我在 WPF 中拿到一个矩形里面的一个坐标，在这个矩形里面包含了另一个矩形，我想将这个点转换到另一个矩形里面的坐标。...也就是说我拿到一个点，这个点的左上角(0,0)坐标就是矩形1的左上角坐标，而我想要将这个点转换为以矩形2的左上角坐标作为原点的坐标系的坐标 其实做法就是将矩形2的左上角坐标换算为以矩形1作为原点的坐标，...point) 将点 point 从 originRect 的坐标转换为在矩形 rect 的坐标 如果此时的 originRect 的坐标系和 rect 的坐标系相同，那么有两个方法，第一个方法就是将...，相当于将 rect 放入了 originRect 矩形 然后进行矩形内的坐标换算，也就是 rect 使用 originRect 的左上角作为原点的坐标系，此时的坐标系和 point 的坐标系相同，也就是计算在相同坐标系的一个点相对于矩形的点...的矩阵，也就是将 rect 的矩阵乘以 -1 再乘以 point 坐标 point * (-1 * rectMatrix) 这样通过矩阵就可以计算在 originRect 里面的点相对于另一个矩形坐标
简介 在GEE中，可以使用.geometry()方法来获取几何形状的中心点坐标和相交的坐标。...首先，使用.geometry()方法获取几何形状的几何信息，然后使用.centroid()方法获取几何形状的中心点坐标。...(); print('中心点坐标：', center); 要获取几何形状的相交的坐标，可以使用.intersection()方法。...返回几何体最高维度分量的中心点。低维组件将被忽略，因此包含两个多边形、三条线和一个点的几何体的中心点等同于仅包含两个多边形的几何体的中心点。...返回给定几何体的凸壳。单个点的凸面形是点本身，相邻点的凸面形是一条直线，其他所有点的凸面形是一个多边形。需要注意的是，如果一个退化多边形的所有顶点都在同一条直线上，那么该多边形将生成一条线段。
2015-12-30 08:47:44 在进行地图一类的开发中经常会遇到需要计算两点之间的距离，下来看以下如何通过经纬坐标来确定两点间的距离 首先，设两点分别为P1、P2，如果其值是用度分秒形式表示，...则需将其转换成十进制度的形式，如P1点纬度为23度30分，则其纬度值转换成十进制度的形式为23.5度。...然后，分别将两点的经度、纬度值转换成弧度制形式，如P1纬度为23.5度，转换成弧度制则为：23.5*PI / 180。...然后再分别求取两点间的纬度差（dlat）与经度差（dlon）； 接下来求取两点间的正弦与余弦值，公式如下：A=sin2(dlat/2) + cos(P1LatInRad)*cos(P2LatInRad)...*Sin2(dlon/2) 接着求取两点的正切值，公式如下：C=2*Math.Atan2(Math.Sqrt(A), Math.Sqrt(1-A)) 最后返回两点间的距离：公式如下：D=EarthRadiusKm
概述 在实际进行空间几何计算的时候，很难确定直线的方向向量，一般都是知道线段的起点 (O) 和终点 (E) 。那么显然方向向量为 (D=E-O) 。...这时，根据射线的向量方程，线段上某一点P为： \[P=O+tD\] 很显然，这个t值就确定了线段上 (P) 的位置。...在方向向量由起止点确定，且点在线段内的情况下，t的取值范围为0到1：取值为0时就是起点 (O) ，取值为1时就是终点 (E) 。...进一步，根据相似三角形原则，如果知道 (P) 点与起点 (O) 的距离为d，则t的取值为： \[t = \frac{d}{Mod(D)}\] 其中Mod(D)是向量的模，也就是线段的长度。 2....11.5); double d = 5; Vector2d P; CalPointFromLineWithDistance(O, E, d, P); cout 的点为
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...var p = touches.anyObject().locationInview(self) } 很多老教材都是这个方法来获取，touches.anyObject()， 可是最新的版本提示
需求 上一篇章介绍了如何使用Canvas绘制坐标系，那么本篇章来看看怎么简单绘制坐标系中的点。 示例图如下： ? 可以看到这里绘画的坐标点比较大，为了更好看一些。...计算坐标点的上下左右四角的点坐标 ? 从上图可以看到要绘制一个正方形坐标点的上下左右四角点坐标的计算方式。 下面来具体示例代码。 绘制坐标系中的点 点的过程写成一个方法，然后定义多个点的坐标，进行多点绘制。 多点绘制 一个点，那么起点就是坐标原点。 对于第二个点开始，起点就是上一个点的坐标，自身坐标就是终点。...那么在这里关键就是要定义好坐标系的原点，作为第一个点的起点，后续的点只要将上一个点的坐标进行记录，然后将线条绘制起来，就可以形成折线图了。 <!
点赞功能在很多系统中都有，但别看功能小，想要做好需要考虑的东西还挺多的。 点赞、取消点赞是高频次的操作，若每次都读写数据库，大量的操作会影响数据库性能，所以需要做缓存。...项目需求需要查看都谁点赞了，所以要存储每个点赞的点赞人、被点赞人，不能简单的做计数。...1.4 点赞数据在 Redis 中的存储格式 用 Redis 存储两种数据，一种是记录点赞人、被点赞人、点赞状态的数据，另一种是每个用户被点赞了多少次，做个简单的计数。...因为 Hash 里的数据都是存在一个键里，可以通过这个键很方便的把所有的点赞数据都取出。这个键里面的数据还可以存成键值对的形式，方便存入点赞人、被点赞人和点赞状态。...设点赞人的 id 为 likedPostId，被点赞人的 id 为 likedUserId ，点赞时状态为 1，取消点赞状态为 0。
点赞功能在很多系统中都有，但别看功能小，想要做好需要考虑的东西还挺多的。 点赞、取消点赞是高频次的操作，若每次都读写数据库，大量的操作会影响数据库性能，所以需要做缓存。...项目需求需要查看都谁点赞了，所以要存储每个点赞的点赞人、被点赞人，不能简单的做计数。...下面来对这5种数据结构类型作简单的介绍： 1.4 点赞数据在 Redis 中的存储格式 用 Redis 存储两种数据，一种是记录点赞人、被点赞人、点赞状态的数据，另一种是每个用户被点赞了多少次，做个简单的计数...因为 Hash 里的数据都是存在一个键里，可以通过这个键很方便的把所有的点赞数据都取出。这个键里面的数据还可以存成键值对的形式，方便存入点赞人、被点赞人和点赞状态。...设点赞人的 id 为 likedPostId，被点赞人的 id 为 likedUserId ，点赞时状态为 1，取消点赞状态为 0。
领读： 点赞是个频率比较高的事件，也不是特别重要的记录，使用缓存来存储还是比较合理的，另外像排行榜、热议等都可以使用缓存，先来看看点赞是如何实现的吧，详细代码可以clone看下哈，跟紧脚步，学技术~ -...点赞功能在很多系统中都有，但别看功能小，想要做好需要考虑的东西还挺多的。 点赞、取消点赞是高频次的操作，若每次都读写数据库，大量的操作会影响数据库性能，所以需要做缓存。...项目需求需要查看都谁点赞了，所以要存储每个点赞的点赞人、被点赞人，不能简单的做计数。...1.4 点赞数据在 Redis 中的存储格式 用 Redis 存储两种数据，一种是记录点赞人、被点赞人、点赞状态的数据，另一种是每个用户被点赞了多少次，做个简单的计数。...因为 Hash 里的数据都是存在一个键里，可以通过这个键很方便的把所有的点赞数据都取出。这个键里面的数据还可以存成键值对的形式，方便存入点赞人、被点赞人和点赞状态。
也曾自己写过好多次的原地反转链表，无不以失败告终，最后不得不在O(N)的复杂度下草草收场。...先不管第一点，能想到第二点，就明白了。 我在你成环之前把后面被环屏蔽的节点事先取出来，在你成环之后重新给你接上去，破坏你的闭环。...---- 调试验证 那么，现在用眼睛看出来的有： 1、取出环后节点； 2、反转成环； 3、破坏闭环； 4、返回第一步，直到退出条件成立。...初始状态： 取出后面的节点： 依旧是要成环的： 看到没，依旧是要成环的。 那最后呢？ 最后一个节点是谁？是head。...所以最后的善后操作谁来，head来，把环收了： head->next = NULL; ---- 全程就是这么的一气呵成，再也不用去死记硬背了。
有的时候需要获取单细胞umap图中的部分点的坐标，并对其进行后续操作。 本文提供一种方法用于实现这个目的。 以Seruat的pbmc数据为例。 1....查看umap plot，检查需要获得的点 library(tidyverse) library(Seurat) #1....，并考虑获得右上角的点的坐标。...在shiny页面圈选感兴趣的区域 在shiny页面，使用套索工具圈选感兴趣的区域，程序会自动将选区边界坐标导出到家目录中的lassso_boundary.rds文件中。 5....，并在umap中展示套索选区和选中的点。
在当今数字化的世界中，地理数据的处理和分析变得越来越重要。当我们面对一个包含地理坐标数据的表时，经常会遇到需要计算两点之间距离的需求。...无论是在物流配送路线规划、地理信息系统应用，还是在基于位置的服务开发中，准确计算两点间的距离都是至关重要的。那么，如何使用 SQL 来实现这一复杂的任务呢？ 首先，让我们来了解一下地理坐标的基本概念。...2）这四列来表示两个点的坐标。...，在实际应用中，计算两点之间的距离时，要确保坐标值的准确性和一致性。...例如，找出距离某个固定点一定范围内的所有记录，或者按照距离的远近对数据进行排序。 另外，在处理大量地理坐标数据时，性能优化也是一个需要考虑的重要问题。
在实际应用中，有时候需要将列表中元素的位置进行反转处理，可以使用如下几种方式：列表对象的reverse()方法： 列表对象自带的方法，最容易使用；此方法没有返回值，执行后直接将列表中的元素进行原地逆序排列...(list_k)使用列表的切片当我们想要访问一个列表中在某个范围元素的时候，我们就需要使用到切片的操作；我们可以使用"变量名起始索引:结束索引"的方式来访问列表中某个范围的元素；Python列表中的索引有两种...）列表生成式是python内置的比较简单但是功能强大的用于生成list的生成式 语法： 元素 for循环 if语句 元素和for循环不能省略，但是，if语句可以省略使用列表生成式反转列表的代码如下...sorted() 函数会返回一个排好序的列表。其中key 参数和 reverse 参数是可选参数，即可以使用，也可以忽略。...伪代码如下：list_k = [4,5,6]lisk_r = sorted(list_k)print(lisk_r)总结以上是几种常用的反转方法;
最近无聊（摸）闲逛（鱼）github时，发现了一个阿里开源项目可以贡献代码的地方。...time.Millisecond / time.Nanosecond) ts := uint64(time.Now().UnixNano()) / UnixTimeUnitOffset 在一般情况下这么写，或者说在99%的情况下这么写一点问题都没有...[p2.png] [p3.png] 具体到细节咱也不是很懂，大概原因是由于只有一个全局时钟源，高并发或频繁访问会造成严重的争用。...既然上面分析出来，在QPS比较高的情况下，收益才能抵消被抵消，那么有没有可能实现一个自适应的算法，在QPS较低的时候直接从系统获取，QPS较高时，从缓存获取。...但这中间我有个疑问，这里QPS的高低边界不知道是如何得出的，是拍脑袋还是压测出来的，不过这个数值似乎并不一定绝对准确，可能和机器的配置也有关系，所以我倾向这个值可以配置，而不是在代码中写死，关于这点，这段代码的作者也解释了原因
作者 | 朱小厮的博客 来源 | https://mp.weixin.qq.com/s/ZpqMN7og73IVC16WNF2G5A 梳理系统的性能瓶颈点这件事应该不是一件简单的事情，需要针对不同设计的系统来进行单独分析...这里由于我个人的擅长领域更多是处于后端模块，所以对于系统的瓶颈点梳理我会从后端进行分析。...请求入口 所有的请求打入到后台的服务当中，首先需要考虑的一个点就是： 带宽因素： 假设有200m的流量同时请求进入服务器，但是带宽只有1m，这么来算光是接收这批数据量信息也要消耗大约200s的时间。...假设我们同时有1000个请求并发访问，但是一台tomcat的maxThreads只设置为了500，那么此时就会出现请求拥塞的情况，也就是瓶颈点之一。...因此我们在对每个存储在redis中的数值都需要设置一个合理的过期时间，以及需要思考存储数据的体积大小。
题意 我们先来看下题意吧，题意很简单，在一个平面当中分布着n个点。现在我们知道这n个点的坐标，要求找出这n个点当中距离最近的两个点的间距。 ?...在上图当中，一共有6个点，这6个点两两之间的最短距离是D，这是最极端的情况。无论我们如何往其中加入点，都一定会产生两个点之间的距离小于D。这是我们很直观的感受，有没有办法证明呢？...并且对于SL侧的点来说，并不是所有的点都需要考虑的，只有和中点O横坐标差值小于D的点才需要考虑。 表面上看起来我们所有的分析都结束了，但实际上还有一个问题没有解决。就是我们怎么样找到这6个点呢？...我们将点集分成左右两个部分之后，对右侧部分按照纵坐标进行排序，对于左侧的点(x, y)而言，我们只需要筛选出右侧满足纵坐标范围在(y - d, y + d)范围内的点，这样的点最多只有6个。...我们可以利用二分法找到纵坐标大于 y - d的最小的点，然后依次枚举之后的6个点即可。 代码实现 在我们实现算法之前，我们需要先生成测试数据，否则如何验证我们的算法是否有问题呢？
题目 给你两个整数 x 和 y ，表示你在一个笛卡尔坐标系下的 (x, y) 处。...同时，在同一个坐标系下给你一个数组 points ，其中 points[i] = [ai, bi] 表示在 (ai, bi) 处有一个点。...当一个点与你所在的位置有相同的 x 坐标 或者 相同的 y 坐标时，我们称这个点是 有效的 。 请返回距离你当前位置 曼哈顿距离 最近的 有效 点的下标（下标从 0 开始）。...如果有多个最近的有效点，请返回下标 最小 的一个。 如果没有有效点，请返回 -1 。...两个点 (x1, y1) 和 (x2, y2) 之间的 曼哈顿距离 为 abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2) 。
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