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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...，比如大众点评这种覆盖全国咖啡店的系统，使用 SQL 查询性能就很差了，因为经纬度字段上使用了函数，无法充分利用索引进行优化，即使引入了函数索引或者虚拟生成列，性能也并不能提高多少，如果引入缓存，那么以经纬度为键名...为了实现类似这种地理位置的高性能查询，Redis 引入了 Geo 这种数据结构，通过 Geo，可以轻松搞定在海量数据中查找附近 XXX 的功能。...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...的 GEORADIUS 指令（这里使用圆形区域搜索）： Redis::geoRadius('xueyuanjun.cafes', [$longitude, $latitude, $radius, 'km

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腾讯云直播开发日记 (二)附近直播-直播礼物-直播回放

(%s)) *cos(radians(lat)) *cos(radians(lng)-radians(%s)) +sin(radians(%s)) *sin...我们使用对经纬度进行 geohash 算法计算得出hash值, 存入数据库使用like查询, 查出附近的人进行二次计算得出距离即可 Redis Redis中处理这些地理位置坐标点的思想是: Redis中经纬度使用...georadiusbymember 查询指定元素附近的其它元素 geodist 计算两个元素之间的距离 在一个地图应用中，车的数据、餐馆的数据、人的数据可能会有百万千万条，如果使用 Redis 的 Geo...他的主要作用就是: 判断查询的形状与索引的形状的关系 查询的形状与索引的形状有重叠 或者不重叠 索引的形状完全被包含在查询的形状中, 假如我们的想要查询落在一个凹多边形内的点, 使用geo_point类型的就满足不了我们的需求了...---- MongoDB也可以利用2d索引, 本质上还是geohash,附近的人只是一种基础功能, 做的时候考虑是否需要引入新技术, 新增成本是否能够接受?

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无源雷达的发展历史和趋势

之后，随着信号处理方法和器件的更新，以及成熟信号处理技术的引入，世界上出现了几套典型的外辐射源雷达系统。 1994年，法国国家航空研究局 研制了以电视台作为外部辐射源的多基地雷达试验系统。...该雷达以西雅图的调频广播电台为辐射源，采用两个接收站：位于华盛顿大学内的参考接收站,用来接收电台的直达信号，此接收站采用指向增益为 5dB 的对数周期天线；位于115km外 Manastash 山的接收站则捕获目标散射信号...以商业调频电台和电视信号作为外辐射源。...各种利用不同外辐射信号的无源雷达可利用感知的方法，检查频谱的占用情况及感知外辐射源所处的位置信息，以改善系统的覆盖性能； 波兰的Kulpa 提出MIMO无源相干定位雷达的概念，把MIMO的概念及信号处理技术引入无源雷达...免责声明：本文为转载文章，转载此文目的在于传递更多信息，版权归原作者所有，如涉及侵权，请后台联系小编进行处理。 - THE END -

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Elasticsearch 在地理信息空间索引的探索和演进

例如：以某个坐标点为中心查询出1km半径范围的POI坐标，如下图所示：Elasticsearch在地理位置信息检索上具备了毫秒级响应的能力，而毫秒级响应对于用户体验至关重要。...唯一ID在数据库中应用场景非常丰富。 在数据库中给坐标点提供了另一种存储方式，将二维的坐标点转化成为一维的字符串，对于一维数据就可以借助B树等索引来加速查询。...针对上面的问题，ES 2.2版本引入特性：基于四叉树(Quadtree)的地理位置查询(Lucene 5.3版本实现)。Quadtree并非什么复杂高深的数据结构，相比二叉树，多了两个子节点。...对于CELL_CROSSES_QUERY，如果是叶子节点，则需要判断cell中的每个POI是否符合query的查询条件；否则查询子区间；对于CELL_OUTSIDE_QUERY，直接略过；对于CELL_INSIDE_QUERY...，整个cell中的POI都满足查询条件。

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特征工程系列之非线性特征提取和模型堆叠

（a）中的数据是由具有相同方差但不同均值的随机高斯分布生成的。（c）中的数据是随机产生的。这些问题很容易解决，k 均值做得很好。（结果可能对簇的数目敏感，数目必须给算法）。...这个例子的代码如例 7-1 所示。...(X) self.km_model_ = km_model self.cluster_centers_ = km_model.cluster_centers...例 7-4 from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm import SVC from sklearn.neighbors...堆叠的关键一点是将非线性引入特征，并且使用非常简单的、通常是线性的模型作为最后一层。该特征可以离线训练，这意味着可以使用昂贵的模型，这需要更多的计算能力或内存，但产生有用的特征。

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【周一通勤电台】Spring Data JPA 极速入门

theme: smartblue Hello，大家好，这里是翊君@周一通勤电台频道。 0.阅读完本文你将会学会 如何在Spring项目中引入Spring Data JPA 1....概述 这篇文章将重点介绍如何在Spring项目中引入Spring Data JPA，并全面配置持久化层。...通过扩展接口，我们得到了标准DAO中可用的CRUD方法。 3.自定义访问方法和查询 正如上文所讨论的，通过实现Repository的一个接口，DAO将定义和实现一些基本的CRUD方法和查询。...3.1 自动的自定义查询 当Spring Data创建一个新的Repository实现时，它分析了所有由接口定义的方法，并试图从方法名称中自动生成查询。...:repositories base-package="com.jayxu.spring.data.persistence.repository" /> 6.Java或XML配置 我们将会在新的的文章中详细讨论如何在

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如何为地图数据使用tSNE聚类

编译：yxy 出品：ATYUN订阅号 在本文中，我会展示如何在经纬度坐标对上使用tSNE来创建地图数据的一维表示。这种表示有助于开发新的地图搜索算法。这对于诸如“这个经纬度坐标是新泽西或者纽约的吗？”...这样的查询非常有用。更快的地图搜索对于Uber，Google Maps和Directions，Yelp等公司来说非常有价值。...在这篇文章中，我们将首先看看如何在真值表逻辑数据集上使用tSNE维度映射，然后我们将使用相同的概念将经纬度坐标映射到一维空间。...要在python中使用tSNE，比较简单方法是使用sklearn： from sklearn.manifoldimport TSNE # sample data set X= np.array([[0,0...14,473.32 Miami: [25.7617,-80.1918] ->3299.8037 SF: [37.7749,-122.4194]->-7838.6094 拥有低维空间表示有很多优势，如保持空间信息在同一的坐标空间

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Redis 7的地理信息命令太太太牛了！一文教你如何使用

Redis 7引入了对地理信息的支持，通过新的地理信息命令，可以在Redis中存储和处理地理位置数据。本文将详细介绍Redis 7中的地理信息命令及其用法。...地理信息命令概述 Redis 7引入了一组新的地理信息命令，用于处理地理位置和距离计算。这些命令使用经度和纬度坐标表示地理位置，并提供了各种功能，如存储位置、计算距离、查找附近的位置等。...GEOSEARCH：根据指定的查询参数，在指定的键中搜索符合条件的位置。 GEOSEARCHSTORE：根据指定的查询参数，在指定的键中搜索符合条件的位置，并将结果存储到新的键中。...STOREDIST key：将结果存储到指定的键中，并同时存储位置与查询点的距离。...总结 Redis 7中引入了一组新的地理信息命令，使其成为更加全面和多功能的数据库。

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Redis 7的地理信息命令太太太牛了！一文教你如何使用

Redis 7引入了对地理信息的支持，通过新的地理信息命令，可以在Redis中存储和处理地理位置数据。本文将详细介绍Redis 7中的地理信息命令及其用法。...图片地理信息命令概述Redis 7引入了一组新的地理信息命令，用于处理地理位置和距离计算。这些命令使用经度和纬度坐标表示地理位置，并提供了各种功能，如存储位置、计算距离、查找附近的位置等。...GEOSEARCH：根据指定的查询参数，在指定的键中搜索符合条件的位置。GEOSEARCHSTORE：根据指定的查询参数，在指定的键中搜索符合条件的位置，并将结果存储到新的键中。...STOREDIST key：将结果存储到指定的键中，并同时存储位置与查询点的距离。...总结Redis 7中引入了一组新的地理信息命令，使其成为更加全面和多功能的数据库。

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车载场景下，小程序如何助力智能化升级

如果自行下载各类应用功能又容易造成车机存储空间不足，而车载小程序既不会对车机造成负担，还可以根据用户需求不断扩展其功能，如提供车辆诊断、保养提示、违章查询、远程控制等实用功能，提高车载系统的使用价值。...音乐娱乐：车载小程序可以支持语音识别交互，帮助驾乘人员在行车过程中快速触达音乐电台、新闻资讯读报等功能。...车辆信息查询：车载小程序可以提供车辆信息查询服务，包括车辆位置、油量、电量、门窗、行驶里程、维护保养等信息，帮助驾乘人员更好地管理车辆。...FinClip 助力车企快速实现小程序上车各互联网公司纷纷入场，基于自身对车联网的理解开发车载小程序，勾画小程序如何在车载场景下应用延伸。...2、灵活兼容，多元运营FinClip 支持微信小程序语法 WXML，可低成本快速引入微信小程序至自有车载设备，只需简单适配，即可快速完成车载小程序的移植。

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车载小程序助力汽车智能化升级

如果自行下载各类应用功能又容易造成车机存储空间不足，而车载小程序既不会对车机造成负担，还可以根据用户需求不断扩展其功能，如提供车辆诊断、保养提示、违章查询、远程控制等实用功能，提高车载系统的使用价值。...音乐娱乐：车载小程序可以支持语音识别交互，帮助驾乘人员在行车过程中快速触达音乐电台、新闻资讯读报等功能。...车辆信息查询：车载小程序可以提供车辆信息查询服务，包括车辆位置、油量、电量、门窗、行驶里程、维护保养等信息，帮助驾乘人员更好地管理车辆。...FinClip 助力车企快速实现小程序上车各互联网公司纷纷入场，基于自身对车联网的理解开发车载小程序，勾画小程序如何在车载场景下应用延伸。...2、灵活兼容，多元运营FinClip 支持微信小程序语法 WXML，可低成本快速引入微信小程序至自有车载设备，只需简单适配，即可快速完成车载小程序的移植。

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【腾讯云云上实验室】向量数据库与数据挖掘分析的黄金组合指南

如何在多样化的销售和服务场景中？ 腾讯云向量数据库由于其卓越的稳定性、性能、易用性和便捷的运维，都展现出了显著优势，能够提供高效稳定的服务。...1.插入/更新 参数数据 支持以json格式插入数据 2.精确查询 参数支持以 表单和JSON两种格式根据不同情况（包括：主键和条件进行查询) 3.相似度查询 可以根据不同格式进行检索，同时也支持条件查询和主键查询...('万公里')) data['Km'] = data['Km'].apply(km_to_float) data['Boarding_time'] = (pd.to_datetime(...AI模型训练的向量嵌入，能够实现高效的相似度搜索和近邻查询，从而显著提升查询速度。...这对于多模态AI应用，如视觉与语义检索以及多模态生成等，具有重要意义。 随着实时性能的不断提升，向量数据库将更好地满足实时数据检索和分析的需求，对预测分析、信息处理等领域产生深远的影响。

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《Python完全自学教程》免费在线连载3.3.2

注释（1）的作用是将标准库中的 math 模块引入到当前环境——标准库不是内置函数，其模块都必须用关键词 import 引入之后才能使用（参阅第11章11.1节）。...lgamma', 'log', 'log10', 'log1p', 'log2', 'modf', 'nan', 'nextafter', 'perm', 'pi', 'pow', 'prod', 'radians...图3-3-4 调用模块里的函数 执行上述语句，可以看到 math.cos 的帮助文档： cos(x, /) Return the cosine of x (measured in radians...(alpha)) # (8) Fraction(4503599627370497, 9007199254740992) 注意，math.cos(alpha) 的浮点数结果并非严格等于 0.5（如注释...以下是我的个人经验，供读者参考： 将文档当做《新华字典》那样的工具，有问题时去查询。一般地，语文学科的主要学习资料是课本，字典是必不可少的辅助学习的工具。但很少有人用《新华字典》来学习语文。

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提升搜索排名精度：在Elasticsearch中实现Learning To Rank (LTR)功能

引入Elasticsearch中的Learning To Rank功能从Elasticsearch 8.13版本开始，我们原生集成了Learning To Rank (LTR)功能。...本文将解释这一新功能如何帮助改进文本搜索中的文档排名，并介绍如何在Elasticsearch中实现它。...LambdaMART使用梯度提升树方法，在训练过程中构建多个决策树，每棵树纠正其前辈的错误。此过程旨在基于评估列表中的示例优化排名指标如NDCG。最终模型是各个树的加权和。...第一次查询：multi_match查询在标题和内容字段中检索匹配查询the quick brown fox的文档。...要开始实现LTR的旅程，请务必访问我们的notebook，了解如何在Elasticsearch中训练、部署和使用LTR模型，并阅读我们的文档。

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NLP真实项目:利用这个模型能够通过商品评论去预测一个商品的销量

余弦相似度将向量根据坐标值，绘制到向量空间中，如最常见的二维空间。 余弦相似度 将向量根据坐标值，绘制到向量空间中。如最常见的二维空间。　...如果两个单词之间有很强的相关性，那么当一个单词出现时，往往意味着另一个单词也应该出现(同义词)；反之，如果查询语句或者文档中的某个单词和其他单词的相关性都不大，那么这个词很可能表示的是另外一个意思(比如在讨论互联网的文章中...LinearRegression [sklearn学习]linear_model.LinearRegression from sklearn.linear_model import LinearRegression...Mini Batch K-Means from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans X_km_norm = [ unitvec(x) for x in X_km...] #转为单位向量 km_all = MiniBatchKMeans(n_clusters=8) #分为8个簇 km_all.fit(X_km_norm)

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