本节将介绍自动驾驶汽车的定位技术下，包括：激光雷达定位和视觉定位，以及Apollo框架是如何解决定位问题的。
文章：Map-Matching-Based Localization Using Camera and Low-Cost GPS For Lane-Level Accuracy
定位（Location）是让无人驾驶汽车知道自身确切位置的技术，这是一个有趣且富有挑战的任务，对于无人驾驶汽车来说非常重要。
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。下面是Redis 7中常用的地理信息命令：
Redis是一款流行的开源内存数据库，具有快速、可扩展和多功能的特点。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。
在现代互联网应用中，地理位置数据变得越来越重要，尤其是在地图服务、位置追踪、本地化营销和地理围栏应用中。Redis，作为一款高性能的键值存储数据库，自从3.2版本开始，引入了GEO（地理）模块，提供了强大的地理信息处理功能。本文将深入探讨Redis GEO的特性和使用方法，并通过具体案例展示其在实际场景中的应用。
代码链接：https://github.com/Andrew-Qibin/SPNet
用法：GEOADDkey longitude latitude member [longitude latitude member …]
自Redis 3.2开始，Redis基于geohash和有序集合提供了地理位置相关功能。 Redis Geo模块包含了以下6个命令：
打开美团，可以通过自身定位查看附近的商品。打开社交软件，可以查看附近的人交友。打开滴滴，可以查看的附近的共享单车，那这些是如何实现？
自然语言处理（NLP）领域的一项革命性技术——自注意力机制，正在以其巧妙设计引领着未来的发展潮流。让我们深入探究这一引人注目的机制，如何改变了对文本信息的建模方式，以及其在NLP领域取得的令人瞩目的成就。
GDI图形系统已经形成了很多年。它提供了2D图形和文本功能，以及受限的图像处理功能，在传统的Windows Form 编程中，我们经常使用Graphics图形对象的DrawCurve方法绘制平滑的曲线。
GEO 主要用于存储地理位置信息（纬度、经度、名称）添加到指定的key中。该功能在 Redis 3.2 版本新增。
connector 用于展示基因组上两个位置之间的关系，通过一套折线将两个位置连接起来，示例如下
上期新建了一个专栏并发布了一道算法题，今天继续，今天给大家带来的题目名为“跳跃游戏”。题目如下：
基本变换：平移(translation)、旋转(roration)、缩放(scale)、透视(perspective)，这4个基本变换可以单独使用，也可以组合使用(两个基本变换可以使用矩阵乘法组合起来) 注意：当使用组合变换时，顺序很重要，例如平移和旋转组合，先平移和先旋转会得到两个完全不不同的结果 所有的基础变换矩阵，都可以通过GLKit/GLKMatrix4.h里的函数构建 平移 // 返回一个平移矩阵：tx ty tz 分别是在x y z 轴的移动距离， GLKMatrix4MakeTransl
本文认为，尽管编码器-解码器结构是一种标准的语义分割方法，近年来取得了很大的进展，但它严重依赖于局部信息，可能会带来一些偏见，因为无法看到全局信息。本文基于自注意机制，通过捕获丰富的上下文依赖关系来解决这一问题。
geospatial(地理位置) 朋友的定位,附近的人,打车距离计算,主要用于存储地理位置信息，并对存储的信息进行操作，该功能在 Redis 3.2 版本新增。 添加地理位置 geoadd key 经
这只是假设地球是一个球体，因为使用的距离公式是Haversine公式。这个公式仅适用于地球，而不是一个完美的球体。当在社交网站和其他大多数需要查询半径的应用中使用时，这些偏差都不算问题。但是，在最坏的情况下的偏差可能是0.5%，所以一些地理位置很关键的应用还是需要谨慎考虑。
1、对于程序员来说，地理位置可能是一个具有挑战性的领域。但是geopy模块让它变得非常简单。
文章：A Survey of Localization Methods for Autonomous Vehicles in Highway Scenarios
我们 Sentiance 开发了一款能接收加速度计、陀螺仪和位置信息等智能手机传感器数据并从中提取出行为见解的平台。我们的人工智能平台能学习用户的模式，并能预测和解释事情发生的原因和时间，这让我们的客户能够在正确的时间以合适的方式指导他们的用户。
最短路径算法用于在图中找到两个节点之间的最短路径。最短路径问题在许多实际应用中都有重要的作用，例如网络路由、导航系统等。
朋友的定位, 附近的人, 打车的距离计算 Redis的Geo在Redis3.2版本就推出了.这个功能可以推算地理位置信息, 两地之间的距离, 方圆几里的人 首先需要一个城市经度纬度查询工具 自行百度搜索
可以用于基于地理位置的业务场景。比如：查询两地之间的距离，方圆几里存在的地理位置等等。
维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度(即该点到原点的距离)。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。
在本文的前一部分中，我们简要介绍了trip_distance列，在从异常值中清除它的同时，我们保留了所有小于100英里的行程值。这仍然是一个相当大的临界值，尤其是考虑到Yellow Taxi公司主要在曼哈顿运营。trip_distance列描述出租车从上客点到下客点的距离。然而，人们经常可以选择不同的路线，在两个确切的接送地点之间有不同的距离，例如为了避免交通堵塞或道路工程。因此，作为trip_distance列的一个对应项，让我们计算接送位置之间可能的最短距离，我们称之为arc_distance:
这是有关创建简单塔防游戏的系列教程的第二部分。它涵盖了产生的敌人并将它们移动到最近的目的地。
gzip,zlib,以及图形格式png，使用的是同一个压缩算法deflate。我们通过对gzip源码的分析来对deflate压缩算法做一个详细的说明：
作者：May-Britt Moser和Edvard I. Moser在位于挪威特隆赫姆的挪威科技大学担任心理学系教授。他们在2007年共同创立了卡夫利科系统神经科学研究所（Kavli Institute for Systems Neuroscience），2013年共同创立了神经计算中心，这两个机构都在挪威科技大学内。由于发现了大脑的定位系统，他们与伦敦大学学院的John O’Keefe共同分享了诺贝尔生理和医疗奖。 我们驾驶汽车或是飞机的能力——甚至是在城市街道间穿行的能力——已经完全被全球定位系统（GP
"Attention is All You Need"[1] 一文中提出的Transformer网络结构最近引起了很多人的关注。Transformer不仅能够明显地提升翻译质量，还为许多NLP任务提供了新的结构。虽然原文写得很清楚，但实际上大家普遍反映很难正确地实现。
Transformer是谷歌在2017年提出的一个革新性的NLP框架，相信大家对那篇经典论文吸睛的标题仍印象深刻：Attention Is All You Need。
散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。
1293: [SCOI2009]生日礼物 Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 162 MB Submit: 2534 Solved: 1383 [Submit][Status][Discuss] Description 小西有一条很长的彩带，彩带上挂着各式各样的彩珠。已知彩珠有N个，分为K种。简单的说，可以将彩带考虑为x轴，每一个彩珠有一个对应的坐标(即位置)。某些坐标上可以没有彩珠，但多个彩珠也可以出现在同一个位置上。 小布生日快到了，于是小西打算剪一段彩带送给小布。为
最近这两年里身边越来越多的人谈论人工智能。仓储物流行业里也越来越多的谈到智能仓储，智慧物流。网上流传的各大电商仓储物流中心的宣传视频里有各种黑科技设备和系统。比如：
今天为大家介绍的是来自Ursula Rothlisberger研究团队的一篇关于金属离子位置预测的论文。金属离子是许多蛋白质的重要辅因子，在酶设计、蛋白质相互作用设计等许多应用中发挥关键作用，它们在生物体中丰富存在，并通过强烈的相互作用与蛋白质结合，并具有良好的催化特性。然而，生物相关金属（如锌）的复杂电子结构限制了金属蛋白质的计算设计。在这项工作中，作者开发了两个工具——基于3D卷积神经网络的Metal3D和仅基于几何标准的Metal1D，以改进蛋白质结构中锌离子的位置预测。与其他当前可用的工具进行比较显示，Metal3D是迄今为止最准确的锌离子位置预测器，其预测结果与实验位置相差在0.70 ± 0.64 Å范围内。Metal3D为每个预测位置输出置信度指标，并可用于在蛋白质数据库中具有较少同源物的蛋白质上工作。Metal3D可以预测全局锌密度，用于计算预测结构的注释，还可以预测每个残基的锌密度，用于蛋白质设计工作流程中。Metal3D目前是针对锌进行训练的，但通过修改训练数据，该框架可以轻松扩展到其他金属。
string类型是二进制安全的（也就是只要能用二进制表示，就能存到string里面，包括图片或者序列化对象），它是redis中最基本的数据类型，一个string最多可存512M 【建议收藏】细说Redis分布式锁
相信大家都有点外卖的时候去按照附近公里排序的习惯，那附近的公里是怎么设计的呢？今天shigen带你一起揭秘。
所谓环形迷宫，是指下图这样的一幅迷宫，用一笔就可以绘制完成： 1 初步画法 它的走法是从中心走到最外面或者反过来，从最外面走到中心。这样的迷宫特点很鲜明，它拓扑上与一个圆同构，或者叫同伦。然后的问题是开口，我们自然希望开口具备某种特征。我选择的特征是：若最内层的圆半径为 1，那么所有开口之间的距离也是 1。带缺口的圆的绘制其实是圆弧，自然的一个问题是问缺口的圆弧弧度是多少，使得圆弧两端之间的距离是 1。假设半径为 n，那么若弧度为 x，则这个特征可以表示为如下方程 解这个方程可得到 x： 当然在构建迷宫的时
说起这个话题，就总会不由得想起刚毕业的时候，当时在导师的带领下，调研并使用了geo server和postgreSQL。geo server做图层和位置信息展示，而pg则用来存储地理位置数据。一转眼至今已有十年光景，真是让人感慨，十年，弹指一挥间。
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。
现实生活中，字符串匹配在很多的应用场景里都有着极其重要的作用，包括生物信息学、信息检索、拼写检查、语言翻译、数据压缩、网络入侵检测等等，至此诞生了很多的算法，那么我们今天就来探索这两种经典的算法。
现代计算机用二进制（位） 作为信息的基础单位， 1个字节等于8位， 例如“abc”字符串是由3个字节组成， 但实际在计算机存储时将其用二进制表示， “abc”分别对应的ASCII码分别是97、 98、 99， 对应的二进制分别是01100001、 01100010和01100011，如下图
“一只青蛙一张嘴，两只眼睛四条腿。两只青蛙两张嘴，四只眼睛八条腿。三只青蛙三张嘴，六只眼睛十二条腿。……二十只青蛙二十张嘴，四十只眼睛八十条腿。”
进入正题，用redis实现地理位置信息，我们可以使用redis（3.2版本以上支持）中的GeoHash的结构去实现。首先我们先看一下geohash的命令与使用：
rn本身自带的模块Geolocation，可以获取当前地理位置信息，调用getCurrentPosition方法就可以了，这是一个异步方法
这道题是给一个非负整数数组和整数 k，判断数组是否含有连续子数组，其大小至少为 2，总和为 k 的倍数，即总和为 n*k，其中 n 也是一个整数。
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