latitude

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 由 翻译 强力驱动 问题: I'm developing an asp.net mvc portal to manage GPS coordinates using localDB. My model is: public class GpsCoordinateViewModel { double Latitute { get ; set ; } double Longitude { get ; set ; } } the autogenerated adn related View to create a new GpsCoordinate is: @{ ViewBag . Title = "Create" ; } Create @using ( Html . BeginForm ()) { @Html . AntiForgeryToken () @Html . ValidationSummary ( true ) GpsCoordinateViewModel @Html . LabelFor ( model => model . Latitude ) @Html . EditorFor ( model => model . Latitude ) @Html .

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I am working with ggmap . the goal is to plot coordinate points on the map and label the points with their names. I have data frame with name, longitude and latitude. The data looks like: df <- structure(list(Station.Area = c("Balbriggan", "Blanchardstown", "Dolphins Barn", "Donnybrook", "Dun Laoghaire", "Finglas"), Latitude = c(53.608319, 53.386813, 53.333532, 53.319259, 53.294396, 53.390325), Longitude = c(-6.18208, -6.377197, -6.29146, -6.232017, -6.133867, -6.298401)), .Names =c("Station.Area","Latitude", "Longitude"), row.names = c(NA,

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: Im trying to calculate the nearest distance to a point. Therefore I create two df's Create list 1 long <- c(52.070498, 52.370216, 52.632381, 53.201233, 51.813298, 51.92442, 52.266075, 53.219383, 52.960561, 52.367027, 51.571915, 52.516775, 51.441642, 52.221537, 52.090737, 51.985103, 51.560596) lat <- c(4.3007, 4.895168,4.753375, 5.799913, 4.690093, 4.477733, 6.155217, 6.566502, 5.920522, 6.668492, 4.768323, 6.083022, 5.469722, 6.893662, 5.12142, 5.89873, 5.091914) stad <- c("Den Haag", "Amsterdam", "Alkmaar", "Leeuwarden", "Dordrecht",

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I'm trying to start a conference call from my android app but it doesn't work, what I tried is: Intent intent1 = new Intent(CreateGroupCallActivity.this,SinchClientService.class); intent1.setAction(SinchClientService.ACTION_GROUP_CALL); String id = String.valueOf(uid) + "-" + call_id.getText().toString(); intent1.putExtra(SinchClientService.INTENT_EXTRA_ID,id); startService(intent1); and in my SinchClientService : if(intent.getAction().equals(ACTION_GROUP_CALL)) { String id = intent.getStringExtra(INTENT_EXTRA_ID); if(id != null) groupCall

framing tensorflow pandas framing 标签：我们要预测的真实事物：y 基本线性回归中的y变量 特征：描述数据的输入变量： x i x i 基本线性回归中的 { x 1 、 x 2 、 x 3 } { x 1 、 x 2 、 x 3 } 变量 样本：数据的特定实例： x x 有标签样本：<特征，标签>；（x, y） 用于训练模型 无标签样本 <特征，？>：（x，？） 用于对新数据做出预测 模型：可以将样本映射到预测标签： y ′ y ′ 预测由模型内部参数定义，这些内部参数是通过学习得到的 合适的特征应该是具体且可以量化的。 漂不漂亮等无法量化，太主观，能否转化为其他具体特征。比如鞋子的颜色、样式等具体的方面。 b b (bias)在有的机器学习教材中也写做 w 0 w 0 损失函数： 均方误差MSE： M S E = 1 N ∑ ( x , y ∈ D ) ( y p r e d i c t i o n ( x ) ) 2 M S E = 1 N ∑ ( x , y ∈ D ) ( y p r e d i c t i o n ( x ) ) 2 除了MSE作为损失函数，也 有其他损失函数 ，MSE不是唯一的， 也不是适用于所有情形的最佳损失函数 神经网络非凸，落到哪个最小值很大程度上取决于初始值 小批量随机梯度下降法 tensorflow 结构： 分为

package com.yuncai.core.common.utils ; import java.util.HashMap ; import java.util.Map ; /** * 计算两个坐标的距离 * @author audaque * */ public class DistanceUtils { private static final double EARTH_RADIUS = 6378137 ; //赤道半径(单位m) private DistanceUtils (){ } /** * 转化为弧度(rad) * */ private static double rad ( double d) { return d * Math. PI / 180.0 ; } /** * 基于googleMap中的算法得到两经纬度之间的距离,计算精度与谷歌地图的距离精度差不多，相差范围在0.2米以下 * @param lng1 第一点的精度 * @param lat1 第一点的纬度 * @param lng2 第二点的精度 * @param lat2 第二点的纬度 * @return 返回的距离(凑整)，单位m * */ public static int getDistance ( double lng1 ,double lat1 ,double lng2 , double

文章目录 Dragon绘制 Canyon地形可视化 Earth Graph Dragon绘制 import shutil import tarfile from mayavi import mlab from os . path import join # 读取tar压缩文件 dragon_tar_file = tarfile . open ( 'Data/dragon.tar.gz' ) dragon_tar_file . extractall ( 'dragon_data' ) dragon_tar_file . close ( ) dragon_ply_file = join ( 'dragon_data' , 'dragon_recon' , 'dragon_vrip.ply' ) # 渲染dragon ply文件 mlab . pipeline . surface ( mlab . pipeline . open ( dragon_ply_file ) ) mlab . show ( ) # 删除解压的文件夹 shutil . rmtree ( 'Data/dragon_data' ) Canyon地形可视化 import zipfile import numpy as np from mayavi import mlab # 读取压缩文件 # N36W113.hgt

最近项目用到了定位获取位置信息，研究了下，特此记录； 注意：每个应用都需要申请一个单独的key值，因为包名不一样，debug和release 的SHA1的值在E:\Project\JNASProject\高德定位官方Demo文件夹中都有，查找即可； 清单文件 在application标签中声明service组件： XML <service android:name="com.amap.api.location.APSService"></service> 这里Value自己填写申请的key }; /** public class AmapLatBean { latitude ; String latLong ; AmapLatBean(String latitude , String latLong) { public String getLatitude () { return latitude ; } public void setLatitude (String latitude) { this . latitude = latitude ; } public String getLatLong () { return latLong ; } public void setLatLong (String latLong) { this . latLong = latLong

最近项目用到：在Google map上判断事发地点，是否在管辖区域内。也就是典型的判断一个点是否在不规则任意多边形内的例子。 但是Google Map没有提供相应的api，找资料发现百度地图提供了一个工具类，肿么办，为了一个工具类，加入百度地图吗，操蛋，这是不可能的！ 百度地图api链接：http://wiki.lbsyun.baidu.com/cms/androidsdk/doc/v3_7_0/com/baidu/mapapi/utils/SpatialRelationUtil.html Point Inclusion Point Inclusion ― Part II 我们有结论： 具体演示效果见 GitHub： https://github.com/shaoshuai904/GoogleMap_Demo 下面是代码部分： /** * Polygon 与 Point 空间关系 工具类 * * @author maple */ public class SpatialRelationUtil { /** * 返回一个点是否在一个多边形区域内（推荐） * * @param mPoints 多边形坐标点列表 * @param point 待判断点 * @return true 多边形包含这个点,false 多边形未包含这个点。 */ public static boolean

// map.js var EARTH_RADIUS = 6378.137; //地球半径 function rad(d) { return d * Math.PI / 180.0; } function getDistance(lng1, lat1, lng2, lat2) { var radLat1 = rad(lat1); var radLat2 = rad(lat2); var a = radLat1 - radLat2; var b = rad(lng1) - rad(lng2); var s = 2 * Math.asin(Math.sqrt(Math.pow(Math.sin(a / 2), 2) + Math.cos(radLat1) * Math.cos(radLat2) * Math.pow(Math.sin(b / 2), 2))); s = s * EARTH_RADIUS; s = Math.round(s * 10000) / 10000; return s;//返回数值单位：公里 } Page({ data: { markers:[ { iconPath: '/resources/others.png', id: 0, latitude: 23.099994, longitude: 113.324520, width: 50, height: 50 }