gsp演算法java

⑴ 手機的GSP定位系統是什麼

全球定位系統(GPS)是本世紀70年代由美國陸海空三軍聯合研製的新一代空間衛星導航定位系統 。其主要目的是為陸、海、空三大領域提供實時、 全天候和全球性的導航服務，並用於情報收集、核爆監測和應急通訊等一些軍事目的，是美國獨霸全球戰略的重要組成。經過20餘年的研究實驗，耗資300億美元，到1994年3月，全球覆蓋率高達98%的24顆GPS衛星星座己布設完成。 全球定位系統由三部分構成：(1)地面控制部分，由主控站(負責管理、協調整個地面控制系統的 工作)、地面天線(在主控站的控制下，向衛星注入尋電文)、監測站(數據自動收集中心)和通訊輔助系統(數據傳輸)組成；(2)空間部分，由24顆衛星組成，分布在6個道平面上；(3)用戶裝置部分， 主要由GPS接收機和衛星天線組成。 全球定位系統的主要特點：(1)全天候；(2) 全球覆蓋；(3)三維定速定時高精度；(4)快速省時高效率：(5)應用廣泛多功能。 全球定位系統的主要用途：(1)陸地應用，主要包括車輛導航、應急反應、大氣物理觀測、地球物理資源勘探、工程測量、變形監測、地殼運動監測、 市政規劃控制等；(2)海洋應用，包括遠洋船最佳航程航線測定、船隻實時調度與導航、海洋救援、海洋探寶、水文地質測量以及海洋平台定位、海平面升降監測等；(3)航空航天應用，包括飛機導航、航空遙 感姿態控制、低軌衛星定軌、導彈制導、航空救援和載人航天器防護探測等。 GPS衛星接收機種類很多，根據型號分為測地型、全站型、定時型、手持型、集成型；根據用途分為車載式、船載式、機載式、星載式、彈載式。 經過20餘年的實踐證明，GPS系統是一個高精度、全天候和全球性的無線電導航、定位和定時的多功能系統。 GPS技術已經發展成為多領域、多模式、多用途、多機型的國際性高新技術產業。 GPS原理 24顆GPS衛星在離地面1萬2千公里的高空上，以12小時的周期環繞地球運行，使得在任意時刻，在地面上的任意一點都可以同時觀測到4顆以上的衛星。 由於衛星的位置精確可知，在GPS觀測中，我們可得到衛星到接收機的距離，利用三維坐標中的距離公式，利用3顆衛星，就可以組成3個方程式，解出觀測點的位置(X,Y,Z)。考慮到衛星的時鍾與接收機時鍾之間的誤差，實際上有4個未知數，X、Y、Z和鍾差，因而需要引入第4顆衛星，形成4個方程式進行求解，從而得到觀測點的經緯度和高程。 事實上，接收機往往可以鎖住4顆以上的衛星，這時，接收機可按衛星的星座分布分成若干組，每組4顆，然後通過演算法挑選出誤差最小的一組用作定位，從而提高精度。 由於衛星運行軌道、衛星時鍾存在誤差，大氣對流層、電離層對信號的影響，以及人為的SA保護政策，使得民用GPS的定位精度只有100米。為提高定位精度，普遍採用差分GPS(DGPS)技術，建立基準站(差分台)進行GPS觀測，利用已知的基準站精確坐標，與觀測值進行比較，從而得出一修正數，並對外發布。接收機收到該修正數後，與自身的觀測值進行比較，消去大部分誤差，得到一個比較准確的位置。實驗表明，利用差分GPS，定位精度可提高到5米。 GPS前景 由於GPS技術所具有的全天候、高精度和自動測量的特點，作為先進的測量手段和新的生產力，已經融入了國民經濟建設、國防建設和社會發展的各個應用領域。 隨著冷戰結束和全球經濟的蓬勃發展，美國政府宣布2000年至2006期間，在保證美國國家安全不受威脅的前提下，取消SA政策，GPS民用信號精度在全球范圍內得到改善，利用C/A碼進行單點定位的精度由100米提高到20米，這將進一步推動GPS技術的應用，提高生產力、作業效率、科學水平以及人們的生活質量，刺激GPS市場的增長。據有關專家預測，在美國，單單是汽車GPS導航系統，2000年後的市場將達到30億美元，而在我國，汽車導航的市場也將達到50億元人民幣。可見，GPS技術市場的應用前景非常可觀。

⑵ 國內做大數據的公司有哪些

1、上海市大數據股份有限公司（簡稱「上海大數據股份」），是經上海市人民政府批准成立的國有控股混合所有制企業。

致力於成為智慧城市建設的主力軍、國內大數據應用領域的領軍企業和全球領先的公共大數據管理和價值挖掘解決方案提供商，滿足政府對公共數據治理和提升城市管理及公共服務水平的要求，構建公共大數據與商業數據服務、以及政企數據融合的橋梁，促進社會經濟發展。

2、輝略(上海)大數據科技有限公司，目前在中國交通（城市智能信號燈優化模型與平台，交通預算決策系統模型等）、環境（PM2.5污染檢測和治理）、醫療（醫院WIFI定位模型，病歷匹配模型等）、汽車（用戶購買轉化率模型）等領域進行大數據項目運營與模型開發。

3、成都市大數據股份有限公司成立於2013年，作為成都市實施國家大數據發展戰略的載體，2018年完成股份制改革並掛牌新三板，成都產業集團全資持股，主要涉及數據運營、投資並購、信息技術三大業務方向。

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大數據發展的一些趨勢：

趨勢一：數據的資源化

何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

⑶ GSP是什麼縮寫什麼意思

GSP是英文Good Supplying Practice縮寫，直譯為良好的葯品供應規范，在我國稱為《葯品經營質量管理規范》。它是指在葯品流通過程中，針對計劃采購、購進驗收、儲存、銷售及售後服務等環節而制定的保證葯品符合質量標準的一項管理制度。其核心是通過嚴格的管理制度來約束企業的行為，對葯品經營全過程進行質量控制，保證向用戶提供優質的葯品。

⑷ 機器學習一般常用的演算法有哪些

機器學習是人工智慧的核心技術，是學習人工智慧必不可少的環節。機器學習中有很多演算法，能夠解決很多以前難以企的問題，機器學習中涉及到的演算法有不少，下面小編就給大家普及一下這些演算法。

一、線性回歸

一般來說，線性回歸是統計學和機器學習中最知名和最易理解的演算法之一。這一演算法中我們可以用來預測建模，而預測建模主要關注最小化模型誤差或者盡可能作出最准確的預測，以可解釋性為代價。我們將借用、重用包括統計學在內的很多不同領域的演算法，並將其用於這些目的。當然我們可以使用不同的技術從數據中學習線性回歸模型，例如用於普通最小二乘法和梯度下降優化的線性代數解。就目前而言，線性回歸已經存在了200多年，並得到了廣泛研究。使用這種技術的一些經驗是盡可能去除非常相似（相關）的變數，並去除噪音。這是一種快速、簡單的技術。

二、Logistic 回歸

它是解決二分類問題的首選方法。Logistic 回歸與線性回歸相似，目標都是找到每個輸入變數的權重，即系數值。與線性回歸不同的是，Logistic 回歸對輸出的預測使用被稱為 logistic 函數的非線性函數進行變換。logistic 函數看起來像一個大的S，並且可以將任何值轉換到0到1的區間內。這非常實用，因為我們可以規定logistic函數的輸出值是0和1並預測類別值。像線性回歸一樣，Logistic 回歸在刪除與輸出變數無關的屬性以及非常相似的屬性時效果更好。它是一個快速的學習模型，並且對於二分類問題非常有效。

三、線性判別分析（LDA）

在前面我們介紹的Logistic 回歸是一種分類演算法，傳統上，它僅限於只有兩類的分類問題。而LDA的表示非常簡單直接。它由數據的統計屬性構成，對每個類別進行計算。單個輸入變數的 LDA包括兩個，第一就是每個類別的平均值，第二就是所有類別的方差。而在線性判別分析，進行預測的方法是計算每個類別的判別值並對具備最大值的類別進行預測。該技術假設數據呈高斯分布，因此最好預先從數據中刪除異常值。這是處理分類預測建模問題的一種簡單而強大的方法。

四、決策樹

決策樹是預測建模機器學習的一種重要演算法。決策樹模型的表示是一個二叉樹。這是演算法和數據結構中的二叉樹，沒什麼特別的。每個節點代表一個單獨的輸入變數x和該變數上的一個分割點。而決策樹的葉節點包含一個用於預測的輸出變數y。通過遍歷該樹的分割點，直到到達一個葉節點並輸出該節點的類別值就可以作出預測。當然決策樹的有點就是決策樹學習速度和預測速度都很快。它們還可以解決大量問題，並且不需要對數據做特別准備。

五、樸素貝葉斯

其實樸素貝葉斯是一個簡單但是很強大的預測建模演算法。而這個模型由兩種概率組成，這兩種概率都可以直接從訓練數據中計算出來。第一種就是每個類別的概率，第二種就是給定每個 x 的值，每個類別的條件概率。一旦計算出來，概率模型可用於使用貝葉斯定理對新數據進行預測。當我們的數據是實值時，通常假設一個高斯分布，這樣我們可以簡單的估計這些概率。而樸素貝葉斯之所以是樸素的，是因為它假設每個輸入變數是獨立的。這是一個強大的假設，真實的數據並非如此，但是，該技術在大量復雜問題上非常有用。所以說，樸素貝葉斯是一個十分實用的功能。

六、K近鄰演算法

K近鄰演算法簡稱KNN演算法，KNN 演算法非常簡單且有效。KNN的模型表示是整個訓練數據集。KNN演算法在整個訓練集中搜索K個最相似實例（近鄰）並匯總這K個實例的輸出變數，以預測新數據點。對於回歸問題，這可能是平均輸出變數，對於分類問題，這可能是眾數類別值。而其中的訣竅在於如何確定數據實例間的相似性。如果屬性的度量單位相同，那麼最簡單的技術是使用歐幾里得距離，我們可以根據每個輸入變數之間的差值直接計算出來其數值。當然，KNN需要大量內存或空間來存儲所有數據，但是只有在需要預測時才執行計算。我們還可以隨時更新和管理訓練實例，以保持預測的准確性。

七、Boosting 和 AdaBoost

首先，Boosting 是一種集成技術，它試圖集成一些弱分類器來創建一個強分類器。這通過從訓練數據中構建一個模型，然後創建第二個模型來嘗試糾正第一個模型的錯誤來完成。一直添加模型直到能夠完美預測訓練集，或添加的模型數量已經達到最大數量。而AdaBoost 是第一個為二分類開發的真正成功的 boosting 演算法。這是理解 boosting 的最佳起點。現代 boosting 方法建立在 AdaBoost 之上，最顯著的是隨機梯度提升。當然，AdaBoost 與短決策樹一起使用。在第一個決策樹創建之後，利用每個訓練實例上樹的性能來衡量下一個決策樹應該對每個訓練實例付出多少注意力。難以預測的訓練數據被分配更多權重，而容易預測的數據分配的權重較少。依次創建模型，每一個模型在訓練實例上更新權重，影響序列中下一個決策樹的學習。在所有決策樹建立之後，對新數據進行預測，並且通過每個決策樹在訓練數據上的精確度評估其性能。所以說，由於在糾正演算法錯誤上投入了太多注意力，所以具備已刪除異常值的干凈數據十分重要。

八、學習向量量化演算法（簡稱 LVQ）

學習向量量化也是機器學習其中的一個演算法。可能大家不知道的是，K近鄰演算法的一個缺點是我們需要遍歷整個訓練數據集。學習向量量化演算法（簡稱 LVQ）是一種人工神經網路演算法，它允許你選擇訓練實例的數量，並精確地學習這些實例應該是什麼樣的。而學習向量量化的表示是碼本向量的集合。這些是在開始時隨機選擇的，並逐漸調整以在學習演算法的多次迭代中最好地總結訓練數據集。在學習之後，碼本向量可用於預測。最相似的近鄰通過計算每個碼本向量和新數據實例之間的距離找到。然後返回最佳匹配單元的類別值或作為預測。如果大家重新調整數據，使其具有相同的范圍，就可以獲得最佳結果。當然，如果大家發現KNN在大家數據集上達到很好的結果，請嘗試用LVQ減少存儲整個訓練數據集的內存要求

⑸ 軟體開發的一般流程是什麼_

1、概要設計

首先，開發者需要對軟體系統進行概要設計，即系統設計。概要設計需要對軟體系統的設計進行考慮，包括系統的基本處理流程、系統的組織結構、模塊劃分、功能分配、介面設計、運行設計、數據結構設計和出錯處理設計等，為軟體的詳細設計提供基礎。

2、詳細設計

在概要設計的基礎上，開發者需要進行軟體系統的詳細設計。在詳細設計中，描述實現具體模塊所涉及到的主要演算法、數據結構、類的層次結構及調用關系，需要說明軟體系統各個層次中的每一個程序(每個模塊或子程序)的設計考慮，以便進行編碼和測試。

3、編碼

在軟體編碼階段，開發者根據《軟體系統詳細設計報告》中對數據結構、演算法分析和模塊實現等方面的設計要求，開始具體的編寫程序工作，分別實現各模塊的功能，從而實現對目標系統的功能、性能、介面、界面等方面的要求。

4、測試

測試編寫好的系統。交給用戶使用，用戶使用後一個一個的確認每個功能。總之，測試同樣是項目研發中一個相當重要的步驟，對於一個大型軟體，3個月到1年的外部測試都是正常的，因為永遠都會有不可預料的問題存在。

完成測試後，完成驗收並完成最後的一些幫助文檔，整體項目才算告一段落，當然日後少不了升級，修補等等工作，只要不是想通過一錘子買賣騙錢，就要不停的跟蹤軟體的運營狀況並持續修補升級，直到這個軟體被徹底淘汰為止。

5、軟體交付

在軟體測試證明軟體達到要求後，軟體開發者應向用戶提交開發的目標安裝程序、資料庫的數據字典、《用戶安裝手冊》、《用戶使用指南》、需求報告、設計報告、測試報告等雙方合同約定的產物。

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開發平台：

軟體開發平台源於繁瑣的實踐開發過程中。開發人員在實踐中將常用的函數、類、抽象、介面等進行總結、封裝，成為了可以重復使用的「中間件」，而隨著「中間件」的成熟和通用，功能更強大、更能滿足企業級客戶需求的——軟體開發平台應運而生。

平台是一段時間內科研成果的匯聚，也是階段性平台期的標志，為行業進入新的研發領域提供了基礎。由於平台對企業核心競爭力的提升非常明顯，目前國內的管理軟體市場，軟體開發平台的應用已經成為一種趨勢。

由於開發環境、開發人員、功能定位、行業背景等的不同，不同品牌的平台存在較大差別。

⑹ 如何自己開發軟體app

如何自己開發軟體app？可以使用APICloud這一款軟體進行快速開發app,具體方法如下：
1、使用APICloud開發app，首先電腦打開網站；
2、然後進行注冊賬號，通過手機激活之後可以正常操作了。
3、注冊成功之後登陸網站。左邊是大按鈕是創建應用了。右上角是一些控制台，文檔等內容。
4、點擊創建應用，彈出對話框，選擇Native，即創建客戶端軟體。輸入一些基本信息點擊創建。
5、在操作預覽中。點擊左側進行一些基本設置，如端設置，模塊的添加等操作。
6、設置完之後，回到到首頁，導航上找到開發，看到客戶端下載，這個就是開發工具了，下載和安裝。
7、安裝後點擊打開，出現登陸框，用剛注冊的賬號進行登陸。
8、登陸後，在雲端資源庫中看到剛才新建的項目，其實也就是svn了，也可以在這里新建項目的。9、可以看到這個目錄結構，原來都是寫html頁面，確實主要是h5開發的，通過調用封裝的js，以及添加模塊等進行開發。
10、等開發完後，可以手機連接電腦進行真機測試。
11、測試完畢後，登陸網站進行雲編譯了，兩個版本的App就可以完成生成。

⑺ 請問各位高手，在計算機編程中：asp,php和gsp他們從技術的成熟角度和安全性來考慮那一種更好能

PHP是一項免費技術 漏洞很多 沒什麼值得推薦的
還有 那個是JSP 不是GSP
JSP技術是用JAVA語言作為腳本語言的,JSP網頁為整個伺服器端的JAVA庫單元提供了一個介面來服務於HTTP的應用程序。

ASP & ASP.net 是微軟公司開發的代替CGI腳本程序的一種應用,它可以與資料庫和其它程序進行交互。是一種簡單、方便的編程工具。在了解了VBSCRIPT的基本語法後，只需要清楚各個組件的用途、屬性、方法，就可以輕松編寫出自己的ASP系統。

個人推薦用ASP.net 真的很好用 我本身是程序員 如果你對JAVA感興趣 就學學JSP
按你的要求 ASP.net絕對好

⑻ 開發一個 App 有多難

自己做APP 作為一個程序猿個人角度：挺難的。
開發一個App，你大概需要經歷下面的步驟：
第一步：製作產品原型
不懂開發的人可能覺得軟體產品就只是程序員埋頭吭哧吭哧搞出來的，但編碼其實只是其中一個環節，並不是全部。你可以把產品原型理解為房子的設計圖，簡單的房子可能不需要設計，但稍微復雜一點的，都是離不開圖紙的。
第二步：產品頁面設計
這年頭顏值越來越重要了，對於大部分開發者來說，可能做不到設計驚艷，但是要做到簡潔大方並不是一件很難的事情。
秘訣就是要統一，統一好顏色、字體的使用場景，這樣出來的視覺效果一般不會很差。
如果你要自己動手設計頁面的話，在 mac 上面我推薦使用 sketch 。
第三步：代碼編寫
接下來就可以考慮開始動手幹了。首先我們要先定一套技術方案，一般來說，我們做一個普通的App，需要搞定的東西有除了手機App，還有相關的API服務介面。
這里涉及到的技術點比較多，我的經驗是直接通過一個完整的Demo源碼來邊學邊做是比較高效的學習方法，這個Demo最好足夠簡單，但是有完整的邏輯交互和通信過程，比如登錄和數據列表。找Demo可以通過搜索引擎、github、開源中國等平台。

⑼ 【轉】談談廣告平台的競價原理：GFP,GSP,VCG

星巴克咖啡遍布全球，目前在全球近50個國家都有銷售，在英國有近千家分店， 但是在義大利，你卻找不到一家星巴克咖啡店 。星巴克的回答是，星巴克的意式咖啡（Espresso)來源於義大利的咖啡文化，星巴克無意影響傳統意式咖啡在義大利的發展，希望星巴克的粉絲們可以到義大利找到星巴克咖啡的靈感來源。

這是一種偉大的平衡，資源分配的理想狀態，星巴克不進入義大利市場，Espresso的文化原產地也得以保存發展，這是一種簡單原始的帕累托最優（Pareto Optimalitiy)。帕累托最優是指一種資源分配的理想狀態，在理想狀態中，任何一種變化，都會損害一些人的利益，因此這種狀體是一種最為高效的理想狀態。互聯網技術其實就是幫助整個社會向帕累托最優發展，去除信息的不對稱，不透明，顛覆很多產業，提升整個產業效率，而且增加多方面的利益。

互聯網廣告平台也是一個多方面利益博弈的領域，主要參與者有廣告主，媒體，廣告平台，互聯網用戶。其中的關系，看起來像一個四角戀愛：廣告主追求媒體的目標用戶，互聯網用戶追求媒體的內容和社區，媒體追求廣告平台變現能力的最大化，廣告平台追求廣告主手中的預算。 在這種相互博弈的狀態下，廣告平台成為資源調整的的核心作用，它是整個循環的宏觀調控中心。

廣告平台所謂的宏觀調控能力，主要是計費模式和計費方式。計費模式包括CPM(千次展現計費），CPC(點擊計費），CPS/A(轉化/成交計費）等。在廣告位資源緊張的時候，廣告平台通常會使用競價的方式，廣告主可以根據自己需求和能力出價，這里就引入了競價的兩個核心問題：

1）出價是否表示真實出價意願 ？

2）真實扣費的金額是如何計算？

很多同學可能在想，競價不就是價高者得么？廣告主出價多少，競價成功後，廣告平台按照這個價格扣費不就行了？這確實是一個簡單高效的方法，中央電視台每年春晚的冠名都是這樣產生的。對於稀少的黃金資源，這種公開拍賣往往幫助提升廣告資源的逼格和競價成功廣告主的名聲。每次競價成功後，一輪輪「某某公司獲得標王」的新聞稿撲面而來。

公開投標競價在有些時候不是特別合適， 例如廣告主不願意透入自己參加競價的信息，不願透露出價信息等。 對於互聯網廣告，廣告資源形式多樣，位置多樣，每個廣告主的競價策略是不同的，互聯網的廣告通常是以暗拍的方式進行，即拍賣不公布競價的廣告主和它們的出價，由廣告系統根據統一演算法決定廣告的展現。

今天以搜索廣告為例，介紹一下廣告出價和計費的方式。競價廣告本質上涉及到三個問題：

1.廣告主的出價空間： 廣告主是否能對於出價感講真話？

2.廣告主對於出價變化的收益變化是否可期？可期的收益變化，會在一定程度上減少投機。

3. 競價系統的長遠發展是否問題和平衡，出價和計費涉及到長遠的推廣策略，因此廣告平台至關重要。

1. 廣義第一價格（Generalized First Price,GFP)

廣義第一價格就是按照出價去計費，價格高者排在前面，它的優勢就是簡單，收入可保證，但是穩定性較差。各個廣告主為了獲得最佳收益，可以通過頻繁修改投放價格而獲得。舉例來說，一個廣告主為了獲得展現，它會不斷的的增加價格，在獲得展現後，它又會開始不斷的減少價格而降低成本，這種競爭是相對武斷的，而且很容易知曉競爭對手的出價。另外，當出價最高廣告主停止投放後，容易對廣告平台收入產生較大的波動。在2002年之前，所有的搜索引擎都是第一出價法則。

2. 廣義第二價格（Generalized Second Price , GSP)

其實廣義第一價格沒有那麼壞，對於大部分廣告平台來說，至少收入在一定程度來說是最大的。那麼如何更加吸引更多的廣告主的投放？並且降低廣告主投放的成本，減少優化的成本呢？谷歌在2002年，將廣義第二價格的方式引入搜索引擎，基本原理就是按照下一位的出價，來實際扣費，為了鼓勵廣告主提高素材，廣告點擊率。實際計費的公式變成了

收費=下一位價格 (下一位質量分／本位質量分）＋0.01*

3.還有一種計費方法叫做VCG，名字來源於三個牛人的名字，其中最有名的 Vickrey是一個出生在加拿大的經濟學家，1996年獲得諾貝爾經濟學獎，他在競拍理論上有突出的貢獻，他提出了第二價格的競拍方法，廣泛用於各種經濟活動。VCG是一種比第二價格還要晦澀的一種方法， 它的基本原理是計算競價者贏得廣告位後，給整個競價收入帶來的收益損失，理論上這種損失就是競價獲勝者應該支付的費用。

比較一下三種計費的費用，在廣告主出價不變情況，GFP>=GSP>=VCG。

最後總結一下，廣告平台是幫助媒體，用戶，廣告主實現帕累托最優，從而實現廣告平台的長期發展。收費方式和競價策略是其中的核心問題，其中競價的收費可以分為GFP,GSP,VCP三種。 GFP廣泛用於簡單的競價場景，GSP廣泛用於目前的關鍵字搜索收費和一些經濟活動,VCG是理論上較為公平的收費方式，目前實用性較少。

Facebook的首席經濟學家 John Hegeman，曾經透露Facebook實行的是一種改良的VCG方式，它會考慮多家廣告主的競價情況，一家廣告主獲得展現機會的同時，其它的廣告主喪失了展現機會，另外對於用戶也有些干擾，在計費的時候，廣告平台將考慮這兩個方面來進行計費。