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MySQL按坐标排序和查找指定范围的坐标

做的项目多了,总会遇到一些需要涉及需要用到地图坐标的。 既然有坐标,那肯定又得涉及位置距离。 例如我们平时使用美团,想搜索附近的美食店,这功能很方便是不是?...39.915599是搜索点中心纬度(例如想搜索北京天安门附近的标记点,则这里就是北京天安门的纬度) 116.402687是搜索点中心经度(例如想搜索北京天安门附近的标记点,则这里就是北京天安门的经度)...distance字段是标记点与搜索点中心的距离,单位:公里(如果地球半径是英里,则这里也是英里) 25是范围,表示搜索出搜索中心点25公里以内的标记点 SELECT `id` , `name`...(`lat`))) AS `distance` FROM `markers` HAVING `distance` < 25 ORDER BY `distance` LIMIT 0, 20; 查询结果 从以下结果能看出...,还是有些误差的,两个点坐标一样,距离应该是0的。

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    ReFeree: 基于毫米波雷达的轻量级且鲁棒的特征定位方法

    主要贡献 本文提出了一种基于雷达的轻量级且鲁棒的全局描述子,称为ReFeree,该方法利用极坐标系下的雷达图像,不需要进行笛卡尔坐标转换。...在前端进行特征提取并生成描述子:用于位置识别的R-ReFeree和用于初始航向估计的A-ReFeree。在后端通过位置检索和姿态图优化获得雷达地图。...因此,我们关注特征提取中的错误检测,认为它包括将自由空间误识别为特征,反之亦然。这两种错误检测情况可以从特征和自由空间的角度进行分析,如表I所示。...为加快搜索速度,我们从候选位置构建KD-Tree,并使用L2范数计算查询R-ReFeree Rq与候选R-ReFeree Rc之间的距离。...配准:通过R-ReFeree,我们能够识别重访位置,并通过A-ReFeree获取两个位置的初始航向。利用A-ReFeree的半度量信息,调整候选位置时,最接近的距离索引表示航向。

    15010

    「R」从gtf文件中抽取基因id和name

    参考文章http://www.bioinfo-scrounger.com/archives/342计算FPKM值,发现计算完每个基因下所有外显子的总长度后,记录的都是ENSEMBL gene id,而我需要的是...奇怪的是GenomicFeatures既然把GTF文件读取进去了还抽取基因id了,但它就是不提供抽gene symbol的功能。...尝试使用clusterProfiler包装的转换器进行转换,发现基因丢了一半,这可不行。谷歌了一波没有发现满意的答案,有个refGenome包好像可以做,但读取文件半天卡死了,特别奇怪。...最后还是自己动手,完成了6万个gene feature的转换。 整个提取操作包装为函数了,输入可以是文件名或已经导入的gtf文件数据框(最好还是文件吧)。由data.table包支持,速度杠杠的!

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    ARKit和CoreLocation

    如果我们为商用客机设计可能存在问题的导航系统,但距离的长度不足以对ARKit演示产生影响。 定义 方位角:是球面坐标系的角度测量。...; 根据距离和纬度不同,最终航向将与初始航向不同(如果你从35°N,45°E(≈巴格达)到35°N,135°E(≈大阪),你将从60°的航向开始,并以120°的航向结束!)。...为了缓解这种情况,我们需要遍历我们的步骤并生成它们之间的距离间隔的坐标。 给定起点,初始方位和距离,这将计算沿(最短距离)大圆弧行进的目标点和最终方位。...is bearing (clockwise from north) ‘δ‘ is the angular distance d/R ' d ' 是旅行的距离 ' R' 是地球的半径 ' L' 是经度 '...φ' 是纬度 ' θ ' 北极(从北向顺时针方向) ' δ ' 是角距离d / R.

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    关于在vim中的查找和替换

    1,查找 在normal模式下按下/即可进入查找模式,输入要查找的字符串并按下回车。 Vim会跳转到第一个匹配。按下n查找下一个,按下N查找上一个。...例如当前为foo, 可以匹配foo bar中的foo,但不可匹配foobar中的foo。 这在查找函数名、变量名时非常有用。 按下g*即可查找光标所在单词的字符序列,每次出现前后字符无要求。...即foo bar和foobar中的foo均可被匹配到。 5,查找与替换 :s(substitute)命令用来查找和替换字符串。...还有很多其他有用的替换标志: 空替换标志表示只替换从光标位置开始,目标的第一次出现: :%s/foo/bar i表示大小写不敏感查找,I表示大小写敏感: :%s/foo/bar/i # 等效于模式中的\...^E与^Y是光标移动快捷键,参考: Vim中如何快速进行光标移 大小写敏感查找 在查找模式中加入\c表示大小写不敏感查找,\C表示大小写敏感查找。

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    R中的stack和unstack函数

    我们用R做数据处理的时候,经常要对数据的格式进行变换。例如将数据框(dataframe)转换成列表(list),或者反过来将列表转换成数据框。...那么今天小编就给大家介绍一对R函数来实现这样的功能。 这一对函数就叫做stack和unstack。从字面意思上来看就是堆叠和去堆叠,就像下面这张图展示的这样。...那么R里面这两个函数具体可以实现什么样的功能呢?下面这张图可以帮助大家来理解。unstack就是根据数据框的第二列的分组信息,将第一列的数据划分到各个组,是一个去堆叠的过程。...一、unstack 下面我们来看几个具体的例子 例如现在我们手上有一个数据框,里面的数据来自PlantGrowth 我们可以先看看PlantGrowth 中的内容,第一列是重量,第二列是不同的处理方式...df = PlantGrowth unstacked_df = unstack(df) unstacked_df 结果如下,因为这里ctrl,trt1和trt2中的样本刚好都是10个,所以这里结果看上去还像是一个数据框

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    后轮位置反馈控制与算法仿真实现

    算法原理 后轮反馈控制算法原理如上图所示,其中 P :当前距离车辆最近的路经点; e_y : P 点与车辆后轮中心点的横向偏差 AP ,实际上对应的就是frenet坐标下的 l ; \varphi :...车辆朝向与 X 轴正方向的夹角,即航向角; \varphi_{r} : P 点切线与 X 轴正方向的夹角; \varphi_e :车辆航向角误差,即 \varphi-\varphi_{r} ; \vec...坐标相互转换与代码实现和上图的几何关系可得车辆在参考轨迹上的投影点 P 处的线速度 \dot{s} 和横向误差 e_y (即对应frenet坐标系下的 \dot{l} )的表达式为 \dot{s}=\frac...{s}}{R_r }= \dot{\varphi}-\dot{s}k_r \tag{4} 注:一个刚体的角速度 = 线速度/线速度到速度瞬心的距离,上式中 R_r 为点 P 处的瞬时圆心半径。...根据前面文章介绍过的车辆运动学模型下的几何关系 tan\delta_f=\frac{L}{R} \tag{12} 车辆的航向变化率与车速的转弯半径关系 \dot{\varphi}=v/R ,结合上式可得

    27310

    PID横向控制和仿真实现

    PID控制器是一种线性控制器,它将设定值与实际值进行比较,根据误差的大小,控制器会相应地调整系统的比例、积分和微分系数,以减小误差。...其中, u(t) 是控制器的输出, e(t) 是误差信号(设定值与实际值之差), K_p 、 K_i 和 K_d 是控制器的比例、积分和微分系数。...PID控制器在工程、科学和工业等领域中有着广泛的应用。例如,在汽车定速巡航系统、空调系统、工业自动化生产线等系统中都可以看到PID控制器的身影。...PID横向控制原理 在自动驾驶横向控制中,主要通过控制方向盘的角度来控制车辆的横向距离误差,因此我们可以通过横向距离误差 e_y 来作为PID的输入,输出可以作为方向盘转角 \delta_f ,结合之前我们的车辆运动学模型...:车辆的航向角 e_y :横向偏差 由 A 和 P 的坐标可以计算得 \beta = arctan\frac{y_1-y_0}{x_1-x_0} \tag{3} 由图中的几何关系,我们可以得到 e_y

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    R中的grep和grepl函数

    在日常数据分析的过程中,我们经常需要在一个字符串或者字符串向量中查找是否包含我们要找的东西,或者向量中那几个元素包含我们要查找的内容。...这个时候我们会用到R中最常用的两个函数,grep和grepl。...其实grep这个函数也并非是R所特有的,在linux中模式匹配也用grep这个函数,前面我就给大家简单介绍过☞Linux xargs grep zgrep命令。...我们先来看看grep和grepl这两个函数的用法。 这两个函数最大的区别在于grep返回找到的位置,grepl返回是否包含要查找的内容。接下来我们结合具体的例子来讲解。...☞讨论学习R的grepl函数 参考资料: ☞Linux xargs grep zgrep命令 ☞讨论学习R的grepl函数

    2.5K10

    关于CSS中background样式的repeat和no-repeat的坐标问题

    http://blog.sina.com.cn/s/blog_98eef7830101cv8t.html 最近在看css样式,这个背景平铺的坐标问题还挺困扰我的。总是搞不清楚。...背景图片我画了一个200px*200px的方格。记为test.jpg ? 其实是思考贴上的背景小图,与div边框之间的数据关系。从哪里开始贴的,横做坐标表示在哪个点。...例如  no-repeat -50px -50px.就说明是从框外(左右方向-50,上下-50)开始贴的。 ?...HTML中选用的是高250px,宽500px的边框2px的长方形 1.未带repeat和no-repeat也无横纵坐标 HTML:代码 background:url(test.jpg) ">...14.no-repeat -50px 50px (距离左边-50px,上边50px) ? 15.no-repeat -50px (距离左边-50px,上下默认,居中) ?

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    从库数据的查找和参数slave_rows_search_algorithms

    比如‘Delete’语句会将所有删除数据的before_image放到DELETE_ROWS_EVENT中,从库只要读取这些before_image进行数据查找,然后调用相应的‘Delete’的操作就可以完成数据的删除了...大概的流程如下图: ? 这条数据删除的三条数据的before_image将会记录到一个DELETE_ROWS_EVENT中。从库应用的时候会重新评估应该使用哪个索引,优先使用主键和唯一键。...从库在某些情况下通过非唯一索引查找的数据第一条数据可能并不是删除的数据,因此还需要继续进行索引定位和查找。 对于主库来讲一般只需要一次数据定位查找即可,接下来访问下一条数据就好了。...其实对于真正的删除操作来讲并没有太多的区别。如果合理的使用了主键和唯一键可以将上面提到的两点影响降低。在造成从库延迟的情况中,没有合理的使用主键和唯一键是一个比较重要的原因。...三、ROW_LOOKUP_HASH_SCAN方式的数据查找 总的来讲这种方式和ROW_LOOKUP_INDEX_SCAN和ROW_LOOKUP_TABLE_SCAN都不同,它是通过表中的数据和Event

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    Stanley横向控制与算法仿真实现

    具体来说,Stanley横向控制算法将车辆的横向跟踪误差和航向跟踪误差作为反馈信号,通过非线性比例函数计算出前轮转向角,以减小横向跟踪误差并提高车辆的横向跟踪性能。 2....算法原理 Stanley算法原理如上图所示,其中 P :当前距离车辆最近的路经点 C :前轮朝向与 P 点切线交点 e_y : P 点与车辆前轮中心点的横向偏差 l_d :点 C 到 P 的距离 \delta..._\theta :切线 PC 与车轴朝向的夹角 \delta_e :切线 PC 与前轮朝向的夹角 \varphi :车辆的航向角 L :轴距 \delta_f :前轮转角 \alpha :切线 PC 与...可以理解为为了消除车辆航向与参考航向之间角度差所需的前轮转角,而 \delta_e 是为了消除横向距离误差 e_y 需要的前轮转角。...与纯跟踪的预瞄距离类似,我们希望 l_d 的大小能根据车辆的速度来进行动态的调整,因此,在实际应用中,我们一般会根据车辆速度 v 来给定 l_d 一个值,一般情况下他们的关系为 l_d = \frac{

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    ML中相似性度量和距离的计算&Python实现

    前言 Github: https://github.com/yingzk/MyML 博客: https://www.yingjoy.cn/ 在机器学习中,经常需要使用距离和相似性计算的公式,在做分类时,...曼哈顿距离(Manhattan Distance) 从名字就可以猜出这种距离的计算方法了。想象你在曼哈顿要从一个十字路口开车到另外一个十字路口,驾驶距离是两点间的直线距离吗?...切比雪夫距离( Chebyshev Distance ) 玩过国际象棋的都知道,国王走一步能够移动到相邻的8个方格中的任意一个。那么国王从格子​ 走到格子​ 最少需要多少步?...闵可夫斯基距离缺点 闵氏距离,包括曼哈顿距离、欧氏距离和切比雪夫距离都存在明显的缺点。...p+q+r可理解为A与B的并集的元素个数,而p是A与B的交集的元素个数。

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    RoLM: 毫米波雷达在激光雷达地图上的定位

    提供了一种新的雷达对激光雷达地图(RoLM)的特征描述和匹配方法。它可以从历史激光雷达观测中检索对应的位置索引并估算粗略的变换。...图2:总体框架,在给定原始距离测量数据的情况下,RoLM可以从地图中的一组位置中找到相应的位置索引,并计算要添加到位姿图优化中的位姿偏差。...毫米波雷达关键帧生成 毫米波雷达图像由于多路径返回而具有噪声和幽灵反射。将雷达点云与激光雷达点云对齐的关键在于从雷达中提取准确的环境描述。传统的做法是在单帧中滤除噪声。...描述符可以根据DOF分为两类: • 极坐标投影(PP):PP利用极坐标,角度作为水平轴,半径r作为垂直轴。计算落入每个弧线中的点的数量以填充描述符。它在航向方向上存储1个DOF。...给定初始测量集R,滑动窗口SK中的特征点被拼接成一个关键帧图,分别使用极坐标和笛卡尔投影描述子从候选列表中选择最相似的激光雷达帧,然后计算旋转角和平移,在此基础上,使用ICP完成对齐得到主要的边缘约束

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