经度改变0.001,实际距离多少

2024-09-02

gps 经纬度转换实际距离

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本文实例讲述了php计算两个坐标(经度,纬度)之间距离的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 这里使用php计算两个坐标(经度,纬度)之间的距离,返回结果为米或者千米 function distance($lat1, $lng1, $lat2, $lng2, $miles = true) { $pi80 = M_PI / 180; $lat1 *= $pi80; $lng1 *= $pi80; $lat2 *= $pi80; $lng2 *= $pi80; $r = 6372.79

计算地球上两个坐标点（经度，纬度）之间距离sql函数

go --计算地球上两个坐标点(经度,纬度)之间距离sql函数 --作者:lordbaby --整理:www.aspbc.com CREATE FUNCTION [dbo].[fnGetDistance](@LatBegin REAL, @LngBegin REAL, @LatEnd REAL, @LngEnd REAL) RETURNS FLOAT AS BEGIN --距离(千米) DECLARE @Distance REAL DECLARE @EARTH_RADIUS REAL SET @

ui-router 1.0 001 - resolve, component, sref-active

特性介绍: state支持component形式 state的Resolve配置可以在激活state之前先获取数据, 绑定给component ui-sref-active="active" 用来指定state切换时的激活状态 angularjs 1.5新增component, 就是directive的一个具体实现, 将template和controller封装到一起, 并明确定义了输入和输出 component中的bindings = 双向绑定 < 单向绑定 @ 以string

Unity2.5D Sprite层级显示遮挡问题处理

代码源自游戏<A Place for the Unwilling> 开发<A Place for the Unwilling>游戏第一部要解决的问题就是让精灵可以围绕其它精灵前后移动,呈现出真实的深度感觉.SpriteRenderer组件有两个属性,可以改变场景中Sprite的渲染顺序. Sorting Layer 用于设置不同层的Sprite渲染顺序 Order in Layer 用于设置在同一层中的Sprite渲染顺序如果想实时改变多个Sprite的渲染顺序,就需要修改一

k-means聚类JAVA实例

<mahout in action>第六章. datafile/cluster/simple_k-means.txt数据集例如以下: 1 1 2 1 1 2 2 2 3 3 8 8 8 9 9 8 9 9 1. k-means聚类算法原理 1.从D中随机取k个元素.作为k个簇的各自的中心. 2.分别计算剩下的元素到k个簇中心的相异度,将这些元素分别划归到相异度最低的簇. 3.依据聚类结果.又一次计算k个簇各自的中心,计算方法是取簇中全部元素各自维度的算术平均数. 4.将D中所有元素依照新的中心

【转】K-Means聚类算法原理及实现

k-means 聚类算法原理: 1.从包含多个数据点的数据集 D 中随机取 k 个点,作为 k 个簇的各自的中心. 2.分别计算剩下的点到 k 个簇中心的相异度,将这些元素分别划归到相异度最低的簇.两个点之间的相异度大小采用欧氏距离公式衡量,对于两个点 T0(x1,y2)和 T1(x2,y2),T0 和 T1 之间的欧氏距离为: 欧氏距离越小,说明相异度越小 3.根据聚类结果,重新计算 k 个簇各自的中心,计算方法是取簇中所有点各自维度的算术平均数. 4.将 D 中全部点按照新的中心重新聚类.

Andrew Ng - 深度学习工程师 - Part 1. 神经网络和深度学习（Week 2. 神经网络基础）

=================第2周神经网络基础=============== ===2.1 二分分类=== ===2.2 logistic 回归=== It turns out, when you implement you implement your neural network, it will be easier to just keep b and w as separate parameters. 本课程中将分开考虑它们. ===2.3 logistic 回归损失函数

有史来最大改变 Android 5.0十大新特性

有史来最大改变 Android 5.0十大新特性 2014.10.16 14:51:31 来源:腾讯数码作者:腾讯数码 ( 0 条评论 ) 距离Android系统上一次重大更新不到一年的时间,谷歌再一次从KitKat升级到了Lollipop,而两次都使用糖果来命名,营销的目的显露无遗.当我们首次看到Android 5.0 Lollipop这个名字的时候,就已经意识到这将是Android系统有史以来变化最大的一次升级. 首先,在感官界面设计上,我们彻底迎来了Android系统的扁平化时代,新

IOS 计算两个经纬度之间的距离

IOS 计算两个经纬度之间的距离一丶 -(double)distanceBetweenOrderBy:(double) lat1 :(double) lat2 :(double) lng1 :(double) lng2{ CLLocation *curLocation = [[CLLocation alloc] initWithLatitude:lat1 longitude:lng1]; CLLocation *otherLocation = [[CLLocation alloc] init

Tensorflow 损失函数及学习率的四种改变形式

Reference: https://blog.csdn.net/marsjhao/article/details/72630147 分类问题损失函数-交叉熵(crossentropy) 交叉熵描述的是两个概率分布之间的距离,分类中广泛使用的损失函数,公式如下在网络中可以通过Softmax回归将前向传播得到的结果变为交叉熵要求的概率分数值.Tensorflow中,Softmax回归的参数被去掉,通过一层将神经网络的输出变为一个概率分布. 代码实现 import tensorflow as tf

机器学习&深度学习基础（tensorflow版本实现的算法概述0）

tensorflow集成和实现了各种机器学习基础的算法,可以直接调用. 代码集:https://github.com/ageron/handson-ml 监督学习 1)决策树(Decision Tree)和随机森林决策树: 决策树是一种树形结构,为人们提供决策依据,决策树可以用来回答yes和no问题,它通过树形结构将各种情况组合都表示出来,每个分支表示一次选择(选择yes还是no),直到所有选择都进行完毕,最终给出正确答案. 决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二

Geohash距离估算

http://www.cnblogs.com/LBSer/p/3298057.html 一.经纬度距离换算 a)在纬度相等的情况下: 经度每隔0.00001度,距离相差约1米: 每隔0.0001度,距离相差约10米: 每隔0.001度,距离相差约100米: 每隔0.01度,距离相差约1000米: 每隔0.1度,距离相差约10000米. b)在经度相等的情况下: 纬度每隔0.00001度,距离相差约1.1米: 每隔0.0001度,距离相差约11米: 每隔0.001度,距离相差约111米: 每隔0.

Spark2.0 特征提取、转换、选择之一：数据规范化，String-Index、离散-连续特征相互转换

数据规范化(标准化) 在数据预处理时,这两个术语可以互换使用.(不考虑标准化在统计学中有特定的含义). 下面所有的规范化操作都是针对一个特征向量(dataFrame中的一个colum)来操作的. 首先举一个例子: //MaxAbsScaler例子(参考后面MaxAbsScaler部分) //例子:对特征0,特征1,特征2,分别进行缩放,使得值为[-1,1] //例如特征0,其特征向量为[1000,100,-10] absMax=1000,因此缩放为[1.0,0.1,-0.01] +-----+-

菜鸟笔记 -- Chapter 1 计算机从0到1

进入20世纪第二个十年,计算机已经成为生活中一个必不可小的工具了,但我们真的了解计算机吗?计算机有哪些部分构成?不同的计算机又可以做什么样的事情呢?我们的PC和用来做加减乘除的计算器都属于计算机范畴吗?下面我们就来来接认识一下[注:本人从事Java开发小白一枚,有志于增强自身功力,所以自20171130开始从事菜鸟崛起笔记总结和记录,所录材料来自于网络和书籍,会有备注,如果有所忽视,尚请见谅,另小白写日记繁琐,片面,欢迎各位指正和提问,成长需要挫折和责难!] 1.1 计算机:大脑风暴计算机其实

【Redis3.0.x】实战案例

Redis3.0.x 实战案例简介 <Redis实战>的学习笔记和总结. 书籍链接初识 Redis Redis 简介 Redis 是一个速度非常快的键值对存储数据库,它可以存储键和五种不同类型的值之间的映射,可以将存储在内存的键值对数据持久化到硬盘,可以使用复制特性来扩展读性能,还可以使用客户端分片老扩展写性能. Redis 的优点: 速度快: 因为数据存在内存中,类似于 HashMap ,HashMap 的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O (1) . Redis 本质上是一个 Key

Tensorflow 2.0 深度学习实战 —— 详细介绍损失函数、优化器、激活函数、多层感知机的实现原理

前言 AI 人工智能包含了机器学习与深度学习,在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识,包括了监督学习和无监督学习,有兴趣的朋友可以阅读< Python 机器学习实战 >.而深度学习开始只是机器学习的一分支领域,它更强调从连续的层中进行学习,这种层级结构中的每一层代表不同程序的抽象,层级越高,抽象程度越大.这些层主要通过神经网络的模型学习得到的,最大的模型会有上百层之多.而最简单的神经网络分为输入层,中间层(中间层往往会包含多个隐藏层),输出层.下面几篇文章将分别从前馈神经网络 FNN.卷积神

精通Web Analytics 2.0 （9）第七章：失败更快：爆发测试与实验的能量

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术第七章:失败更快:爆发测试与实验的能量欢迎来到实验和测试这个棒极了的世界! 如果Web拥有一个超越所有其他渠道的巨大优势,它就是你的实验和失败能以非常低的成本进行的能力. 您可以根据自己的直觉回答关于网站的,产品或运输的成本或者目标网页的布局的问题,也可以借助快速的实验解答它们,在您的网站上实时运行然后客户可以帮助您选择优胜者.实验是快速的,廉价的并且可扩展的.所以不要去猜测; 学着更快地失败. 章节内容一测试选项的

SQL Server 执行计划利用统计信息对数据行的预估原理以及SQL Server 2014中预估策略的改变

前提本文仅讨论SQL Server查询时, 对于非复合统计信息,也即每个字段的统计信息只包含当前列的数据分布的情况下, 在用多个字段进行组合查询的时候,如何根据统计信息去预估行数的. 利用不同字段的统计信息做数据行数预估的算法原理,以及SQL Server 2012和SQL Server 2014该算法的差异情况, 这里暂时不涉及复合统计信息,暂不涉及统计信息的更新策略及优化相关话题,以及其他SQL Server版本计算方式. 统计信息是什么简单说就是对某些字段的数据分布的一种描述,让SQ

csuoj 1503: 点到圆弧的距离

http://acm.csu.edu.cn/OnlineJudge/problem.php?id=1503 1503: 点到圆弧的距离时间限制: 1 Sec 内存限制: 128 MB Special Judge 提交: 247 解决: 59 [提交][状态][讨论版] 题目描述输入一个点P和一条圆弧(圆周的一部分),你的任务是计算P到圆弧的最短距离.换句话说,你需要在圆弧上找一个点,到P点的距离最小. 提示:请尽量使用精确算法.相比之下,近似算法更难通过本题的数据. 输入输入包含最多

【转】关于Mahalanobis距离的笔记

Mahalanobis距离是用来度量一个点P和一个分布D之间的距离,它是衡量点P与分布D的均值之间存在多少个标准差的一个多维泛化版本. 如果P就位于分布D的均值处,则该距离为0:该距离随着P的偏离均值开始逐步增大. 由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提出的,表示数据的协方差距离.它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法.与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系(例如:一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息,因为两者是有关联的)并且是尺度无关的(scal