如何将地球划分为小网格,以便我可以将每个纬度/长度位置分配给网格？ - 腾讯云开发者社区

2、地理网格邻近算法为了减少上述交集计算使用的中间数据量，我们将整个地球用网格进行划分，如下图：事实上，我们划分的网格远比图中示意的要密集得多，赤道附近，经、纬度方向每 10 公里一个网格。...因此，我们希望能够动态设定网格的大小，如果一个网格内用户太多，就把它分裂成几个小网格，小网格内如果用户还是太多，继续分裂更小的网格，如下图：这是一个四叉树网格结构，开始的时候整个地球只有一个网格，当用户增加...因此，我们可以将全球用户分配在这样一个 4 叉树网格结构中，所有的用户都必然在这个4 叉树的叶子节点中，而且每个节点内包含的用户数不超过 500 个。...一般说来，通过选择 GeoHash 的编码长度，实现不同大小的网格，就可以满足我们邻近交友的应用场景了。...，每个网格 2.4km * 2.4km = 5km，将整个地球分为个网格，去掉海洋和几乎无人生存的荒漠极地，需要存储的 Hash 键不到 500 万个，采用 Hash 表存储。

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【系统设计】邻近服务

负载均衡器负载均衡器可以根据路由把流量分配给多个后端服务。基于位置的服务 (LBS) LBS 服务是系统的核心部分，通过位置和半径寻找附近的商家。...而 Geohash 可以把二维的经度和纬度转换为一维的字符串，通过算法，每增加一位就递归地把世界划分为越来越小的网格，让我们来看看它是如何实现的。...[0, 180] 用 1 表示然后，再把每个网格分成四个小网格。...四叉树还有一种比较流行的解决方案是四叉树，这种方法可以递归地把二维空间划分为四个象限，直到每个网格的商家数量都符合要求。...如下图，比如确保每个网格的数量不超过10，如果超过，就拆分为四个小的网格。请注意，四叉树是一种内存数据结构，它不是数据库解决方案。它运行在每个LBS 服务上，数据结构是在服务启动时构建的。

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空间索引 - GeoHash算法及其实现优化

从横向上将整个方形纸分为左右两份，左侧部分为标记为 0，右侧部分标记为 1；再将红点所在的部分划分为左右两块，再对红点位置做同样的标识，最后得出红点在横向上的标识为 10; 在纵向上对方形纸做同样的划分...墨卡托投影简单地说，就是可以把整个地球平面作为一个正方形来处理，当然地球平面不是严格的正方形，此投影在两极附近的点会有误差，本文专注于原理，纠偏就不多提了（我也不懂，逃）。...实现按照墨卡托投影的平面，我们可以按照上面划分方格纸的方式来将整个地球表面划分为各个小方格。...方法当然有的，我们将二进制GeoHash码直接索引就可以，但很长的索引长度会导致 B树索引查询效率会迅速下降。...在墨卡托投影下，地球的表面可以作为一个正方形来看，它的边是地球周长中最长的一个。

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（数据科学学习手札75）基于geopandas的空间数据分析——坐标参考系篇

而当我们想要在纸面或电脑屏幕上绘制平面地图时，就又需要有一套将地球球面展平的方法，上述的这些用于在不同情况下定义对象位置信息的坐标系统，就称为坐标参考系统（Coordinate Reference System...2.1.2 投影坐标系地理坐标系虽然解决了我们在地球球面上定位的问题，但纬度和经度位置没有使用统一的测量单位，因为经度不变的情况下，纬度每变化1单位因为是对固定弧长的映射，所以真实距离是固定不变的...： \[ (2\pi\cdot赤道半径/360)\cdot\cos(当地纬度)\approx111.314\cos(当地纬度)(千米) \] 这就导致我们既不能直接在地理坐标系下精确度量几何对象的长度...图6　投影坐标系变换过程示意　　常用的投影坐标系如横轴墨卡托（Universal Transverse Mercator，简称UTM），基于经度将全球等分为编号0-60的区域，且每个区域又进一步细分为南半球区域或北半球区域...，这个过程可以通俗地理解为用圆筒包裹地球球体，从球心发散出的光穿过球体上每个位置点投射到外部圆筒内壁从而完成3D向2D的变换：图8 　　当然，这样做的后果是越靠近极点的几何对象被拉伸形变得越严重

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听说你会架构设计？来，弄一个交友系统

特别是用户匹配机制，可以放到并发量小的时段统一进行。需要要注意的是，以上策略需要遵循微服务架构的原则，将系统拆分为多个松耦合、易于扩展的小型服务，每个服务可以单独部署，独立扩展。...3）Geohash 算法 Geohash 算法是一种将二维空间坐标编码为一维字符串的方法，它可以有效地表示地理位置信息。在交友系统中，Geohash 可以用来索引用户的位置，以便快速查询附近的用户。...用户位置编码当用户提供自己的位置信息，通常是经度和纬度，系统会使用 GeoHash 算法将这些坐标转换为一个字符串。...GeoHash 将地图划分为网格，每次划分会将网格细分为更小的区域，经纬度坐标每一次细分都相应地在 GeoHash 字符串上增加一个字符。 2....但看这里，朋友，给文章点个在看、留个赞，咱一定可以赢取小❤这个真心实意的网络好友！ ღ( ´･ᴗ･` )比心我是小❤，我们下期再见！点个在看你最好看

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继续搞【附近的人】---MySQL搞LBS（二）

事情到这里，总体方案就比较明朗了：就是将一个人经纬度的geohash字符串保存到MySQL数据库里，然后通过MySQL的like去模糊匹配geohash前缀就可以了。...所以，从现在开始，我们需要搞明白两件事：搞明白经纬度到geohash字符串的算法流程如何在工程代码里具体实现这个过程 ? 我们的地球从东西维度分为东西半球，从南北维度分为南北半球。...假如说，我是说假如，我们将地球表面能够展开的话，我们可以将其“ 抽象 ”成一个平面（那个谁闭嘴，我知道球体的铺不成方的），你们感受一下： ?...也就是说，经纬度（104.07642，38.6518）在我们经过了5次运算后得到的geohash字符串长度为两位：wq。两位长度wq代表啥位置？...这张图中，世界被32个网格划分了出来。对于wq而言：首先将w区域挖出来然后将w区域再次按照上面的32个网格划分然后将q区域挖出来肉眼可知，wq的精确度是十分感人的。

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Python地信专题 | 基于geopandas的空间数据分析-坐标参考系篇

2 坐标参考系基础 2.1 CRS 在一个二维的平面中，我们可以使用如图1所示的坐标系统，通过坐标唯一确定点的位置：图1 现实世界中的地球作为一个球体，当我们想要用同样的方式利用坐标来唯一确定地球球面上的某个位置时...地理坐标系以地表上确定的某一个点为原点，创建了包裹全球的网格，譬如WGS84，将本初子午线与赤道的交点作为原点（图4）：图4 WGS84地理坐标系及其经纬网格 2.1.2 投影坐标系地理坐标系虽然解决了我们在地球球面上定位的问题...，但纬度和经度位置没有使用统一的测量单位。...图6　投影坐标系变换过程示意常用的投影坐标系如横轴墨卡托（Universal Transverse Mercator，简称UTM），基于经度将全球等分为编号0-60的区域，且每个区域又进一步细分为南半球区域或北半球区域...，譬如图7所示为美国本土跨过的区域：图7 划分出的每个区域，其原点位于左下角顶点，距离区域中轴线500千米（图8）：图8 针对这样划分出的独立区域利用墨卡托投影法创建各自独立的坐标网格，这个过程可以通俗地理解为用圆筒包裹地球球体

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继续搞【附近】系列---MySQL搞LBS（二）

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系统设计：附近人或者地点服务

每个位置将存储在单独的一行中，由LocationID唯一标识。每个地方的经度和纬度将分别存储在两个不同的列中，并执行快速搜索；这两个字段都应该有索引。...b、网格我们可以把整张地图分成更小的网格，把位置分成更小的集合。每个网格将存储位于特定经度和纬度范围内的所有位置。这个方案将使我们能够只查询几个网格来找到附近的地方。...在数据库中，我们可以存储每个位置的GridID，并在其上建立索引，以便更快地搜索。...假设我们的搜索半径是10英里；考虑到地球总面积约为2亿平方英里，我们将拥有2000万个网格。...这种方法的几个挑战可能是： 1）如何将这些网格映射到位置 2）如何找到网格的所有相邻网格。 c、动态尺寸网格假设我们不想在一个网格中有超过500个位置，这样我们可以进行更快的搜索。

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用 Lunchbox 在 vue3 中创建一个旋转的 3D 地球竟是如此简单

例如，下面是我们如何将 orbitControl 类添加到 Lunchbox： import { createApp } from 'lunchboxjs' import App from 'YourApp.vue...我们可以使用 Lunchbox 中的组件应用纹理，为每个网格赋予更逼真的外观。... 组件利用 Three.js Texture() 类，它让我们可以将逼真的纹理映射到引擎盖下的网格表面。为了演示这个过程，我们将创建一个地球的 3D 模型。...你可以通过将 x 和 z 属性添加到 ref、onBeforeRender 函数和地球的网格来添加更多旋转动画。...添加事件我们可以像添加 Vue 中的任何其他元素一样向组件添加事件监听器。为了演示，我们将添加一个 click 事件，当它被触发时会暂停我们的地球动画。

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GeoHash: 二维空间的一维表示

geohash是一种分层的空间数据结构,将空间网格化.并将二维坐标用一个字符串表示. 一....空间的网格化先说明下什么是空间的网格化将区域一分为二,分别用0,1表示,并将划分的区域继续一分为二的划分下去,如此迭代; 如图,绿色区域便可使用字符串[01]表示; 第一位0,代表蓝色区域的上半部分...二. geohash算法 geohash算法便是基于上面空间网格化的思想,对经纬度分别进行网格化的分层处理,最后再组合一起. 1. 经纬度的分层. 以北京的经纬度116.46和39.92为例....首先将经度也按一分为二的方式不断迭代划分下去, 按如下图可知,经度116.46可使用字符串[11010 01011]表示将纬度也按一分为二的方式不断迭代划分下去....可以用一个字符串表示经度和纬度两个坐标 2.

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Chatgpt问答之WRF-并行计算

因此，WRF采用了并行计算的方法，将计算任务分配给多个计算节点同时处理，以加快计算速度。 WRF的并行计算可以分为两个层面：水平并行和垂直并行。...Tile size则是用于并行计算的，将整个模拟的网格分成若干个小网格，每个小网格就是一个Tile。...它们通常比domain size要大一些，以便计算时可以使用一些附加的网格来处理边界条件等。 • its, ite, jts, jte, kts, kte：表示每个Tile的网格范围。...• ips, ipe, jps, jpe：表示每个Tile在整个模拟的网格中的位置。例如，ips和jps表示Tile左下角的网格坐标，ipe和jpe表示Tile右上角的网格坐标。...在WRF中，Tile size和Domain size的比率通常是2:1或4:1，这样可以保证每个Tile中都有足够的边界网格，以便计算时可以处理边界条件。

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Geohash原理

引言 GeoHash本质上是空间索引的一种方式，其基本原理是将地球理解为一个二维平面，将平面递归分解成更小的子块，每个子块在一定经纬度范围内拥有相同的编码。...也就是说，这个矩形区域内所有的点（经纬度坐标）都共享相同的GeoHash字符串，这样既可以保护隐私（只表示大概区域位置而不是具体的点），又比较容易做缓存。...同理，地球经度区间是[-180,180]，可以对经度116.389550进行编码。...（2^5 = 32，base32），这5bits可以有32中不同的组合（0~31），这样我们可以将整个地图区域分为32个区域，通过00000 ~ 11111来标识这32个区域。...由于GeoHash是将区域划分为一个个规则矩形，并对每个矩形进行编码，这样在查询附近POI信息时会导致以下问题，比如红色的点是我们的位置，绿色的两个点分别是附近的两个餐馆，但是在查询的时候会发现距离较远餐馆的

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高效的多维空间点索引算法 — Geohash 和 Google S2

这个曲线比较简单，生成它也比较容易，只需要把每个 Z 首尾相连即可。 Z 阶曲线同样可以扩展到三维空间。只要 Z 形状足够小并且足够密，也能填满整个三维空间。...第一步我们需要把地图网格化，利用 geohash。通过查表，我们选取字符串长度为6的矩形来网格化这张地图。...经过查询，美罗城的经纬度是[31.1932993, 121.43960190000007]。先处理纬度。地球的纬度区间是[-90,90]。把这个区间分为2部分，即[-90,0)，[0,90]。...皮亚诺曲线的构造方法如下：取一个正方形并且把它分出九个相等的小正方形，然后从左下角的正方形开始至右上角的正方形结束，依次把小正方形的中心用线段连接起来；下一步把每个小正方形分成九个相等的正方形，然后上述方式把其中中心连接起来...于是地球上任意的一个经纬度的点，就可以转换成 f(x,y,z)。在 S2 中，地球半径被当成单位 1 了。所以半径不用考虑。

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IM里“附近的人”功能实现原理是什么？如何高效率地实现它？

它需要做以下两件事情： 1）所有使用该IM产品的人，在使用“附近的人”功能前提交自已的地理位置； 2）根据“我”的地理位置，计算出别人跟我的距离； 3）将第2步中计算出的距离由近及远，进行排序。...（计算公式原理，可以百度一下，我的几何和数学知识都还给老师了，给你讲不了）； 3）对第2步中的计算结果排序就更简单了，没什么好提的。...这个范围参数包括满足条件的最高的geohash网格等级(精度) 以及对应的能够覆盖目标区域的九宫格位置；（后续会有详细说明） 3）对九宫格进行遍历，根据每个geohash网格的范围框选出位置对象。...在多层geohash网格中，每个低等级的geohash网格都是由4个高一级的网格拼接而成（如下图）。 ? 换句话说，geohash网格等级越高，所覆盖的地理位置范围就越小。...这里之所以使用九宫格，而不用单个网格，主要原因还是为了避免边界情况，尽可能缩小查询区域范围。试想以0经纬度为中心，就算查1米范围，单个网格覆盖的话也得查整个地球区域。

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Google Earth Engine（GEE）——使用 GeoPandas 和 Uber 的 H3 空间索引进行快速多边形点分析

这两个系统都提供了一种将地球上的坐标转换cell id为以特定分辨率映射到六边形或矩形网格单元的方法。...这些单元格 id 具有独特的属性，例如附近的单元格具有相似的 id，您可以通过截断它们的长度来找到父单元格。这些属性使得诸如聚合数据、查找附近对象、测量距离之类的操作非常快速。...该数据集包含全球 8000 多个已记录盗版事件的点位置。这是原始点图层在 QGIS 中的可视化效果。我们将通过在 H3 提供的六边形网格上聚合事件点来创建密度图。我们从导入库开始。...此表显示了每个级别的详细信息。我们选择级别 3，这导致网格大小约为 100 公里。该函数lat_lng_to_h3将位置的坐标转换为所选级别的 H3 id。...这篇文章中使用的代码和数据集可以在我的Github 存储库中找到。您还可以在 Binder 中实时运行 Jupyter Notebook 。

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什么是空间索引（Spatial Index）？

R树示意图 H3：H3 是由 Uber 开发的基于六边形的空间索引系统，能够将地球表面划分为均匀的六边形网格。这种结构适用于需求预测、路径优化等动态城市问题。...H3-地球空间索引示意图空间索引简单来说，就是将地球划分为规则的网格，通过网格编码对位置进行精准的描述。...这种技术类似于将地球铺上一张巨大的蜂巢图，每一个六边形网格（H3 格式）都代表地球表面的一个小区域。这种网格可以帮助我们快速、精确地进行地理数据的分析和存储。...系统可以将城市划分为不同分辨率的六边形单元，从大到小逐步细化。...而空间索引提供了一种更客观的视角，它将地球表面分割成规则的网格，每个网格都可以独立进行分析，这样我们便能更清晰地识别出热点区域、趋势和异常点。

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高效的多维空间点索引算法 — Geohash 和 Google S2

这个曲线比较简单，生成它也比较容易，只需要把每个 Z 首尾相连即可。 ? Z 阶曲线同样可以扩展到三维空间。只要 Z 形状足够小并且足够密，也能填满整个三维空间。...第一步我们需要把地图网格化，利用 geohash。通过查表，我们选取字符串长度为6的矩形来网格化这张地图。...经过查询，美罗城的经纬度是[31.1932993, 121.43960190000007]。先处理纬度。地球的纬度区间是[-90,90]。把这个区间分为2部分，即[-90,0)，[0,90]。...皮亚诺曲线的构造方法如下：取一个正方形并且把它分出九个相等的小正方形，然后从左下角的正方形开始至右上角的正方形结束，依次把小正方形的中心用线段连接起来；下一步把每个小正方形分成九个相等的正方形，然后上述方式把其中中心连接起来...于是地球上任意的一个经纬度的点，就可以转换成 f(x,y,z)。在 S2 中，地球半径被当成单位 1 了。所以半径不用考虑。

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HEAL-ViT | 球形网格与Transformer的完美结合，引领机器学习预测新纪元！

然后作者描述了HEALPix网格以及如何将其适配以用于SWIN Transformer 。后续章节将介绍HEAL-ViT模型架构，网络参数化，训练细节，以及最终的结果。...在最粗的 Level 上，HEALPix网格有12个像素，代表12个四边形的“面”。网格通过将每个像素划分为4个子像素来细化，这些子像素代表原始四边形的四个象限。...将这个过程重复 n 次可以将一个面划分为 (2^{n})^{2} 个像素，排列成大小为 2^{n}\times 2^{n} 像素的方形。...采用直角网格上的SWIN Transformer 的Pangu-Weather和FuXi，使用4x4大小的 Patch 将原始图像从721x1440像素减少到180x360大小的直角网格（即64,800...\mathcal{V}^{G} 是所有位于721x1440大小经纬度网格上的网格节点的集合。

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【论文阅读】Geography-Aware Sequential Location Recommendation

将输入序列转化为长度为mmm的定长序列，如果长度超过mmm，就将其切分为多个子序列；否则使用 0 进行 padding 填充。...这篇论文的方法是将经纬度映射到网格中，利用网格的唯一 ID（quadkey）进行位置嵌入。...将经纬度映射到网格中，那么如何对网格进行编码呢？现在，我们成功地将经纬度映射到网格中，那么如何对网格进行编码呢？...通过这样的方式，解决了经纬度强关联的问题。另外一方面，网格中不同位置的 POI 可能共享相同的 quadkey，而没有 POI 的网格在嵌入时直接忽略，因此在一定程度上解决了稀疏性问题。...它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为 N 的滑动窗口操作，形成了长度是 N 的字节片段序列。

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交友系统设计：哪种地理空间邻近算法更快？

【系统设计】邻近服务

空间索引 - GeoHash算法及其实现优化

（数据科学学习手札75）基于geopandas的空间数据分析——坐标参考系篇

听说你会架构设计？来，弄一个交友系统

继续搞【附近的人】---MySQL搞LBS（二）

Python地信专题 | 基于geopandas的空间数据分析-坐标参考系篇

继续搞【附近】系列---MySQL搞LBS（二）

系统设计：附近人或者地点服务

用 Lunchbox 在 vue3 中创建一个旋转的 3D 地球竟是如此简单

GeoHash: 二维空间的一维表示

Chatgpt问答之WRF-并行计算

Geohash原理

高效的多维空间点索引算法 — Geohash 和 Google S2

IM里“附近的人”功能实现原理是什么？如何高效率地实现它？

Google Earth Engine（GEE）——使用 GeoPandas 和 Uber 的 H3 空间索引进行快速多边形点分析

什么是空间索引（Spatial Index）？

高效的多维空间点索引算法 — Geohash 和 Google S2

HEAL-ViT | 球形网格与Transformer的完美结合，引领机器学习预测新纪元！

【论文阅读】Geography-Aware Sequential Location Recommendation

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