目前手头的一个项目要用到GPS地理定位信息，很自然的就需要知道两个地点之间的距离，于是上网找了一下。
本文实例讲述了PHP进阶学习之Geo的地图定位算法。分享给大家供大家参考，具体如下：
经纬度互换 度(DDD)：E 108.90593度 N 34.21630度 如何将度(DDD):： 108.90593度换算成度分秒(DMS)东经E 108度54分22.2秒?转换方法是
经度 Longitude , 本初子午线 位置 为 0 度经线 , 相当于水平 x 轴 的坐标 , 经度的取值范围 -180 度 ~ +180 度 ;
本文作者：smallyang，腾讯 IEG 开发工程师 什么是geohash？它的原理是什么？它帮助我们解决了哪些痛点，本文为你娓娓道来。 本文包含以下内容，阅读完需要约10分钟： 我们日常生活中遇到哪些定位的场景 简单复习一下经纬度 geohash原理解析 geohash存在的边界问题 如何解决边界问题 计算两点距离的计算 geohash 在redis中的实现 我们日常生活中遇到哪些定位的场景 我们上下班经常会用APP打车和共享单车，下面2张图，应该都很熟悉，打开定位，查找我附近的车，那么，这
记忆中，一个下班的夜晚，她从人群中轻盈的移动着，那高挑苗条的身材像漂浮在空间中的一个飘逸的音符。她的眼睛充满清澈的阳光和活力，她的双眸中印着银河系的星光。
打开美团，可以通过自身定位查看附近的商品。打开社交软件，可以查看附近的人交友。打开滴滴，可以查看的附近的共享单车，那这些是如何实现？
码老湿，阅读了你的巧用数据类型实现亿级数据统计之后，我学会了如何游刃有余的使用不同的数据类型（String、Hash、List、Set、Sorted Set、HyperLogLog、Bitmap）去解决不同场景的统计问题。
最近需要实现一个功能，查找车辆附近的加油站，如果车和加油站距离在200米以内，则查找成功。
昨天讲了一下实现遗传算法可视化的概述，没看过的人或者今天才关注的人点一下历史消息，或者点这里：
具体代码如下所述： /* 计算两组经纬度坐标之间的距离 * @param $lat1 纬度1 * @param $lng1 经度1 * @param $lat2 纬度2 * @param $lng2 经度2 * @param int $len_type 返回值类型(1-m 2-km) * @param int $decimal 保留小数位数 * @return float */ public function getDistance($lat1, $lng1, $lat
小麦同学是个吃货+技术宅，平日里就喜欢拿着手机地图点点按按来查询一些好玩的东西。某一天到北海公园游玩，肚肚饿了，于是乎打开手机地图，搜索北海公园附近的餐馆，并选了其中一家用餐。
我在 九方广场，手机上的高德地图导航至 中海九号公馆 显示的距离为 3.6公里，计算结果还是很准确的
导语 | 我们在使用APP时，是什么能让它快速精准定位我们的具体位置？答案就是geohash。那究竟什么是geohash呢？它的原理是什么？它又帮助我们解决了哪些痛点，本文帮你逐一击破，且听我娓娓道来。 一、日常生活中遇到哪些定位的场景 我们上下班经常会用APP打车和共享单车，下图应该都很熟悉，打开定位，查找我附近的车，那么，这个是怎么实现的呢？ 我脑海中第一个实现方式是：实时上报经纬度。在数据库里，把经纬度都标记为索引，通过查找对比经纬度的值，来找到附近1km的车子，但是这种做法第一是索引比较多
考虑到在座的各位...都是泥腿子，唯一会做的就是用PHP CRUD，而且即便是只会搞CRUD，也还是离不开MySQL。
”昨夜西风凋碧树。独上高楼，望尽天涯路”，我们先从Redis的特性、用途及数据类型这几个方面介绍下Redis，对其有个总体上的认知。
前三篇介绍了坐标系和矩阵的数学知识，从本篇开始，我们试图运用这些知识来解决实际问题。
a=Lat1 – Lat2 为两点纬度之差 b=Lung1 -Lung2 为两点经度之差；
去年11月份可以在微信中抓取摩拜的小程序，但是现在不行了。当时微信小程序的API很简陋，利用代理可以直接抓取。但是现在试下挂上代理小程序都打不开了。
地球上任何一个固定的点都可以用确定的经纬度表示，一般从GPS得到的数据是经纬度，经纬度有多种表示方法。
下表摘自维基百科：http://en.wikipedia.org/wiki/Geohash
关于“度、分、秒”的印象，我还是停留在初、高中的印象，因为那个时候学习过他们之间的数学转换。今天突然被问及，因此我将其整理出来，供大家学习。
Exif(Exchangeable image file format 可交换图像文件格式)，是一种图像文件格式，其数据存储与JPEG格式是完全相同的,EXIF可以附加于JPEG、TIFF、RIFF、RAW等文件之中，为其增加有关数码相机拍摄信息的内容和索引图或图像处理软件的版本信息。
讲了一个多星期的遗传算法可视化项目，项目地址：https://github.com/3480430977/DataVisualizationOfGA，该写一篇总结了，具体的项目讲解可以看一下这里：
大家好，我是小五🧐 前几天我发了一篇文章《啊？北京确诊病例曾距离我650米!》，文中提到了如何使用Python获取坐标点的经纬度，计算坐标点间的距离，以及地理可视化等。其实里面的内容主要摘自本文，所以今天干脆把原文发出来👇 ---- 故事的起因：小五的驾驶证在今年有效期满了，需要提交体检信息才可以进行换证。那么哪些医院是支持驾驶员体检的呢？ 打开北京市公安局公安交通管理局，可以查到对应的体检医院。网址：http://jtgl.beijing.gov.cn/jgj/qtym/1734494/index.h
GeoHash本质上是空间索引的一种方式，其基本原理是将地球理解为一个二维平面，将平面递归分解成更小的子块，每个子块在一定经纬度范围内拥有相同的编码。以GeoHash方式建立空间索引，可以提高对空间poi数据进行经纬度检索的效率。
目前工作中有不少涉及到地图的项目，我参加了几次技术评审，前端伙伴们在 WebGIS 方面的知识储备稍有不足，这次分享的主要目的是科普一些在前端领域比较常用的 WebGIS 知识。另外，我之前的工作中积攒了一些从零开始搭建 WebGL 地图引擎的微薄经验，虽然最终遗憾没有上线，但在其中学到的一些WebGL知识还是值得分享一下。WebGL 可以说是前端可视化技术领域难度最大的一项图形编程技术，所以今天就结合 WebGIS 这个话题顺带分享一些 WebGL 的相关知识，不会太深入，很细节的技术点在后续文章里再讲解。
图片底部中，最下面是当前地址，当前地址可以根据逆地址解析获取，上面的是附近学校（通过城市码和地区码对比），在搜索到其他关联的店铺数据
我可以很随意的通过我自己的定位能看到我附近的人，并且能看到那个人距离我的距离，大家有没有思考过这个是怎么实现的？
说到地图，大家一定很熟悉，平时应该都使用过百度地图、地图、腾讯地图等，如果涉及到地图相关的开发需求，也有很多选择，比如前面的几个地图都会提供一套js API，此外也有一些开源地图框架可以使用，比如OpenLayers、Leaflet等。
前几天，有一件这样的事情引起了网友们的关注，话题是：微信发原图或泄露位置信息，不知道大家有没有留意。
前言：本文将围绕：了解什么是全景 --> 怎么构成全景 --> 全景交互原理来进行讲解，手把手教你从零基础实现一个酷炫的Web全景，并讲解其中的原理。小白也能学习，建议收藏学习,有任何疑问，请在评论区讨论，笔者经常查看并回复。
前一阵项目中，有一个需求：是查找附近的人，其实就是查询某个距离内有多少用户。实现方式还是比较简单的，首先用户在APP上开启定位权限，将自己的经纬度都存储到数据库，然后以此经纬度为基准，以特定距离为半径，查找此半径内的所有用户。 那么，如何java如何计算两个经纬度之间的距离呢？有两种方法，误差都在接受范围之内。 1、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。
前一阵项目中，有一个需求：是查找附近的人，其实就是查询某个距离内有多少用户。实现方式还是比较简单的，首先用户在APP上开启定位权限，将自己的经纬度都存储到数据库，然后以此经纬度为基准，以特定距离为半径，查找此半径内的所有用户。
针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景，常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。
前言：针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景，常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。而Redis另辟蹊径，结合其有序队列zset以及geohash编码，实现了空间搜索功能，且拥有极高的运行效率。
针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景，常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。而Redis另辟蹊径，结合其有序队列zset以及geohash编码，实现了空间搜索功能，且拥有极高的运行效率。本文将从源码角度对其算法原理进行解析，并推算查询时间复杂度。
https://juejin.im/post/5da40462f265da5baf410a11
要提供完整的“附近的人”服务，最基本的是要实现“增”、“删”、“查”的功能。以下将分别进行介绍，其中会重点对查询功能进行解析。
各种社交软件里面都有附件的人的需求，在该应用中，我们查询附近 1 公里的食客，同时只需查询出 20 个即可。 这都依赖基于位置信息服务（Location-Based Service，LBS）的应用。LBS应用访问的数据是和人或物关联的一组经纬度信息，而要能查询相邻的经纬度范围，GEO就非常适合应用在LBS服务的场景。
本文引用了饿了么资深开发工程师万汨“Redis 到底是怎么实现“附近的人”这个功能的呢？”一文的内容，感谢原作者的分享，为了提升文章品质，即时通讯收录时有内容补充和修订。
总第84篇 01|背景介绍： 租房是再普遍不过的一件事情了，我们在租房过程中常考量的两个因素是出租房离公司的远近以及价格，而我们一般都会去链家上看相应的信息，但是链家网只有价格没有距离，对于我这种对帝都不是很熟的人，对各个区域的位置是一脸懵逼，所以我就想着能不能自己计算距离呢，后来查了查还真可以。具体做法就是先获取各个出租房所在地的经纬度和你公司所在地的经纬度，然后进行计算即可。 我们在获取经纬度之前首先需要获取各个出租房所在地的名称，这里获取的方法是用爬虫对链家网上的信息进行获取的。关于爬虫可以先看看
在去年cosbeta曾经发布了一个网页计算工具，这个作用就是根据地球上两点之间的经纬度计算两点之间的直线距离。经纬度到距离的计算在通信工程中应用比较广泛，所以cosbeta通过搜索找到了一个js的计算脚本（其实是google map的计算脚本，应该算是比较准确了），做成了这个经纬度算距离的工具。
处理地理数据时，经常需要用到两个地理位置间的距离。比如 A 点经纬度（30.553949，114.357399），B点经纬度（129.1344，25.5465），求 AB 两点之间的距离。
作者简介：万汨，饿了么资深开发工程师。iOS，Go，Java均有涉猎。目前主攻大数据开发。喜欢骑行、爬山。
我们日常电脑美团或者饿了么点外卖，附近的商家几乎都是秒回的，最简单的理解，我们可以用经纬度来计算。
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