这个是我在佳缘的时候写的，已经很久了，当时是为了根据经纬度计算附近的人， 可见当时思想就已经很超前了。。。...看看我12年写的文章： 现在这个移动终端的天下， 自然而然就有了根据经纬度来计算方向和距离的需求， LBS就产生了， 可是怎么计算呢 ？ 网上有很多计算距离的，今天我就来个加强版，计算距离和方向。...//根据经纬度计算距离和方向 function getRadian($d) { return $d * M_PI / 180; } function getDistance ($lat1, $lng1,...cos($lat2) * pow(sin($b/2),2))); $v = round(EARTH_RADIUS * $v * 10000) / 10000; return $v; } //根据经纬度计算方向
根据经纬度和半径计算经纬度范围： /** * 根据经纬度和半径计算出范围 * @param string $lat 纬度 * @param String $lng 经度 * @param...=> $minLng, 'maxLng' => $maxLng ); return $scope; } } 根据两个经纬度计算距离...： /** * 获取两个经纬度之间的距离 * @param string $lat1 纬一 * @param String $lng1 经一 * @param String $lat2...纬二 * @param String $lng2 经二 * @return float 返回两点之间的距离 */ if (!...(($miles * 1.609344),2); //return round(($miles * 1.609344)*1000,0); } } 相关文章： 《MySQL计算经纬度并按距离排序
# ElasticSearch 分布式集群和路由计算 单节点集群 故障转移 水平扩容 宕机故障 路由计算 # 单节点集群 我们在包含一个空节点的集群内创建名为 users 的索引，为了演示目的，我们将分配...所有 3 个主分片都被分配在 node - 1 通过 elasticsearch-head 插件查看集群情况 看到的 users 是刚才添加的索引 当前我们的集群是正常运行的，但是在硬件故障时有丢失数据的风险...如果启动了第二个节点，我们的集群将会拥有两个节点的集群: 所有主分片和副本分片都已被分配 通过 elasticsearch-head 插件查看集群情况 # 水平扩容 怎样为我们的正在增长中的应用程序按需扩容呢...通过 elasticsearch-head 插件查看集群情况 当然，如果只是在相同节点数目的集群上增加更多的副本分片并不能提高性能，因为每个分片从节点上获得的资源会变少。...# 路由计算 当检索一个文档的时候，文档会被存储到一个主分片中。 Elasticsearch 如何知道一个文档应该存放到哪个分片中呢？
iOS墨卡托和GPS坐标计算距离时误差测试，测试结果： 墨卡托和gps坐标来回转换没有误差。...墨卡托坐标计算出的距离比gps坐标计算出的距离大，100/92*100 = 108米，每100米多算出8米。 故随着导航距离缩短，误差会逐渐变小。...UITouch *> *)touches withEvent:(UIEvent *)event{ for (int i = 1; i <= 20; ++i) { //mkt计算距离...sqrt(pow(x1 - x0, 2) + pow(y1 - y0, 2)); NSLog(@"mkt dis = %.2f", dis1); //gps计算距离
Elasticsearch 集群健康状态 一个 Elasticsearch 集群至少包括一个节点和一个索引。...取而代之的是，它们直接与索引通信.Elasticsearch中的分片分为主分片和副本分片,复制分片只是主分片的一个副本，它用于提供数据的冗余副本，在硬件故障之后提供数据保护，同时服务于像搜索和检索等只读请求...- Elasticsearch分片与副本交互 新建、索引和删除请求都是写(write)操作，它们必须在主分片上成功完成才能复制到相关的复制分片上,下面我们罗列在主分片和复制分片上成功新建、索引或删除一个文档必要的顺序步骤...Elasticsearch常见错误 错误1: Exception in thread "main" SettingsException[Failed to load settings from [elasticsearch.yml...="elk-node03.kevin.cn" #错误 #node.name = "elk-node03.kevin.cn" #正确 然后重启elasticsearch服务 错误2: org.elasticsearch.bootstrap.StartupException
Go语言计算两个经度和纬度之间的距离 package main import ( "fmt" "math" ) func main() { lat1 := 29.490295
分析前我们需要对这些数据去除重复，如何选择和设计文本的去重算法？常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。...对的，其实也就是这样，我们通过海明距离（Hamming distance）就可以计算出两个simhash到底相似不相似。...两个simhash对应二进制（01串）取值不同的数量称为这两个simhash的海明距离。举例如下： 10101 和 00110 从第一位开始依次有第一位、第四、第五位不同，则海明距离为3。...对于二进制字符串的a和b，海明距离为等于在a XOR b运算结果中1的个数（普遍算法）。 为了高效比较，我们预先加载了库里存在文本并转换为simhash code 存储在内存空间。...如果使用距离为3，短文本大量重复信息不会被过滤，如果使用距离为10，长文本的错误率也非常高，如何解决？
前言 Github: https://github.com/yingzk/MyML 博客: https://www.yingjoy.cn/ 在机器学习中，经常需要使用距离和相似性计算的公式，在做分类时，...常常需要计算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，计算这个度量，我们通常采用的方法是计算样本之间的“距离(Distance)”。...均值和方差标准化到多少呢？...： ', manhattann2((1,1,2,2),(2,2,4,4))) 由于维距离计算是比较灵活的，所以也同样适合二维和三维。...闵可夫斯基距离缺点 闵氏距离，包括曼哈顿距离、欧氏距离和切比雪夫距离都存在明显的缺点。
点击这里查看PDF版本 Github: https://github.com/yingzk/MyML 博 客: https://www.yingjoy.cn/ 前言 在机器学习中，经常需要使用距离和相似性计算的公式...标准化欧式距离(Standardized Euclidean Distance ) 在长方体区域进行聚类的时候，普通的距离计算公式无法满足需求，按照普通距离计算后进行聚类出的大多数是圆形区域，这时候需要采用标准化欧氏距离计算公式...均值和方差标准化到多少呢？...： ', manhattann2((1,1,2,2),(2,2,4,4))) 由于维距离计算是比较灵活的，所以也同样适合二维和三维。...闵可夫斯基距离缺点 闵氏距离，包括曼哈顿距离、欧氏距离和切比雪夫距离都存在明显的缺点。
实时即未来，最近在腾讯云流计算 Oceanus（Flink）进行实时计算服务，以下为MySQL 到 Flink 进行处理分析，再存储到ES的实践。...方案中使用了云数据库 MySQL、流计算 Oceanus（Flink）、Elasticsearch、Kibana 和私有网络 VPC。...这里 VPC及子网和下面的 MySQL、ES 集群使用了同一个。...Service 集群 在腾讯云主页【产品】->【大数据】->【ElasticSearch】页面购买ES集群，这里为了简单，选择了与流计算 Oceanus 同一个地域，同可用区。...Oceanus 也可以进行条件过滤，正则匹配等操作，能够兼容 Flink SQL的所有语法。
根据经纬度计算距离公式 图片来自互联网 对上面的公式解释如下： Lung1 Lat1表示A点经纬度， Lung2 Lat2表示B点经纬度； a=Lat1 – Lat2 为两点纬度之差 b=Lung1...计算精度与谷歌地图的距离精度差不多，相差范围在0.2米以下。...参数说明 lng：经度 lat：纬度 地球半径：6378.137(千米) 一般地图上显示的坐标顺序为，纬度在前(范围-90 ~ 90)，经度在后(范围-180 ~ 180) 各种语言计算距离的代码 这种计算方式一般都是直线距离.../ 180 – lng * PI() / 180 ) / 2 ), 2 ) ) ) *1000 AS distance FROM distance ORDER BY distance ASC php计算距离.../** * 根据两点间的经纬度计算距离 * @param $lng1 * @param $lat1 * @param $lng2 * @param $lat2 * @return int */ public
本文描述了如何使用腾讯云大数据组件来完成实时监控系统的设计和实现，通过实时采集并分析云服务器（CVM）及其 App 应用的 CPU 和内存等资源消耗数据，高效地保障系统稳健运行。...概述 本方案结合腾讯云 CKafka、流计算 Oceanus (Flink)、 Grafana 等，通过 Beats 中的 Filebeat 工具实时采集系统和应用监控数据，并传输到 CKafka，再将...CKafka 数据接入流计算 Oceanus (Flink)，经过简单的业务逻辑处理输出到 Elasticsearch，最后通过 Kibana 页面查询结果，并利用云 Grafana 监控 CVM 或业务应用指标...创建私有网络 VPC 私有网络（VPC）是一块您在腾讯云上自定义的逻辑隔离网络空间，在构建 CKafka、流计算 Oceanus，Elasticsearch 集群等服务时选择建议同一个 VPC。...创建流计算 Oceanus 作业 在 Oceanus 中，对 Kafka 接入的数据进行加工处理，并存入 Elasticsearch 中。
，能够对有限3D几何对象集合进行高效的相交和距离查询。...相交查询可以是任何类型，前提是在traits类中实现了相应的交集谓词和构造函数。 距离查询仅限于点的查询。...而通过AABB tree进行相交和距离查询时，返回值中就包含了相交对象/最近点和相交图元id/最近图元id。 左图为表面三角网格模型，右图为其构建的AABB树。...程序中实现了射线与三角形集合的相交查询，点与三角形集合的最近点查询和距离计算。...上个例子是计算的射线与mesh的相交，下面这个例子展示如何查询一个点到mesh的squared distance和closest point及其所在的triangle。
-- 通过过滤器对message进行过滤 --> {{message | 过滤器}} 定义过滤器 局部过滤器 在 filters 节点中定义过滤器，该过滤器只能在当前组件中调用...'') } } 使用 {{ reverseMsg }} 注意：计算属性默认不允许修改，因为计算属性是根据别的值计算的 完整写法 get()定义计算属性 set()修改计算属性 computed...计算属性只要计算了一次，就会把结果缓存起来，以后多次使用计算属性，直接使用缓存的结果，只会计算一次。...计算属性依赖的属性一旦发生了改变，计算属性会重新计算一次，并且缓存 属性监听 watch 基本使用 监听基本数据类型 例如： 监听金钱变化案例： 定义 watch: { // 参数1： value
Elasticsearch 是一款实时全文搜索和分析引擎。...架构如下： [Elastic Stack 架构] Elastic Stack 运行于分布式系统之上，为用户提供了一个性能强大的平台，该平台通过采集、过滤、传输、储存，对海量日志和监控数据进行集中管理和准实时搜索...综上所述，在将监控数据与日志信息保存到 Elasticsearch 之前，需要引入消息队列缓存数据，并使用大数据实时计算引擎对数据进行实时的过滤、转换、聚合。...实际操作指引可以参考 基于流计算 Oceanus 和 Elasticsearch Service 实现实时监控系统。...而面对超大规模监控数据量的场景，腾讯云流计算 Oceanus 和 Elasticsearch service 进行了大量优化。下面进行详细介绍。
，因为它们只计算了向量相似度而没有做过滤。...我们也需要诸如此类的机制来快速过滤出最相关的匹配，因此我们只需要在这个较小的集合上计算精确得分。这一点非常重要，因为在一个高维向量的超大集合上计算距离，是代价非常高昂（慢）的操作。...上图揭示了如何通过过滤数据集来加速计算，需要计算精确距离的文档数与计算时间之间是线性关系；同时也说明了高效地过滤掉不相似文档多么重要。...当然所有这些方法都是有可能在 Elasticsearch 里得到实现的，其优点是便于和其他检索系统集成。届时就可以组合使用关键词查询或其他基于深度学习的查询结果了。...能够看到，过滤得太狠意味着我们会丢失一些最近邻文档；而如果过滤掉 50k 到 75k 的文档，就可以找到所有的最近邻文档，同时计算时间只占暴力计算所有距离的很小一部分。
Elasticsearch 是一款实时全文搜索和分析引擎。...Kibana 是工作在 Elasticsearch 之上的可视化层，为用户提供数据分析和可视化的能力，可将存储在 Elasticsearch 中的数据转换为易于使用的图表、图形、直方图和其他可视化表示，...架构如下： Elastic Stack 运行于分布式系统之上，为用户提供了一个性能强大的平台，该平台通过采集、过滤、传输、储存，对海量日志和监控数据进行集中管理和准实时搜索、分析，提供准实时搜索、监控...综上所述，在将监控数据与日志信息保存到 Elasticsearch 之前，需要引入消息队列缓存数据，并使用大数据实时计算引擎对数据进行实时的过滤、转换、聚合。...而面对超大规模监控数据量的场景，腾讯云流计算 Oceanus 和 Elasticsearch service 进行了大量优化。下面进行详细介绍。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
