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Geo-fencing算法

同时,也需要硬件设备支持,如智能手机、物联网设备等,能够获取和传输位置信息。Geo-fencing算法是一系列用于确定一个设备是否在特定地理区域内(即“围栏”内)的计算方法。...以下是一个典型的Geo-fencing算法流程,以及它如何工作:算法流程1. 定义地理围栏坐标点:定义围栏的边界,通常是通过一系列的经纬度坐标点。形状:围栏可以是圆形、多边形或矩形。2....from math import radians, cos, sin, asin, sqrtdef haversine(lon1, lat1, lon2, lat2): # 将十进制度数转化为弧度...lon1, lat1, lon2, lat2 = map(radians, [lon1, lat1, lon2, lat2]) # haversine公式 dlon = lon2 -...lon1 dlat = lat2 - lat1 a = sin(dlat/2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon/2)**2 c = 2 *

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    java计算两个经纬度之间的距离

    实现方式还是比较简单的,首先用户在APP上开启定位权限,将自己的经纬度都存储到数据库,然后以此经纬度为基准,以特定距离为半径,查找此半径内的所有用户。...那么,如何java如何计算两个经纬度之间的距离呢?有两种方法,误差都在接受范围之内。 1、基于googleMap中的算法得到两经纬度之间的距离,计算精度与谷歌地图的距离精度差不多。...第一点的精度 * @param lat1 第一点的纬度 * @param lon2 第二点的精度 * @param lat2 第二点的纬度 * @return...返回的距离,单位m * */ public static double GetDistance(double lon1,double lat1,double lon2, double...=116.510842; double lat1=39.90777; // double lon2=108.9644583556; // double lat2

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    java计算两个经纬度之间的距离

    实现方式还是比较简单的,首先用户在APP上开启定位权限,将自己的经纬度都存储到数据库,然后以此经纬度为基准,以特定距离为半径,查找此半径内的所有用户。...那么,如何java如何计算两个经纬度之间的距离呢?有两种方法,误差都在接受范围之内。 1、基于googleMap中的算法得到两经纬度之间的距离,计算精度与谷歌地图的距离精度差不多。...第一点的精度 * @param lat1 第一点的纬度 * @param lon2 第二点的精度 * @param lat2 第二点的纬度 * @return...返回的距离,单位m * */ public static double GetDistance(double lon1,double lat1,double lon2, double...=116.510842; double lat1=39.90777; // double lon2=108.9644583556; // double lat2

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    python练习题(3)——地球数据的计算

    前言:探索地球数据,发现Python的魅力 随着科技和数据科学的迅速发展,我们可以获取到大量关于地球的数据,这些数据包含了丰富的信息,涉及地理、气候、环境等方方面面。..., lon1, lat2, lon2): earth_radius = 6371.0 # 地球平均半径,单位:公里 # 将经纬度转换为弧度 lat1_radians = degrees_to_radians...(lat1) lon1_radians = degrees_to_radians(lon1) lat2_radians = degrees_to_radians(lat2) lon2...lat1, lon1 = 40.7128, -74.0060 lat2, lon2 = 34.0522, -118.2437 distance = distance_between_points(lat1..., lon1, lat2, lon2) print("点A和点B之间的距离:", distance, "公里") 总结: 在本文中,我们强调了练习对学习Python编程以及处理地球数据的重要性。

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    附近的人位置距离计算方法

    double getDistance(double lon1, double lat1, double lon2, 312 double lat2) { 313...Geohash geohash = new Geohash(); 339 dist = geohash.getDistance(lon1, lat1, lon2, lat2...String code = geohash.encode(lat1, lon1).substring(0, geohashLen); 361 362 /* 获取所有的矩形geohash...问题1:   计算的附近的概念不精准,仅仅只是一个区域,在边界问题上需要考虑。距离相近的在边界位置geohash显示却在两块区域。因此引入周围8个区域来精算中间一个区域的位置。...假如第一页花费时间t,在这段时间内,本来第二页的数据位置信息更新(每次更新后时间改变);然后查询第二页的时候,变动的数据不包含在内了。也就是说,遗漏了变化的点。

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    使用Python实现深度学习模型:智能旅游路线规划

    旅游路线规划是旅行中一个重要的环节。通过合理的路线规划,可以最大化地利用时间,参观更多的景点,同时减少不必要的时间浪费。...本文将详细介绍如何使用Python实现一个智能旅游路线规划系统,并结合深度学习模型来提升其功能。一、准备工作在开始之前,我们需要准备以下工具和材料:Python环境:确保已安装Python 3.x。...pip install numpy pandas matplotlib tensorflow keras数据源:获取旅游景点的相关数据,如地理位置、开放时间、门票价格等。...import numpy as npdef haversine(lat1, lon1, lat2, lon2): R = 6371 # 地球半径,单位为公里 dlat = np.radians...(lat2 - lat1) dlon = np.radians(lon2 - lon1) a = np.sin(dlat / 2) ** 2 + np.cos(np.radians(lat1

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    使用Python机器学习预测外卖送餐时间!

    这些信息在美团、饿了吗的App上面都会有显示的。那么这个外卖时间是怎么预测来的呢。 其中有一个办法就是,基于外卖员之前的配送信息,使用机器学习算法来预测外卖的配送时间。...在找到餐厅和送餐地点之间的距离之后,我们需要找到外卖员过去在相同距离内送餐所花费的时间之间的关系。 这里小F找到了一个数据集,包含了外卖员将食物从餐厅送到送货地点所需时间的数据。...(Haversine Formula)计算两点之间距离的 def distcalculate(lat1, lon1, lat2, lon2): d_lat = deg_to_rad(lat2 -...lat1) d_lon = deg_to_rad(lon2 - lon1) a = np.sin(d_lat / 2) ** 2 + np.cos(deg_to_rad(lat1))...运送食物所花费的时间和距离之间存在固定的关系。 这说明大多数外卖员能够在25-30分钟内送出食物,无论距离远近。 那么外卖时间和外卖员的年龄之间又有什么关系呢?

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    如何实现按距离排序、范围查找

    已知条件是移动设备所在的经纬度,还有满足业务要求的半径,这很像初中的一道平面几何题:给定圆心坐标和半径,求该圆外切正方形四个顶点的坐标。而我们面对的是一个球体,可以使用spatial4j来计算。...但这样使用geohash还存在一个问题,geohash最终是在地图上铺上了一个网格,每一个网格代表一个geohash值,当传入的坐标接近当前网格的边界时,用上面的搜索方式就会丢失它附近的数据。...// 移动设备经纬度 double lon1 = 116.3125333347639, lat1 = 39.98355521792821; // 商户经纬度 double lon2 = 116.312528...(lon1, lat1), geo.makePoint(lon2, lat2)) * DistanceUtils.DEG_TO_KM; System.out.println(distance)...总结 全文的重点都在于搜索如何实现,更好的利用数据库的索引,两种搜索方式以百万数据量为分割线,第一种适用于百万以下,第二种适用于百万以上,未经过严格验证。

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    数学-建模———A 农村公交与异构无人机协同配送优化

    在一次飞行中,无人机能够兼顾多个配送点的送货与取货任务,从而显著提升配送效率,减少周转时间。通过精心策划飞行路径和合理分配任务,能够有效减少无人机的使用次数和飞行频率。...假设无人机可以在公交站点等待下一班次的公交车,若公交站点处有返回的无人机需要装货,公交车在该站点逗留5分钟时间用于更换无人机电池(不需要充电)及装载货物。...2.模型变量 1.公交车路线变量: 2.无人机变量: 3.需求点变量: 3.约束条件 公交车的容量限制: 无人机的容量限制: 公交车的站点覆盖: 无人机的任务分配: 任务完成后返回起始站...(Haversine公式) def haversine(lon1, lat1, lon2, lat2): lon1, lat1, lon2, lat2 = map(np.radians, [lon1..., lat1, lon2, lat2]) dlon = lon2 - lon1 dlat = lat2 - lat1 a = np.sin(dlat / 2) ** 2 + np.cos

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