states_mean, _ = kf.smooth(df[['Latitude', 'Longitude', 'Speed']].to_numpy())

时间: 2023-06-11 10:10:33 浏览: 83
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projects_v1.3.rar_matlab longitude_经度，维度

这行代码使用卡尔曼滤波器平滑数据帧 df 中的经度、纬度和速度列，并将平滑后的结果存储在 states_mean 变量中。卡尔曼滤波器是一种用于估计系统状态的递归滤波器，它可以通过结合系统动态模型和测量模型来消除噪声，从而提高状态估计的准确性。在这个例子中，卡尔曼滤波器用于平滑车辆的位置和速度数据，以便更精确地估计车辆的状态。
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太阳方位matlab程序.rar_matlab longitude_偏振_偏振角_太阳高度_太阳高度角

在IT领域，尤其是在导航、遥感和天文学中，计算太阳方位角和高度角是非常重要的。这个名为"太阳方位matlab程序.rar"的压缩包文件包含了一个MATLAB程序，用于根据给定地点的经纬度来精确计算这两个参数。...

def kalman_filter_replace(df, anomaly_indices): kf = KalmanFilter(transition_matrices=np.eye(3), observation_matrices=np.eye(3)) states_mean, _ = kf.smooth(df[['Latitude', 'Longitude', 'Speed']].to_numpy()) df.loc[anomaly_indices, ['Latitude', 'Longitude', 'Speed']] = states_mean[anomaly_indices] return df

具体而言，该代码使用KalmanFilter类从DataFrame中选择三列数据（纬度，经度和速度）作为观测变量，然后通过smooth()方法来计算这些变量的状态。接下来，代码将估计出的状态值用于替换DataFrame中的异常值，最后返回...

优化以下代码 if (ConfigsData.ContainsKey("BUOY_LIST")) { //二级变量，存储BUOYLIST里面的所有数据 JsonData jsondataMessage = ConfigsData["BUOY_LIST"]; for (int i = 0; i < jsondataMessage.Count; i++) { JsonData message = jsondataMessage[i]; BUOY buoy = new BUOY() { BUOY_NAME = message.GetStringValue("BUOY_NAME"), LONGITUDE = message.GetDoubleValue("LONGITUDE"), LATITUDE = message.GetDoubleValue("LATITUDE"), IN_SCREEN = message.GetBoolValue("IN_SCREEN"), CAMERA_POSITION_X = message.GetDoubleValue("CAMERA_POSITION_X"), CAMERA_POSITION_Y = message.GetDoubleValue("CAMERA_POSITION_Y"), CAMERA_POSITION_Z = message.GetDoubleValue("CAMERA_POSITION_Z"), CAMERA_ROTITION_X = message.GetDoubleValue("CAMERA_ROTITION_X"), CAMERA_ROTITION_Y = message.GetDoubleValue("CAMERA_ROTITION_Y"), }; if (jsondataMessage[i].ContainsKey("IS_RED_COLOR")) { buoy.IS_RED_COLOR = message.GetBoolValue("IS_RED_COLOR"); } BUOY_LIST.Add(buoy); } }

LONGITUDE = buoyData.GetDoubleValue("LONGITUDE"), LATITUDE = buoyData.GetDoubleValue("LATITUDE"), IN_SCREEN = buoyData.GetBoolValue("IN_SCREEN"), CAMERA_POSITION_X = buoyData.GetDoubleValue(...

start_time = time.time() othercon = 'Profile_Time >= "{}" and Profile_Time <"{}" and high_level > 338'.format(desday,tom_dt.strftime('%Y-%m-%d')) # apro_df 是[latitude,longitude,time,high_level，features]的格式，但是高度还没有std apro_ori, apro_df, apro_xr = get_apro_data_sql(con, apro_config, othercon, pos_merge=pos_df, multi_index=multi_index + ['high_level']) print('THE COST to get raw data table:',time.strftime("%H: %M: %S",time.gmtime(time.time() - start_time))) # TODO: 可能查不到数据，判断一下 if apro_df.shape[0] == 0: # 修改列名即可 apro_final_df = apro_df apro_final_df.rename(columns={'high_level':'Level'},inplace=True) print('THE {} DAY HAS NO APRO DATA'.format(desday)) else: # 高度标准化 apro_df['Level'] = apro_df.apply(apro_get_level, axis=1) apro_df = apro_df.drop(['high_level'], axis=1) apro_xr = apro_df.set_index(['Time', 'Latitude', 'Longitude', 'Level']).to_xarray() # 插值等 # 2. 插值 _, _, times, tlabels = get_apro_interp_attr(apro_xr, std_index_3d, desday,posrange) # 时间 apro_mean_xr = apro_xr.groupby_bins('Time', bins=times, labels=tlabels).mean('Time').rename( {'Time_bins': 'Time'}) # 位置 apro_mean_xr['Latitude'] = apro_mean_xr.Latitude.values.round(1) apro_mean_xr['Longitude'] = apro_mean_xr.Longitude.values.round(1) apro_mean_df = apro_mean_xr.to_dataframe().dropna(how='all').reset_index() # 最后 apro_final_df = apro_mean_df.groupby(['Time', 'Latitude', 'Longitude', 'Level']).mean().dropna(how='all') # apro_final_xr = apro_final_df.to_xarray() apro_final_df = apro_final_df.reset_index() # 修改时间 apro_final_df.Time = pd.to_datetime(apro_final_df['Time']) apro_final_df.Time = apro_final_df['Time'].apply(lambda x:x.replace(year=2023)) # Todo: 可以改成输入的年份 # 输出中间文件,可能是空文件 desday = desday.replace('2017','2023') outfile = os.path.join(apro_config.outpath,"apro_mid_{}.csv".format(desday)) apro_final_df.to_csv(outfile,index=False)

然后，对Latitude和Longitude进行取舍，将结果保存在apro_mean_df中。 接下来，代码使用groupby函数对apro_mean_df进行分组，并计算每个组的平均值，然后删除所有NaN值。最后，对apro_final_df进行重置索引，并将'...

优化这个代码import xarray as xr import netCDF4 as nc import pandas as pd import numpy as np import datetime import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.mpl.ticker as cticker import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature ds = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc', engine='netcdf4') # 读取原始数据 ds_temp = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc') # 区域提取* south_asia = ds_temp.sel(latitude=slice(38, 28), longitude=slice(75, 103)) indian_ocean = ds_temp.sel(latitude=slice(5, -15), longitude=slice(60, 100)) # 高度插值 south_asia_200hpa = south_asia.t.interp(level=200) indian_ocean_200hpa = indian_ocean.t.interp(level=200) south_asia_400hpa = south_asia.t.interp(level=400) indian_ocean_400hpa = indian_ocean.t.interp(level=400) # 区域平均 TTP = south_asia_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))#.values TTIO = indian_ocean_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))# TTP_200hpa = south_asia_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) TTIO_200hpa = indian_ocean_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) tlup=(TTP-TTIO)-(TTP_200hpa-TTIO_200hpa)-(-5.367655815) # 定义画图区域和投影方式 fig = plt.figure(figsize=[10, 8]) ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) # 添加地图特征 ax.set_extent([60, 140, -15, 60], crs=ccrs.PlateCarree()) ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'), linewidths=0.5) ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('50m'), facecolor='lightgray') ax.add_feature(cfeature.OCEAN.with_scale('50m'), facecolor='white') # 画距平场 im = ax.contourf(TTP_200hpa, TTP, tlup, cmap='coolwarm', levels=np.arange(-4, 4.5, 0.5), extend='both') # 添加色标 cbar = plt.colorbar(im, ax=ax, shrink=0.8) cbar.set_label('Temperature anomaly (°C)') # 添加经纬度坐标轴标签 ax.set_xticks(np.arange(60, 105, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) ax.set_yticks(np.arange(-10, 40, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) lon_formatter = cticker.LongitudeFormatter() lat_formatter = cticker.LatitudeFormatter() ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter) ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter) # 添加标题和保存图片 plt.title('Temperature anomaly at 400hPa over South Asia and the Indian Ocean') plt.savefig('temperature_anomaly.png', dpi=300) plt.show()

TTP, TTIO = np.array([south_asia_400hpa, indian_ocean_400hpa]).reduce(lambda x, y: x.mean(dim=('latitude', 'longitude')), axis=0) TTIO_200hpa = indian_ocean_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) ...

def depart_add(request): """新增部门""" if request.method == "GET": return render(request, 'depart_add.html') title = request.POST.get('title') address = request.POST.get('address') longitude = request.POST.get('longitude') latitude = request.POST.get('latitude') Department.objects.create(address=address, title=title, longitude=longitude, latitude=latitude) # Department.objects.create(longitude=longitude, latitude=latitude) return redirect("/depart/list")这段代码有错误吗

如果用户以 POST 方法访问该视图，则表示用户提交了部门信息表单，需要将获取表单中的标题（title）、地址（address）、经度（longitude）和纬度（latitude）等信息，并创建一个 Department 实例对象来保存这些信息...

mavros_msgs::CommandTOL takeoff_cmd; takeoff_cmd.request.altitude = 1; takeoff_cmd.request.latitude = 0; takeoff_cmd.request.longitude = 0; takeoff_cmd.request.min_pitch = 0; takeoff_cmd.request.yaw = 0; mavros_msgs::CommandTOL land_cmd; land_cmd.request.altitude = 0; land_cmd.request.latitude = 0; land_cmd.request.longitude = 0; land_cmd.request.min_pitch = 0; land_cmd.request.yaw = 0;

其中，takeoff_cmd.request.altitude定义了无人机的飞行高度为1米，latitude和longitude表示无人机的起飞位置，min_pitch和yaw表示无人机的最小俯仰角和偏航角。同样地，land_cmd.request.altitude定义了无人机的...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn import metrics from sklearn.cluster import KMeans import os def dbscan(input_file): ## 纬度在前，经度在后 [latitude, longitude] columns = ['lat', 'lon'] in_df = pd.read_csv(input_file, sep=',', header=None, names=columns) # represent GPS points as (lat, lon) coords = in_df.as_matrix(columns=['lat', 'lon']) # earth's radius in km kms_per_radian = 6371.0086 # define epsilon as 0.5 kilometers, converted to radians for use by haversine # This uses the 'haversine' formula to calculate the great-circle distance between two points # that is, the shortest distance over the earth's surface # http://www.movable-type.co.uk/scripts/latlong.html epsilon = 0.5 / kms_per_radian # radians() Convert angles from degrees to radians db = DBSCAN(eps=epsilon, min_samples=15, algorithm='ball_tree', metric='haversine').fit(np.radians(coords)) cluster_labels = db.labels_ # get the number of clusters (ignore noisy samples which are given the label -1) num_clusters = len(set(cluster_labels) - set([-1])) print('Clustered ' + str(len(in_df)) + ' points to ' + str(num_clusters) + ' clusters') # turn the clusters in to a pandas series # clusters = pd.Series([coords[cluster_labels == n] for n in range(num_clusters)]) # print(clusters) kmeans = KMeans(n_clusters=1, n_init=1, max_iter=20, random_state=20) for n in range(num_clusters): # print('Cluster ', n, ' all samples:') one_cluster = coords[cluster_labels == n] # print(one_cluster[:1]) # clist = one_cluster.tolist() # print(clist[0]) kk = kmeans.fit(one_cluster) print(kk.cluster_centers_) def main(): path = './datas' filelist = os.listdir(path) for f in filelist: datafile = os.path.join(path, f) print(datafile) dbscan(datafile) if __name__ == '__main__': main()

这是一个 Python 代码，主要使用了 Pandas、NumPy、sklearn.cluster 等库实现了 DBSCAN 和 KMeans 聚类算法。代码读入了一个文件夹中的多个文件，每个文件都是 GPS 坐标点的经纬度信息，然后使用 DBSCAN 算法进行...

import netCDF4 as nc import numpy as np from netCDF4 import Dataset import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.cm import get_cmap from matplotlib.colors import from_levels_and_colors import cartopy.crs as crs import cartopy.feature as cfeature from cartopy.feature import NaturalEarthFeature from wrf import to_np, getvar, interplevel, smooth2d, get_cartopy, cartopy_xlim, cartopy_ylim, latlon_coords, vertcross, smooth2d, CoordPair, GeoBounds,interpline import warnings warnings.filterwarnings('ignore') file = 'D:/transfer/wrfout_d01_2016-03-01_00_00_00' dataset = nc.Dataset(file) latitude = dataset.variables['XLAT'][0][:] longitude = dataset.variables['XLONG'][0][:] tp1 = dataset.variables['RAINC'][1][:][:] co = dataset.variables['co'][1][1][:][:] time = dataset.variables['Times'][:] co2 = dataset.variables['co2'][:] #var = ds.variables['co2'] #print(co2[:]) plt.imshow(co2[ :, :, 98, 78], cmap='hot_r', vmax=400, vmin=350, alpha=0.5) plt.colorbar() #plt.scatter(latitude,longitude, c=co, s=3, cmap='Reds', vmax=1, vmin=0) proj = crs.PlateCarree(central_longitude=180) proj_data = crs.PlateCarree()#LambertCylindrical() #plt.contourf(co[:, :, 98, 78], cmap='hot') fig , ax = plt.subplots(1,1,figsize=(8,8),subplot_kw={'projection':proj}) #plt.imshow(longitude, latitude, co) ax.set_title('CO2 concentration') #ax.set_xlabel('Longitude') #ax.set_ylabel('Latitude') ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'),lw=0.5) ax.add_feature(cfeature.BORDERS) leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat = (90, 110, 4, 31) ######## 调节绘图经纬度范围 Region = [leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat] ax.set_extent(Region, crs=proj_data) #经纬度范围,坐标参考系转换 plt.show()

2. 删除无用的import语句，例如from wrf import to_np, getvar, interplevel, smooth2d, get_cartopy, cartopy_xlim, cartopy_ylim, latlon_coords, vertcross, smooth2d, CoordPair, GeoBounds,interpline。...

results, err := rdb.GeoRadius("locations", longitude, latitude, &radius).Result() if err != nil { fmt.Println("GeoRadius error", err) return } //遍历结果并输出 for _, result := range results { locationName := result.Name longitude := result.Longitude latitude := result.Latitude fmt.Println(locationName, longitude, latitude) }取来经纬度=0

如果在遍历 results 数组时，获取到的经度和纬度值都为 0，可能是因为 Redis 中存储的地理位置信息数据存在问题，或者是在查询时没有指定正确的经度和纬度值。 建议你先使用 Redis 的 GEOPOS 命令来检查指定的...

class D_huaxue(db.Model): __tablename__ = 'd_huaxue' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) name = db.Column(db.String(100), nullable=False) longitude = db.Column(db.Float, nullable=False) latitude = db.Column(db.Float, nullable=False)@app.route('/echarts',methods=['GET']) def echarts(): if request.method == 'GET': query_result =D_huaxue.query.filter() context = { 'query_result': query_result } data = [] for row in query_result: data.append({ 'name': row['name'], 'value': [row['longitude'], row['latitude']], 'symbolSize': 15, 'itemStyle': {'color': 'blue'} }) return render_template('地图2.html')File "E:\python-3.7.0\lib\site-packages\flask\app.py", line 2525, in wsgi_app response = self.full_dispatch_request() File "E:\python-3.7.0\lib\site-packages\flask\app.py", line 1822, in full_dispatch_request rv = self.handle_user_exception(e) File "E:\python-3.7.0\lib\site-packages\flask\app.py", line 1820, in full_dispatch_request rv = self.dispatch_request() File "E:\python-3.7.0\lib\site-packages\flask\app.py", line 1796, in dispatch_request return self.ensure_sync(self.view_functions[rule.endpoint])(**view_args) File "C:/Users/DELL/Desktop/python_flask-dc/python_flask/app.py", line 1160, in echarts 'name': row['name'], TypeError: 'D_huaxue' object is not subscriptable 127.0.0.1 - - [01/Jun/2023 12:16:40] "GET /echarts HTTP/1.1" 500 -

'value': [row.longitude, row.latitude], 'symbolSize': 15, 'itemStyle': {'color': 'blue'} }) context = { 'query_result': query_result, 'data': data } return render_template('地图2.html', **...

def get_data_eval(array_folder,raster_file, reference_file): df = TransformCoordonates(raster_file,reference_file) array_folder_list = sorted(os.listdir(array_folder)) array_files = [] array_file_name = [] for n,arr_file in enumerate(array_folder_list): if arr_file.endswith('.npy'): array_files.append(np.load(array_folder+'/'+arr_file,allow_pickle=True)) array_file_name.append(arr_file[:-4]) else: print(arr_file, 'Not Supported') for j,class_ in enumerate(array_files): class_ = np.array(class_, dtype =float) array_val = [] for i in df['position']: try: val = class_[i[0], i[1]] array_val.append(val) except: val = np.nan array_val.append(val) df[array_file_name[j]] = array_val label_list = df['label'].unique() label_class = [] for i in range(0,len(label_list)): label_class.append(i) df['type'] = df['label'].replace(label_list, label_class) df_train = df.drop(['longitude','latitude','label','coordinates','position','row','col'], axis = 1) return df_train, [array_files, array_file_name]

函数的作用看起来是从一个文件夹中读取Numpy数组数据，然后利用TransformCoordonates函数对这些数组进行坐标变换，并且根据坐标变换后的位置信息从数组中提取对应的值，最终将这些值和相应的标签信息整理成一个...

from pyspark import SparkConf from pyspark.sql import SparkSession import pyspark.sql.functions as f def data_process(raw_data_path): spark = SparkSession.builder.config(conf=SparkConf()).getOrCreate() business = spark.read.json(raw_data_path) split_col = f.split(business['categories'], ',') business = business.withColumn("categories", split_col).filter(business["city"] != "").dropna() business.createOrReplaceTempView("business") b_etl = spark.sql("SELECT business_id, name, city, state, latitude, longitude, stars, review_count, is_open, categories, attributes FROM business").cache() b_etl.createOrReplaceTempView("b_etl") outlier = spark.sql( "SELECT b1.business_id, SQRT(POWER(b1.latitude - b2.avg_lat, 2) + POWER(b1.longitude - b2.avg_long, 2)) \ as dist FROM b_etl b1 INNER JOIN (SELECT state, AVG(latitude) as avg_lat, AVG(longitude) as avg_long \ FROM b_etl GROUP BY state) b2 ON b1.state = b2.state ORDER BY dist DESC") outlier.createOrReplaceTempView("outlier") joined = spark.sql("SELECT b.* FROM b_etl b INNER JOIN outlier o ON b.business_id = o.business_id WHERE o.dist<10") joined.write.parquet("file:///home/hadoop/wangyingmin/yelp-etl/business_etl", mode="overwrite") if __name__ == "__main__": raw_hdfs_path = 'file:///home/hadoop/wangyingmin/yelp_academic_dataset_business.json' print("Start cleaning raw data!") data_process(raw_hdfs_path) print("Successfully done")注释

这是一段使用 PySpark 进行数据清洗和处理的代码。具体来说，代码包含以下步骤： 1. 创建一个 SparkSession 对象，使用 SparkConf 进行配置。 2. 读取原始数据文件，使用 split 函数对 categories 列进行分割，过滤...

sql = "UPDATE dbo.[T_Road] SET Longitude_Tile = @Longitude_Tile, Latitude_Tile = @Latitude_Tile, Polyline_Tile = @Polyline_Tile, Longitude_TD = @Longitude_TD, Latitude_TD = @Latitude_TD, Polyline_TD = @Polyline_TD, Longitude_BD = @Longitude_BD, Latitude_BD = @Latitude_BD, Polyline_BD = @Polyline_BD, Longitude_GD = @Longitude_GD, Latitude_GD = @Latitude_GD, Polyline_GD = @Polyline_GD, RoadLength = @RoadLength WHERE Id = @Id;" # 创建连接和命令对象 conn = pyodbc.connect(connection_string) cursor = conn.cursor() # 执行查询 params = { 'Longitude_Tile': row['Longitude_Tile'], 'Latitude_Tile': row['Latitude_Tile'], 'Polyline_Tile': row['Polyline_Tile'], 'Longitude_TD': row['Longitude_TD'], 'Latitude_TD': row['Latitude_TD'], 'Polyline_TD': row['Polyline_TD'], 'Longitude_BD': row['Longitude_BD'], 'Latitude_BD': row['Latitude_BD'], 'Polyline_BD': row['Polyline_BD'], 'Longitude_GD': row['Longitude_GD'], 'Latitude_GD': row['Latitude_GD'], 'Polyline_GD': row['Polyline_GD'], 'RoadLength': row['RoadLength'], 'Id': row['Id'] } cursor.execute(sql, params) conn.commit() # 关闭连接 cursor.close() conn.close() 这段代码要怎么执行

要运行这段代码，您需要在计算机上安装 Python 和所需的依赖项（例如 pyodbc）。然后，您可以使用一个 Python 编辑器（如 VS Code）或命令行来执行它。 以下是一种在命令行中执行该代码的方法： ...

那如下两条语句代表什么，可以不赋予给变量吗，只rootgrp.createDimension latitude = rootgrp.createDimension(latitude_name, data.shape[0]) longitude = rootgrp.createDimension(longitude_name, data.shape[1])

这两条语句是用来在netCDF文件中创建维度的，第一条语句是创建名为latitude_name的维度，其长度为data.shape[0]，第二条语句是创建名为longitude_name的维度，其长度为data.shape[1]。这两条语句可以不赋予给变量，...

String nearby = district.getString("nearby"); if(StringUtil.isEmpty(nearby)){ pi = new PoiSearchInfo(Constant.MAP_SEARCH_NEARBY, 5000, false, null, object.getString("keyword"),latLng); }else{ Map<String, String> map_currentaddress = AddressAutoCompleteUtil.getFullAddressByHalfAddr(nearby, ast.getContext()); String latitude = map_currentaddress.get(AddressAutoCompleteUtil.LAT); String longitude = map_currentaddress.get(AddressAutoCompleteUtil.LNG); latLng = new LatLng(Double.parseDouble(Objects.requireNonNull(latitude)), Double.parseDouble(Objects.requireNonNull(longitude))); pi = new PoiSearchInfo(Constant.MAP_SEARCH_NEARBY, 5000, false, null, object.getString("keyword"),latLng); } 这个代码和下面的代码有什么不同？ String nearby = district.getString("nearby"); if (!StringUtil.isEmpty(nearby)) { Map<String, String> map_currentaddress = AddressAutoCompleteUtil.getFullAddressByHalfAddr(nearby, ast.getContext()); String latitude = map_currentaddress.get(AddressAutoCompleteUtil.LAT); String longitude = map_currentaddress.get(AddressAutoCompleteUtil.LNG); latLng = new LatLng(Double.parseDouble(Objects.requireNonNull(latitude)), Double.parseDouble(Objects.requireNonNull(longitude))); } pi = new PoiSearchInfo(Constant.MAP_SEARCH_NEARBY, 5000, false, null, object.getString("keyword"),latLng);

这两段代码的主要区别在于条件判断的方式和pi对象的赋值位置。 第一段代码中，使用了StringUtil.isEmpty()方法判断nearby是否为空，如果为空则执行if语句块内的逻辑，否则执行else语句块内的逻辑。...

from math import * import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_excel("D:\\sc\\fusion数据表.xlsx") df1 = pd.DataFrame(df) df2 = df1.iloc[0:,[10,19,20]] def get_coordinate(latitude,longitude): B = latitude L = longitude q = log( tan(pi/4 + B/2)*(1-exp(1)*sin(B)) / (1+exp(1)*sin(B))**exp(1/2) ) x = K*q y = K*(L-L0) return (x, y) if __name__ == '__main__': latitude = 34 longitude = -167 a = 6378137.0000 # 单位为m b = 6356752.3142 B0 = 0; L0 = 0; e1 = sqrt(pow(a,2) - pow(b,2)) / a e2 = sqrt(pow(a,2) - pow(b,2)) / b K = a* cos(B0) / sqrt(1-pow(exp(2), 2)*pow(sin(B0), 2)) for lat, lng in df2.groupby('id'): data = get_coordinate('lat','lng') print(data)

最后定义了一个get_coordinate函数，该函数接受两个参数“latitude”和“longitude”，并计算出新的x和y坐标，最后返回这些坐标。若使用此程序文件时，可测试输出此函数，输入纬度值和经度值可以得到对应的坐标值。

def calculate_speed(df): time_diffs = np.diff(df['Time (UTC)']).astype('timedelta64[s]').astype(float) positions = df[['Latitude', 'Longitude']].to_numpy() distances = [euclidean(positions[i], positions[i + 1]) for i in range(len(positions) - 1)] speeds = np.array(distances) / time_diffs return np.insert(speeds, 0, 0)

具体来说，它首先将时间列转换为时间差（即相邻两个时间之间的差值），然后计算相邻两个时刻的位置之间的欧几里得距离，最后将每个时刻的速度（即距离除以时间）存储在一个NumPy数组中，并在数组的开头插入一个零，...

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DMA技术：绕过CPU实现高效数据传输

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SGM8701电压比较器如何在低功耗电池供电系统中实现高效率运作？

SGM8701电压比较器的超低功耗特性是其在电池供电系统中高效率运作的关键。其在1.4V电压下工作电流仅为300nA，这种低功耗水平极大地延长了电池的使用寿命，尤其适用于功耗敏感的物联网(IoT)设备，如远程传感器节点。SGM8701的低功耗设计得益于其优化的CMOS输入和内部电路，即使在电池供电的设备中也能提供持续且稳定的性能。 参考资源链接：[SGM8701：1.4V低功耗单通道电压比较器](https://wenku.csdn.net/doc/2g6edb5gf4?spm=1055.2569.3001.10343) 除此之外，SGM8701的宽电源电压范围支持从1.4V至5.5V的电
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mui框架HTML5应用界面组件使用示例教程

资源摘要信息:"HTML5基本类模块V1.46例子（mui角标+按钮+信息框+进度条+表单演示）-易语言" 描述中的知识点: 1. HTML5基础知识：HTML5是最新一代的超文本标记语言，用于构建和呈现网页内容。它提供了丰富的功能，如本地存储、多媒体内容嵌入、离线应用支持等。HTML5的引入使得网页应用可以更加丰富和交互性更强。 2. mui框架：mui是一个轻量级的前端框架，主要用于开发移动应用。它基于HTML5和JavaScript构建，能够帮助开发者快速创建跨平台的移动应用界面。mui框架的使用可以使得开发者不必深入了解底层技术细节，就能够创建出美观且功能丰富的移动应用。 3. 角标+按钮+信息框+进度条+表单元素：在mui框架中，角标通常用于指示未读消息的数量，按钮用于触发事件或进行用户交互，信息框用于显示临时消息或确认对话框，进度条展示任务的完成进度，而表单则是收集用户输入信息的界面组件。这些都是Web开发中常见的界面元素，mui框架提供了一套易于使用和自定义的组件实现这些功能。 4. 易语言的使用：易语言是一种简化的编程语言，主要面向中文用户。它以中文作为编程语言关键字，降低了编程的学习门槛，使得编程更加亲民化。在这个例子中，易语言被用来演示mui框架的封装和使用，虽然描述中提到“如何封装成APP，那等我以后再说”，暗示了mui框架与移动应用打包的进一步知识，但当前内容聚焦于展示HTML5和mui框架结合使用来创建网页应用界面的实例。 5. 界面美化源码：文件的标签提到了“界面美化源码”，这说明文件中包含了用于美化界面的代码示例。这可能包括CSS样式表、JavaScript脚本或HTML结构的改进，目的是为了提高用户界面的吸引力和用户体验。 压缩包子文件的文件名称列表中的知识点: 1. mui表单演示.e：这部分文件可能包含了mui框架中的表单组件演示代码，展示了如何使用mui框架来构建和美化表单。表单通常包含输入字段、标签、按钮和其他控件，用于收集和提交用户数据。 2. mui角标+按钮+信息框演示.e：这部分文件可能展示了mui框架中如何实现角标、按钮和信息框组件，并进行相应的事件处理和样式定制。这些组件对于提升用户交互体验至关重要。 3. mui进度条演示.e：文件名表明该文件演示了mui框架中的进度条组件，该组件用于向用户展示操作或数据处理的进度。进度条组件可以增强用户对系统性能和响应时间的感知。 4. html5标准类1.46.ec：这个文件可能是核心的HTML5类库文件，其中包含了HTML5的基础结构和类定义。"1.46"表明这是特定版本的类库文件，而".ec"文件扩展名可能是易语言项目中的特定格式。 总结来说，这个资源摘要信息涉及到HTML5的前端开发、mui框架的界面元素实现和美化、易语言在Web开发中的应用，以及如何利用这些技术创建功能丰富的移动应用界面。通过这些文件和描述，可以学习到如何利用mui框架实现常见的Web界面元素，并通过易语言将这些界面元素封装成移动应用。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【数据传输高速公路】：总线系统的深度解析

![计算机组成原理知识点](https://img-blog.csdnimg.cn/6ed523f010d14cbba57c19025a1d45f9.png) # 1. 总线系统概述 在计算机系统和电子设备中，总线系统扮演着至关重要的角色。它是一个共享的传输介质，用于在组件之间传递数据和控制信号。无论是单个芯片内部的互连，还是不同设备之间的通信，总线技术都是不可或缺的。为了实现高效率和良好的性能，总线系统必须具备高速传输能力、高效的数据处理能力和较高的可靠性。 本章节旨在为读者提供总线系统的初步了解，包括其定义、历史发展、以及它在现代计算机系统中的应用。我们将讨论总线系统的功能和它在不同层
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如何结合PID算法调整PWM信号来优化电机速度控制？请提供实现这一过程的步骤和代码示例。

为了优化电机的速度控制，结合PID算法调整PWM信号是一种常见且有效的方法。这里提供一个具体的实现步骤和代码示例，帮助你深入理解这一过程。 参考资源链接：[Motor Control using PWM and PID](https://wenku.csdn.net/doc/6412b78bbe7fbd1778d4aacb?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保你已经有了一个可以输出PWM波形的硬件接口，例如Arduino或者其他微控制器。接下来，你需要定义PID控制器的三个主要参数：比例（P）、积分（I）、微分（D），这些参数决定了控制器对误差的响应速度和方式。
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Vue.js开发利器：chrome-vue-devtools插件解析

资源摘要信息:"Vue.js Devtools 是一款专为Vue.js开发设计的浏览器扩展插件，可用于Chrome浏览器。这个插件是开发Vue.js应用时不可或缺的工具之一，它极大地提高了开发者的调试效率。Vue.js Devtools能够帮助开发者在Chrome浏览器中直接查看和操作Vue.js应用的组件树，观察组件的数据变化，以及检查路由和Vuex的状态。通过这种直观的调试方式，开发者可以更加深入地理解应用的行为，快速定位和解决问题。这个工具支持Vue.js的版本2和版本3，并且随着Vue.js的更新不断迭代，以适应新的特性和调试需求。" 知识点： 1. Vue.js Devtools定义： - Vue.js Devtools是用于调试Vue.js应用程序的浏览器扩展工具。 - 它是一个Chrome插件，但也存在其他浏览器（如Firefox）的版本。 2. 功能特性： - 组件树结构展示：Vue.js Devtools可以显示应用中所有的Vue组件，并以树状图的形式展现它们的层级和关系。 - 组件数据监控：开发者可以实时查看组件内的数据状态，包括prop、data、computed等。 - 事件监听：可以查看和触发组件上的事件。 - 路由调试：能够查看当前的路由状态，以及路由变化的历史记录。 - Vuex状态管理：如果使用Vuex进行状态管理，Vue.js Devtools可以帮助调试状态树，查看和修改state，以及跟踪mutations和actions。 3. 使用场景： - 在开发阶段进行调试，帮助开发者了解应用内部工作原理。 - 生产环境问题排查，通过复现问题时使用Vue.js Devtools快速定位问题所在。 - 教学和学习，作为学习Vue.js和理解组件驱动开发的辅助工具。 4. 安装和更新： - 通过Chrome网上应用店搜索并安装Vue.js Devtools。 - 插件会定期更新，以保持与Vue.js的兼容性和最新的特性支持。 5. 兼容性： - 通常支持主流的Vue.js版本，包括Vue.js 2.x和3.x。 - 适用于大多数现代浏览器。 6. 开发背景： - Vue.js Devtools由社区开发和维护，它不是Vue.js官方产品，但得到了广大Vue.js社区的认可和支持。 - 随着Vue.js版本的迭代，社区会不断优化和增加Vue.js Devtools的新功能，以满足开发者日益增长的调试需求。 7. 技术实现： - Vue.js Devtools利用浏览器提供的调试接口和Vue.js自身的调试能力，构建了一个用户友好的界面。 - 它通过Vue.js实例的$vm属性访问组件实例，从而读取和修改组件的数据和方法。 8. 社区支持： - 在使用过程中遇到问题可以参考社区论坛、GitHub仓库中的issue或文档。 - 社区活跃，经常会有新的开发者贡献代码或提供问题解决方案。 通过使用Vue.js Devtools，开发者可以更加高效地进行问题定位、性能优化和代码调试，是提升Vue.js应用开发和维护效率的强力工具。