住: • 使用OpenCV检查斑点的像素颜色是否与空的停车点的颜色对齐。这是一种简单的方法,但容易出错。...占用地点 ?...空点 但是,由于占用的位置和空的位置看起来很不一样,因此对于CNN来说,这不是一个具有挑战性的问题 但是,对于这两个类,我们只有大约550张图像,因此决定使用转移学习,方法是获取VGG的前10层,并在VGG

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基于OpenCV的实时停车地点查找

我首先使用Canny边缘检测来获取边缘图像。我还掩盖了没有停车位的区域。见下文: 卡尼边缘检测输出 然后,我们在边缘图像上进行了hough线变换,绘制出了所有可以识别的线。...识别斑点是否被标记 现在我们有了停车地图,我们认为有几种方法可以确定该地点是否有人居住: • 使用OpenCV检查斑点的像素颜色是否与空的停车点的颜色对齐。这是一种简单的方法,但容易出错。...请参见下面的空白图片: 占用地点 空点 但是,由于占用的位置和空的位置看起来很不一样,因此对于CNN来说,这不是一个具有挑战性的问题 但是,对于这两个类,我们只有大约550张图像,因此决定使用转移学习...,方法是获取VGG的前10层,并在VGG模型的输出中添加一个softmax层。

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系统设计:附近人或者地点服务

如果你没有使用yelp,邻近服务器可以用来发现附近的景点,如地点、活动等。com之前,请在继续之前尝试一下(你可以搜索附近的餐厅、影院等),并花一些时间了解该网站提供的不同选项。...类似地,我们可以有一个单独的表来存储地点和评论的照片。 5.系统API 我们可以使用SOAP或REST API来公开我们服务的功能。...6.基本系统设计和算法 在高层次上,我们需要存储和索引上面描述的每个数据集(地点、评论等)。对于查询这个庞大数据库的用户来说,索引应该是高效的,因为在搜索附近的地方时,用户希望实时看到结果。...要找到靠近某个地点的地方,我们必须查询所有服务器,每个服务器将返回一组附近的位置。集中式服务器将聚合这些结果,并将其返回给用户。 我们会在不同的分区上有不同的四叉树结构吗?...请注意,我们将地点的数据保存在哈希集中,这将使我们能够快速从索引中添加/删除地点。所以现在,每当一个四叉树服务器需要重建自身时,它可以简单地向四叉树索引服务器请求它需要存储的所有位置。

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.net 多地点计算中心点

,关于地点坐标的拾取可以在百度地图的拾取坐标系统获得,地址为:百度地图拾取坐标系统 关于地点可以自定义添加数量,最后每个地点坐标记得添加到list中即可。...由上述步骤,计算中心点的坐标为 经度:116.1003 纬度:40.4293 下面来经纬度反查地点,百度地图的拾取坐标系统也有反查功能但是不太理想,这里推荐一个另一个拾取坐标系统附带反查,地址为:地球在线...输入上述代码返回的坐标,反查地点如下 至此,根据多地点的经纬度坐标计算中心点大功告成!...本程序使用VS2022基于.NET6编写,用的类库也是.net core版本 4、总结 本文主要是借助GeoCoordinate的类库实现,通过坐标的拾取计算多坐标的中心点,接着再根据生成的坐标反查地点得以实现...以上就是.net 多地点计算中心点的介绍,做此记录,如有帮助,欢迎点赞关注收藏!

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华为OD 机试 - 聚餐地点(Java & Python & C++)

,部分聚餐地点不可达),求小华和小为都能达到的聚餐地点有多少个。...(非障碍物) 输出描述 可以两方都到达的聚餐地点的数量,行末无空格 补充说明 地图长宽为m和n,4 <= m <= 100 ,4 <= n <= 100 聚餐的地点数量为k,则1 < k <= 100...此时2者都能达到的聚餐位置有两处 二、解题思路 本题的设问是需要寻找两个人同时可以到达的聚餐地点。...因此小华能够到达的3的个数和小为能够到达的3的个数是一样的,也就是他们共同能够到达的聚餐地点。 因此,我们其实不需要分别从两个2出发做两次搜索。...退出搜索后,若 flag = False,说明小华和小为无法相遇,可以同时到达的聚餐地点数量为0 flag = True,说明小华和小为可以相遇,可以同时到达的聚餐地点数量为上述搜索中记录的3的个数ans

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Android项目实战之百度地图地点签到功能

前言:先写个简单的地点签到功能,如果日后有时间细写的话,会更加好好研究一下百度地图api,做更多逻辑判断。 这里主要是调用百度地图中的场景定位中的签到场景。通过官方文档进行api集成。...通过GPS的定位功能,获取地理位置,时间,用户名进行存储。之后通过日历显示历史签到记录。 效果图: ? ? ?...= BDLocation.TypeCriteriaException) { String address = location.getAddrStr(); //获取详细地址信息 if (!...public void decorate(DayViewFacade view) { view.addSpan(new DotSpan(7, color)); } } 总结 到此这篇关于Android项目实战之地点签到功能...(百度地图)的文章就介绍到这了,更多相关android 地点签到内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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