针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景，常见的可使用 PG、MySQL 和 MongoDB 等多种 DB 的空间索引进行实现。
PCL库中的geometry模块主要提供了点云几何计算的工具，geometry模块提供了点云和三维网格（mesh）处理的一些基本算法和数据结构。
本文介绍哨兵2号（Sentinel-2）遥感影像数据的空间分幅规则，并提供军事格网参考系（Military Grid Reference System，MGRS）的.kml格式文件、.shp格式矢量文件的下载方法。
针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景，常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。而Redis另辟蹊径，结合其有序队列zset以及geohash编码，实现了空间搜索功能，且拥有极高的运行效率。本文将从源码角度对其算法原理进行解析，并推算查询时间复杂度。
针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景，常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。
前言：针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景，常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。而Redis另辟蹊径，结合其有序队列zset以及geohash编码，实现了空间搜索功能，且拥有极高的运行效率。
https://juejin.im/post/5da40462f265da5baf410a11
要提供完整的“附近的人”服务，最基本的是要实现“增”、“删”、“查”的功能。以下将分别进行介绍，其中会重点对查询功能进行解析。
Android中展示门类信息一般使用列表视图ListView或者网格视图GridView，特别是电商类APP的首页，除了顶部导航、底部标签、上方横幅外，主要页面都是展示各种商品和活动的网格视图。一般情况下GridView就够用了，不过GridView中规中矩，每个网格的大小都是一样的，有时显得有些死板。比如不同商品的外观尺寸很不一样，冰箱是高高的在纵向上长，空调则是在横向上长，所以若用一样规格的网格来展示，必然有的商品图片被压缩得很小。再比如像新闻摘要，每篇摘要的字数都不一样，为了把文字显示完全，也需要对每个网格自适应高度，字数多的网格分配较小的高度，字数较多的网格分配较大的高度。可惜GridView不支持自适配网格高度，所以我们得自己写个瀑布流网格控件来实现这样的效果了。 先来理下瀑布流控件的思路，因为GridView每个网格的宽和高都是一样的，所以无法基于GridView进行改造。如果是ListView，每行高度一样，一行内每个元素的长度是可以自定义的，但每列元素的长度必须一样，所以改造ListView的效果也很有限。改造GridView也不行，改造ListView也不行，看来得换个思路了，把复杂问题简单化试试。例如这个页面上只有四个视图：左上区块0、右上区块1、左下区块2、右下区块3，直接用布局文件xml编写的话也不难，可能大家多半会想到采用相对布局RelativeLayout来处理。
作者简介：万汨，饿了么资深开发工程师。iOS，Go，Java均有涉猎。目前主攻大数据开发。喜欢骑行、爬山。
⭐️组件Component ????前言 ????简介 ????Unity工程结构 ????几种常用组件介绍 ????Transform组件 ????Mesh Filter(网格过滤器)和Mesh R
来源：juejin.im/post/5da40462f265da5baf410a11
前言：针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景，常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。而Redis另辟蹊径，结合其有序队列zset以及geohash编码，实现了空间搜索功能，且拥有极高的运行效率。本文将从源码角度对其算法原理进行解析，并推算查询时间复杂度。
针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景，互联网应用几乎每天都会用到，比如搜附近的美食，周边游等等；常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。而Redis另辟蹊径，结合其有序队列 zset 以及 geohash 编码，实现了空间搜索功能，且拥有极高的运行效率。本文将从源码角度对其算法原理进行解析，并推算查询时间复杂度。
Generalisation of structural knowledge in the Hippocampal-Entorhinal system https://www.groundai.com
这一篇是真的隔了好久了~~，也终于可以喘口气来好好写博客了，这段时间实在是忙不过来了，迭代太紧。好，废话不多说，进入今天的主题。
来源：juejin.cn/post/6844903966061363207 作者简介：万汨，饿了么资深开发工程师。iOS，Go，Java均有涉猎。目前主攻大数据开发。喜欢骑行、爬山。 前言：针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景，常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。而Redis另辟蹊径，结合其有序队列zset以及geohash编码，实现了空间搜索功能，且拥有极高的运行效率。 本文将从源码角度对其算法原理进行解析，并推算查询时间复杂度。 要提供完整的“附近的人”服务，
https://www.groundai.com/project/generalisation-of-structural-knowledge-in-the-hippocampal-entorhina
美团在前几天也开启了春招实习招聘模式，这一轮的笔试难度比较大，总共有五题，前三题属于“送分题”，最后一题属于名副其实的难题，毕竟涉及到一个相对复杂的数据结构--并查集，我看了关于这次笔试的一些讨论，很多人都对这题有些懵逼，所以今天我们来讲一道并查集相关的算法题。
本文引用了饿了么资深开发工程师万汨“Redis 到底是怎么实现“附近的人”这个功能的呢？”一文的内容，感谢原作者的分享，为了提升文章品质，即时通讯收录时有内容补充和修订。
在CPU上执行的代码是串行的，它的优点在于强逻辑性和强扩展性。代码必须严格按顺序执行，任何次序的错误都可能会导致程序出错。
设计Uber后端，让我们设计一个像优步这样的共享乘车服务，将需要乘车的乘客与有车的司机连接起来。类似服务：Lyft、滴滴、Via、Sidecar等。
---- 新智元专栏 作者：邓侃 【新智元导读】近日，DeepMind 在 Nature 上发表的一篇论文引起 AI 领域和神经科学领域的极大震撼：AI 展现出与人脑 “网格细胞” 高度一致的空间导航能力。甚至有些学者认为，凭着这篇论文，DeepMind 的作者有可能问鼎诺贝尔奖。本文作者邓侃博士对这篇突破性的论文进行了解读。 论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-018-0102-6 Google 麾下的 DeepMind 公司，不仅会下围棋，而且
文章首先解释了CSS网格是什么以及为什么它在现代网页设计中非常重要。它强调了响应式设计的重要性，这是使网站在各种设备和屏幕尺寸上都能良好呈现的关键。
这是基础渲染课程系列的第一部分，主要涵盖变换矩阵相关的内容。如果你还不清楚Mesh是什么或者怎么工作的，可以转到Mesh Basics 相关的章节去了解（译注：Mesh Basics系列皆已经翻译完毕，但与本系列主题关联不大，讲完4个渲染系列之后，再放出来）。这个系列会讲，这些Mesh是如何最终变成一个像素呈现在显示器上的。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2102.03725v2.pdf
deform环件轧制工艺是一种环形坯壁厚减薄、直径扩大的塑性成形工艺，坯料和工艺设计均有成熟的理论指导，但在实际生产中仍存在很多问题，尤其截面复杂的环形零件，例如主辊与坯料接触的宏观打滑问题、端面裂纹和凹陷、周边飞刺等等各种问题。
上一节，我们介绍了太空版植物大战僵尸游戏的整体情况，并详解了如何建立游戏的基本框架，本节我们实现游戏中，道具的动态拖动特效，完成本节代码后，大家可以实现以下效果： 玩家先在底部的按钮中选择点击某个按
近年来，随着卷积神经网络[1-2]的提出及其在计算机视觉[3]和自然语言处理[4]等领域的广泛应用，使得深度学习在二维的图像识别[5]、语义分割[6]以及目标检测[7]等领域有了重要的突破。目前，基于二维图像的目标检测算法已趋于成熟，并已经被广泛地应用到我们的生活中。
在本文中，我们将设计一个邻近服务，用来发现用户附近的地方，比如餐馆，酒店，商场等。
在路径规划、游戏设计栅格法应用中，正六边形网格不如矩形网格直接和常见，但是正六边形具有自身的应用特点，更适用于一些特殊场景中，比如旷阔的海洋、区域或者太空。本文主要讲述如何对正六边形进行几何学分析、网格化环境建模、坐标系转换以及正六边形间的关系求解等。六边形的具体代码实现可以参见github: https://github.com/wylloong/HexagonalGrids . 几何学分析：正六边形的边长相等，内角都是120度，其它性质可以参见百度百科。在正六边形网格化布局设计中，典型的正六边形方
React Grid Layout 是一个用于构建可拖拽、可调整大小和自适应的网格布局的 React 组件库。通过简单易用的API，在 React 项目中能够快速构建复杂网格布局，轻松地创建可交互的网格布局，适用于构建面向用户的仪表盘、拖拽式页面布局等应用，提供良好的交互体验。通常用于自定义搭建页面中，例如我们公司用到自定义搭建工作台系统等等
在Matlab中，三维图形有：三维曲线、三维网格以及三维曲面，分别对应函数：plot3、mesh和surf，本篇将介绍些常规使用以及一些三维图形的处理。
感谢阅读「美图数据技术团队」的第 25 篇原创文章，关注我们持续获取美图最新数据技术动态。
机器之心报道 编辑：侯佳宁 在这项工作中，研究人员以大型城市场景渲染为目标，提出一个新的框架，集成了基于 MLP 的 NeRF 与显式 3D 重建的特征网格，以有效地编码局部和全局场景信息。该方法克服了现有方法在大规模场景中应用的各种缺点，即使在大规模城市场景中也能实现高保真度的渲染，这对于现实世界的应用场景至关重要。 纯基于 MLP 的神经辐射场（NeRF）由于模型容量有限，在大规模场景模糊渲染中往往存在欠拟合现象。最近有研究者提出对场景进行地理划分、并采用多个子 NeRF，分别对每个区域进行建模，然而，
1. 预览 📷 2. 实现思路 通过二位列表，确定每个数字所在的位置； 通过字典的引用变量，直接改变字典中的数； 将二维列表变成一维列表抽取随机位置； 使用random产生随机的数字2或者4； OpenCV 的 cv.waitKey 获取键盘按键的 key。 3. 依赖引入 import cv2 as cv import numpy as np import random 4. 代码解析 4.0 初始化参数 初始化画布得宽高和网格数量boardNum*boardNum 计算每个格子得宽高 初始化游戏是否结束
想象一下，如果你正在建造一辆自动驾驶汽车，它需要了解周围的环境。为了安全行驶，你的汽车该如何感知行人、骑车的人以及周围其它的车辆呢？你可能会想到用一个摄像头来满足这些需求，但实际上，这种做法似乎效果并不好：你面对的是一个三维的环境，相机拍摄会使你把它「压缩」成二维的图像，但最后你需要将二维图像恢复成真正关心的三维图像（比如你前方的行人或车辆与你的距离）。在相机将周围的三维场景压缩成二维图像的过程中，你会丢掉很多最重要的信息。试图恢复这些信息是很困难的，即使我们使用最先进的算法也很容易出错。
文：shirly（腾讯云前端开发高级工程师） 直播、短视频、在线会议等应用越来越多地进入人们的生活，随之诞生的是丰富的各类创意玩法与新鲜体验，其中大量应用了以AI检测和图形渲染为基础的AR技术。 此类技术在原生应用已经十分成熟，而由于Web的功能和性能瓶颈，使得实现Web端上的AI人脸识别与实时渲染成为了一种挑战。而随着Web技术的不断成熟，AR技术在Web上的实现成为了一种可能。笔者总结了在Web端实现此功能的几个技术要点，跟大家一起探讨一下。 技术实现 抽象整体的实现思路如下，使用AI检测模型检测输
对于目前最主流的室内Wi-Fi指纹定位技术而言，采集Wi-Fi指纹的覆盖度和新鲜度是决定定位精度最重要的因素。受到成本和导航需求等因素的限制，腾讯地图定位平台目前提供的室内定位服务只对商场的走廊部分采集了指纹信息。对于面积更大的商场店铺，目前很难人工采集Wi-Fi指纹。本文介绍了我们如何利用过去积累的定位日志数据，实现了室内店铺Wi-Fi指纹的自动填充，并用于室内定位服务，从而提升了我们室内定位服务的覆盖度和服务质量。
最近在学习PyQt5可视化界面，这是一个内容非常丰富的gui库，相对于tkinter库，功能更加强大，界面更加美观，操作也不难。于是我开始小试牛刀，用PyQt5做个可视化的“剪刀石头布”小游戏，总体效果如下：
问题：在使用Navigation导航系统的时候，有时候需要判断某个点是否在我们的导航网格中，以免在进行某些敌人或者游戏对象实例化生成的时候将对象的位置放在了导航网格之外。
导语：大自然蕴含着各式各样的纹理，小到细胞菌落分布，大到宇宙星球表面。运用图形噪声，我们可以在3d场景中模拟它们，本文就带大家一起走进万能的图形噪声。
概述 UWP Community Toolkit 中有一个开发者工具集 DeveloperTools，可以帮助开发者在开发过程中进行 UI 和功能的调试，本篇我们结合代码详细讲解 DeveloperTools 的实现。 DeveloperTools 中目前包括了两个工具： AlignmentGrid - 提供了 Grid 中的网格，开发者可以根据网格来检查控件对齐；除了开发过程中的辅助作用，开发者还可以使用它作为画板辅助线，日记应用的网格等 UI 显示； FocusTracker - 可以显示当前聚焦的
今天聊聊我们气象业务中比较关键的数据，那就是网格化气象数据，这个网格化数据既包含主客观的网格预报，也包含融合后的网格化实况。应用在具体的气象服务中，也经常踩到一些坑。
当导入 glTF 模型到 Creator 时，glTF 中的资源将会按照以下关系转换为 Creator 中的资源：
copy 函数可以让你在 console 里拿到任意的资源，甚至包括一些变量，在复制一些特别冗长的数据时特别有用，当复制完成后，直接使用 ctrl + v 即可。
给你一个由 '1'（陆地）和 '0'（水）组成的的二维网格，请你计算网格中岛屿的数量。
交友与婚恋是人们最基本的需求之一。随着互联网时代的不断发展，移动社交软件已经成为了人们生活中必不可少的一部分。然而，熟人社交并不能完全满足年轻人的社交与情感需求，于是陌生人交友平台悄然兴起。
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