计算值

本文亮点随着智能手机和信息通信技术的一直倒退和遍及，大规模的轨迹数据存储曾经比拟广泛，成为开掘用户行为模式的重要起源，工作地和居住地是用户行为模式的重要体现，能够用于辅助智能城市的建设，比方优化通勤路线、产业布局、剖析人口流动状况等等，从而缩小交通拥堵、进步市民生存便利性和满意度等。然而现有的工作地居住地计算方法存在不同水平的问题，本文提出一种改良计划。 一、现有办法目前的工作地居住地定位办法次要有两种，一是基于规定，一是基于模型; 基于规定的办法是通过业务教训设计逻辑，依据设定的统计指标抉择工作地居住地。 比方基于汽车的数据会基于用户每天的起始点和起点，来统计频次、时长等指标，抉择排名最高的作为工作地居住地; 基于基站的数据会统计用户连贯每个基站的工夫，抉择工作工夫连接时间最长且月度工作日连贯次数/休息日连贯次数最高的作为工作地; 基于模型的办法是通过聚类+有监督模型来定位工作地居住地，通过聚类来剔除噪声点，而后通过规定来生成特色，通过人工对工作地居住地进行标注，最初通过有监督模型来预测工作地和居住地。 二、现有办法局限性基于规定的办法局限性比拟大，不同行业都有本人的规定和特定构造的数据，不够通用；且难以穷尽所有规定，对于异常情况的适应性不够好，简单且不够准确； 基于模型的办法须要进行人工标注，老本较高且整个计算流程比较复杂；准确率对特色的代表性和样本笼罩的广度依赖较大； 现有办法计算出的工作地居住地常常不合乎业务逻辑，如失常的工作地应该大部分散布在写字楼、工业园区等poi，少部分散布在餐厅、商场等其余各种类型的poi；失常的居住地应该大部分散布在小区、别墅、公寓等poi，少部分散布在其余各种类型的poi；然而现有办法计算的后果受数据源影响较大，并不能保障这一点，导致可能大量的工作地呈现在小区里，大量的居住地呈现在写字楼或商场里等状况，导致业务不可用。 本文提出了一种更通用的计算方法，升高整个流程的复杂性并进步准确性；设计一种更贴近业务的计算方法，进步工作地居住地的可用性。 三、背景常识介绍1、DBSCAN聚类简介：首先设定一个阈值a，对于样本集中的每个点，以这个点为圆心，a为半径划一个圆，被蕴含在这个圆中的点的个数记为b（包含圆心）； 而后再设定一个阈值c，如果b>=c，则把这个圆心叫做外围对象； 如果一个外围对象A被蕴含在另一个外围对象B的圆中，外围对象B被蕴含在另一个外围对象C的圆中，则称A到C是密度可达的； 如果外围对象X到外围对象Y密度可达，外围对象Z也密度可达，则Y和Z密度相连，找到最大的密度相连的样本汇合，就是聚类的一个簇，如下图所示： 其长处在于： 能够对任意形态的浓密数据集进行聚类，实用于地理位置数据；绝对的，K-Means之类的聚类算法个别只实用于凸数据集； 能够在聚类的同时发现异常点，对数据集中的异样点不敏感； 聚类后果没有偏倚，绝对的，K-Means之类的聚类算法，初始值对聚类后果有很大影响。 2、加权几何平均数： 3、经纬度求中心点Lat_i = lat_i * pi/180，i= 1,2,…,nLon_i = lon_i * pi/180，i= 1,2,…,n xi = cos(Lat_i) * cos(Lon_i)，i= 1,2,…,nyi = cos(Lat_i) * sin(Lon_i) ，i= 1,2,…,nzi = sin(Lat_i) ，i= 1,2,…,n x = (x1 + x2 + ... + xn) / ny = (y1 + y2 + ... + yn) / nz = (z1 + z2 + ... + zn) / n ...

【摘要】     两个有序汇合之间可能进行一一对应的计算，比方两个汇合如何比拟大小，怎么判断汇合是否相等？如何简便快捷的解决汇合间的对位运算，这里为你全程解析，并提供 esProc 示例代码。有序汇合间的对位运算 有序汇合间的对位运算，包含比拟运算（>,<, 等于）和四则运算（+,-,*,/,%,\）。本问中探讨的汇合，都是有序汇合，有序汇合的成员是有秩序的。有序汇合间的对位运算，会依照程序应用对位成员进行比拟或者四则运算。 1. 比拟两个汇合的大小汇合能够应用符号 ">" 或 "<" 比拟大小，从第一个成员开始依照程序比拟对位成员。例如 [1,3,1] 与[1,2,2]比拟大小时，首先比拟各自的第一个成员，1 与 1 相等；持续比拟各自的第二个成员，因为 3>2，所以 [1,3,1] 大于[1,2,2]，无需比拟前面的成员了。 【例 1】 以奥运会奖牌榜为例，查问哪几届奥运会中国奖牌榜排名比俄罗斯靠前。局部数据如下： 奥运奖牌榜的规定是：首先比照金牌数量，金牌数高的排名靠前，金牌数低的排名靠后，金牌数雷同的将会依照银牌数再次比照排名。银牌数高的排名靠前，银牌数低的排名靠后，银牌数雷同的将会依照铜牌数再次比照排名。以此类推，铜牌数也雷同的国家排名并列。 【SPL 脚本】 A5的执行后果如下： 2. 比拟两个汇合是否相等比拟两个汇合是否相等是很常见的需要，比方比拟文件内容是否雷同，比拟数据表的数值是否发生变化等。例如比拟汇合 [1,2,3] 和[2,1,3]是否相等。通常来说，汇合的的对位成员不完全一致，认为两个汇合是不相等的。然而也有时候并不在意汇合的成员程序，只须要比拟两个汇合是否蕴含了同样的成员。 【例 2】 上面是随机抽样后生成的文件，比拟两次随机抽样是否选出了雷同的序号。局部数据如下： 【SPL 脚本】 A3的执行后果如下： 后果为 0 示意两个文件 ID 完全一致。 如果 ID 的程序可能不同，能够应用函数 eq() 比拟两个汇合的成员是否雷同： 3. 汇合成员的对位计算汇合成员的对位计算，反对 +,-,*,/,%, 等四则运算。例如 3 天内 A 商店的销售额汇合是 [2,3,4]，B 商店的销售额汇合是 [3,1,3]，咱们心愿失去两个商店的销售额之和的汇合 [5,4,7]。 ...

有关国际象棋的问题很多，八皇后问题就是其中相当著名的一个。在 8×8 的国际象棋棋盘中，放入 8 个皇后，使它们不互相攻击，共有多少种方法呢？国际象棋中皇后的威力巨大，攻击范围是同一行、同一列以及同一斜行，因此，符合条件的 8 个皇后必须都不在同一行、同一列或者同一斜行上。由于每一行中只能放入一个皇后，所以可以使用一个长度为 8 的序列，依次设入每行中皇后所在的列数，以此来表示皇后的放置状态。当某一行还没有置入皇后时，即该行没有一列上有皇后，记为 0；而每次置入新的皇后时，如果列数不是序列中已有的，就说明没有皇后在同一列中。这样，不同行、不同列就能很容易的判定了。那么，在置入新的皇后时，就只需要保证它与已有的皇后都不在同一斜行上了。如果一个皇后在 m 行 k 列，那么在 m+n 行，最多只有两个位置和它在同一斜行上，而且这两个位置距离它的横向距离等于纵向距离，也就是说最多只有 (m+n,k+n) 和 (m+n,k-n) 这两个位置与这个皇后在同一斜行上。这样，只要把每个皇后在每一行的所有情况都检查一遍，就可以知道共有多少种情况满足要求了。经过上面的抽象分析，我们只需要在集算器中，通过循环计算来完成这些判断就行了。具体代码如下：第 1 行，A1 就是记录皇后放置状态的序列；B1 定义了一个变量 i，用来在计算时记录当前放置皇后的行。第 2 行代码，每循环一次，就把当前行的皇后下移 1 列，用这样的方法遍历行中每个位置。第 3 行代码，如果棋子移到了第 9 列，说明当前行的棋子已经完成了所有位置的循环，此时，应该把当前行的记录复原为 0，并将 i 减 1，可以返回去继续上一行的遍历；特别的，当第 1 行也全部循环后，说明完成了遍历，此时 i 被设为 0，停止循环。第 4 行代码，在移动第 1 行皇后时，可以不用判断，直接开始放置第 2 个皇后。第 6 行代码，判断已放好的皇后中，是否存在同一列的；第 7 行代码，判断已放好的皇后中，是否存在同一斜行的。如果既没有同一列的，也没有同一斜行的，就可以继续放置下一行的皇后了。如果此时 8 个皇后都放置成功，则在第 9 行代码中记录下当前每个皇后的位置。经过计算，A10 中结果如下： 可以在 C1 中查看具体结果： 当然，还可以用经典的递归方式解决这个问题，集算器中递归调用子函数的方法的代码如下：在 A2 定义的子程序中，在一个新行中尝试放置皇后，在 B2 中循环每一个可能的列。A5 中的子程序用来判断新的一行是否可以使用指定的列，其中在 C5 中查看是否本列已存在皇后，第 6 行查看是否已有皇后在同一斜行，在这样的情况下说明不能放置。如果某一列可以放置，则判断是否 8 个皇后都放置成功，如果已全部设置成功则记录在 C1 中。如果未放置满，则递归调用 A2 中的子程序，继续在下一行放置。这种方法的代码更易理解，计算结果与前面的方法是相同的。 ...