轨迹碰撞：给你一个数组，只能从右上左下走，如果能撞上返回true 否则返回false 右上左下 3 4 2 1 1 0 1 2 3 4 分析： 0位置会不会撞上？不会，和谁撞呢 1位置会不会撞上？不会，它和0位置是垂直的，和谁撞呢 2位置会不会撞上？不会，它和0位置是平行的，只是方向相反 if(ar ...
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2021-09-11 13:33:00
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# 数据碰撞 大数据分析
在当今数字化时代，数据已经成为企业和组织的核心资产。随着数据量的增加和多样性的提高，如何高效地分析和利用海量数据已经成为许多行业的重要课题。大数据分析技术应运而生，帮助企业从海量数据中挖掘出有价值的信息，并进行决策和优化。
## 什么是数据碰撞
数据碰撞是指在大数据分析中，将不同数据源的数据进行整合、匹配和比对的过程。通过数据碰撞，我们可以发现不同数据之间的关联性和
原创
2024-07-07 04:06:25
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7个常见的大数据分析模型：事件分析留存分析漏斗分析路径分析session分析分布分析归因分析01 事件分析干啥的：研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度。怎么用：追踪或记录的用户行为或业务过程，如用户注册、浏览产品详情页、成功投资、提现等，通过研究与事件发生关联的所有因素来挖掘用户行为事件背后的原因、交互影响等。应用场景举例：问题：运营人员发现，某渠道某天的PV数据异常高，需要排查原
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2023-09-25 12:17:36
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Y. Chen, J. Sun, Y. Lin, G. Gui and H. Sari, "Hybrid n-Inception-LSTM-based aircraft coordinate prediction method for secure air traffic," IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 
# Java 数据碰撞实现指南
在Java中，实现数据碰撞的相关逻辑，可以参考以下步骤。数据碰撞通常指的是多个对象在某个特定条件下重叠或者相交。下面的文章将为你逐步解释如何实现这一功能，包括代码示例和每一步的详细解释。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------------------
原创
2024-09-04 04:21:47
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# Hadoop 数据碰撞实现指南
在大数据的领域中，Hadoop 是一种广泛使用的分布式存储和处理框架。数据碰撞通常指的是在某些应用场景中多份数据中的冲突或重复。在本指南中，我将教你如何实现“Hadoop数据碰撞”的概念，以帮助你更好地理解这一过程。
## 流程概述
以下是实现“Hadoop数据碰撞”的基本流程：
| 步骤 | 说明 |
|
如何通过
轨迹相似性度量方法，发现新冠易感人群
轨迹作为一种时空
数据，指的是某物体在空间中的移动路径，通常表示为GPS点的序列，例如tr=<p1→p2→…pn>，其中点pi=(lat,lng,t)，表示该物体在t时刻位于地理坐标位置(lat,lng)上，lat和lng分别表示纬度和经度。 带有停留行为的
轨迹：包含平均坐标、到达时间(S.arvT)和离开时间(S.levT)的信息。
轨迹数据
轨迹数据之数据清洗以及异常检测空间轨迹是一个(x,y)点的序列,每个点都有一个时间戳.因为轨迹通常是由传感器测量的,所以它们不可避免地会出现一些错误，需要对数据进行平滑化处理。此外，司机绕路或者交通事故也会导致轨迹数据出现偏离，这时候我们需要对轨迹数据进行异常检测。数据平滑化处理以下内容主要来源于对Computing with Spatial Trajectories书中Trajectory Pr
出租车GPS轨迹数据和手机数据的研究价值 作者：@高松-GISer 随着信息通讯技术(Information and communication technologies，ICT)的高速发展和位置感知(Location Awareness)设备如智能手机、车载GPS等的普及应用，大样本量的城市居民连续型时空轨迹数据集成为最令地理信息科学(GIScience
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2024-01-10 17:33:07
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# MongoDB轨迹数据
## 介绍
MongoDB是一个流行的NoSQL数据库，它提供了高性能和可伸缩性，适用于处理大量数据。在实际应用中，我们经常需要处理轨迹数据，例如用户的行为轨迹、物流轨迹等。本文将介绍如何使用MongoDB存储和处理轨迹数据，并提供一些代码示例。
## 数据模型
在MongoDB中，我们可以使用文档（document）来表示轨迹数据。一个文档表示一个轨迹点，其中
原创
2023-10-26 03:57:30
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本文使用小O地图EXCEL插件版的【轨迹时空重合】功能，在EXCEL软件中对不同用户轨迹进行时空重合分析，分析记录中在设定时间范围内，到达同一地点范围内的记录，以此判断用户轨迹是否重合。可以为疫情防控、物流配送、通勤签到等工作场景提供便捷的分析手段。
前言疫情防控、物流配送、通勤签到等工作场景中，经常会对不同用户的定位轨迹进行分析，查看相互间是否时间和空
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2023-12-20 15:38:18
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卡尔曼滤波的原理介绍什么是卡尔曼滤波在处理车辆轨迹数据时，轨迹点实际上是对车辆实际“状态”的一种“观测”信息。由于误差的存在，观测数据可能会与车辆的实际状态存在一定的偏差。如何更精确地获取车辆的实际状态呢？考虑前面小节中所提及的判断车辆轨迹是否出现漂移的方法，主要将某个轨迹点与前面的轨迹的位置比较，查看是否存在明显不合理的瞬移。这种思路其实就是根据车辆之前的轨迹，预判车辆接下来可能的位置，如果记录
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2023-10-16 14:53:11
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需要源码和PPT请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、数据可视化简介对数据的分析离不开数据的可视化。传统的数据可视化起源于统计图形学，与信息图形、视觉设计等现代技术密切相关，其表现形式通常在二维空间。与之相比，大数据可视化往往更关注抽象高维的数据，空间属性较弱，与所针对的数据类型密切相关（1）时空数据可视化时空数据是指带有地理位置与时间标签的数据，因此，时变数据和地理信息数据的可视化非常重要（2
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2024-05-29 11:19:48
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近年来随着大数据技术的深入发展和物联网技术的推广应用，高科技电子信息技术已经触及到了人们生活的各个领域，尤其是在大数据信息管理这块，利用计算机处理各种大数据信息已成为了人们日常生活中的各个应用的常用手段。当前出租车GPS出行采集的数据不断增多，因为GPS信号的问题，数据采集的过程会有很多垃圾数据，如果要准确的描述出租车的出行信息，就需要通过大数据技术对于GPS数据进行过滤，从而进行准确显示。因此通
原创
2023-07-18 17:38:56
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import folium
import os
def draw_gps(locations1, locations2,color1,color2):
"""
绘制gps轨迹图
:param locations: list, 需要绘制轨迹的经纬度信息，格式为[[lat1, lon1], [lat2, lon2], ...]
:param output_path:
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2023-06-11 11:40:20
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Android高德地图记录运动轨迹，并自动定位视图到2点之间且自动缩放废话不错说，这次我们来实现一个记录运动路径的功能，当然需要有高德地图sdk的帮助，感谢高德地图。如下：首先把高德地图的sdk集成进项目，这个高德地图的开放平台网站已经说的很清楚了，我就不在这里多废话了。http://lbs.amap.com/api/android-sdk/summary/等到可以显示一个以北京为中心的地图，并且
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2023-10-25 12:53:11
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公司最近开发的项目需要在移动端进行轨迹点的去噪操作。本来吧，这个工作都是后台做的，基于能后台做移动端就不做的原则，一般这种算法工作就交给后台了。但这次由于一些特殊情况需要移动端直接做了。于是有了下面的抽稀算法，大家可以参考一下。我参考了如下文章，大家也可以看一下。好了，现在开始说我的内容，首先这逻辑是这样的，第一个点我们记录，第二个点和第一个点距离要在合理范围内，如果在，则第三个点直接可以记录；如
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2024-02-12 19:59:13
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卡尔曼滤波这个词老是听到，一直也没有耐心看，最近准备看看轨迹挖掘相关的东西，第一步轨迹处理中卡尔曼滤波就又出现了，终于耐着性子研究了两天(一看一堆矩阵就脑壳痛），期间网上找了不少代码和博客，算是大概明白了，还自己改了一版代码，做个小笔记卡尔曼滤波这个东西，我理解下来就是一方面通过理论模型算出一个预测值，另一方面通过测量手段测出一个测量值，然后通过加权平均得出一个估计值，使得这个估计值最接近真实值。
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2024-03-08 20:23:48
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简介GPS发送数据以行为单位，数据格式如下：$信息类型，x，x，x，x，x，x，x，x，x，x，x，x，x每行以字符”$”开头，以<CR><LF>为结尾,CR—Carriage Return,LF—Line Feed，表示回车和换行。信息类型有以下几种，如表1， &
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2023-10-02 10:09:04
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内容持续完善更新中-ing……一、时空
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2023-09-29 21:08:28
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