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如何在附近商户中查找离你最近的商家?

v=gGgyc9O7dqc , 只在这里做简单简述, 一个数四个节点, 每个节点有个容量为n, 节点存储该范围内的数据, 对应我们的场景就是存储商户信息, 每个节点表示大块区域, 节点的子节点表示他父节点中区域的一部分..., 方便更细的划分, 比如中国就是根节点, 湖南,湖北, 北京,上海,,,,都是子节点, 长沙, 常德, ,,,,都是湖南的子节点, 然后每个县又是每个市的子节点, 知道划分成为最小区域位置, 比如我的筛选最小区域是...1km * 1km,那么我就将中国分为n个1km*1km的小块存在数中, 四叉树的是将中国分为四块, 每块再划分四块, 知道划分为最小块, 之后我们新增商户或者查询的时候都可以在树中查询 查询的时候...10km，相邻矩形块有c点，c与a的距离为5km，由于a与b前缀编码相同位数更多，将会认为a与b的距离更近，因此为了避免边缘问题，我们在检索时，还要将相邻矩形块也一起遍历，，也就是看似在第三层矩形中找距离最近的点实际上由于边缘问题...，我们应该在第二层找最近节点

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Kafka中改进的二分查找算法

最近有学习些Kafak的源码，想给大家分享下Kafak中改进的二分查找算法。二分查找，是每个程序员都应掌握的基础算法，而Kafka是如何改进二分查找来应用于自己的场景中，这很值得我们了解学习。...由于Kafak把二分查找应用于索引查找的场景中，所以本文会先对Kafka的日志结构和索引进行简单的介绍。...在消息日志文件中以追加的方式存储着消息，每条消息都有着唯一的偏移量。在查找消息时，会借助索引文件进行查找。如果根据偏移量来查询，则会借助位移索引文件来定位消息的位置。...索引的结构已经清楚了，下面就能正式进入本文的主题“二分查找”。...在Kafka的官方测试中，这种情况会造成几毫秒至1秒的延迟。 鉴于以上情况，Kafka对二分查找进行了改进。既然一般读取数据集中在索引的尾部。

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    linux中查找最近或今天修改过的文件

    linux中查找最近或今天修改过的文件 某些情况下,我们需要找到今天被修改过的文件,以下列出两种方法。...date +%D’ 可以使用-S标志根据大小排序： ls -alS --time-style=+%D | grep ‘date +%D’ 2.也可以使用find 命令 -maxdepth level 查找的层级...-newerXY，其中X指代find的目标文件属性，Y代表参照属性。...X 和 Y 代表以下任一字母 a – 文件的访问时间 B – 文件的创建时间 c – 文件元数据(权限)被修改的时间 m – 文件内容的修改时间 t – 代表客观绝对时间，只作为参照属性存在，格式为...查找2021-11-08修改过的文件： find . -maxdepth 1 -newermt “2021-11-08” 或者，使用以下正确的格式： find .

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    推荐一些最近在关注的开源项目

    最早听到这个项目是收到了MinsDB的邮件邀请，来自伯克利的支持和孵化的AI项目，基于Python 3，看github里面的例子还是很容易上手的。 ?...pingcap/tidb TiDB在社区里还是很火的，前段时间也参加了他们组织的开发者大会，现场还是很火爆的。 ? 在TiDB的很多设计理念上有很多的参考和借鉴之处。...cmu-db/ottertune ottertune来自卡内基梅隆的一个项目团队，具有理论标杆，从我的理解来说，他们的模型是非常有实践和通用意义的，对于他们的研究方向，参数的自动优化我是持观望态度，其实参数类优化的...siddontang/go-mysql 来自PingCAP的唐刘先生的大作，这个是我今年在go方向上要实践落地的一个项目，希望把后端的对接方式都能统一成go的方式。...noplay/python-mysql-replication 从MySQL到NoSQL的一种实现理念。对于我来说，我更关注的是里面的协议层的实现和复制的原理实现。

    78010

    推荐一些最近用到的工具和软件

    今天在整理一些东西的时候，发现手头接触了一些工具，有些还是蛮不错的，推荐给大家。 最近打算把一些工具好好利用起来，方便工作的同时能让工作的效率更高一些。...比如xmind,有很多的高级功能，还有时间管理工具日事清，有些功能要用好，是需要付费的。在这一点上，我还是劝大家看开一些，对你的工作有帮助，就不要一直纠结了，因为带给你的收益肯定远远高于这些。...app部分，我尤其推荐一席的内容，大家现在都喜欢看段子和小视频，看起来都挺好，但是带给大家实质性的内心收获还是有限的，所以在这个基准上，我格外喜欢一席里面的演讲，都是简短而精炼的内容，足够引起你的思考。

    85380

    最近的房间（排序离线计算 + 二分查找）

    第 j 个查询的答案是满足如下条件的房间 id ： 房间的面积 至少 为 minSizej ，且 abs(id - preferredj) 的值 最小 ，其中 abs(x) 是 x 的绝对值。...如果差的绝对值有 相等 的，选择 最小 的 id 。如果 没有满足条件的房间 ，答案为 -1 。 请你返回长度为 k 的数组 answer ，其中 answerj 为第 j 个查询的结果。...包含每个查询的最小区间（排序 + 离线查询 + 优先队列） 先对所有的 rooms 排序，尺寸大的先， 查询 q 也是，尺寸大的先查（后续的查询中，之前的房间尺寸都是满足要求的） 然后依次查询，将满足尺寸的房间...id 插入 set，进行 二分查找，找到最接近的 id class Solution { public: vector closestRoom(vector>...closest = -1; minidgap = INT_MAX; auto it = s.lower_bound(preferred);//二分查找

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    python rtree包查找三维空间下的最近设备

    第二个参数是一个元祖表示数据的位置。所有函数的坐标排序对索引的交错数据成员都很敏感 。如果 interleaved为False，则坐标必须采用[xmin，xmax，ymin，ymax，...，......rtree.index.nearest()可以获取离目标点位距离最近的几条数据，该方法有俩个参数，第一个参数是输入一个元祖即目标的坐标。第二个参数是一个整型，表示要返回几个坐标。...例如如果第二个参数为1时 只会返回离他最近的一条数据的id，没错返回的是插入时输入的第一个参数。但当离他最近的数据有多条时，这些数据都会被返回，哪怕你设置的第二个参数为1。 第一次运行的结果为： ?...找出了对应的数据id，并且生成了索引文件。但如果重新执行一遍会发现输出结果为： ? 　　天啊！一样的代码，为何结果不一样？...造成这个结果的罪魁祸首是第一次生成的索引文件，默认情况下，如果文件系统中已存在上述示例中具有给定名称rtree的索引文件，则它将以追加模式打开而不能重新创建。

    1.3K10

    推荐几份自己最近在看的web开发入门学习资料

    p=1 主要内容包括 1、一个字数统计网站的实例 2、个人展示页面实例 3、个人博客实例 4、使用GitKraken软件提交代码到github 5、将最终结果部署到阿里云 6、克隆Product Hunt...这部分内容自己还没有看） github学习资源 链接 https://github.com/stacklens/django_blog_tutorial/ 主要内容是个人博客开发，内容非常完整，而且代码全部公开，非常好的学习资料...目前自己重复到使用markdown语法写文章的部分。...一步一步教你写出美丽的页面，一天学完 链接 https://www.bilibili.com/video/av82198197 B站教学视频 Bootstrap4从入门到精通 链接 https://www.bilibili.com.../video/av54526493 B站教学视频 史上最通俗易懂的BootStrap前端框架入门到精通教程 链接 https://www.bilibili.com/video/av68925994

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    创建一个Spotify播放列表

    我的目标是: 添加一些我们一直都喜欢的歌曲，以及我们最近都喜欢的歌曲 根据这些热门歌曲加入新歌 限制一个歌手的歌曲数量 创建一个基于共同喜欢的音乐的整体聆听体验，而不仅仅是提供一个人的个人品味 我最终找到了一个有效的解决方案...，而且还没有使用机器学习，它实际上只是一些数据操作，通过相似性度量对Spotify的推荐进行一些改进，再加上一点随机性。...这个解决方案是有效的，到目前为止，我们对播放列表很满意，并将继续改进它，也许是使用机器学习。如果有关于我们喜欢和不喜欢的歌曲的数据，一个训练有素的模型就可以改善。...我创建了一个数据帧，通过查找在两个用户的热门曲目数据帧中的曲目来找到共同的热门曲目。...我不想简单地添加Spotify根据歌曲推荐的歌曲，这些歌曲已经在播放列表中。因此，获得Spotify推荐只是第一步。我正在检索每首歌的多首推荐歌曲，然后根据相似度评分再次过滤。

    2.5K20

    推荐｜14种模型设计帮你改进你的卷积神经网络（CNN）！

    然而，最近几年最先进的研究成果却消失了。 幸运的是，美国海军研究室的研究员 Leslie Smith发表了关于CNN架构改进和技术提升的系统性研究。...1） 架构遵循应用 你也许会被 Google Brain 或者 Deep Mind 这些有想象力的实验室所发明的那些耀眼的新模型所吸引，但是其中许多要么是不可能实现的，要么是不实用的对于你的需求。...2） 路径的激增 每年ImageNet Challenge的赢家都比上一年的冠军使用更加深层的网络。...11）可用的资源决定层宽度 可供选择的输出数量并不明显，相应的是，这取决于您的硬件功能和所需的准确性。 12）Summation joining Summation是一种流行的合并分支的方式。...该网络可能会获得更高的精度，因为下一个分支比以前的分支包含更多的层，并且修正项更容易得到。 3）使用循环的学习率 学习率的实验会消耗大量的时间，并且会让你遇到错误。

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    今日头条首次改进DQN网络，解决推荐中的在线广告投放问题

    作者 | 深度传送门 来源 | 深度传送门（ID:gh_5faae7b50fc5） 【导读】本文主要介绍今日头条推出的强化学习应用在推荐的最新论文[1]，首次改进DQN网络解决推荐中的在线广告投放问题。...背景介绍 随着最近RL研究的火热，在推荐平台上在线广告投放策略中如何利用RL引起了大家极大的兴趣。...在推荐列表中不适当地插入广告或者插入广告太频繁都会损害推荐列表的用户体验，与此同时插入太少的广告又会减少广告收入。 因此本文提出了一种全新的广告投放策略来平衡推荐用户体验以及广告的收入。...这样的复杂度对于实际线上的广告系统是不太能够接受的。 改进的DEAR架构 因此，本文提出了一种改进的DQN框架DEAR用来解决上述推荐系统中在线广告投放问题。该框架试图同时解决上述提到的三个任务。...本文稍微针对W&D进行了扩展来预估是否插入广告以及预估插入广告的CTR。 DFM。DeepFM是在W&D基础上改进而来的一种可以额外学习特征间低阶交互的一种架构。

    1.2K00

    让音乐伴随你左右-Milvus 在丸音的应用

    有了最近邻用户集合，就可以对目标用户的兴趣进行预测，产生推荐结果。 基于项目的协同过滤：由亚马逊推出的 Item-to-Item (I2I) CF 推荐系统广为人知。...我们的做法是将歌曲转成梅尔频谱图；然后设计 CNN 网络来提取特征向量，作为歌曲的表征；最后通过查找相似向量来实现音乐推荐。...| I2I 音乐推荐 前面已经介绍了丸音的 I2I 音乐推荐系统从歌曲本身下手，首先会将用户上传的新歌做音轨分离，也就是把人声（Vocal）和伴奏（BGM）分开，提取伴奏中的特征向量作为该歌曲的表征（音轨分离也基本解决了翻唱过滤需求...| 重复歌曲筛选 我们应用 Milvus 的另一个场景是重复歌曲筛选。有的用户会把同一首歌或者其片段上传多次，这些重复的歌可能会出现在某一用户的推荐列表里。...| 总结 为了实现丸音对海量歌曲做 I2I 推荐，我们通过提取歌曲特征向量来表征歌曲。然后对相似向量进行召回，经过排序、重排后展现给用户。

    85610

    尝试改进微信读书个性化推荐：一个基于 CTR 预估的方法

    引言 微信读书的书籍个性化推荐包括： 冷启动用户的书籍推荐，如发现 tab – 新手卡片，为新注册用户推荐书籍，方法参见文章 微信读书冷启动用户书籍推荐初探：一个借助微信用户画像的方法 微信读书冷启动推荐实战...基于协同过滤（Item-CF / Word2vec）的书籍推荐，如于书城 – 搜索 – 猜你喜欢，为老用户推荐书籍。...实验设计 实验对象 随机取 2017 年 1～4 月有加书架行为的 500 名用户。 推荐任务 对每个用户，根据 1～3 月的用户行为，预测 3～4 月被加入书架的 topN 本书，作为推荐结果。...Word2vec 是一个语言模型，能够从语料中学习到词汇的向量表示，向量可以用于衡量词汇间的相似度。Word2vec 也可用于个性化推荐，能够学习到物品、用户间的相似度，是一种协同过滤的推荐方法。...2 user_age_3 user_age_4 用户城市哑变量 user_city_0 user_city_1 user_city_2 user_city_3 user_city_4 用户最近加书架书的标签和此书标签的交集数

    1.5K40

    java activiti 教程_最近学习工作流 推荐一个activiti 的教程文档「建议收藏」

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 异步操作 activiti通过事务方式执行流程，可以根据你的需求定制。现在开始看一下activiti通常是如何处理事务的。...下面图片展示了这种操作： 我们可以看到包含用户任务，服务任务和定时器事件的流程。完成用户任务，和校验地址是在同一个工作单元中， 所以它们的成功和失败是原子性的。...然后它会返回给调用者(3)，并提交事务(如果事务是由activiti开启的)。 有的时候，这不是我们想要的。有时我们需要自己控制流程中事务的边界，这样就能把业务逻辑包裹在一起。...所以，我们想让activiti实现的是完成用户任务(1)，提交事务，返回给调用者应用。然后在后台的线程中，异步执行生成发票。...后台线程就是activiti的job执行器(其实是一个线程池)周期对数据库的job进行扫描。

    72710

    最近三年四大顶会深度推荐系统上的18篇论文

    导读：本文是“深度推荐系统”专栏的第十篇文章，这个系列将介绍在深度学习的强力驱动下，给推荐系统工业界所带来的最前沿的变化。...A Worrying Analysis of Recent Neural Recommendation Approaches》总结的最近三年四大顶会深度推荐系统上的18个最新算法。...灵魂一问深度学习是否在推荐系统已经取得了足够可信的进展？在知乎上也引起了激烈的讨论：如何看待RecSys 2019上的一篇文章认为现有DNN-based推荐算法带来的基本上都是伪提升？...抛开论文中提到到目前推荐系统众所周知的因为评估数据集、评估指标、以及baseline调参等问题不一致导致诸多论文算法在性能可复现上存在的诸多问题，作为产业界的算法工程师来说更多的是需要从最新的顶会工作中开拓视野...Recommendation 作者：Noveen Sachdeva, Kartik Gupta, Vikram Pudi 论文：t.cn/AiEGSrxQ RecSys 2018，基于Attention机制结合歌曲的特征更好地学习用户短期兴趣进行下一首音乐的推荐

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