参考博客:显示瓦片地图  http://www.cnblogs.com/rhinoxy/p/4995731.html 注意:这里的计算方法精度相差比较大,不满足精确计算的需要. 需要理解的GIS概念: 比例尺(Scale) 地图上的一厘米代表着实际上的多少厘米.比如 1:1,155,583.42  意思是地图上1cm 等于实际11.5558342km. DPI 屏幕每英寸含有的像素点,一般屏幕是取96 1英寸 = 2.54 CM 1像素 = 0.0254/96 M  (地图上) 真实距离还要乘以

为什么js中0.1+0.2不等于0.3,怎样处理使之相等? console.log(0.1+0.2===0.3)// true or false?? 在正常的数学逻辑思维中,0.1+0.2=0.3这个逻辑是正确的,但是在JavaScript中0.1+0.2!==0.3,这是为什么呢?这个问题也会偶尔被用来当做面试题来考查面试者对JavaScript的数值的理解程度. 在JavaScript中的二进制的浮点数0.1和0.2并不是十分精确,在他们相加的结果并非正好等于0.3,而是一个比较接近的数字

0.1+0.2不等于0.3?是不是有点颠覆你的认知,但是,在js中,是真实存在的! console.log(0.1+0.2); // 0.30000000000000004 其实这都是因为浮点数运算的精度问题. 简单来说,因为计算机只认识二进制,在进行运算时,需要将其他进制的数值转换成二进制,然后再进行计算. 由于浮点数用二进制表达时是无穷的: // 将0.1转换成二进制 console.log(0.1.toString(2)); // 0.000110011001100110011001100

壹 ❀ 引 0.1+0.2不等于0.3,即便你不知道原理,但也应该听闻过这个问题,包括博主本人也曾在面试中被问到过此问题.很遗憾,当时只知道一句精度丢失,但是什么原因造成的精度丢失却不太清楚.而我在查阅资料的过程中发现,大部分文章都是假定了你有一定计算机基础,对于非此专业的人来说,可能文章读起来就显得晦涩难懂.那么本文就会站在此问题的角度,从二进制计算说起说起,用基础数学通俗易懂的去解释究竟是什么原因造成了计算机中浮点数计算的精度丢失,本文开始. 贰 ❀ 从二进制说起 与我们人的计算思维不同,计

console.log(0.1+0.2===0.3)// true or false?? 在正常的数学逻辑思维中,0.1+0.2=0.3这个逻辑是正确的,但是在JavaScript中0.1+0.2!==0.3,这是为什么呢?这个问题也会偶尔被用来当做面试题来考查面试者对 JavaScript的数值的理解程度. 在JavaScript中的二进制的浮点数0.1和0.2并不是十分精确,在他们相加的结果并非正好等于0.3,而是一个比较接近的数字 0.30000000000000004 ,所以条件判断结果

昨天晚上我们客户端平台上面曝出了一个很奇诡的bug,那就是本来在客户端里面有个商品买6元,但是因为碰巧赶上打9折,这个时候我们很自然的处理就是6*0.9.好吧你以为so easy的事情,其实就出错了,我们客户端里面显示出来的是5.39.那么问题就来了,损失的那一分钱去哪了呢? 聪明的你也许很快就会想到可能是小数点精度的问题,但是我们客户端将6和0.9都是定义成float类型的呀!不可能说会存在类型转换,精度丢失的情况.经过多次测试和查阅资料我们发现原来是java自身处理机制的问题,至于到底怎么样

项目介绍 日志脱敏是常见的安全需求.普通的基于工具类方法的方式,对代码的入侵性太强.编写起来又特别麻烦. 本项目提供基于注解的方式,并且内置了常见的脱敏方式,便于开发. 用户也可以基于自己的实际需要,自定义注解. 特性 基于注解的日志脱敏 可以自定义策略实现,策略生效条件 常见的脱敏内置方案 java 深拷贝,且原始对象不用实现任何接口. 快速开始 maven 导入 <dependency> <groupId>com.github.houbb</groupId> <

经常有人提起iPhone使用起来要比Android手机流畅,现在谈谈为什么iOS使用中会让人觉得更加流畅一些.一方面iPhone的顶级硬件为iOS的流畅打好了基础,另一方面,专一定制的系统是保证体验的重要原因. 1.优先级别不同:iOS最先响应屏幕观感占优 iOS系统对屏幕反应的优先级是最高的,它的响应顺序依次为 Touch--Media--Service--Core架构,换句话说当用户只要触摸接触了屏幕之后,系统就会最优先去处理屏幕显示也就是Touch这个层级.而系统的优先级响应层级则是 Ap

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 链接:https://mp.weixin.qq.com/s/2kea7-jACCJmSYBQAwXyIg作者:刘洋 在 js 中进行数学的运算时,会出现0.1+0.2=0.300000000000000004的结果,一开始认为是浮点数的二进制存储导致的精度问题,但这似乎不能很好的解释为什么在同样的存储方式下0.3+0.4=0.7可以得到正确的结果.本文主要通过浮点数的二进制存储及运算,和IEEE754下的舍入规则,解释为何会出现这种情况. 一.浮点数的

当程序员在使用浮点数进行计算逻辑处理时,不注意,就可能出现问题, 记住,永远不要直接比较俩个浮点的大小 这个属于数字运算中的精度缺失的问题 在0.1 + 0.2这个式子中,0.1和0.2都是近似表示的,在他们相加的时候,两个近似值进行了计算,导致最后得到的值是0.30000000000000004, 此时对于JS来说,其不够近似于0.3,于是就出现了0.1 + 0.2 != 0.3 这个现象. 当然,也并非所有的近似值相加都得不到正确的结果. 有时两个近似值进行计算的时候,得到的值是在JS的近似

先看图 这个是JavaScript语言自身存在的一个问题.说道这里不得不提一下网上流传的JavaScript搞笑图 我们在使用云开发来开发微信小程序的时候,会经常遇到JavaScript小数计算精度失准的问题.特别是实现钱包计算的功能.虽然整数计算不会出错,但总不能要求微信小程序内都是整数计算吧,这不科学. 那么开发小程序涉及到小数计算的时候,如何防止小数计算精度失准. 其实有很多方法,这里主要推荐我觉得比较好的解决办法.就是使用math.js这个npm包来实现计算. 废话少说,直接上代码!!!

目前越来越多的业务都会基于LBS,附近的人,外卖位置,附近商家等等,现就讨论离我最近这一业务场景的解决方案. 原文:https://www.jianshu.com/p/455d0468f6d4 目前已知解决方案有: mysql 自定义函数计算 mysql geo索引 mongodb geo索引 postgresql PostGis索引 redis geo ElasticSearch 本文测试下mysql 函数运算的性能 准备工作 创建数据表 CREATE TABLE `driver` ( `id

4.1.4  关系操作符 在C++中,除了需要用算术操作符对数据进行加减乘除的算术操作之外,我们有时候还需要对数据之间的关系进行操作,也就是对两个数据进行大小比较,得出它们之间的大小关系.在现实世界中,这种大小关系的比较是非常常见的.例如,这家摊位上的西红柿5元一斤,而另外一家相同的西红柿却只卖3元一斤,5和3一比较,就知道第二家的西红柿更便宜了.我们说,程序是用来抽象和描述现实世界的,为了在程序中表达这种大小关系的比较,C++专门提供了关系操作符,包括“>”(大于).“>=”(大于或等于).

一.GPS全球定位系统的组成 (1)GPS卫星(空间部分) 由沿接近环形的地球轨道运行的24颗卫星组成,位于距地表20200千米的高空,均匀分布在6个轨道面上(每个轨道面4颗),轨道倾角55度.此外,还有4颗有源备份卫星在轨道运行.卫星分布使得全球任何地方.任何事件都可观测到4颗以上的卫星,并能保持良好的定位几何图象,这就提供在时间上连续的全球导航能力. (2)地面监控系统(地面控制部分) 由1个主控站.5个全球监测站和3个地面控制站组成.5个监控站分布在世界各地,不间断追踪监控卫星,通过地面和

大家都知道,在兲朝的电子地图的坐标都是经过了一个坐标偏移,叫GCJ_02的东西.在网上发现了将WGS84经纬度转成GCJ02的一个代码,写了个小程序测试了下看看全国各地的偏移量有多大. 关于WGS84转GCJ02的资料网上很多,我参考的是https://on4wp7.codeplex.com/SourceControl/changeset/view/21483#EvilTransform.cs. 先放一个处理的结果图,大概说明一下,绿色为偏移量最小的地方,红色为偏移量最大地方.右下角为图例,最小

Notice:本文所采用的K米版本为 Version:4.3.0 Release:20161014 第一部分 调研,评测 评测: 软件的bug,功能评测,黑箱测试 1.下载并使用,描述最简单直观的个人第一次上手体验 打开app首先进入的是"k歌"的主界面,由于k米主打线下ktv功能,因此"连接包厢"放在了最显眼的位置.连接包厢之后,可以进行一些点歌.遥控.直播.发弹幕之类的操作,将我们从传统的点歌台释放了出来,增加了趣味性和可玩性.除了"k歌",

题目描述: 对于不同的字符串,我们希望能有办法判断相似程度,我们定义了一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法如下: 1 修改一个字符,如把“a”替换为“b”. 2 增加一个字符,如把“abdd”变为“aebdd”. 3 删除一个字符,如把“travelling”变为“traveling”. 比如,对于“abcdefg”和“abcdef”两个字符串来说,我们认为可以通过增加和减少一个“g”的方式来达到目的.上面的两种方案,都只需要一次操作.把这个操作所需要的次数定义为两个字符串

---恢复内容开始--- (一)改错题 输出华氏摄氏温度转换表:输入两个整数lower和upper,输出一张华氏摄氏温度转换表,华氏温度的取值范围是{lower,upper},每次增加2℉.计算公式如下: c = 5×(f-32)/9 其中,c表示摄氏温度,f表示华氏温度. 输入输出样例1: Enter lower:32 Enter upper:35 fahr celsius 32 0.0 34 1.1 输入输出样例2: Enter lower:40 Enter upper:30 fahr ce

基于 F23.StringSimilarity.dll  组件.Github 上可以搜索到该组件. 核心方法: var l = new Levenshtein(); double tempValue = l.Distance("我是中国人", "我是中国人."); // 将返回 1 下面是我扩展的方法,从一个集合中找到与目标字符串最相似的一个或多个字符串. 比如:["我是中国人", "我是美国人", "我的中国心&q

余弦相似度计算字符串相似率 功能需求:最近在做通过爬虫技术去爬取各大相关网站的新闻,储存到公司数据中.这里面就有一个技术点,就是如何保证你已爬取的新闻,再有相似的新闻 或者一样的新闻,那就不存储到数据库中.(因为有网站会去引用其它网站新闻,或者把其它网站新闻拿过来稍微改下内容就发布到自己网站中). 解析方案:最终就是采用余弦相似度算法,来计算两个新闻正文的相似度.现在自己写一篇博客总结下. 一.理论知识 先推荐一篇博客,对于余弦相似度算法的理论讲的比较清晰,我们也是按照这个方式来计算相似度的.网