https://developers.google.com/places/web-service/search#PlaceSearchResults
摘要 Google Maps API Web Services，是一个为您的地图应用程序提供地理数据的 Google 服务的 HTTP 接口集合。具体包括：Google Geocoding API、Google Directions API、Google Elevation API、Google Places API。本文将探讨如何通过Google Geocoding API服务来获取地址信息。 ---- 目录 什么是网络服务？ 区分地址解析与反地址解析 地址查询（反地址解析）请求 地址查询（反地址解析）
Author: bakari Date: 2012.5.23 老师上课的时候给了一张图，个人感觉非常经典，几乎将请求一个网页所要进行的流程都弄得非常详细，对宏观地理解网络有很大的帮助。所以将它翻译了以作巩固和分享： 翻译完全靠我个人的感觉，若有错误或者不妥的地方，我非常希望看到的朋友能够帮我指出，大家一起进步。 2012080811075828.png 题目大致意思就是：网页请求的流程 1、前言： 本章我们主要讨论链路层，我们的网络之路从协议栈起步。 Getting Started : DHCP ,U
内网的核心敏感数据，不仅包括数据库、电子邮件，还包括个人数据及组织的业务数据、技术数据等。可以说，价值较高的数据基本都在内网中。本文重点介绍如何快速定位个人计算机，并对计算机操作系统信息、浏览器登录和使用的历史记录、用户文件操作行为以及聊天软件对话内容等信息进行收集。因此，了解攻击者的操作流程，对内网数据安全防护工作至关重要。
探花功能是将推荐的好友随机的通过卡片的形式展现出来，用户可以选择左滑、右滑操作，左滑：“不喜欢”，右滑：“喜欢”。
在 Kotlin 中使用 Android 的 Java API 时，您会迅速意识到这样的做法失去了 Kotlin 语言简单有趣的特点。与其您亲自去编写这些 API 的 wrapper 和扩展函数，不如了解一下 Jetpack KTX 库。目前为止，已有超过 20 个库拥有对应的 KTX 版本，这些 KTX 库实现了常用的 Java 版本 API 的功能，包括 Android 平台 API、ViewModels、SQLite，甚至还有 Play Core。本文会介绍目前可用的 KTX API 并深入其中去分析它们是如何实现的。
在绝大多数情况下，我们最好不要触达另一个组件实例内部或手动操作 DOM 元素。不过也确实在一些情况下做这些事情是合适的。
地址解析就是将地址(如：贵州省贵阳市)转换为地理坐标(如经度：106.71，纬度：26.57)的过程。
李林 假装发自 威尼斯 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 又一次！中国团队拿下一项AI赛事的多个大奖！ 8天的计算机视觉顶会ICCV 2017在威尼斯悄然落幕，期间中国团队在物体检测、人体关键点检测等竞争激烈的比赛中击败了谷歌、微软、Facebook等国际巨头AI实验室。 ICCV 2017 “Joint COCO and Places Recognition Challenge” Workshop中，一共公布了7项竞赛的结果。 中国AI创业公司旷视科技（Face++）在MS COCO物体检测、人体关
关于LBS相关项目，一般存储每一个地点的经纬度的坐标， 假设要查询附近的场所，则须要建立索引来提升查询效率。
前四篇文章我们介绍了 PaddleFluid 和 TensorFlow 的设计原理基本使用概念，分别通过在两个平台上实现完全相同的模型完成图像分类，语言模型和序列标注三个任务，了解我们的使用经验如何在两个平台之间迁移，以此来了解非序列模型和序列模型在两个平台之上设计和使用的差异。
最近有客户要求给他们网站做地图方面的功能，由于某些原因，网站必须使用google map，而且希望用到geocoding。大家知道google map api调用国内已经访问不了，虽然网上有很多教程，什么替换ip啊，把maps.google.com改成maps.google.cn。但其实这些方法都是掉了牙的，早就不管用。
MongoDB Manual (Version 4.2）> Indexes > 2dsphere Indexes
如果问我未来的科技行业发展有哪些亮点的话，我必须说物联网一定是其中之一。物联网技术发展迅速，现在我们已经看到非常多的设备通过互联网互相通信了。物联网技术的发展背后的推动因素之一是Arduino和Raspberry PI这类廉价硬件的普及，在这些廉价硬件背后的中流砥柱则是各种物联网云平台。Temboo就是众多物联网云平台中的佼佼者。下面我们就来介绍一下如何将Arduino连接到雅虎的天气服务并用获取的天气信息来控制led灯的颜色。 项目准备 开始之前我们先来看看如何通过Arduino来控制led灯的颜色。如下
def gcd(pair): a, b = pair low = min(a, b) for i in range(low, 0, -1): if a % i == 0 and b % i == 0: return i
想要做好取证分析工作，工具和技术只是辅助，思路才是核心和重点。本文将详细分享Microsoft Windows操作系统的基础数字取证知识，了解数据的存放位置和对应部件，便于快速确定关键证据，内容包括windows时间规则、文件下载、程序执行、文件删除/文件信息、浏览器资源、外部设备/USB使用、账户使用情况、文件/文件夹打开、网络活动/物理位置。
Models model是对于信息的一种模型封装与定义。它包含了你要存储的必要字段和操作数据的方法。一句话概括就是，每个模型映射了一张数据表。 基本概念：
好的，我有一些JS通过URL从JSON中提取数据。 我知道想要将每个对象(author_name，rating，author_url)转换为js ID，所以我可以在html中调用该ID。将js对象转换为html
Web前端的同学是否想过学习app开发，以弥补自己移动端能力的不足？但在面对一众的选择时很多同学略感迷茫，是学习ios还是android开发？是学习原生开发、混合开发（比如：Ionic)，还是使用react native或者flutter这样的跨平台框架？而app开发的学习周期长、学习成本高也让一部分人望而却步。得益于前端技术的飞速发展、浏览器性能的不断提高，使用网页技术开发出接近原生体验的应用得以变为现实，PWA就在这样的背景下应运而生。可以用自己熟悉的HTML、CSS、Javascript开发出媲美原生app的网站，不仅拥有接近原生app的流畅程度，并且具备一些原生app才有的特性，比如：a. 可以在主屏上安装应用图标，b. 离线状态下访问，c. 获取消息通知，等等。。PWA的出现让大家看到了希望！
在视觉SLAM问题中，位姿的估计往往是一个递推的过程，即由上一帧位姿解算当前帧位姿，因此其中的误差便这样一帧一帧的传递下去，也就是我们所说的累积误差。一个消除误差有效的办法是进行回环检测。回环检测判断机器人是否回到了先前经过的位置，如果检测到回环，它会把信息传递给后端进行优化处理。回环是一个比后端更加紧凑、准确的约束，这一约束条件可以形成一个拓扑一致的轨迹地图。如果能够检测到闭环，并对其优化，就可以让结果更加准确。
在 AI 技术的发展中，数据集发挥了重要的作用。然而，医疗数据集的创建面临着很多难题，如数据获取、数据标注等。
🐾 大家好，我是猫头虎博主！今天，我要和大家深入探讨Go的一个强大特性——Context。在Go的服务器中，每个传入请求都在它自己的goroutine中处理。Context使我们能够在API边界之间，轻松传递请求范围内的值、取消信号和截止日期。如果请求被取消或超时，所有处理该请求的goroutines都应该迅速退出，以便系统能够回收它们正在使用的资源。让我们一起深入了解Context，并通过一个完整的工作示例来学习如何使用它！🔍
项目地址：https://github.com/JiahuiYu/generative_inpainting
本文将介绍领域驱动设计（DDD）战术模式中另一个非常重要的概念 - 领域服务。在前面两篇博文中，我们已经学习到了什么是值对象和实体，并且能够比较清晰的定位它们自身的行为。但是在某些时候，你会发现某一些业务行为好像不容易落到单个实体或者值对象身上，并且会为放置这一部分业务逻辑而困惑。此时，你可能需要一个领域服务来完成操作。
欢迎光临猫头虎博主的技术小站，在这个数据驱动的时代，我们将一同探讨一个在现代软件开发领域日益重要的话题——地理空间查询与地理信息系统（GIS）。在移动互联网和物联网（IoT）的推动下，地理空间数据已成为数据分析和大数据处理的关键维度之一，涉及到众多场景如定位服务、路线规划、数据可视化等。接下来，我们将带领大家深入探讨如何在MySQL、PostgreSQL、Redis及MySQL 8这四种流行数据库中实现地理空间查询优化和地理数据分析。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。让我们一起在这个数据科学和GIS技术交汇的旅程中，探索更多的知识和技能，挖掘地理空间数据背后的价值，开启地理信息科学的新篇章！
model（模型） 是学习 django 最重要的知识，模型设计的好坏直接影响到你后期的开发，模型的设计只能靠自身经验提高。模型准确且唯一的描述了数据，包含您储存的数据的重要字段和行为。比如一个学生系统需要展示学生的姓名、年龄、分数成绩等信息，这些数据就要保存到数据库中。
如果你觉得好的话，不妨分享到朋友圈。 当地时间10月29日上午，在意大利威尼斯召开的计算机视觉国际顶级会议 International Conference on Computer Vision（ICCV 2017）的 “Joint COCO and Places Recognition Challenge” Workshop 中公布了 COCO 及 Places 竞赛排名情况。在共七项挑战项目中，旷视科技研究院团队（Megvii）参与了其中最重要的四项，并获得了三项第一、一项第二的优异成绩，一举击败了来自
在人工智能兴起的当下，AI正在重塑着很多行业。今天介绍的是一款近期登上github热门的一款可轻松实验和原型化 LangChain[1] 流水线的AI项目—LangFlow。
Hadoop是由Apache基金会开发的一个大数据分布式系统基础架构，最早版本是2003年原Yahoo! Doug Cutting根据Google发布的学术论文研究而来。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。低成本、高可靠、高扩展、高有效、高容错等特性让Hadoop成为最流行的大数据分析系统，然而其赖以生存的HDFS和MapReduce组件却让其一度陷入困境——批处理的工作方式让其只适用于离线数据处理，在要求实时性的场景下毫无用武之地。因此，各
MS COCO 的全称是常见物体图像识别（Microsoft Common Objects in Context），起源于是微软于2014年出资标注的Microsoft COCO数据集，同名竞赛与此前著名的 ImageNet 竞赛一样，被视为是计算机视觉领域最受关注和最权威的比赛之一。
面对每天海量的arxiv论文，以及AI极速的进化，我们人类必须也要一起进化才能不被淘汰。ChatPaper是一款论文总结工具。AI用一分钟总结论文，用户用一分钟阅读AI总结的论文。
我们在设置商品价格的时候，希望保留两位小数，FloatField是浮点数无法精确小数点几位，DecimalField可以精确几位小数点
使用序列化器进行反序列化时，需要对数据进行验证后，才能获取验证成功的数据或保存成模型类对象。
个人博客：https://suveng.github.io/blog/ 2d 地理空间索引 概述 2D地理空间索引可以将文档与二维空间中的位置（例如地图上的点）相关联。MongoDB将位置字段中的二维坐标解释为点，并且可以将这些点编入特殊索引类型以支持基于位置的查询。地理空间索引提供特殊的地理空间查询操作。例如，您可以基于与其他位置的邻近度或基于指定区域中的包含查询文档。
此文章翻译来自国外的一本叫做《How to design API》的书籍，如果还没有没有看过前两张的朋友可以先看看前两章文章，如何设计优秀的API(一)、如何设计优秀的API(二)
聚合函数，顾名思义，即对一组数据执行聚合计算并返回结果的函数，在统计分析过程中属于最常见的函数之一，最典型的聚合函数包括 count、min、max、sum 等。基于聚合函数可以实现对大量数据的汇总计算，以更简洁的形式呈现数据并支持数据可视化。
Paddle Lite是飞桨的轻量化推理引擎，为手机、IoT端提供高效推理能力，且广泛整合跨平台硬件，满足端侧部署及应用落地的需求。本文将描述Paddle Lite在模型转换过程（模型转换opt工具）中，静态Kernel选择的策略以及一些思考。
TensorFlow由Google Brain的研究人员创建，是用于机器学习和数据科学的最大的开源数据库之一。它是完整的初学者和经验丰富的数据科学家的端到端平台。TensorFlow库包括工具，预先训练的模型，机器学习指南以及一系列开放数据集。为了帮助找到所需的训练数据，本文将简要介绍一些用于机器学习的最大TensorFlow数据集。将以下列表分为图像，视频，音频和文本数据集。
索引基数：数据类型多，索引基数高，索引效率高，如果数据比如性别只有男，女两种数据，索引效率低
前面添加商品，商品code只能添加一次可以用唯一字段校验UniqueValidator，如果用户收藏商品，一个用户可以收藏多个商品，一个商品也可以被多个人收藏。 但是同一个人针对同一个商品，只能收藏一次，于是可以用UniqueTogetherValidator联合唯一校验
背景：初来乍到的pythoner，刚开始的时候觉得所有的网站无非就是分析HTML、json数据，但是忽略了很多的一个问题，有很多的网站为了反爬虫，除了需要高可用代理IP地址池外，还需要登录。例如知乎，很多信息都是需要登录以后才能爬取，但是频繁登录后就会出现验证码（有些网站直接就让你输入验证码），这就坑了，毕竟运维同学很辛苦，该反的还得反，那我们怎么办呢？这不说验证码的事儿，你可以自己手动输入验证，或者直接用云打码平台，这里我们介绍一个scrapy的登录用法。
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。 2、MongoDB支持的索引类型 在MongoDB主要支持以下几种索引类型： ·单列索引 ·复合索引 ·多键索引 ·全文索引 ·地理空间索引 ·哈希索引 2.1 单列索引 在MongoDB中，每个集合都会默认创建一个唯一索引列”_id”，”_id”列是最基本的单列索引。 创建单列索引可以使用以下语法： db.collection.cre
Observe the result of running this SQL command to show the name, continent and population of all countries.
在上一节我们使用gRPC实现了客户端和服务端的一对一通讯，也就是客户端向服务端发出一个请求，服务端返回一个结果。但是在很多场景下可能需要客户端向服务端连续发送多个请求后，服务端才能进行处理然后返回一个结果，例如客户端向服务端发送多个订单号，让服务端对订单号进行记录，然后服务端把所有订单号记录后返回结果；或者是客户端发送一个订单号查询所有大于给定订单号的交易记录，然后服务端返回满足条件的十几条记录等。
微服务架构是一个分布式架构，它按业务划分服务单元，一个分布式系统往往有很多个服务单元。由于服务单元数量众多，业务的复杂性，如果出现了错误和异常，很难去定位。主要体现在，一个请求可能需要调用很多个服务，而内部服务的调用复杂性，决定了问题难以定位。所以微服务架构中，必须实现分布式链路追踪，去跟进一个请求到底有哪些服务参与，参与的顺序又是怎样的，从而达到每个请求的步骤清晰可见，出了问题，很快定位。
选自arXiv 作者：Zongwei Zhou, Jae Y. Shin, Suryakanth R. Gurudu, Michael B. Gotway, 梁建明 机器之心编译 参与：Panda 和普通图像的标注不一样，生物医学图像的标注需要有专业知识和技能的人来做，因此难以获得大型的有标注数据集供卷积神经网络学习。近日，IEEE 一篇论文提出可以将主动学习和迁移学习结合起来降低标注任务的工作量，实验结果也证明了这种方法的有效性。机器之心对该论文进行了编译介绍，详细的数学过程和结果分析请参阅原论文。 在
本文摘要自Web Scraping with Python – 2015 书籍下载地址：https：//bitbucket.org/xurongzhong/python-chinese-library/downloads 源码地址：https：//bitbucket.org/wswp/code 演示站点：http：//example.webscraping.com/ 演示站点代码：http：//bitbucket.org/wswp/places 推荐的python基础教程： http：//www.divei
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