GPS数据上传至阿里云，并可查看具体位置以及行驶轨迹关于阿里云云端产品与设备的建立，以及Air800连接阿里云的部分就不再详细介绍，请参考下面1、物联网云平台–阿里云–创建属于自己的产品和设备2、mqtt客户端接入阿里云–云端查看接收到的数据3、Air800接入阿里云–设备发送静态数据-云端进行显示一、代码编写1、我们需要用到gps定位的例程，移植修改即可gps有两个文件，第一个例程调试时打印信息
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2024-05-04 08:04:27
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# Java轨迹抽稀实现
## 引言
在开发过程中，我们可能会遇到需要对地理位置数据进行轨迹抽稀的需求。轨迹抽稀是指对连续的位置点进行筛选和处理，以减少数据量、提高计算效率和节约存储空间。本文将介绍如何使用Java实现轨迹抽稀的过程，并给出代码示例和注释。
## 流程概述
轨迹抽稀的实现可以分为以下几个步骤：
1. 读取原始轨迹数据；
2. 将轨迹数据转换为坐标点的集合；
3. 利用抽稀算法
原创
2023-11-26 05:54:25
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1. 设备GPS信息采集1.1 需求分析[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-5SrCtpUg-1643121641789)(images/5-3.png)]我们需要将设备上报上来的GPS信息存储到Elasticsearch中。1.2 实现思路（1）通过解析设备报文解析判断是否是GPS指标数据（2）如果是GPS指标数据则解析并存储到Elasticsearch
相信各位从事汽车电子行业的老司机们都用CANoe做过总线测试分析的工作，但是大家有没有想过利用CANoe直接控制虚拟仿真车辆的运行并实时显示运行参数状态？今天我们要给大家介绍的就是CANoe与DYNA4的联合仿真应用，即在CANoe中控制DYNA4生成的车辆动力学仿真模型，在CANoe中狂飙一把极品飞车。OK，老司机要开车了，大家做好准备。 开始之前，先了解一下什么是DY
# Android地图轨迹抽稀动态绘制
在移动应用开发中，地图功能是用户体验的重要组成部分。如何处理和展示轨迹数据，使其更易于理解和更加美观，是一个值得探讨的话题。在本文中，我们将讨论如何在Android中实现地图轨迹的抽稀和动态绘制，并展示一些代码示例。
## 什么是轨迹抽稀？
轨迹抽稀是指从一组密集的位置信息中提取出重要的点，以减少数据量，提升绘制效率，同时保持轨迹的形状特征。例如，在G
原创
2024-10-19 08:20:03
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前言一、相关概念曲线的方程和方程的曲线求轨迹方程的一般步骤[在直角坐标系下和极坐标系下都是一样的]①建立坐标系，用\((x，y)\)表示曲线上的任意一点\(M\)的坐标；②写出适合条件\(p\)的点\(M\)的集合\(P=\{M|p(M)\}\)；③用坐标表示条件\(p(M)\)，列出方程\(f(x，y)=0\)，并化简；④查缺补漏，并完善；二、注意事项求轨迹和求轨迹方程是不一样的，求轨迹方程只需
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2024-01-28 05:49:07
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一、Maplex自动点抽稀 Maplex是ArcGIS的高级智能标注引擎，利用Maplex的牵引线标注，将Symbol作为label显示，从而使点符号与文字标注绑定在一起，通过调整阈值自动进行标注间避让，计算出地图上所有标注的最佳放置位置，达到点抽稀的目的。 主体思路：Maplex中对label有很好的显示
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2024-01-29 21:32:21
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# 实现抽稀算法 python
## 1. 整体流程
首先，让我们看一下实现“抽稀算法 python”的整体流程，我们可以使用以下表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取原始数据 |
| 3 | 进行抽稀处理 |
| 4 | 输出处理后的数据 |
## 2. 具体步骤及代码示例
### 步骤一：导入必要的库
原创
2024-05-31 05:58:36
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# Python数据抽稀与插值
## 概述
在数据处理中，数据抽稀是非常常见的操作，通过对大量数据进行抽稀，可以减少数据量，提高数据处理的效率，同时保留数据的主要特征。在Python中，我们可以使用pandas和numpy库来实现数据抽稀与插值操作。
## 流程
下面是实现数据抽稀与插值的整体流程，包括数据导入、数据抽稀和数据插值：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
原创
2024-04-02 06:47:37
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# Python List 抽稀：新手教程
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到需要对Python列表进行抽稀处理的情况。抽稀，即从列表中按照一定规则去除一些元素，只保留特定元素。本文将通过一个简单的示例，教你如何实现Python列表的抽稀。
## 步骤流程
首先，我们通过一个表格来展示整个抽稀过程的步骤：
| 序号 | 步骤 | 描述
原创
2024-07-28 03:35:45
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# Python数组抽稀：初学者指南
作为一名刚入行的开发者，你可能会对“数组抽稀”这个概念感到陌生。数组抽稀，通常指的是从一个数组中按照一定的规则，抽取部分元素，形成一个新的数组。在Python中，我们可以利用列表推导式、循环等方法来实现这一功能。下面我将通过一个简单的示例，教你如何实现Python数组抽稀。
## 步骤概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个抽稀过程的步骤：
| 步骤
原创
2024-07-20 12:21:08
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# Python 抽稀算法
抽稀算法，又称为降采样算法，是指在数据量庞大的情况下，为了减少数据量以提高处理速度，而采用的一种数据处理技术。Python作为一种功能强大的编程语言，提供了各种抽稀算法的实现方式。本文将介绍Python中常用的抽稀算法，并给出代码示例。
## 什么是抽稀算法？
在数据处理过程中，我们经常会遇到大量数据需要处理的情况。而有些时候，我们并不需要所有的数据进行精确处理，
原创
2024-07-08 05:16:20
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### Python 曲线抽稀
在地理信息系统（GIS）和数据可视化等领域，我们经常需要处理大量的曲线数据。曲线数据可能是由成千上百个点组成的，如果直接绘制这些曲线，不仅会消耗大量的计算资源，还会使得图形显示混乱，难以观察。因此，曲线抽稀成为了一个常见的需求。
曲线抽稀的目的是在保持曲线形状基本不变的情况下，减少曲线中的冗余点，从而降低数据量，提高绘制效率。Python提供了一些库可以帮助我们
原创
2024-04-11 06:04:43
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在现代Java开发中，抽稀（或称为"稀疏"）的问题已经开始引起越来越多的关注。抽稀问题通常意味着在处理大量数据时，Java程序的性能会遭到显著影响，尤其是在与其他系统集成时。本文将详细探讨如何解决“抽稀 java”的问题，采用以下逻辑结构进行分析。
## 背景定位
随着大数据技术的发展，Java已经成为处理海量数据的首选语言。然而，处理这些数据时，抽稀问题往往导致系统性能下降、响应时间变慢。为
想学大数据的童鞋注意啦！虽然学习大数据需要较高的编程要求和算法要求，但是入门并没有想象中那么难！我们日常用的Excel也能做数据清洗和分析，学会这几个函数，先尝试一下自己做数据清洗吧！
数据截取类数据截取类函数主要功能为从文本中提取需要的字符串，主要包括left、right、mid函数。 Left / Right / Mid：截取左边/中间/右边字符串 = LEFT(指定
制图工作中，大量密集点显示是最常遇到的问题。其特点是分布可能不均匀、数据点比较密集，容易造成空间上的重叠，影响制图美观。那么，如果美观而详细的显示制图呢？Subset Features（子集要素）工具是 ArcGIS 地统计分析模块的一个工具，该工具可将数据按照百分比进行抽稀，生成两个结果数据集，一个是抽稀后保留的数据，另一个是互补的那一部分数据。实现原理其原理是将数据分成两个子集。子集 1 将有
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2023-11-02 07:32:23
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制图工作中，大量密集点显示是最常遇到的问题。其特点是分布可能不均匀、数据点比较密集，容易造成空间上的重叠，影响制图美观。那么，如果美观而详细的显示制图呢？主要原理Maplex中对标注有很好的显示控制，一旦显示符号，则会出现符号存在、标注不存在，并且可能存在符号互相叠置的现象（如上图所示）；使用牵引符号将符号作为标注的一部分来显示，调整阈值自动进行标注间避让，计算出地图上所有标注的最佳放置，可以实现
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2023-10-19 23:10:17
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对密集的点抽稀，保持点的均匀分布。dis=1000;double degToMeter = Math.PI * 6378137 / 180.0;//6378137赤道半径，一度
原创
2022-08-26 14:54:27
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# Java抽稀算法实现指南
## 算法概述
Java抽稀算法（Java Sampling Algorithm）是一种在大数据集上对数据进行抽样的算法，通过保留一部分样本来减少数据量，从而提高计算效率。本文将介绍Java抽稀算法的实现步骤，并提供相应的代码示例。
## 算法流程
下表展示了Java抽稀算法的实现步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 步骤1 |
原创
2023-08-24 16:53:09
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# 抽稀半径在Java中的应用
## 1. 引言
在地理信息系统（GIS）和地图应用中，抽稀（Simplification）是一种常用的数据处理技术，用于减少大量地理数据的复杂性，以提高数据的可视化效果和处理效率。抽稀半径是抽稀算法中的一个重要参数，它决定了抽稀后数据的精度和形状的变化程度。本文将介绍抽稀半径在Java中的应用，并提供相应的代码示例。
## 2. 抽稀算法概述
抽稀算法的基
原创
2023-11-29 08:03:14
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