function getLocation() {
if (navigator.geolocation){
navigator.geolocation.getCurrentPosition(showPosition,errPosition);
} else {
//x.innerHTML="该浏览器不支持获取地理位置。";
}
}
function showPosition(position) {
//x.innerHTML="Latitude: " + position.coords.latitude + "<br>Longitude: " + position.coords.longitude;
$("#longitudeStr").val(position.coords.longitude);
$("#latitudeStr").val(position.coords.latitude);
}
function errPosition(){
//alert("err");
}
相关推荐
在地理信息系统和卫星导航领域,定位精度是一个关键概念,它衡量了定位系统给出的位置与实际位置之间的偏差。WGS84(World Geodetic System 1984,世界大地测量系统1984)是一种全球参考坐标系统,广泛用于GPS(全球...
- 计算过程中需避免过拟合和欠拟合,过高的嵌入维度可能导致噪声放大,而过低则可能丢失重要信息。 6. 工具和库: 在Python中,有一些库如`pyeig`、`tisean`和`delay-embedding`等提供了实现C-C方法的工具,方便...
在用tableau做地图分析时,需要各城市的经度维度信息。
风险矩阵图示 5乘5维度分析.pptx,pptfans_97e6a2cd49cc6951.pptx
**BEVFormer 视觉转换模块详解** 在自动驾驶和智能交通领域,Bird's Eye View (BEV) 转换是一种关键的技术,它能够将来自多个传感器(如...深入理解其数据信息和维度对于优化模型性能和提升系统整体效能至关重要。
- **维度展示**:所有数据都以维度的方式展示,便于理解和分析。 - **原子数据**:存储最细粒度的数据,确保灵活性。 - **一致性**:通过共同的维度和事实表实现数据的一致性。 **5. 维度建模的优势** - **易于...
在IT行业中,OLTP(Online Transaction Processing)设计和维度建模是两个关键概念,尤其在商务智能(Business Intelligence, BI)领域中起着至关重要的作用。让我们深入探讨这两个主题。 首先,OLTP是一种用于处理...
事实表存储了业务事件的关键测量值,而维度表则包含了描述这些事件的属性,如日期、地点、产品和客户信息。 书中可能涵盖了以下知识点: 1. **维度建模的基本概念**:包括事实表和维度表的定义、粒度的概念、键和...
行政区域维度表、时间维度表、日期维度表,表结构、表数据、建表语句、生成数据的python脚本。
在信息技术领域中,数据管理是至关重要的组成部分,而多维度数据库(Multidimensional Databases)与数据仓库(Data Warehousing)则是两种非常重要的数据管理和分析技术。《多维度数据库与数据仓库》一书由...
根据DOP的不同类型,我们可以分析不同维度的定位精度: 1. PDOP(Position DOP):三维位置精度因子,综合考虑所有观测方向上的误差,是所有定位精度的总体反映。 2. TDOP(Time DOP):钟差精度因子,关注卫星钟...
例如,将学生的班主任信息分离到独立的维度表中,形成雪花模型,以提高数据的一致性和准确性。 ### 规则7:在维度表中存储报告标签和过滤域值 为了避免事实表过于臃肿,应将用于报告的标签和过滤条件存储在维度表...
【人脸识别测试维度】是衡量人脸识别技术准确性和鲁棒性的重要指标,主要关注在不同场景下,系统能否正确识别人脸并进行匹配。以下是对各个测试维度的详细解释: 1. **性别检测**:针对男性和女性的脸部特征,如...
- **维度表**:包含描述性信息,用于分析和解释事实数据的表格,如客户、时间、地点等。 - **粒度**:数据仓库中数据细节程度的度量,决定了数据仓库的存储和查询效率。 2. **维度建模中的三种模型**: - **星形...
- **实现要点**:确保监控中心能够通过集群信息管理服务获取集群信息,并且如果使用的开源框架不支持ping-pong接口,需要考虑二次开发的可能性。 ##### 5. **接口执行时间监控** - **目标**:监控HTTP接口、RPC...
由于提供的文件内容并非与数据仓库工具箱维度建模权威指南相关的内容,而是一段关于提供...如果想要获取更多维度建模的知识,建议阅读《数据仓库工具箱 维度建模权威指南 第3版》以及相关的数据仓库和商务智能书籍。
1. **概念基础**:首先,读者会了解到数据仓库的基本概念,包括其在企业信息系统中的角色,以及为什么选择维度建模作为数据仓库设计的主要方法。书中可能还会介绍数据仓库的层次结构,例如操作型数据库与分析型...
标题 "2-5+FlinkSQL在实时维度建模中的应用.pdf" 描述了一次关于Flink SQL在实时维度建模中应用的专业演讲,该演讲在大数据计算架构峰会的实时计算论坛上进行,由京东BI工程师杨尚昂分享。演讲内容涉及实时维度建模...
5. **规范化与反规范化**:在维度建模中,有时会进行一定程度的反规范化,即将一些关联数据放入维度表,以减少查询时的连接操作,提高查询效率。 6. **建立雪花模型或星型模型**:雪花模型是维度表的规范化形式,...