目录 坐标边界查询工具:AreaCity-Query-Geometry 性能测试数据 测试一:Init_StoreInWkbsFile 内存占用很低(性能受IO限制) 测试二:Init_StoreInMemory 内存占用和json文件差不多大(性能豪放) 参考:数据库查询测试对比 查询坐标对应的省市区县乡镇名称 步骤一:准备好省市区县乡镇边界的geojson文件 步骤二:运行测试程序进行初始化 步骤三:查询坐标获得省市区名称 附:通过Java代码进行查询 坐标边界查询工具:AreaCity-Q

根据经纬度找到具体地址:http://api.map.baidu.com/geocoder?location=纬度,经度&output=输出格式类型&key=用户密钥如:http://api.map.baidu.com/geocoder?location=31.407452,121.490523&output=json&key=6eea93095ae93db2c77be9ac910ff311 根据具体地址找到经纬度:http://api.map.baidu.com/geoc

自定义经纬度索引(非RTree.Morton Code[z order curve].Geohash的方式) Custom Indexing for Latitude-Longitude Data 网络上有一些经纬度索引的文章,讨论的方法是用Geohash.RTree.Z-Order Curve(morton Code)等算法来将经纬度由二维变为一维的索引. 这篇文章介绍一种使用二维数据索引的方式来创建经纬度索引.前半部分讨论一种自定义的.使用二维数组的方式将经纬度变为一维数据,来加快索引. 文

一."大局"与事物的本质1,在处理每天.每小时的事务时,有很多干扰因素分散了我们的注意力,以致我们无法集中足够的精力关注更重要的问题.2,一种下意识的抵触情绪,在面对那些原本棘手的重要项目和目标时,这种情绪阻止了具体行动的实施.结果导致了更加严重的干扰作用,进一步强化了压力.3,是什么促使我们首先在清单上堆积了大量的任务呢?是我们的价值观.二.有效地处理内心中的承诺由于人们对自己作出的承诺或者承担的义务不明确,导致了他们承受着重重压力的折磨.(1)任何没有找到应有的位置和恰当的存在方式

利用春节假期阅读了<Getting Things Done>一书,下文整理了下阅读过程中做的读书笔记和心得. ==GTD理论== 一. 目的: 1. 收集需要处理的事情把它置于一个脱离大脑意识的.可靠地.条理分明的系统. 2. 训练自己在获取任何"输入信息"(接手任务)的前期就进行分析和决策,以确保任何时候都由一套可以执行或者重新协调的"下一步行动"计划. 二. 所面临的问题: 在多元化的价值,大量的工作中寻求工作和生活的平衡. 三. 原则:有效地处理内

一.主要的两个目的:         1. 抓住所有一切需要处理的事情:         2. 训练自己在接受一切"输入信息"的前期作出决定.   二.目前的问题:         1. 新的要求,匮乏的资源(时间):         2. 工作不再有清楚的界线:         3. 工作不断的变化:         4. 旧的模式和习惯已显得力不从心:         5. "大局"与事物的本质:         6. 你能在需要时进入自己的"高效状态

https://www.nowcoder.com/acm/contest/201#question 题意:中文不翻译了 解法的个人理解: 对于一个合法的区间$[L,R]$ 1.显然其左括号的匹配位置都小于等于$R$,其右括号的匹配位置都大于等于$L$, 2.左括号和右括号数量相同 3.区间的长度为偶数 后面两点是必要的,但是不够充分 第一点是最关键的,我们可以考虑转化 如果将整个序列左括号所匹配的位置记录下来作为数列$a_i$,同理右括号记为$b_i$原本的询问就等于是询问一个区间最大值和区间最

扫描左上角二维码,关注公众账号 数字货币量化投资,回复“1279”,获取以下600个Python经典例子源码 ├─algorithm│       Python用户推荐系统曼哈顿算法实现.py│      NFA引擎,Python正则测试工具应用示例.py│      Python datetime计时程序的实现方法.py│      python du熊学斐波那契实现.py│      python lambda实现求素数的简短代码.py│      Python localtime()方法计

一.剧情回顾 在上一篇链接器的秘密里面我们讲到我们用一些特殊的宏让链接器帮我们把一些初始化好的结构体列好队并安排在程序的某一个段里面,这里我例举出了三个和我们主题相关段的分布情况,它们大概如下图所示:(我们可以通过搜索宏ll_entry_declare来找到它们) 那么问题来了,那它们三个是什么关系呢?它们在程序里面是怎么被用到的呢? 二.剧透 剧透环节希望你们喜欢,uclass对驱动进行了归类处理,它描述了具有相似方法的驱动,而不管它们的具体形式.比如对于GPIO它们会具有读取管脚和设置管脚输

所谓二分图,是可以分为两个点集的图: 所谓二分图最大匹配,是两个点集之间,每两个不同点集的点连接,每个点只能连一个点,最大的连接数就是最大匹配. 如何解最大匹配,需要用到匈牙利算法. 另:本文写了很多细节,有的地方比较啰嗦,请大佬放过 匈牙利算法是一个递归的过程,它的特点,我觉得可以归为一个字:“让”. 例如这张图,按照匈牙利算法的思路就是: 1.1与5匹配,5没有被标记,将5标记,记录1与5匹配 2.清空标记 3.2与5匹配,5没有被标记,将5标记,发现5已经与1匹配,在[此处]重新递归1:

说到地图,大家一定很熟悉,平时应该都使用过百度地图.高德地图.腾讯地图等,如果涉及到地图相关的开发需求,也有很多选择,比如前面的几个地图都会提供一套js API,此外也有一些开源地图框架可以使用,比如OpenLayers.Leaflet等. 那么大家有没有想过这些地图是怎么渲染出来的呢,为什么根据一个经纬度就能显示对应的地图呢,不知道没关系,本文会带各位从零实现一个简单的地图引擎,来帮助大家了解GIS基础知识及Web地图的实现原理. 选个经纬度 首先我们去高德地图上选个经纬度,作为我们后期的地图

原文:windows phone 7 定位(获取经纬度),然后找到经纬度所在的位置(城市信息) 前几天做项目用到, 代码贴给大家. /// <summary> /// 获取当前位置的经纬度 /// </summary> /// <returns></returns> public static double[] GetLocationProperty() { double[] latLong = new double[2]; GeoCoordinateWat

关键词: 省市区三级, 乡镇四级, 全国, 行政区划, 坐标边界, 矢量数据, 地理围栏, 免费下载, 2018 2019 2020 2021 2022年份, 最新数据, 长期更新, 开源维护, 支持SHP GeoJSON SQL格式, 支持导入数据库 全国省市区三级坐标边界数据 数据大小:13MB+压缩包 解压后130M+ 数据来源:高德开放平台 文件格式:csv通用纯文本格式 (可转换成shp.geojson.sql.导入数据库) 文件名:ok_geo.csv.7z 坐标系:默认GCJ-02

场景: 假设我们拥有一个拥有了一系列经纬度的表my_latlng(lat string,lng string)表,还有一张给定的栅格表my_grid(gridid bigint,centerlng double,centerlat double,gridx int,gridy int,minlng double,maxlng double,minlat double,maxlat double)并且栅格的为一个边长为5m的正方形,其中: gridid       :栅格idcenterlng:栅

由于我的应用在获取到经纬度后在Android8.0不能使用如下代码获取位置信息.只好使用百度地图 WEB服务API 通过调接口的方式获取位置信息. Geocoder geocoder = new Geocoder(context, Locale.getDefault()); List<Address> addresses = geocoder.getFromLocation(latitude, longitude, 1); 首先需要有百度开发者账户,以便获取key/ak,这个很简单略过.请求地

高潮过往趋于平静,送上简单的手机号码归属地查询,因接口有数量限制,仅能满足少量数据需求,如有大规模数据却又想免费获得,这就成为无解了,数据有价,且用且珍惜. 业务使用场景 除了日常自带的手机各种管家为我们识别手机号归属地以外,如果自身的会员数据,能够对手机号的信息进行识别,增加一些维度可分析,也是不错的选择. 因这样的数据接口,一般是满足个人用户免费少量手动数据查询需要,大规模查询,估计也容易有反爬措施,在Excel催化剂的所有功能中,极少有主动使用爬虫云获取的数据,并不是笔者不能写爬虫程序,只

生产环境: 源数据库:Windows Server + Oracle 11.2.0.1 目标数据库:SunOS + Oracle 11.2.0.3 1.确认迁移需求:源数据库cssf 用户所有表和数据迁移到目标数据库新建用户cssf_gt下,表空间为dbs_cssf_gt. 网络情况:数据库之间网络不通畅,不适合dblink应用场景. 数据量:小数据量级别,10G以下. 数据库字符集:两库相同. 采用方案:exp/imp一次迁移,导出的中间文件压缩后传输到目标端.   2.查看源数据库相关信息:

目前的工作是需要对用户的一些数据进行分析,每个用户都有若干条记录,每条记录中有用户的一个位置,是用经度和纬度表示的.还有一个给定的数据库,存储的是一些已知地点以及他们的经纬度,内有43W多条的数据.现在需要拿用户的经纬度和已知地点进行距离匹配,如果它们之间的距离小于一定的数据,比如说500米,就认为用户是在这个地点.MYSQL本身是支持空间索引的,但是在5.x的版本中,取消了对Distance()和Related()的支持,无法使用空间的距离函数去直接去查询距离在一定范围内的点.所以,我首先想到

先说一说这个问题的误区: 1: 根据地理常识,我们知道时区有24个,经度/15=商+余数,此时的商就是是时区,给大组长说了一下,不沾边 又过了几天 2:发现django自带的模块timezone,也叫时区,于是就顺着这条道开始查找,发现一个插件----pytz 研究这个模块的时候,发现pytz.all_timezones()  可以输出所有的时区,一查看长度有592个,这么多的时区 当初自己说的24个时区太幼稚了． 于是开始根据这么多的时区想问题,用户输入经纬度,判断在那个时区中,又要TM了,前

做地图定位的时候,使用一下代码 // 经纬度 CLLocationDegrees latitude = [storeDict[@"lat"] doubleValue]; CLLocationDegrees longitude = [storeDict[@"lon"] doubleValue]; CLLocationCoordinate2D centerCoord = (CLLocationCoordinate2D){latitude, longitude}; MKC

网络上已经有很多的手机号码归属地查询的API接口,但是这些接口总是有一些大大小小的缺陷. 总结一下这些缺陷: 1.要直接将它的搜索框链接形式粘到自己的页面,点击查询的时候还要跳转到他们的网站来展示归属地结果 2.提供接口的API,一般都要求付费,或者一天只有免费的限定查询次数 3.有些博客文档中的API已经过于老旧,尝试的时候,已经404Not Found的了 所以写篇博客,供正在做手机归属地查询的小伙伴参考. 思路: ->我找到一个拍拍网的接口,可以通过curl直接传手机号码来进行查询,并且会