api文档地址： https://developers.google.com/places/web-service/search#PlaceSearchResults 获取秘钥key的方法： https...://developers.google.com/places/web-service/get-api-key api文档地址打不开怎么办，我将文档中的东西复制下来了，如下： 附近的搜索请求 默认情况下...type - 将结果限制为与指定类型匹配的位置。只能指定一种类型（如果提供了多种类型，则忽略第一个条目后面的所有类型）。请参阅 支持的类型列表。...有关这些结果的信息，请参见搜索结果 Places API establishment 每个查询最多返回20个结果。另外， political可以返回结果，其用于识别请求的区域。...next_page_token如果没有要显示的其他结果，则不会返回A. 可以返回的最大结果数为60.在 next_page_token发布a 和有效之间会有短暂的延迟。
不过，仔细看的话你会发现，这其实并不是一个真正的三维空间，更准确的说应该是，立在三维世界里的一个平面。对于这种增加了可描述分量但不增加张成空间维数的空间变换，我称之为“名义上的升维"。...我们在前文说过， 个向量最多张成 维空间；而 列的矩阵表示对对应空间中的 条个基向量进行变换，得到了结果自然也是 个向量，所以最多也只能张成 维空间。...所以我们也可以说：先对 进行 变换，得到一个新的二维空间，再在新空间进行 变换，由于维数不够，我们给它的三个基额外增加一个为0的分量，即 ，再从这个新空间解释 和 向量，得到了基于 解释为 和 两个新向量...所以，若存在 ，我们可以肯定的是 过程一定降了维，但不一定是 或者 一次性把所有维数降为0，也不一定是 各自降维数之和就是目标空间的维数；只能说是 与 各自降维的并集大于目标空间的维数。...可以是 经 变换得到，也可以是 经 变换得到，它们结果都是 ，但我们根本无法不知道它是原来的位置。
1、前言 和关系型数据库一样，MongoDB的索引可以提高查询执行效率。索引就好比书中的目录，可以快速定位书中某一页。适当的索引查询，优化器可以快速地返回结果集。...·当在现有集合上构建一个大型全文索引时，确保打开的文件描述符有足够高的限制。 ·全文索引会影响插入效率，因为MongoDB必须为每一个新的源文档的每一个唯一索引词添加索引。...可以配置高达32位精度的地理空间索引。 索引精度不会影响查询精度。实际的网格坐标总是用于最终的查询处理。降低精度的好处使插入操作使用更少空间和处理开销较低。...更高精度的一个好处是查询扫描索引的较小部分以返回结果。...基于分片使用哈希索引的字段作为片键在分片集群分区数据。 在分片集合中，使用哈希索引作为片键结果得到更加随机分布的数据。 2) 哈希函数 哈希索引使用哈希函数来计算的索引字段的值的哈希。
今天选择的算法题来源于昨天同一套题中的D题，这题全场通过的人数在2600人左右。虽然通过的人数更少了一些，但是题目的难度却并没有增加很多，但是趣味度增加了。我也是第一次遇见这样的问题。...样例 第一行输入一个数t，表示测试数据的组数。 对于每组数据首先有5个数，分别是n, a, b, da, db。n表示树节点的个数，a和b表示游戏开始时a和b出生点的位置。...由于Alice先手，只要Alice移动到1节点，无论Bob如何移动，他都必输无疑。 第二组数据： ? 由于Alice最多只能移动两格，第一回合移动到3，Bob选择不动。...除此之外，我们还可以得到其他一些洞见。首先第一个很简单的洞见是，如果Alice和Bob出生的位置相距小于da的话，那么Alice必胜。...我们看第一个案例就知道这个答案不一定，因为地形也会影响最终的结果。树意味着每一个节点都全连通，也意味着每两点的路线只有一条。
上如何将自身服务暴露出去，以及如何调用其他微服务。...分析kubernetes上如何实现服务注册发现 如果将上面的Web-Service和Account-Service两个应用迁移到kubernetes上之后，注册发现机制变成了啥样呢？...Account-Service在kubernetes创建的service，而是直接发送到具体的Pod上了，之所以具有这个能力，是因为spring-cloud-kubernetes框架通过service拿到了...，增加了熔断的配置： spring: application: name: web-service server: port: 8080 backend: ribbon:...再回到web-service的pom.xml所在位置执行以下命令，这样会重新构建部署一次web-service服务： mvn clean install fabric8:deploy -Dfabric8
说明: 假设你总是可以到达数组的最后一个位置。 思路 本题相对于贪心算法：跳跃游戏还是难了不少。 但思路是相似的，还是要看最大覆盖范围。...「所以真正解题的时候，要从覆盖范围出发，不管怎么跳，覆盖范围内一定是可以跳到的，以最小的步数增加覆盖范围，覆盖范围一旦覆盖了终点，得到的就是最小步数！」...45.跳跃游戏II 「图中覆盖范围的意义在于，只要红色的区域，最多两步一定可以到！...想要达到这样的效果，只要让移动下标，最大只能移动到nums.size - 2的地方就可以了。...（题目假设总是可以到达数组的最后一个位置），如图： ? 如果移动下标不等于当前覆盖最大距离下标，说明当前覆盖最远距离就可以直接达到终点了，不需要再走一步。如图： ?
3、业务场景：求平均数 通过组合条件从A数据表查询出（UID，Date）列表，最多可能包含数万条记录； 然后用第1步的结果从B中查询出对应的数据 用第2步结果去Actions的某个固定位置的元素的进行计算...当然这是已经加了索引的结果，否则可能都无法得到结果了。 减少查询次数 瓶颈显而易见，在循环中查询Collection B，增加了网络开销，自然也就增加时间，如果一次查询出所有结果，自然会大大提高效率。...增加返回记录数 我还是坚信上面的优化思路是对的，现在看看数据库能给一些什么线索吧。 登录到数据库服务器，找到MongoDB的日志/data/mongodb/logs/mongod.log。...通过各方查找，发现mongodb每次最多返回16M的记录，通过getMore日志的比对，发现的确如此。由于B中每条记录的过去庞大，每次只能几百条记录，因此要一次多返回，那就必须要减少每次返回的记录数。...因为在计算时，只用了特定索引位置上的数据，所以只返回该条记录就可以了。
C语言为了解决这个问题，增加了结构体这种自定义的数据类型，让程序员可以自己创造适合的类型。 ...使用方式：结构体变量.成员名 2.2.2 结构体成员的间接访问 有时候我们得到的不是⼀个结构体变量，⽽是得到了⼀个指向结构体的指针。...通过以上对齐规则，我们来解析刚刚的代码： s1：c1在偏移量为0的地方 c2的对齐数是1，放在1的倍数处即可，所以可以放在1的位置 i的对齐数是4，要放在4的倍数处，所以从...s2：c1在偏移量为0的地方 i的对齐数是4，要放在4的倍数处，所以从4开始放，一直放到7 c2的对齐数是1，放在1的倍数处即可，所以可以放在8的位置 全部放完占用了9...A只需要47bit位的空间，按道理来说最多需要6个字节即可，那为什么得到的结果是8呢？
在这个全面的GIS技术指南中，我们将一起揭开数据背后的世界，发现地理空间查询在大数据分析中的无限可能！我们将探讨如何有效存储地理空间数据，实现高效的地理空间数据查询，以及如何进行精准的空间数据分析。...这些函数可以帮助我们判断空间对象之间的位置关系，并在此基础上执行相应的查询。 1.5 空间索引的使用 虽然在上面的示例中我们创建了一个空间索引，但要确保它被正确使用并不总是那么简单。...在执行查询时，要确保你的坐标数据的顺序和坐标系是正确的，以避免出现错误的查询结果。...例如，在一个基于位置的推荐系统中，我们可以将地理位置信息和用户喜好信息存储在不同的数据结构中，并通过组合查询来获得推荐结果。...感谢大家的阅读，我是猫头虎博主，我们下次见！
； 3、 无后效性； 现阶段的决策不会影响未来的决策； 以上台阶为例，走到第i-2层的最多走法，不会因为增加第i-1层而改变； 三、动态规划思考过程 动态规划的思考过程可以总结为：大事化小，小事化了...大事化小： 一个较大的问题，通过找到与子问题的重叠，把复杂的问题划分为多个小问题，也称为状态转移； 小事化了： 小问题的解决通常是通过初始化，直接计算结果得到； 具体的步骤 1、将大问题分解为子问题...2、确定状态表示 3、确定状态转移 4、考虑初始状态和边界情况 四、另一个经典的例子——数塔 有如图所示的数塔，要求从顶层走到底层，若每一步只能走到相邻的结点，则经过的结点的数字之和最大是多少？...并且第i层的第j个节点，只能由i-1层的第j个和第j-1个节点到达。 我们用dp[i][j]表示，走到第i层第j个位置的数字最大和。...解决思路： 1、只能向右走或者向下走，要到达第i行第j列的格子的时候，可以由第i-1行第j列或者第i行第j-1列到达，我们用dp[i][j]表示，走到第i行第j列的最多苹果数，那么有： dp[i][
HyperLogLog 的优点在于它所需的内存并不会因为集合的大小而改变，无论集合包含的元素有多少个，HyperLogLog 进行计算所需的内存总是固定的，并且是非常少的。 主要特点如下。...概率估计：HyperLogLog 提供的结果是概率性的，而不是精确的基数计数。它通过哈希函数将输入元素映射到位图中的某些位置，并基于位图的统计信息来估计基数。...比如微信昵称叫 “Chaya” 的小姐姐访问【爱一个人总是要掉眼泪的风险】这篇文章时，我把这个微信昵称 “Chaya” 存到 Set 集合中。...HyperLogLog 的优点在于它所需的内存并不会因为集合的大小而改变，无论集合包含的元素有多少个，HyperLogLog 进行计算所需的内存总是固定的，并且是非常少的。...pfadd 命令并不会一次性分配 12k 内存，而是随着基数的增加而逐渐增加内存分配； PFCOUNT 接下来，通过 PFCOUNT 指令获取文章【爱一个人总是要掉眼泪的风险】的 UV 值，可以看到返回值是
数组中的内存必须是相连的，这意味着增加元素的时候如果紧跟着的那个内存被占用了，那就只能重新寻找可容纳的连续地址，如果没有这么长的连续地址结果还存不了，所以计算机在存数组时还预留了空间，你只要三个内存，但是我给你十个...但是链表在读取上要明显弱于数组，要读取最后一个内存的内容必须要按顺序依次读到最后一个位置为止，数组可以随意读取中间任意位置的内容（因为知道第一块内存地址可以推出第几块地址的位置，他们是连续的）。...那么你只能使用循环完成或者尾递归（这个高级方法我还不会）。 快速排序 分而治之 假设要将一块土地均匀分成方块，并且确保方块最大。可以使用D&C策略。D&C算法是递归的。 ...这个用python字典比较好理解，每次给定key都得到的是同一个数字，每个key都对应一个value。 散列函数总是将同样的输入映射到相同的索引。 ...填装因子 用来描述性能的参数，值为散列表的元素数/位置总数。填装因子大于1时意味元素数大于位置数，这个时候可能就是要考虑调整散列表长度了。调整散列表长度的工作需要很长时间！
（再说了，它给出的数据说不定就是坑你的呢？） 设置结构体数组保存每个加油站的单价和到杭州的距离。 按照到杭州的距离对结构体数组排序，因为输入是无序的。...对于任意一个站点：如果我们在这个站点加满油，那么最多就可以跑cmax*davg的距离，我们对这个距离段中遇到的加油站情况进行分析： 按顺序遍历【当前位置，当前位置+cmax*davg】中的所有加油站，如果某个加油站的收费低于当前站点...如果当前位置后面没有更便宜的加油站呢？ 如果我在当前位置最多能达到的最远距离超过了终点，那么我直接加油跑到终点，因为后面的站点只会更贵。...那么肯定不能到达中终点了，只能到达当前位置+cmax*davg，也就是说在当前位置加满，能跑多远是多远。 总结： 当前位置能到达的范围中如果存在更便宜的加油站，就加合适的油刚好到达那个加油站。...// 如果说我能从当前位置跑1000米，但是在此之间的加油站的价格没有一个比我现在的价格低 // 那我就尽量找最便宜的那个，然后在当前位置加满油，跑到相对而言最便宜的那个加油站去加油
用来实现Authentication、选择源服务地址等 ROUTING：该类型的filters用于把Request routing到源web-service，源web-service是实现业务逻辑的服务...如果对SpringMVC比较熟悉的话，那么zuul的在整个web 容器所处的位置基本上和SpringMVC一致。...Servlet的生命周期 Servlet 通过一个定义良好的生命周期来进行管理,该生命周期规定了 Servlet 如何被加载、实例化、初始化、 处理客户端请求,以及何时结束服务。...，因为Servlet是单例多线程，这就要求RequestContext即要线程安全又要Request安全。...到目前为止，zuul框架对每个filter的执行结果都没有太多的处理，它没有把上一filter的执行结果交由下一个将要执行的filter，仅仅是记录执行状态，如果执行失败抛出异常并终止执行。
谷歌在本地地图搜索方面做了一些重大改变，如果你的生意服务于特定的地理位置或地区，如何在搜索结果中显示本地服务提示，那么本地搜索对你来说很重要。...各大搜索引擎在某些情况下都提供本地搜索结果，如果你搜索的东西，搜索引擎认为是本地搜索需求，你会得到本地的结果。...谷歌已经减少显示地图的频率，但还会提供链接到一个更大的地图。 这是谷歌SEO，我经常忽略雅虎，因为雅虎从必应获取搜索结果。...没有在搜索中使用任何关键字位置，但搜索引擎知道给你索引到具体地理位置，在该地理位置搜索显示相关的自然搜索结果。 二、来自本地商户信息，点击这些商户列表可以带你了解有关其业务的详细信息。...尽管大多数企业仍然没有取回信息控制权，当然作为SEO优化人员不要错过取回商户控制权的机会。 所以本地搜索信息来自 自然收录 本地商家目录 检查是否符合本地搜索结果优化，看竞争对手，看如何提高排名。
如图示，对于向量加法 ，将 的起点从原点链接至 的终点B（也只有这种情况下你才需要把向量的起点从原点移开），得到最终的终点C。连接AC即得结果 。...因此，n个n维向量最多能张成n维空间。 此外，若我们尝试使用2个三维向量进行线性组合，如上图，会发现我们依然只能得到一个平面。或者说，一个插在三维空间里的二维面。我们暂且称这个面为α。...因为我们可以用 来表示 ，因此原式可以写作 ，即 ，这样 当然与 共线。 在前文关于三维的举例中，我强调 不在 构建的平面上，道理也是类似的。...因为我们可以确保每条轴有且只有一个交点。所以我们得到的A、B两点是唯一的，因此，我们得到的表示法 也是唯一的。 如果我们使用不那么"规整"的向量构成的向量组，结果也会是相似的吗？...但如果考虑 带来的零向量问题，我们可以这样表示 了： （其中 ） 如果还要考虑到不用 ，而用 或 表示 的实际位置，结果会更加多。上面这个式子值得你留意一下，因为你以后还会见到。
这是因为只有16个不同的位置可以让我们把滤波器放在这个图片里。因为每次卷积操作，图像都会缩小，所以我们只能做有限次数的卷积，直到图像完全消失。...通过下图，可以知道像素的位置如何改变其对特征图的影响。 图5 像素位置的影响 为了解决这两个问题，我们可以用额外的边框填充图像。...图8 张量维度 8、连接剪枝和参数共享 在文章的开头，我提到密集连接的神经网络不擅长处理图像，这是因为需要学习大量的参数。既然我们已经理解了卷积是什么，让我们现在考虑一下它是如何优化计算的。...但记住，当我用这个符号时，我总是指的是损失函数的偏导数。...当然，张量dW和W、db和b以及dA和A的维数是相同的。第一步是通过对输入张量的激活函数求导得到中间值dZ[l]。根据链式法则，后面将使用这个操作得到的结果。
我们先看看驱动官方给的分页做法 如果一个查询得到的记录数太大，一次性返回回来，那么效率非常低，并且很有可能造成内存溢出，使得整个应用都奔溃。...注意：设置了fetch size并不意味着cassandra总是返回准确的结果集(等于fetch size)，它可能返回比fetch size稍微多一点或者少一点的结果集。...为此，驱动程序会暴露一个PagingState对象，该对象表示下一页被提取时我们在结果集中的位置。...fetch size并不意味着cassandra总是返回准确的结果集 //它可能返回比fetch size稍微多一点或者少一点，另外，我们可能在结果集的结尾 int remaining...结果集包含100到149行； 4、用第三次查询得到的结果集，先过滤掉前10条记录，然后读取10条记录，最后丢弃剩下的记录，读取的10条记录则是第12页需要显示的记录。
当我们往Bloom Filter中增加任意一个元素x时候，我们使用k个哈希函数得到k个哈希值，然后将数组中对应的比特位设置为1。即第i个哈希函数映射的位置hashi(x)就会被置为1（1≤i≤k）。...也许会有人要问：增加索引有如此多的优点，为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢？因为，增加索引也有许多不利的方面。 第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。...这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。...每个机器最多存 O(N)个数并对它们操作。如何找到N^2个数的中数(median)？...得到结果后，各个机子只需拿出各自的出现次数最多的前N个数据，然后汇总，选出所有的数据中出现次数最多的前N个数据，这实际上就是reduce过程。
当我们往Bloom Filter中增加任意一个元素x时候，我们使用k个哈希函数得到k个哈希值，然后将数组中对应的比特位设置为1。即第i个哈希函数映射的位置hashi(x)就会被置为1（1≤i≤k）。...也许会有人要问：增加索引有如此多的优点，为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢？因为，增加索引也有许多不利的方面。 ...这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。 ...如何找到N^2个数的中数(median)？ 经典问题分析 上千万or亿数据（有 重复），统计其中出现次数最多的前N个数据,分两种情况：可一次读入内存，不可一次读入。...得到结果后，各个机子只需拿出各自的出现次数最多的前N个数据，然后汇总，选出所有的数据中出现次数最多的前N个数据，这实际上就是reduce过程。
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