今天看文档,无意中发现了 Redis 的一个新功能。 Redis 在 3.2 版本实现了一个地理位置计算的特性。...命令如下: GEODIST location-set location-x location-y [unit] 可选参数 unit 用于指定计算距离时的单位,它的值为下面的一个: m 表示单位为米。...m|km|ft|mi 指定的是计算范围时的单位; 如果给定了可选的 WITHCOORD , 那么命令在返回匹配的位置时会将位置的经纬度一并返回; 如果给定了可选的 WITHDIST , 那么命令在返回匹配的位置时会将位置与中心点之间的距离一并返回...; 在默认情况下, GEORADIUS 和 GEORADIUSBYMEMBER 的结果是未排序的, ASC 可以让查找结果根据距离从近到远排序, 而 DESC 则可以让查找结果根据从远到近排序; COUNT...georadius和georadiusbymember执行的代价并不低,因此强烈建议为查询结果创建缓存。 geohash 这个会返回一个11个字符的geohash字符串,使用内部52位表示。
这个时候高德地图就给你了一个key 3.得到地铁站的经度和纬度 配置一个get_location函数区访问高德地图的api 然后返回经度和纬度 def get_location(keyword,city.../subway.xlsx',index=False) 4.得到地铁站之间的距离并构建图 计算各个地铁站的信息,并生成地铁站网络 现在我们得到了地铁站的经度和纬度 可以通过geopy.distance这个包来计算...我们要去找距离最近的地铁站 首先是获得位置的坐标 然后将当前的坐标遍历所有地铁站 找到最近的地铁站 longitude1,latitude1=get_location(site1,'武汉') longitude2.../subway.xlsx') 定义get_nearest_subway函数来寻找最近的地铁站 def get_nearest_subway(data,longitude1,latitude1):...#创建点之间的距离 #现在我们有了各个地铁站之间的距离存储在graph #创建节点的开销表,cost是指从start到该节点的距离 costs={} parents={}
到达上车点后,新浪科技发现,Apollo车队数量相对有限,在海淀区稻香湖地铁站北-温阳路地铁站B口-稻香湖酒店区域内,循环有4辆左右百度自动驾驶车辆。中间能看到小马智行自动驾驶测试车辆驶过。...从温阳路地铁站过来(稻香湖地铁站)行驶距离挺长,比地铁花费的时间要长,行驶了20分钟。其实我平时打车也可以走较近的一条路,百度选择这条路线测试可能是因为人少。”...03 “自动驾驶推广的前提是 所有人教科书式遵守交通规则” “完全的自动驾驶可能得20年吧,最快也得10年。” 在提到去安全员的全自动驾驶时,上述第三位乘客表示。...这位滴滴司机表示,“除非行人全部遵守交通规则,教科书式过马路,以及所有的摄像头都到位了。否则寸步难行。一些特殊的地段,比如老胡同里面就更不可能了。” 不过,他也坦言,高科技的力量是不可想象的。...比如在面对临时道路变更或交通管制等情况,接到求助请求后“5G云代驾”可以接管无人驾驶车,改为平行驾驶状态,帮助车辆解决问题,云端驾驶员一个人可以为很多辆车服务。
上班族最看重的:地铁 在北京,上班最重要的是坐地铁方便,因此我统计了全北京12000个小区的信息,并计算了每个小区到最近地铁站的步行距离。看得出地铁对租金的影响还是很大的,相关系数为0.29。...基本上,每离地铁近100米,65平米房子的租金就会贵200块钱。不过在地铁站400米范围内,地铁对价格的影响并不显著了。 下面绘制了到地铁站步行距离和租房单价的散点图: ?...总体来看,租房主要是挑小区,同一小区内,除非装修差太多,否则价格不会有太多差异。 笔者统计了北京所有小区的售房均价,租房均价,户数,租售比,地铁步行距离,物业等非常详尽的数据表格,共计12200条。...选择一个区域,就可以很方便地确定哪个小区是比较合适的。有需求者请关注公众号“沙漠之鹰”,留言留下您的邮箱。...一篇文章难以帮助到每个具体想租房的人,因此,下表是北京200个片区的平均价格(以65平米计算)和存量和平均面积,方便各位读者参考。 ? ? 内容来源:沙漠之鹰
当我们在做对房价的预测时,收集到的数据中,如房屋的面积、房间的数量、到地铁站的距离、住宅附近的空气质量等,都是量纲,而他们对应的量纲单位分别为平方米、个数、米、AQI等。...这些量纲单位的不同,导致数据之间不具有可比性。同时,对于不同的量纲,数据的数量级大小也是不同的,比如房屋到地铁站的距离可以是上千米,而房屋的房间数量一般只有几个。...1.2 归一化提高求解最优解的速度 我们提到一个对房价进行预测的例子,假设自变量只有房子到地铁站的距离x1和房子内房间的个数x2,因变量为房价,预测公式和损失函数分别为 \begin{array}{l}...在查找资料的时候,我看到很多文章都提出了:“在分类、聚类算法中,需要使用距离来度量相似性的时候,z-score归一化也就是标准化的效果比归一化要好,但是对于这个观点并没有给出足够的技术支持。...如果更改为使用层归一化,就可以有效的避免这个问题。 层归一化:通过计算在一个训练样本上某一层所有的神经元的均值和方差来对神经元进行归一化。
◆ ◆ ◆ 装上班族最看重的:地铁 在北京,上班最重要的是坐地铁方便,因此我统计了全北京12000个小区的信息,并计算了每个小区到最近地铁站的步行距离。...看得出地铁对租金的影响还是很大的,相关系数为0.29。基本上,每离地铁近100米,65平米房子的租金就会贵200块钱。不过在地铁站400米范围内,地铁对价格的影响并不显著了。...下面绘制了到地铁站步行距离和租房单价的散点图: ? ◆ ◆ ◆ 租售比:租房还是买房划算 现在租房这么贵,买不起房也租不起房,我们不妨看看租售比,也就是租这套房子多少年,就能买下这套房: ?...总体来看,租房主要是挑小区,同一小区内,除非装修差太多,否则价格不会有太多差异。 笔者统计了北京所有小区的售房均价,租房均价,户数,租售比,地铁步行距离,物业等非常详尽的数据表格,共计12200条。...选择一个区域,就可以很方便地确定哪个小区是比较合适的。有需求者请在文末留言或关注公众号“沙漠之鹰”,留言留下您的邮箱。
地点云全新发布v1.0 beta,帮助开发者快速、低成本实现以下应用场景: 连锁网点地图:如门店地图、售货机地图、到店签到、办事网点等; 设备/设施管理:如摄像头、路灯路牌、充电桩位置等; 电子围栏应用...;用户也可以通过分类筛选,快速精准的找到地点信息; 主子点展示:通过结构化展示的方式,帮助用户快速找到附着在“主点”下的“子点”,例如搜索“西直门地铁站”,同时展示西直门地铁站下的各个出口; [了解详情...功能新增: 新增限制地图显示区域能力:适用于开发者希望仅展示某一区域地图的场景,如故宫旅游类场景中,可以将展示的地图限制在故宫景区的范围内; 新增沿创建的 polyline 展示文字功能:满足导航、路线规划场景下展现动态路名需求...WebService v1.9.8上线,网约车场景能力增强: 驾车路线规划:网约车接驾策略增加避开收费条件; 距离矩阵(DistanceMatrix)新增策略参数“距离最短”; [了解详情] 工单体验持续优化...定位: 针对室内、地铁站等重点场景进行专项优化,定位精度2-3米; 适配Android Q,增加代码安全性; 增加后台定位Service能力,在后台也能实时定位; 优化网络连接能力,修复在某些特定机型偶现的网络模块初始化失败
上班族最看重的:地铁 在北京,上班最重要的是坐地铁方便,因此我统计了全北京12000个小区的信息,并计算了每个小区到最近地铁站的步行距离。看得出地铁对租金的影响还是很大的,相关系数为0.29。...基本上,每离地铁近100米,65平米房子的租金就会贵200块钱。不过在地铁站400米范围内,地铁对价格的影响并不显著了。 下面绘制了到地铁站步行距离和租房单价的散点图: ?...总体来看,租房主要是挑小区,同一小区内,除非装修差太多,否则价格不会有太多差异。 笔者统计了北京所有小区的售房均价,租房均价,户数,租售比,地铁步行距离,物业等非常详尽的数据表格,共计12200条。...选择一个区域,就可以很方便地确定哪个小区是比较合适的。有需求者请关注公众号“沙漠之鹰”,留言留下您的邮箱。...一篇文章难以帮助到每个具体想租房的人,因此,下表是北京200个片区的平均价格(以65平米计算)和存量和平均面积,方便各位读者参考。 ? ?
然而,我们应该选择能够提供最多数据信息的图。 要查看分布(如果是正态分布或双峰分布),直方图将是最有帮助的。虽然直方图是一个很好的起点,但是盒箱在识别异常值的数量和中位数在哪里可能更有优势。...标准化使所有连续变量具有相同的规模,这意味着如果一个变量的值从1K到1M,另一个变量的值从0.1到1,标准化后它们的范围将相同。 L1或L2正则化是减少过拟合的常用方法,可以在许多回归算法中使用。...: 到最近的地铁站的持续时间 1公里范围内的车站数量 到最近的地铁站的时间: 对于某些公寓来说,这个特征的高价值似乎表明价格较高。...1公里范围内的车站数量: 这同样适用于距公寓一公里范围内的车站数量。一般而言,周围的许多地铁站都会提高租金价格。然而,它也有负面影响 - 更多的噪音。...您也可以以不同的方式堆叠模型! 堆叠模型背后的想法是在基础模型的结果之上创建几个基础模型和元模型,以便产生最终预测。然而,如何训练元模型并不是那么明显,因为它可以偏向于最好的基础模型。
,地铁上下行情况,视频监控,烟雾报警,电梯运行情况等等,帮助我们直观的了解当前的地铁站。...系统中为了帮助用户更直观友好的浏览当前地铁站,提供了三种交互模式: 第一人称模式 -- 操作就类似行人或车在行进的效果,可以通过键盘鼠标控制前进后退。...本篇文章通过对地铁站可视化场景的搭建,动画代码的实现,交互模式的原理解析,以及主要功能点的实现进行阐述,帮助我们了解如何使用 HT 实现一个简单的地铁站可视化。...data 图元,也就是 3D 场景中的模型节点,我们可以判断当前 data 是否为我们刚才创建的 metro 那个节点来进行后续的操作,场景中模拟了一个左开的地铁和一个右开的地铁,两辆地铁会交替出现。...3D 可视化系统则是一个很好的展现,HT 的轻量化,数据的可视化,机器的可视化,资产的管理化帮助我们更好的监控。
背景打开美团,可以通过自身定位查看附近的商品。打开社交软件,可以查看附近的人交友。打开滴滴,可以查看的附近的共享单车,那这些是如何实现?...geopos:获取地理位置的坐标。geodist:计算两个位置之间的距离。georadius:根据用户给定的经纬度坐标来获取指定范围内的地理位置集合。...georadiusbymember:根据储存在位置集合里面的某个地点获取指定范围内的地理位置集合。geohash:返回一个或多个位置对象的 geohash 值。...,结果基本吻合查询某位置内的其他成员信息georadius以给定的经纬度为中心, 返回键包含的位置元素当中, 与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置元素。...ASC: 查找结果根据距离从近到远排序。DESC: 查找结果根据从远到近排序。
它允许用户存储地点的经纬度坐标,以及执行各种基于地理坐标的查询操作,如查找最近的地点、计算两点之间的距离、查询给定半径内的所有地点等。...GEORADIUS 和 GEORADIUSBYMEMBER GEORADIUS和GEORADIUSBYMEMBER命令用于查找给定地理位置周围一定距离内的所有位置。...例如: GEORADIUS geo:locations 13.4105 52.5244 100 km WITHDIST WITHCOORD 这将返回柏林周边100公里内的所有位置,包括距离和坐标信息。...此命令将返回所有在5公里范围内的商家及其距离和坐标。 排序与过滤 我们还可以使用GEOFILTER命令对结果进行更复杂的排序和过滤,例如只返回特定类型的商家,或者按照距离排序。...总结 Redis GEO提供了强大且灵活的地理信息处理能力,适用于各种需要地理定位的应用场景。通过上述案例,我们看到了如何利用Redis GEO来构建一个高效的本地商家搜索服务。
状态共享 状态共享是指任何变量,对象,或者内存空间存在于共享作用域内,或者是作为对象的属性在各作用域间传递。一个共享的作用域能够包含全局作用域和闭包作用域。...了解更多函数式编程如何处理应用程序状态的细节,看这里:《10 Tips for Better Redux Architecture》 共享状态的问题是为了理解函数的效果,你必须知道函数使用或者影响的所有共享变量的整个历史状态...高阶函数经常用在: 抽象或者隔离操作、影响,或者使用回调函数控制异步流程,promise,monads等 创建一个能够处理宽泛数据类型的工具集 给一个函数部分参数赋值,或者创建一个柯里化的函数便于复用或者函数合成...传入一个函数列表然后返回这些输入函数的某种组合 容器,函子,列表和流 函子是指能够被映射遍历的东西。...}, { name: 'coin', points: 3 }, { name: 'candy', points: 4} ])); // [ 4, 6, 8 ] 在函数式编程中,使用像函子和高阶函数为了使用通用的工具函数来操作多种数据类型的抽象的概念十分重要
所有的外部交互都有可能代来副作用,副作用也使得方法通用性下降不适合扩展和可重用性;同时副作用会给程序中带来安全隐患给程序带来不确定性,但是副作用不可能完全禁止,尽可能控制它们在可控范围内发生....) 函数式编程中如何控制副作用控制在可控的范围内、异常处理、异步操作等。...,而是由函子完成 函子就是一个实现了map的契约对象 可以把函子想象成一个盒子,这个盒子里面封装了一个值 想要处理盒子中的值,需要盒子的map方法传递一个处理值的函数(纯函数),由这个函数来对值进行处理...最终map方法返回一个包含新值的盒子(函子) 存在的问题,在输入null的时候存在异常,无法处理异常情况,那么如何解决这种的副作用呢?...Pointed 函子是实现了of静态方法的函子,of方法是为了避免使用new来创建对象,更深层的含义是of方法用来把值放到上下文Context(把值放到容器中,使用map来处理值) 其实上述将的函子都是
不同于,文档,以除去由它们的标识_id,运行给定的查询,应用sort,limit和skip选择第一,然后在一次在一个单独的步骤中除去所有。 从GOT集合中删除与查询条件匹配的所有文档。...如果给定的域类型已经包含具有该名称的属性,则计算出的距离将calculated-distance使用一个潜在的随机后缀命名。...使用 geo-near 查询,您可以表达诸如“查找周围 10 英里内的所有餐馆”之类的查询。...Point内 10 英里范围内的所有实例。...Metrics这里使用的枚举实际上实现了一个接口,以便其他度量也可以插入到一定距离。AMetric由乘数支持,以将给定度量的距离值转换为原生距离。此处显示的示例将 10 视为英里。
上次我们介绍了lookup查找函数的基本用法,具体可回顾 从零开始学数据分析系列-Excel基础入门(三)本节课我们介绍Excel中非常常用的组合函index+match,看看它们的具体用法。 ?...总结:一个单行/列的区域,只要给定行/列数,就可以提取相应位置的值。即: =INDEX(区域,行/列数) 注意:行和列数是指在区域内的行、列数,并不是在整个工作表中的行列数。...总结:根据给定的行数和列数,从给定的多行多列区域中提取数据。即: =INDEX(区域,行数,列数) 注意:这里的行数和列数,依旧是在指定区域内部的行列数。...总结:INDEX函数的第一个参数可以是多个区域,具体要引用哪个区域,由最后一个参数决定,1表示引用第一个,2表示引用第二个........以上就是index+match函数组合的基本用法,这些用法在我们日常数据处理和数据分析中都非常实用,觉得有用的朋友赶紧学起来~最后,如果我们的内容对你有帮助,欢迎分享、点赞、在看+关注,跟我们一起学习更多
但由于现场时间有限,未能将报告更详尽地向大家解读,不少小伙伴对于整个报告的生成过程非常好奇,也很想知道报告得出的结论如何帮助我们了解自己的生存空间与所在城市的商业格局。...这张图中的14个小类是在五大类别下的进一步细分,大家可能会好奇这些分类是如何得到的,这就涉及到了我们层次聚类的具体算法,简单来说就是通过计算两类数据点间的相似性,对所有数据点中最为相似的两点进行组合,然后反复迭代这个过程...其中超过一半位于福田-罗湖综合功能中心区域,距离商务聚集区都很近。...位于罗湖区的15个站点主要分为两个聚集区,一个是城市中最早发展起来的国贸-老街综合功能中心区,被开发强度最大,商业资源也最为密集;另一个则是7号线在罗湖区域内的站点,7号线可以与全城其他所有线路进行换乘...▍如何寻找深圳商业需求未饱和的潜力空间 在衡量了站点的居住性价比之后,我们又将目光放在了地铁站点的商业价值方面。 居住区域的存在必然会带来人的聚集,而人的生活,又必然会产生对各种配套商业的需求。
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