每当我们决定学习新事物时，我们都会面临各种各样的困难。理解我们想要学习的概念是很重要的。今天，我们将学习两个在成为程序员或开发人员时每天都会遇到的常用概念。那就是 ID 和 CLASS 的概念。...对它们的理解和获取护照一样重要，如果您希望出国旅行的话。首先，什么是 ID？用简单的英语来说，ID 代表身份证件。每个人都有某种身份，可以被识别。...在上面解释的身份证明文件类比中，当两个或更多人拥有完全相同的身份名称、文件号、出生日期等时，这意味着某些地方出现了问题，需要重新检查和更正。编程世界中也是同样的概念。...在 HTML 文档中，ID 被写为例如; ID = sam；而在 CSS 中，它们用 # 符号表示，所以在 CSS 中 ID = sam 将会被写为或目标为 #sam。另一方面，类是灵活的。...看一下当您编写代码时，类和 ID 是如何在 HTML 中写入的示例。
css中 # 和 . 区别 . 用于id #用于class属性 html css中id和class的区别比较 1、语法区别： id对应css是用样式选择符“#”（井号）。...2、使用次数区别： id属性，只能被一个元素调用（以“#”选择符命名CSS样式在一个页面只能使用调用一次）。在同一个页面，只可以被调用一次，在CSS里用“#”表示。...ID就像一个人的身份证，用于识别这个DIV的， Class就像人身上穿的衣服，用于定义这个DIV的样式。 一般一个网页不设二个或二个以上同ID的div，但Class可以多个DIV用同一个Class。...3、语义和使用不同： id作为元素的标签，用于区分不同结构和内容 而class作为一个样式，它可以应用到任何结构和内容 在布局思路上，一般坚持这样的原则： id是先确定页面的结构和内容，然后再为它定义样式...而class相反先定义一类样式，然后再页面中根据需要把类样式应用到不同的元素和内容上面。
地图导航； 高德地图、百度地图、腾讯地图 附近人功能；微信附近人、微信摇一摇、拼夕夕附近人、扣扣附近人 Geohash 算法原理 讲真地，当我要准备讲解原理和算法的时候，也很纠结，毕竟算法不是我的强项且百度一下千篇一律...php($geohash->baseLengthGetNums)和lua中(_base_length_get_nums)私有方法，这个是干嘛用的，通过方法注释我们看到大概意思是我们二分层数： --- @...base32和base64的区别就在于：base32对应的二进制序列是5位，base64对应的二进制序列是6位。 又会有小伙们问了为啥要去掉(a, i, l, o)这四个字母？...* from `user` where `geohash` like 'geohash%' order by id asc limit 100 ③ 问题分析 小伙们都知道geohash算法是将地图划分为多个矩形块...member1和member2 为两个地理位置名称，例如用户id标识。
Android布局文件中的“@+id”和“@id”有什么区别？..."@+id/myview" android:layout_below="@id/btn_handle_myview" .../> 但需要注意的是在布局文件中，被引用的id...解决方法： 方法一：将引用id的位置改成+id，意思也就是说先将此id新增到工程的R文件中，如下： 中已经有btn_handle_myview这个id，所以在为Button指定id时直接用"@id/btn_handle_myview"即使不带“+”号也不会报错。...方法二：将引用id的代码放在+id的下面位置，如下： <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?
注：下面的讨论和结论是基于 InnoDB 引擎的。 首先要弄清楚 count() 的语义。...所以，count(*)、count(1)和count(主键 id) 都表示返回满足条件的结果集的总行数；而 count(字段），则表示返回满足条件的数据行里面，参数“字段”不为 NULL 的总个数。...注意：count(1)执行速度比count(主键 id)快的原因：从引擎返回 id 会涉及到解析数据行，以及拷贝字段值的操作。 count(*) MySQL 执行count(*)在优化器做了专门优化。...看到这里，你会说优化器就不能自己判断一下吗，主键 id 肯定是非空的，为什么不能按照 count(*) 来处理，多么简单的优化。当然 MySQL 专门针对这个语句进行优化也不是不可以。...性能对比结论 count(可空字段) id) < count(1) ≈ count(*)
注：下面的讨论和结论是基于 InnoDB 引擎的。 首先要弄清楚 count() 的语义。...所以，count(*)、count(1)和count(主键 id) 都表示返回满足条件的结果集的总行数；而 count(字段），则表示返回满足条件的数据行里面，参数“字段”不为 NULL 的总个数。...count(可空字段) 扫描全表，读到server层，判断字段可空，拿出该字段所有值，判断每一个值是否为空，不为空则累加 count(非空字段)与count(主键 id) 扫描全表，读到server层，...注意：count(1)执行速度比count(主键 id)快的原因：从引擎返回 id 会涉及到解析数据行，以及拷贝字段值的操作。 count(*) MySQL 执行count(*)在优化器做了专门优化。...看到这里，你会说优化器就不能自己判断一下吗，主键 id 肯定是非空的，为什么不能按照 count(*) 来处理，多么简单的优化。当然 MySQL 专门针对这个语句进行优化也不是不可以。
我又来写”水文“了，回顾上篇讲到的class属性，那么class属性和本篇要讲的id属性有什么不一样呢？跟随笔者步伐，一一解剖。HTML中的id属性直接先上个例子，看看效果，然后我们逐一剖析一下。...>图片在上面的例子中，h2元素和p元素都通过id属性来作为HTML元素的唯一ID，引用元素ID属性的语法是在前面增加#号，注意到style标签了嘛？...通过#id1和#id2来为h2和p元素设置了CSS属性呢。需要注意，id属性的值在，在HTML文档中必须是唯一的，并且它是对大小写敏感的，这个要注意哦！...Class属性和ID属性的区别在上次的分享中，我们讲到了class属性，那么它跟id属性有啥区别呢？简而言之就是class是可共享的，id是唯一的。怎么说呢？...} 下面，我们看看点击前和点击后的效果点击前：图片点击后：图片在上述代码中，主要通过getElementById方法来获取元素id，关于
和dgl.NID的区别。...默认情况下，分区 API 会为输入图中的节点和边分配新的 ID，以帮助在分布式训练/推理期间定位节点/边。分配 ID 后，分区 API 会相应地洗牌所有节点数据和边数据。...对于异构图，node_map和edge_map中的信息也可用于计算节点类型和边类型。该操作可以让分区中的节点和边位于连续的 ID 范围内。...从本质上讲，node_map 和 edge_map 是字典。键是节点/边缘类型。这些值是包含分区中相应类型的 ID 范围的开始和结束对的列表。...列表的长度是分区的数量;列表中的每个元素都是一个元组，用于存储分区中特定节点/边缘类型的 ID 范围的开始和结束。 分区的图形结构存储在 DGLGraph 格式的文件中。
geohash简介： geohash是一种地址编码，它能把二维的经纬度编码成一维的字符串。 geohash有以下几个特点： 首先，geohash用一个字符串表示经度和纬度两个坐标。...某些情况下无法在两列上同时应用索引 （例如MySQL 4之前的版本，Google App Engine的数据层等），利用geohash，只需在一列上应用索引即可。...首先根据用户当前坐标计算geohash（例如wx4g0ec1）然后取其前缀进行查询 （SELECT * FROM place WHERE geohash LIKE ‘wx4g0e%’），即可查询附近的所有地点...Geohash比直接用经纬度的高效很多。 用途： 移动互联网，lbs可以说是一个基础应用，geohash对于解决附近地点搜索提供了一个有效的解决方案。...($page,100)->field('id,name,createtime,geohash,latitude,longitude')->select(); 配合数据就达到了搜索附近工作室的效果 小技巧
对应链接中的v2）。...对于旧版本的api 请求过程中发现，似乎正逆地里编码的准确度和成功率没有新版本的高，但是免费配额用光了后居然还可以继续使用 ---- 1.2 高德地图接口 高德地图坐标拾取 http://lbs.amap.com.../console/show/picker 发送一个request请求，带上地理位置和api key 即可返回一个包含了经纬度str。...而设备一般包含GPS芯片或者北斗芯片获取的经纬度为WGS84地理坐标系。 所以我们要根据得到的经纬度的坐标类型和地图厂商类型在地图上标点，否则会出现获取的位置误差。...pip install geohash2 我很纳闷的是python中能够生成geohash 的包实在是太多了： ? ? ?
文章很长，如果来不及看完，只需要记得，如果你需要一种高效的空间点索引算法来处理海量的空间点查找需求，那么Geohash和Google S2可以帮助到你。...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。...上表中，ToPoint 和 FromPoint 分别是把单位向量转换到 Cell ID 所需要的毫秒数、把 Cell ID 转换回单位向量所需的毫秒数（Cell ID 就是投影到正方体六个面，某个面上矩形的...lookupIJ 和 lookupPos 分别是两个容量为1024的数组。这里面分别对应的就是希尔伯特曲线 ID 转换成坐标轴 IJ 的转换表，和坐标轴 IJ 转换成希尔伯特曲线 ID 的转换表。...额外值得说明的一点是，Google 文档上强调了，这种多边形覆盖的算法虽然对搜索和预处理操作非常有用，但是“不可依赖”的。
通过这种方式，最终把地图分成了下面一个个小的网格，一个 Geohash 字符串就表示了一个网格，这样查询每个网格内的商家信息，搜索是非常高效的。...内部节点 网格的左上角和右下角的坐标，以及指向 4个 子节点的指针。 叶子节点 网格的左上角和右下角的坐标，以及网格内的商家的 ID 数组。...Google S2 和 希尔伯特曲线 Google S2 库是这个领域的另一个重要参与者，和四叉树类似，它是一种内存解决方案。它基于希尔伯特曲线把球体映射到一维索引。...基于用户位置和半径信息，LBS 找到与搜索匹配的 geohash 长度。 4. LBS 计算相邻的 Geohash 并将它们添加到列表中。 5. 调用 Redis 服务获取对应的商家 ID。 6....总结 在本文中，我们设计了一个邻近服务，介绍了4种常见了实现方式，分别是二维搜索，Geohash, 四叉树和 Google S2。
上一节中的geohash顶多能应付一下点的运算，本质上是将二维的数据一维化然后通过索引提高预算查询效率，相比之下MongoDB最大的优势和优点就是： 效率高很多 支持多点、线、多边形 球面运算 按说吧，...，用于平面地图之流，反正也能用 2dsphere索引，用于地球儿表面的地理查询运算，推荐用法 先说2d索引，然而实际上MongoDB的2d索引的实现底层原理依然是geohash，所以同样其2d索引支持点的存储运算...2dsphere采用的是【谷人希】公司的google S2算法，将S2处理好的索引数据保存在了B-Tree数据结构中，B-Tree可以支持快速查询。...然而，下面我并不打算剖析【谷人希】公司的S2算法的大概原理（自己理解并不算深刻），也并不打算科普B-Tree和BTree以及B+Tree的区别（太烦人了）。...实际上从上面文字中可以看出，IT人拼到最后全是算法和数据结构 这个和桃儿说过的“ 艺人拼到最后拼的是文化 ”基本上是很类似的。
上一节中的geohash顶多能应付一下点的运算，本质上是将二维的数据一维化然后通过索引提高预算查询效率，相比之下MongoDB最大的优势和优点就是： 效率高很多 支持多点、线、多边形 球面运算 按说吧，...2dsphere采用的是【谷人希】公司的google S2算法，将S2处理好的索引数据保存在了B-Tree数据结构中，B-Tree可以支持快速查询。...然而，下面我并不打算剖析【谷人希】公司的S2算法的大概原理（自己理解并不算深刻），也并不打算科普B-Tree和BTree以及B+Tree的区别（太烦人了）。...实际上从上面文字中可以看出，IT人拼到最后全是算法和数据结构 这个和桃儿说过的“ 艺人拼到最后拼的是文化 ”基本上是很类似的。...普及一下，像这种驱动提供的API都是low-level API，为了更加方便地协助我们搞花式CRUD，我从github上找了一个基于PHP7 MongoDB low-level-API包装了一层的high-level-API
地图上虽然把区域划分好了，但是还有一个问题没有解决，那就是如何快速的查找一个点附近邻近的点和区域呢？...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。...上表中，ToPoint 和 FromPoint 分别是把单位向量转换到 Cell ID 所需要的毫秒数、把 Cell ID 转换回单位向量所需的毫秒数（Cell ID 就是投影到正方体六个面，某个面上矩形的...lookupIJ 和 lookupPos 分别是两个容量为1024的数组。这里面分别对应的就是希尔伯特曲线 ID 转换成坐标轴 IJ 的转换表，和坐标轴 IJ 转换成希尔伯特曲线 ID 的转换表。...这种功能 Geohash 就做不到，需要自己手动实现了。 9. S2 的应用 ? S2 目前应用比较多，用在和地图相关业务上更多。
io访问高德地图逆地理位置查询地理位置信息，并将返回结果写入到redis中 9）将reids拉宽的地理位置数据与高德api拉宽的地理位置数据进行合并 10）创建原始数据的30s的滚动窗口，根据vin进行分流操作...步和第12步的广播流结果进行关联，并应用拉宽操作 14）将拉宽后的结果数据写入到mysql数据库中 15）启动作业 需要获取地理位置对象，可以作为ItcastDataPartObj的父类 @Data @...geohash //1.2.根据geohash 从redis中获取value值（geohash在redis中是作为主键存在） //1.3.如果查询出来的值不为空，将其通过JSON对象转换成 VehicleLocationModel...，地址进行封装并返回 //4.6.从future的thenAccept //4.6.1.重写accept方法，使用集合中只放一个对象 引入高德Api 访问的工具类 public class GaoDeMapUtils...geohash的概念介绍（高效的多维空间点索引算法.html） geohash 就是将地图上位置（经纬度）转换成偶数位是经度、奇数数是维度，新的二进制字节，转换成字符串，用字符串代表某一个地理位置。
本文包含以下内容，阅读完需要约10分钟： 我们日常生活中遇到哪些定位的场景 简单复习一下经纬度 geohash原理解析 geohash存在的边界问题 如何解决边界问题 计算两点距离的计算 geohash...在redis中的实现 我们日常生活中遇到哪些定位的场景 我们上下班经常会用APP打车和共享单车，下面2张图，应该都很熟悉，打开定位，查找我附近的车，那么，这个是怎么实现的呢？...找出一个位置的经纬度 我们可以用各种地图和定位工具，比如依靠Google地图，通过定位或者搜索一个地点，就容易找出经纬度。...在redis中的实现 redis在 3.2.0中加入了geo相关的命令，对geohash的支持。...redis中经纬度使用52位的整数进行编码，放进zset中，zset的value元素是key，score是GeoHash的52位整数值。
，然后通过移动互联网获取与当前位置相关的资源和信息，典型的 LBS 应用比如高德地图定位当前位置和附近的建筑、微信查找附近的人、陌陌等陌生人社交应用、滴滴打车查询附近的车、大众点评查找附近的餐馆等等，今天学院君将带领大家来探究类似的...不过在那里我们是通过查询高德地图 API 实现的地理位置查询，对于这种比较简单的、数据量不大的应用，还可以基于数据库进行查询，假设当前用户所在位置的经度是 u_longitude，纬度是 u_latitude...存放到底层 ZSET 集合的元素键值和 Geo 的元素键值对应，score 字段存放的则是 GeoHash 对坐标编码后的 52 位整数值，在使用 Geo 进行查询时，先通过对 ZSET 的 score...，先通过高德（或者百度）地图开放平台提供的定位 API获取用户的坐标位置信息，然后将这个坐标作为参数传递到 Redis 的 GEORADIUS 指令（这里使用圆形区域搜索）： Redis::geoRadius...，最后再通过高德提供的地图 API 将位置映射到地图上渲染出来，并且通过路径规划 API 完成路径推荐，这样，就完成了一个查找附近咖啡店的功能闭环。
算法简介 geohash是实现空间索引的一种算法,其他实现空间索引的算法有:R树和其变种GIST树、四叉树、网格索引等 算法基本原理 geohash算法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...其实就是将整个地图或者某个分割所得的区域进行一次划分，由于采用的是base32编码方式，即Geohash中的每一个字母或者数字（如wx4g0e中的w）都是由5bits组成（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。...第一次对地图划分后的情况如下图所示（每个区域中的编号对应于该区域所对应的编码）： 如图: ?...总不可能把几千万的点全部查出来渲染吧? 可以新增一个大区域块统计表,将精度更小的数据进行分组并且统计总数,例如: ? gps_id无用字段,请忽略 查出精度为2的数据: ?
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