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. log 25.780135+0800 gps_mktDistanceTest[91276:1928266] mkt dis = 10.00 25.781216+0800 gps_mktDistanceTest[91276:1928266] gps dis =

移动距离 X星球居民小区的楼房全是一样的,并且按矩阵样式排列.其楼房的编号为1,2,3- 当排满一行时,从下一行相邻的楼往反方向排号. 比如:当小区排号宽度为6时,开始情形如下: 1 2 3 4 5 6 12 11 10 9 8 7 13 14 15 - 我们的问题是:已知了两个楼号m和n,需要求出它们之间的最短移动距离(不能斜线方向移动) 输入为3个整数w m n,空格分开,都在1到10000范围内 w为排号宽度,m,n为待计算的楼号. 要求输出一个整数,表示m n 两楼间最短移动距离. 例如

/** * 计算该时间离当前时间的差距 * @param time 格式为:yyyy-MM-dd HH:mm:ss * @return */ public static String getShortTime(String time) { Date date = getDateByString(time); return getShortTime(date); } public static String getShortTime(Date date) { String shortstring

if (timeFilter == 1) {// 最近三个月 long curTimeSeconds = System.currentTimeMillis() / 1000L; para.put("startTime", curTimeSeconds - 3L * 30 * 24 * 60 * 60); para.put("endTime", curTimeSeconds); } else if (timeFilter == 2) {// 今年内 Calendar

VRP问题概述 解决算法分类 项目描述 算法结果 车辆路线问题(VRP)最早是由Dantzig和Ramser于1959年首次提出,它是指一定数量的客户,各自有不同数量的货物需求,配送中心向客户提供货物,由一个车队负责分送货物,组织适当的行车路线,目标是使得客户的需求得到满足,并能在一定的约束下,达到诸如路程最短.成本最小.耗费时间最少等目的. VRP问题有很多子问题: the capacitated vehicle routing problem (CVRP) , 即classical VRP

2019年转眼已经接近尾声,如果盘点下2019年最火的语言,除了Python还能有谁?你心中的王者语言又是谁? 这一年Python风光无限 这一年JAVA走向右边 这一年,我们都很感慨,你呢? 关于Python,编程圈里从不缺少金句:「人生苦短,我学Python!」「学完Python,便可上天!」,而最近这些话从调侃正在变为事实! 最近,PYPL网站,公布了 12月的排行榜,Python以第一的形式继续加冕王座,不出意外,这一年Python就从未下榜,从一点点到一段段的与Java拉开距离. 对于

现在都快找不到ASP.NET的培训课程了. 知道我要开课做培训,有同学劝我:“憋讲那什么.NET,讲Java,现在这个火!”我说我Java不熟,“唉呀!C#转Java,分分钟的事!以飞哥你的经验,……” 其实,我是有点心动的.不得不承认,他说的都是事实.要不要再回头把Java捡起来?…… +++++++++++++++++++++ 这里我突然想补充几句.在[超划算]免费课程,付费讲解里我提到:能自学,就不要培训,可能有些同学还没明白为什么.其实很简单,就因为自学能力是开发人员必不可少的能力.做程

容错声明: ①题目选自https://acm.ecnu.edu.cn/,不再检查题目删改情况 ②所有代码仅代表个人AC提交,不保证解法无误 E0001  A+B Problem First AC: 2017-10-13       Latest Modification: 2018-02-28 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int a,b; int main() { cin>>a>>b; cout<<

一.需求:计算网页访问量前三名 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 需求:计算网页访问量前三名 * 用户:喜欢视频 直播 * 帮助企业做经营和决策 * * 看数据 */ object UrlCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.加载数据 val conf:SparkConf = new Spa

1.最近工作中要实现用户车辆的行驶路线的聚类,由于所给的数据只有用户一天中交通卡口所监视的卡口名称 :即青岛路-威海路-济阳路 . 要通过聚类实现车辆路线的规律分析,首先要解决的是相似度问题,我们知道计算相似度可以用 :空间向量距离(欧式距离,余弦相似度)等算法.可是这些在此要求中都不适应,故需要用编辑距离来解决此问题 2. 编辑距离的思想: a.是指两个字符串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符. 例如:将kit

Java JDK8 的 java.time API 提供全面的 date 和 time 的模型. 下面是一个使用案例:求两个时间点的距离. package com.tony.test; import static java.lang.System.out; import java.time.Duration; import java.time.LocalDate; import java.time.LocalDateTime; import java.time.LocalTime; public

素数距离问题 时间限制: 3000 ms  |  内存限制: 65535 KB 难度: 2   描述 现在给出你一些数,要求你写出一个程序,输出这些整数相邻最近的素数,并输出其相距长度.如果左右有等距离长度素数,则输出左侧的值及相应距离. 如果输入的整数本身就是素数,则输出该素数本身,距离输出0   输入 第一行给出测试数据组数N(0<N<=10000) 接下来的N行每行有一个整数M(0<M<1000000), 输出 每行输出两个整数 A B. 其中A表示离相应测试数据最近的素数,

算法任务: 1. 给定一个文件,统计这个文件中所有字符的相对频率(相对频率就是这些字符出现的概率——该字符出现次数除以字符总个数,并计算该文件的熵). 2. 给定另外一个文件,按上述同样的方法计算字符分布的概率,然后计算两个文件中的字符分布的KL距离. (熵和KL距离都是NLP自然语言处理中术语,仅仅是涉及到一两个公式而已,不影响您对代码的理解,so just try!) 说明: 1. 给定的文件可以是两个中文文件或两个英文文件,也可以是两个中英文混合文件.对于中文,计算字符,对于英文,计算词.

/* (程序头部注释开始) * 程序的版权和版本声明部分 * Copyright (c) 2016, 广州科技贸易职业学院信息工程系学生 * All rights reserved. * 文件名称: 蓝桥杯赛题 * 作    者:   彭俊豪 * 完成日期:   2016   年 04月 01日 * 版 本 号:      001 * 对任务及求解方法的描述部分 * 问题描述: X星球居民小区的楼房全是一样的,并且按矩阵样式排列.其楼房的编号为1,2,3...当排满一行时,从下一行相邻的楼往反方

Java实现根据经纬度计算距离 在项目开发过程中,需要根据两地经纬度坐标计算两地间距离,所用的工具类如下: Demo1: public static double getDistatce(double lat1, double lat2, double lon1, double lon2) { double R = 6371; double distance = 0.0; double dLat = (lat2 - lat1) * Math.PI / 180; double dLon = (lo

最近公司有个项目需要计算6000个点之间的驾车距离,第一时间想到的是利用Google的Distance Matrix API,但是免费Key每天只能计算2500个元素(元素 = 起点数量 * 终点数量),收费的话每1000个元素需要0.5刀,6000个点(接近3600w条边)基本就是1.8w刀...而且限制颇多,数据只允许本地缓存一个月,QPS限定100,每天查询元素上限10w,计算完客户早走了,基本不可用. 然后就想到了开(免)源(费)的OpenStreetMap(简称OSM),OSM是一个开

Spark Java API 计算 Levenshtein 距离 在上一篇文章中,完成了Spark开发环境的搭建,最终的目标是对用户昵称信息做聚类分析,找出违规的昵称.聚类分析需要一个距离,用来衡量两个昵称之间的相似度.这里采用levenshtein距离.现在就来开始第一个小目标,用Spark JAVA API 计算字符串之间的Levenshtein距离. 1. 数据准备 样本数据如下: {"name":"Michael", "nick":&qu

根据项目需求编写的代码. 适用场景:在网络地图上,比如天地图与谷歌地图,用户用鼠标在地图上拉一个矩形框,希望下载该矩形框内某一层级的瓦片数据,并将所有瓦片拼接成一个完整的,包含地理坐标的tif图像. 那么在下载瓦片与拼接瓦片之前,用户希望能看到待下载的瓦片数量与待拼接图像的像素尺寸,再决定是否拼接. 该java代码根据该矩形框的经纬度范围与用户指定的瓦片层级,计算需要下载的瓦片数量与待拼接结果图像的像素尺寸. 支持EPSG4326经纬度与EPSG3857谷歌全球墨卡托投影.经纬度瓦片切图规则与天

import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class MapDistance { private static double EARTH_RADIUS = 6378.137; private static double rad(double d) { return d * Math.PI / 180.0; } /** * 根据两个位置的经纬度,来计算两地的距离(单位为KM) * 参数为String类型 * @param lat1

原文出自:https://blog.csdn.net/seesun2012 在前期项目中遇到一个客户端与服务器间的时间同步问题,需要获取到当前时间与当天凌晨时间距离的秒数,写这篇文章主要是为了总结一下经验提升方便日后温习,以下是具体的测试代码: Junit的maven依赖: <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>4.1

一:说明 (1)使用floyd实现各个网站的计算记录和路径 (2)网站获取和初始距离依据外部文件得到 (3)结果以外部文件的形式存储 (4)网站间转乘,觉得初始值也为1 (5)代码凝视比較具体,如有疑问或者代码有.请联系我,谢谢 (6)java中二维数据的定义: a:  float[][] numthree;             //定义一个float类型的2维数组 numthree=new float[5][5];       //为它分配5行5列的空间大小 numthree[0][0]=