如何在地理位置的两个点之间应用一条线，例如在两个城市之间 - 腾讯云开发者社区

在关系数据库中，我们不能使用不同行（用户）之间的关系，而在图形数据库中，做到这一点相当简单。在本文中，我将讨论一些我们应该了解的重要的图形算法，并且使用Python实现。 1. 连通分支 ?...举一个具体的例子：假设您有世界上连接任何两个城市的道路的数据，您需要找出世界上所有大洲及其所包含的城市。应该如何实现？该连通分支算法基于BFS / DFS的特殊情况。...应用比如在零售领域：假如有很多具有大量帐户的客户，我们就可以使用连通分支算法的找出不同的家庭。我们可以根据相同的信用卡，相同的地址或相同的移动电话等作为客户ID之间的边（路）。...该算法可以在不同的数据上运行，以应用在上面所说的例子。 2. 最短路径 ? 继续使用上面的例子，我们会获得一张包含德国城市和它们之间距离的图。我们希望找出从法兰克福（起始节点）到慕尼黑的最短距离。...Betweenness Centrality可量化特定节点进入其他两个节点之间最短选择路径的次数。 Degree Centrality：一个节点的连接数量。

8923 0

重学SpringBoot3-集成Redis（十一）之地理位置数据存储

GEOPOS：获取指定成员的地理位置（经纬度）。 GEODIST：计算两个地理位置之间的距离。 GEORADIUS：以给定的经纬度为中心，查询某个范围内的地理位置。...positions.get(0) : null; } // 计算两个城市之间的距离 public Distance getDistance(String city1, String...RequestParam("city") String city) { return geoLocationService.getGeoLocation(city); } // 计算两个城市之间的距离...计算两城市之间的距离计算两个城市之间的距离： GET localhost:8080/geo/distance?city1=Beijing&city2=Shanghai 4.4....这种方式不仅方便，而且具有很高的性能，尤其适用于地理位置相关的应用场景，如地图服务、物流系统、附近商家查询等。

1301 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

利用人工智能解读区域时尚特征(译文)

用户既没有时间也没有能力浏览这个庞大的商品列表。即使应用了类别和属性过滤器，商品数量通常仍达数千件。因此，对于任何用户来说，顶级搜索结果既相关又个性化至关重要。...我们将解释基于位置的推荐系统的动机以及我们如何在 Myntra 构建一个推荐系统。稍后，我们将讨论 Myntra 的一些用例、结果和潜在的未来工作。...我们的方法在两个项目之间创建用户特定的成对偏好 i >_u j。右侧的加号 (+) 表示用户更喜欢项目 i 而不是项目 j；减号 (-) 表示他更喜欢项目 j 而不是 i。...可视化邮政编码嵌入一些重要的观察结果是 -特定地区的购买行为起着至关重要的作用。许多邮政编码与地理位置相近的邮政编码属于同一群集。许多大城市的邮政编码，不论属于哪个地区或州，都属于同一聚类。...使用案例现在我们展示 Myntra 的两个重要用例，其中我们直接使用邮政编码嵌入作为功能。排行产品的受欢迎程度（以收入、数量或订单等指标衡量）是排名和推荐系统中考虑的重要特征。

831 0

Redis 应用实践-地理位置

一、引言在很多应用场景中，我们需要处理地理位置相关的数据，例如附近的人、附近的商家、附近的车辆等等。Redis提供了一种叫做地理位置的数据结构，可以很好地解决这类问题。...本文将介绍Redis的地理位置数据结构以及如何在应用中使用它。我们将首先介绍地理位置数据结构的基本概念和使用方法，然后介绍如何在Python应用中使用地理位置数据结构。...二、Redis的地理位置数据结构Redis的地理位置数据结构是一种叫做地理位置集合（Geo Set）的有序集合。每个元素都是一个带有经度和纬度信息的地理位置。...geodist命令：获取地理位置集合中两个元素之间的距离。georadius命令：获取地理位置集合中距离指定坐标一定范围内的所有元素。...三、Python应用中使用地理位置数据结构下面我们将介绍如何在Python应用中使用Redis的地理位置数据结构。假设我们有一个城市的商家列表，每个商家都有一个唯一的ID、名称、经度和纬度信息。

9182 0

如何在Redis中快速推算两地之间的距离？——Geo篇

处理地理位置数据已成为许多应用程序的核心需求。无论是推送附近的餐馆还是对全国范围内的服务点进行分析，快速而准确地处理和检索地理位置信息都至关重要。...Redis，作为一种高性能的内存数据库，为我们提供了这样的解决方案。Redis 在 3.2 推出 Geo 类型，该功能可以推算出地理位置信息，两地之间的距离。有效的经度从 -180 度到 180 度。...添加地理位置数据首先，我们需要向 Redis 中添加一些中国城市的地理位置数据：你可以通过这个网站 http://www.jsons.cn/lngcode/ 来查询一下一些城市的经纬度。...127.0.0.1:6379> geodist china:city shanghai chongqing"1447673.6920"geodist 命令用于计算两个位置之间的距离，默认单位是米。...，如商家定位、配送范围估算、最近服务点查询等。

3911 0

一文带你看透IP归属地

设计IP的目的是提高网络的可扩展性：一是解决互联网问题，实现大规模、异构网络的互联互通；二是分割顶层网络应用和底层网络技术之间的耦合关系，以利于两者的独立发展。...就是两个典型的例子，注意在前96b中，压缩0位的方法依旧适用。...IP归属地通俗一点来讲就是数据包产生所处的地理位置信息，如果用台式机、笔记本电脑发送的，就是这些设备的所在地；如果是用手机发送的，就是手机所在地信息。...IP画像产品中IP归属地信息的查询展示；用途六：为客户的用户提供IP地址地理位置查询服务，对于来访IP地址进行地理位置、运营商等信息解析；用途七：利用应用场景产品识别来访IP类型，如该用户IP为数据中心...两个接口的请求参数和返回内容是类似的，接下来给大家展示一下接口的请求参数和返回示例（以IPv4区县级版本为例）：接口请求参数：参数名类型必填说明ip[string]是查询的IPcoordsys[string

3K6 0

ArcGIS与地理加权回归GWR【一】「建议收藏」

在一个城市影响房价的因素是多样的，比如在A处，因为紧邻CBD房子卖的贵，在B处的老破小因为旁边有个好学校卖的也贵，在C因为依山傍水环境好所以房子卖的还贵，所以在A处，紧邻CBD这个因素对房价解释度就很强...如果两个变量之间的关系(可用回归系数表达)存在空间异质性，也就是在不同的地方有不同的回归系数，统计学将这种变量关系的空间异质性称之为空间非平稳性所以地理加权回归应运而生，它考虑了空间关系的影响。...其中(ui，vi)为第i个采样点的坐标；βk(ui，vi)是第i个采样点上第k个回归参数，为空间地理位置函数，通过房价例子来看，加入地理位置函数可以反映房屋价格随地理位置的变化而变化的规律。 4....传统的线性回归估计是没有上式中W(u0, v0)这个空间权重矩阵的，所以没有考虑到距离对于采样点之间的相互影响，也就是没有体现地理学第一定律。...图中红圈的两个点本来就很近，假如被划分到两个不同的局部区域中，这样的话他们两个之间的相互影响关系都没有被考虑进去。

1.3K2 0

基于 Redis Geo 实现地理位置服务（LBS）中查找附近 XXX 的功能

从 LBS 应用聊起在移动互联网如火如荼的今天，各种 LBS（Location Based Service，基于地理位置服务）应用遍地开花，其核心要素是利用定位技术获取当前移动设备（手机）所在的位置...在此之前，学院君在基于 Laravel + Vue 构建前后端分离应用这个项目中就已经实现过类似的 LBS 服务 —— 定位当前用户所在的城市然后显示该城市所有的咖啡店：基于数据库进行地理位置查询...不过在那里我们是通过查询高德地图 API 实现的地理位置查询，对于这种比较简单的、数据量不大的应用，还可以基于数据库进行查询，假设当前用户所在位置的经度是 u_longitude，纬度是 u_latitude...关于这两个指令的使用细节可参考 Redis 6.2 发布，地理位置功能增强了什么？这篇教程。...通过 Geo 实现查找附近咖啡店功能基于以上的介绍，想必你已经对如何在应用代码中实现「查找附近的XXX」功能胸有成竹了，以咖啡店应用为例，我们需要在新增咖啡店时将咖啡店名称及坐标信息维护到一个 Geo

3.7K2 0

百度提出ERNIE-GeoL，地理位置-语言联合预训练！

然而，通用的预训练语言模型在应用于地图业务（如POI检索、POI推荐、POI信息处理等）时的边际效应愈发明显，即随着预训练语言模型的优化，其在地图业务中所带来的提升效果越来越小。...而目前通用的预训练语言模型则缺乏可以建立『地理位置-语言』之间关联的训练数据以及预训练任务。...例如，在“视觉-语言”预训练中，主要目标是学习相同物体（如“一只猫”）的文本表示（如“可爱的猫”）和图像（如“猫的图片”）表示之间的语义关联。...上述两个定性分析的结果表明ERNIE-GeoL在一定程度上学会了不同地理实体之间的空间关系和语义关系。...定量实验中的显著效果提升和定性实验中的差异化结果，表明我们所提出的“地理位置-语言”预训练模型ERNIE-GeoL能够显著提升地理位置相关任务的效果并具有广泛的应用落地潜力。

9722 0

2017.10.23解题报告

正解的做法我一开始想到了但是我感觉时间复杂度应该是O(n^2)，于是就没有写然后自己推了一个很刁钻的做法首先把每一个节点按照题目的规则，从左到右依次编号把相同编号的两个点的位置看做一条线段开一棵线段树...个城市，有的城市之间有高速公路相连。在最开始时，哺噜国里有! − 1条高速公路，且任意两座城市之间都存在一条由高速公路组成的通路。...接下来的! − 1行，每行包含两个正整数1和2，表示城市1和城市2之间有一条高速公路相连。【输出格式】输出文件到 cut.out 中。...【样例 1 输入】 5 2 1 2 2 3 3 4 4 5 【样例 1 输出】 3 【样例 1 解释】三种方案分别为：一条高速公路也不关闭；关闭城市 2 和城市 3 之间的高速公路；关闭城市 3...和城市 4 之间的高速公路。

8365 0

Redis如何让你加到了附近的人

近水楼台之GeoHash Redis3.2开始的Geo模块.可通过二维的经纬度表示.使用勾股定理算出元素之间的距离，通过矩形区域现定元素数量，然后按着距离排序。...(获取score相近的元素)、zrangebyscore --> 通过score(整数编码值)反解坐标点 --> 附近点的地理位置坐标。...geodist 用来获取两个地理位置的距离，命令格式为：单位可以指定为以下四种类型： m：米，距离单位默认为米，不传递该参数则单位为米。 km：公里。 mi：英里。 ft：英尺。 ?...他不会排除自身因为附近应用中出现的数据会出现大量的餐馆，加油站等，建议按城市，区域等进行划分来降低单个集合的大小。...众里寻他千百度 scan 如何在成千上万个key中删除特定前缀的key或者修改呢。 ? ?

7883 0

吴恩达团队创建人工智能工具，用摄像头画面测量社交距离

探测器可以用红色高亮显示距离低于最小可接受距离的人，并在两者之间划一条线来强调这一点，该系统还可以发出警报，提醒人们在违反协议时保持安全距离。实现这一效果主要包括三个主要步骤：校准、检测和测量。...由于输入帧是单目摄像机拍摄的，最简单的标定方法是在透视图中选择四个点，然后将它们映射到俯视图中矩形的角上。这里假设每个人都站在同一个平面上。从这个映射，研究人员得到一个应用于整个透视图像的变换。...为了清理输出边界框，技术人员应用了最小化后处理，如非最大值抑制（NMS）和各种基于规则的启发式算法，技术人员选择了基于现实生活中假设的规则，以尽量减少过度拟合的风险。...测量最后，给定每个人的区域，需要在鸟瞰图中估计他们（x，y）的位置。由于校准步骤输出地平面的变换，需要将所述变换应用到每个区域的底部中心点，从而得到他们在俯视图中的位置。...最后一步是计算每两个人之间的水平距离。技术人员用红色标记距离低于规定距离的人，并在两者之间划一条线来强调这一点。

4752 0

机器学习实时预测公交延迟！谷歌地图附加功能上线全球

在之前应用的基础上引入了公交车的实时交通延误，预测了全球数百个城市的公交车延误情况，从亚特兰大到萨格勒布，从伊斯坦布尔到马尼拉等等，这提高了六千多万人的通勤时间准确性。...其次考虑到一些特殊情况，如：站点之间不频繁的通信、公交车车速较快、较短的街道路线和停靠点等，所以相邻站点之间的预测通常要跨越多个时间单元，以便综合考虑到各方面的因素，下面的图片很好地诠释了建立模型的过程...一般情况下使用标签数据（X,Y）（输入数据为X,输出数据为Y）的监督学习任务都需要使用序列模型，如在NLP领域内大放光彩的RNN模型，也是序列模型的应用。...在模型中嵌入当地时间和星期几这些时间表示，同时结合地理位置，可以捕捉到各城市高峰时段的公交线路，这是之前模型的又一个扩充。...，耗时较多的时刻集中在一天的7点到8点，也就是早高峰，同时17点到18点的Bus travel time也稍有上浮。

9611 0

《当NLP邂逅GIS：跨界融合的无限可能》

在数字化浪潮的推动下，自然语言处理（NLP）与地理信息系统（GIS）作为两个极具潜力的技术领域，正各自蓬勃发展。然而，你是否想过，当这两者相遇，会碰撞出怎样的火花？...以城市规划部门为例，工作人员在规划新的商业区时，通过NLP - GIS融合系统，就能快速定位符合商业发展需求的区域，如交通便利、周边人口密集且消费能力强的地段，提高了规划效率。...通过对大量地理文本（如学术论文、新闻报道、政府文件等）的分析，NLP可以提取出地理实体（如山脉、河流、城市等）、它们的属性（面积、海拔、人口等）以及实体之间的关系（相邻、包含等）。...例如，将文本中描述的地理位置信息准确映射到GIS的空间坐标上，确保数据的一致性和准确性。...在进行地理实体识别和空间分析时，需要强大的计算能力来支持模型的训练和运行。同时，如何在保证分析精度的前提下提高处理效率，也是亟待解决的问题。

691 0

【OpenGL】十二、OpenGL 绘制线段 ( 绘制单条线段 | 绘制多条线段 | 依次连接的点组成的线 | 绘制圈 | 绘制彩色的线 )

到 glEnd 之间的所有的点都绘制出来 ; 可以调用 glVertex3f 方法设置成对的点 , 每两个点代表一条线 ; 注意必须成对设置 , 如果设置奇数个点 , 最后一个点会被丢弃 ; 绘制线段时..., glBegin(GL_LINES) 方法传入的参数是 GL_LINES ; 在 glBegin(GL_LINES) 和 glEnd() 之间设置的点 , 会被自动当做线的两个端点 ; 如在上述 glBegin...// 绘制线段开始 glBegin(GL_LINES); // 绘制线 , 每两个点组成一条线 // glVertex3f (GLfloat x, GLfloat...) 和 glEnd() 之间设置的点 , 会被自动当做线的两个端点 , 如果设置 4 个点 , OpenGL 会按照顺序 , 从上到下 , 两两组合成一条线段 ; 如在上述 glBegin 和 glEnd..., 最后一个点会被丢弃 // 绘制线段开始 glBegin(GL_LINES); // 绘制线 , 每两个点组成一条线 // glVertex3f

4.7K0 1

机器学习实践：用 Spark 和 DBSCAN 对地理定位数据进行聚类

他经过论证得出，DBSCAN算法与Spark的结合似乎是一种很有前途的方法，可以抽取准确的地理位置模式，并用于开发基于各种场景的数据驱动、基于位置的应用程序，例如个性化营销、欺诈防范和内容过滤。...这个算法可以通过两个参数进行调试：ε（用来确定离给定的点多远来搜索）和 minPoints（为了类簇扩展，决定一个给定的点的邻域附近最少有多少点）。...图中是佛罗里达地图，特别是开普科勒尔地区，签到的地方会有一个带颜色的点。事件根据其发生的地理位置被聚类。...例如在 Estero Bay (暗橙色圆点)漫步、在机场的聚集活动(棕色点)和森尼贝尔岛的聚集活动(绿点)属于不同的聚类(ε设定为3公里，minPoints设置为3)。 ?...DBSCAN算法与Spark的结合似乎是一种很有前途的方法，可以抽取准确的地理位置模式，并用于开发基于各种场景的数据驱动、基于位置的应用程序，例如个性化营销、欺诈防范和内容过滤。

1.9K8 0

美团推荐算法实践：机器学习重排序模型

通过对UGC数据的挖掘可以提取出一些关键词，然后使用这些关键词给deal打标签，用于deal的个性化展示。策略触发上文中我们提到了数据的重要性，但是数据的落脚点还是算法和模型。...不同的地理位置反映了不同的用户场景，在具体的业务中可以充分利用用户所处的地理位置。在推荐的候选集触发中，我们也会根据用户的实时地理位置、工作地、居住地等地理位置触发相应的策略。...热销单：在一定时间内销量最多的item，可以考虑时间衰减的影响等。好评单：用户产生的评价中，评分较高的item。城市单：满足基本的限定条件，在用户的请求城市内的。...在我们的实践中，非线性模型和线性模型都有应用。...对我们而言，以下两个节点是我们优化过程中的里程碑：将候选集进行融合：提高了推荐的覆盖度、多样性和精度引入重排序模型：解决了候选集增加以后deal之间排列顺序的问题 ?

2.2K6 0

10个机器学习中常用的距离度量方法

由于其直观，使用简单和对许多用例有良好结果，所以它是最常用的距离度量和许多应用程序的默认距离度量。...2、曼哈顿距离 Manhattan distance 曼哈顿距离也被称为出租车或城市街区距离，因为两个实值向量之间的距离是根据一个人只能以直角移动计算的。..., p) 由于闵可夫斯基距离表示不同的距离度量，它就有与它们相同的主要缺点，例如在高维空间的问题和对特征单位的依赖。...10、动态时间规整 Dynamic Time Warping 动态时间规整是测量两个不同长度时间序列之间距离的一种重要方法。可以用于所有时间序列数据的用例，如语音识别或异常检测。...通过动态规划找到一条弯曲的路径最小化距离，该路径必须满足以下条件：边界条件:弯曲路径在两个时间序列的起始点和结束点开始和结束单调性条件:保持点的时间顺序，避免时间倒流连续条件:路径转换限制在相邻的时间点上

1.3K3 0

【揭秘】美团如何用机器学习优化推荐系统算法

4、通过对UGC数据的挖掘可以提取出一些关键词，然后使用这些关键词给deal打标签，用于deal的个性化展示。 3、策略触发上文中我们提到了数据的重要性，但是数据的落脚点还是算法和模型。...不同的地理位置反映了不同的用户场景，在具体的业务中可以充分利用用户所处的地理位置。在推荐的候选集触发中，我们也会根据用户的实时地理位置、工作地、居住地等地理位置触发相应的策略。...热销单：在一定时间内销量最多的item，可以考虑时间衰减的影响等。好评单：用户产生的评价中，评分较高的item。城市单：满足基本的限定条件，在用户的请求城市内的。...在我们的实践中，非线性模型和线性模型都有应用。...对我们而言，以下两个节点是我们优化过程中的里程碑：将候选集进行融合：提高了推荐的覆盖度、多样性和精度引入重排序模型：解决了候选集增加以后deal之间排列顺序的问题 ?

1.2K6 0

滴滴KDD 2019 论文详解：基于深度价值网络的多司机智能派单模型

下面两个简单的例子可以更形象的说明这一点。...深度价值网络的强化学习和匹配规划 (Learning andPlanning) 在上面两个例子中说明，不管是供给端还是需求端受限，我们都可以通过在派单决策中系统的考虑冷”热区”之间关系来提升系统效率。...一般的强化学习应用，执行策略只需要针对价值函数应用贪心算法，但在线上派单的环境下我们需要调和多司机与多订单之间的派单限制，所以我们通过解二分图优化问题来进行全局规划。...这样学习可以达到两个作用，一是帮助网络学习比经纬度更抽象的概念比如街道，小区，城市等；其次是针对不同区域比如市中心或者郊区网络能自适应学习结合不同分割精度来获得更准确的状态表达。...多城市迁移学习 (multi-city transfer learning) 现实中派单具有很强的区域性，一般以城市为中心，不同的城市因为地理位置，气候特征等不同而在供需动态等方面有不同的特性，这可以看作一个典型的多任务学习问题

2.4K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

一文综述数据科学家应该了解的5个图算法

重学SpringBoot3-集成Redis（十一）之地理位置数据存储

利用人工智能解读区域时尚特征(译文)

Redis 应用实践-地理位置

如何在Redis中快速推算两地之间的距离？——Geo篇

一文带你看透IP归属地

ArcGIS与地理加权回归GWR【一】「建议收藏」

基于 Redis Geo 实现地理位置服务（LBS）中查找附近 XXX 的功能

百度提出ERNIE-GeoL，地理位置-语言联合预训练！

2017.10.23解题报告

Redis如何让你加到了附近的人

吴恩达团队创建人工智能工具，用摄像头画面测量社交距离

机器学习实时预测公交延迟！谷歌地图附加功能上线全球

《当NLP邂逅GIS：跨界融合的无限可能》

【OpenGL】十二、OpenGL 绘制线段 ( 绘制单条线段 | 绘制多条线段 | 依次连接的点组成的线 | 绘制圈 | 绘制彩色的线 )

机器学习实践：用 Spark 和 DBSCAN 对地理定位数据进行聚类

美团推荐算法实践：机器学习重排序模型

10个机器学习中常用的距离度量方法

【揭秘】美团如何用机器学习优化推荐系统算法

滴滴KDD 2019 论文详解：基于深度价值网络的多司机智能派单模型

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐