gsp算法java

⑴ 手机的GSP定位系统是什么

全球定位系统(GPS)是本世纪70年代由美国陆海空三军联合研制的新一代空间卫星导航定位系统 。其主要目的是为陆、海、空三大领域提供实时、 全天候和全球性的导航服务，并用于情报收集、核爆监测和应急通讯等一些军事目的，是美国独霸全球战略的重要组成。经过20余年的研究实验，耗资300亿美元，到1994年3月，全球覆盖率高达98%的24颗GPS卫星星座己布设完成。 全球定位系统由三部分构成：(1)地面控制部分，由主控站(负责管理、协调整个地面控制系统的 工作)、地面天线(在主控站的控制下，向卫星注入寻电文)、监测站(数据自动收集中心)和通讯辅助系统(数据传输)组成；(2)空间部分，由24颗卫星组成，分布在6个道平面上；(3)用户装置部分， 主要由GPS接收机和卫星天线组成。 全球定位系统的主要特点：(1)全天候；(2) 全球覆盖；(3)三维定速定时高精度；(4)快速省时高效率：(5)应用广泛多功能。 全球定位系统的主要用途：(1)陆地应用，主要包括车辆导航、应急反应、大气物理观测、地球物理资源勘探、工程测量、变形监测、地壳运动监测、 市政规划控制等；(2)海洋应用，包括远洋船最佳航程航线测定、船只实时调度与导航、海洋救援、海洋探宝、水文地质测量以及海洋平台定位、海平面升降监测等；(3)航空航天应用，包括飞机导航、航空遥 感姿态控制、低轨卫星定轨、导弹制导、航空救援和载人航天器防护探测等。 GPS卫星接收机种类很多，根据型号分为测地型、全站型、定时型、手持型、集成型；根据用途分为车载式、船载式、机载式、星载式、弹载式。 经过20余年的实践证明，GPS系统是一个高精度、全天候和全球性的无线电导航、定位和定时的多功能系统。 GPS技术已经发展成为多领域、多模式、多用途、多机型的国际性高新技术产业。 GPS原理 24颗GPS卫星在离地面1万2千公里的高空上，以12小时的周期环绕地球运行，使得在任意时刻，在地面上的任意一点都可以同时观测到4颗以上的卫星。 由于卫星的位置精确可知，在GPS观测中，我们可得到卫星到接收机的距离，利用三维坐标中的距离公式，利用3颗卫星，就可以组成3个方程式，解出观测点的位置(X,Y,Z)。考虑到卫星的时钟与接收机时钟之间的误差，实际上有4个未知数，X、Y、Z和钟差，因而需要引入第4颗卫星，形成4个方程式进行求解，从而得到观测点的经纬度和高程。 事实上，接收机往往可以锁住4颗以上的卫星，这时，接收机可按卫星的星座分布分成若干组，每组4颗，然后通过算法挑选出误差最小的一组用作定位，从而提高精度。 由于卫星运行轨道、卫星时钟存在误差，大气对流层、电离层对信号的影响，以及人为的SA保护政策，使得民用GPS的定位精度只有100米。为提高定位精度，普遍采用差分GPS(DGPS)技术，建立基准站(差分台)进行GPS观测，利用已知的基准站精确坐标，与观测值进行比较，从而得出一修正数，并对外发布。接收机收到该修正数后，与自身的观测值进行比较，消去大部分误差，得到一个比较准确的位置。实验表明，利用差分GPS，定位精度可提高到5米。 GPS前景 由于GPS技术所具有的全天候、高精度和自动测量的特点，作为先进的测量手段和新的生产力，已经融入了国民经济建设、国防建设和社会发展的各个应用领域。 随着冷战结束和全球经济的蓬勃发展，美国政府宣布2000年至2006期间，在保证美国国家安全不受威胁的前提下，取消SA政策，GPS民用信号精度在全球范围内得到改善，利用C/A码进行单点定位的精度由100米提高到20米，这将进一步推动GPS技术的应用，提高生产力、作业效率、科学水平以及人们的生活质量，刺激GPS市场的增长。据有关专家预测，在美国，单单是汽车GPS导航系统，2000年后的市场将达到30亿美元，而在我国，汽车导航的市场也将达到50亿元人民币。可见，GPS技术市场的应用前景非常可观。

⑵ 国内做大数据的公司有哪些

1、上海市大数据股份有限公司（简称“上海大数据股份”），是经上海市人民政府批准成立的国有控股混合所有制企业。

致力于成为智慧城市建设的主力军、国内大数据应用领域的领军企业和全球领先的公共大数据管理和价值挖掘解决方案提供商，满足政府对公共数据治理和提升城市管理及公共服务水平的要求，构建公共大数据与商业数据服务、以及政企数据融合的桥梁，促进社会经济发展。

2、辉略(上海)大数据科技有限公司，目前在中国交通（城市智能信号灯优化模型与平台，交通预算决策系统模型等）、环境（PM2.5污染检测和治理）、医疗（医院WIFI定位模型，病历匹配模型等）、汽车（用户购买转化率模型）等领域进行大数据项目运营与模型开发。

3、成都市大数据股份有限公司成立于2013年，作为成都市实施国家大数据发展战略的载体，2018年完成股份制改革并挂牌新三板，成都产业集团全资持股，主要涉及数据运营、投资并购、信息技术三大业务方向。

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大数据发展的一些趋势：

趋势一：数据的资源化

何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

趋势二：与云计算的深度结合

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

⑶ GSP是什么缩写什么意思

GSP是英文Good Supplying Practice缩写，直译为良好的药品供应规范，在我国称为《药品经营质量管理规范》。它是指在药品流通过程中，针对计划采购、购进验收、储存、销售及售后服务等环节而制定的保证药品符合质量标准的一项管理制度。其核心是通过严格的管理制度来约束企业的行为，对药品经营全过程进行质量控制，保证向用户提供优质的药品。

⑷ 机器学习一般常用的算法有哪些

机器学习是人工智能的核心技术，是学习人工智能必不可少的环节。机器学习中有很多算法，能够解决很多以前难以企的问题，机器学习中涉及到的算法有不少，下面小编就给大家普及一下这些算法。

一、线性回归

一般来说，线性回归是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一。这一算法中我们可以用来预测建模，而预测建模主要关注最小化模型误差或者尽可能作出最准确的预测，以可解释性为代价。我们将借用、重用包括统计学在内的很多不同领域的算法，并将其用于这些目的。当然我们可以使用不同的技术从数据中学习线性回归模型，例如用于普通最小二乘法和梯度下降优化的线性代数解。就目前而言，线性回归已经存在了200多年，并得到了广泛研究。使用这种技术的一些经验是尽可能去除非常相似（相关）的变量，并去除噪音。这是一种快速、简单的技术。

二、Logistic 回归

它是解决二分类问题的首选方法。Logistic 回归与线性回归相似，目标都是找到每个输入变量的权重，即系数值。与线性回归不同的是，Logistic 回归对输出的预测使用被称为 logistic 函数的非线性函数进行变换。logistic 函数看起来像一个大的S，并且可以将任何值转换到0到1的区间内。这非常实用，因为我们可以规定logistic函数的输出值是0和1并预测类别值。像线性回归一样，Logistic 回归在删除与输出变量无关的属性以及非常相似的属性时效果更好。它是一个快速的学习模型，并且对于二分类问题非常有效。

三、线性判别分析（LDA）

在前面我们介绍的Logistic 回归是一种分类算法，传统上，它仅限于只有两类的分类问题。而LDA的表示非常简单直接。它由数据的统计属性构成，对每个类别进行计算。单个输入变量的 LDA包括两个，第一就是每个类别的平均值，第二就是所有类别的方差。而在线性判别分析，进行预测的方法是计算每个类别的判别值并对具备最大值的类别进行预测。该技术假设数据呈高斯分布，因此最好预先从数据中删除异常值。这是处理分类预测建模问题的一种简单而强大的方法。

四、决策树

决策树是预测建模机器学习的一种重要算法。决策树模型的表示是一个二叉树。这是算法和数据结构中的二叉树，没什么特别的。每个节点代表一个单独的输入变量x和该变量上的一个分割点。而决策树的叶节点包含一个用于预测的输出变量y。通过遍历该树的分割点，直到到达一个叶节点并输出该节点的类别值就可以作出预测。当然决策树的有点就是决策树学习速度和预测速度都很快。它们还可以解决大量问题，并且不需要对数据做特别准备。

五、朴素贝叶斯

其实朴素贝叶斯是一个简单但是很强大的预测建模算法。而这个模型由两种概率组成，这两种概率都可以直接从训练数据中计算出来。第一种就是每个类别的概率，第二种就是给定每个 x 的值，每个类别的条件概率。一旦计算出来，概率模型可用于使用贝叶斯定理对新数据进行预测。当我们的数据是实值时，通常假设一个高斯分布，这样我们可以简单的估计这些概率。而朴素贝叶斯之所以是朴素的，是因为它假设每个输入变量是独立的。这是一个强大的假设，真实的数据并非如此，但是，该技术在大量复杂问题上非常有用。所以说，朴素贝叶斯是一个十分实用的功能。

六、K近邻算法

K近邻算法简称KNN算法，KNN 算法非常简单且有效。KNN的模型表示是整个训练数据集。KNN算法在整个训练集中搜索K个最相似实例（近邻）并汇总这K个实例的输出变量，以预测新数据点。对于回归问题，这可能是平均输出变量，对于分类问题，这可能是众数类别值。而其中的诀窍在于如何确定数据实例间的相似性。如果属性的度量单位相同，那么最简单的技术是使用欧几里得距离，我们可以根据每个输入变量之间的差值直接计算出来其数值。当然，KNN需要大量内存或空间来存储所有数据，但是只有在需要预测时才执行计算。我们还可以随时更新和管理训练实例，以保持预测的准确性。

七、Boosting 和 AdaBoost

首先，Boosting 是一种集成技术，它试图集成一些弱分类器来创建一个强分类器。这通过从训练数据中构建一个模型，然后创建第二个模型来尝试纠正第一个模型的错误来完成。一直添加模型直到能够完美预测训练集，或添加的模型数量已经达到最大数量。而AdaBoost 是第一个为二分类开发的真正成功的 boosting 算法。这是理解 boosting 的最佳起点。现代 boosting 方法建立在 AdaBoost 之上，最显着的是随机梯度提升。当然，AdaBoost 与短决策树一起使用。在第一个决策树创建之后，利用每个训练实例上树的性能来衡量下一个决策树应该对每个训练实例付出多少注意力。难以预测的训练数据被分配更多权重，而容易预测的数据分配的权重较少。依次创建模型，每一个模型在训练实例上更新权重，影响序列中下一个决策树的学习。在所有决策树建立之后，对新数据进行预测，并且通过每个决策树在训练数据上的精确度评估其性能。所以说，由于在纠正算法错误上投入了太多注意力，所以具备已删除异常值的干净数据十分重要。

八、学习向量量化算法（简称 LVQ）

学习向量量化也是机器学习其中的一个算法。可能大家不知道的是，K近邻算法的一个缺点是我们需要遍历整个训练数据集。学习向量量化算法（简称 LVQ）是一种人工神经网络算法，它允许你选择训练实例的数量，并精确地学习这些实例应该是什么样的。而学习向量量化的表示是码本向量的集合。这些是在开始时随机选择的，并逐渐调整以在学习算法的多次迭代中最好地总结训练数据集。在学习之后，码本向量可用于预测。最相似的近邻通过计算每个码本向量和新数据实例之间的距离找到。然后返回最佳匹配单元的类别值或作为预测。如果大家重新调整数据，使其具有相同的范围，就可以获得最佳结果。当然，如果大家发现KNN在大家数据集上达到很好的结果，请尝试用LVQ减少存储整个训练数据集的内存要求

⑸ 软件开发的一般流程是什么_

1、概要设计

首先，开发者需要对软件系统进行概要设计，即系统设计。概要设计需要对软件系统的设计进行考虑，包括系统的基本处理流程、系统的组织结构、模块划分、功能分配、接口设计、运行设计、数据结构设计和出错处理设计等，为软件的详细设计提供基础。

2、详细设计

在概要设计的基础上，开发者需要进行软件系统的详细设计。在详细设计中，描述实现具体模块所涉及到的主要算法、数据结构、类的层次结构及调用关系，需要说明软件系统各个层次中的每一个程序(每个模块或子程序)的设计考虑，以便进行编码和测试。

3、编码

在软件编码阶段，开发者根据《软件系统详细设计报告》中对数据结构、算法分析和模块实现等方面的设计要求，开始具体的编写程序工作，分别实现各模块的功能，从而实现对目标系统的功能、性能、接口、界面等方面的要求。

4、测试

测试编写好的系统。交给用户使用，用户使用后一个一个的确认每个功能。总之，测试同样是项目研发中一个相当重要的步骤，对于一个大型软件，3个月到1年的外部测试都是正常的，因为永远都会有不可预料的问题存在。

完成测试后，完成验收并完成最后的一些帮助文档，整体项目才算告一段落，当然日后少不了升级，修补等等工作，只要不是想通过一锤子买卖骗钱，就要不停的跟踪软件的运营状况并持续修补升级，直到这个软件被彻底淘汰为止。

5、软件交付

在软件测试证明软件达到要求后，软件开发者应向用户提交开发的目标安装程序、数据库的数据字典、《用户安装手册》、《用户使用指南》、需求报告、设计报告、测试报告等双方合同约定的产物。

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开发平台：

软件开发平台源于繁琐的实践开发过程中。开发人员在实践中将常用的函数、类、抽象、接口等进行总结、封装，成为了可以重复使用的“中间件”，而随着“中间件”的成熟和通用，功能更强大、更能满足企业级客户需求的——软件开发平台应运而生。

平台是一段时间内科研成果的汇聚，也是阶段性平台期的标志，为行业进入新的研发领域提供了基础。由于平台对企业核心竞争力的提升非常明显，目前国内的管理软件市场，软件开发平台的应用已经成为一种趋势。

由于开发环境、开发人员、功能定位、行业背景等的不同，不同品牌的平台存在较大差别。

⑹ 如何自己开发软件app

如何自己开发软件app？可以使用APICloud这一款软件进行快速开发app,具体方法如下：
1、使用APICloud开发app，首先电脑打开网站；
2、然后进行注册账号，通过手机激活之后可以正常操作了。
3、注册成功之后登陆网站。左边是大按钮是创建应用了。右上角是一些控制台，文档等内容。
4、点击创建应用，弹出对话框，选择Native，即创建客户端软件。输入一些基本信息点击创建。
5、在操作预览中。点击左侧进行一些基本设置，如端设置，模块的添加等操作。
6、设置完之后，回到到首页，导航上找到开发，看到客户端下载，这个就是开发工具了，下载和安装。
7、安装后点击打开，出现登陆框，用刚注册的账号进行登陆。
8、登陆后，在云端资源库中看到刚才新建的项目，其实也就是svn了，也可以在这里新建项目的。9、可以看到这个目录结构，原来都是写html页面，确实主要是h5开发的，通过调用封装的js，以及添加模块等进行开发。
10、等开发完后，可以手机连接电脑进行真机测试。
11、测试完毕后，登陆网站进行云编译了，两个版本的App就可以完成生成。

⑺ 请问各位高手，在计算机编程中：asp,php和gsp他们从技术的成熟角度和安全性来考虑那一种更好能

PHP是一项免费技术 漏洞很多 没什么值得推荐的
还有 那个是JSP 不是GSP
JSP技术是用JAVA语言作为脚本语言的,JSP网页为整个服务器端的JAVA库单元提供了一个接口来服务于HTTP的应用程序。

ASP & ASP.net 是微软公司开发的代替CGI脚本程序的一种应用,它可以与数据库和其它程序进行交互。是一种简单、方便的编程工具。在了解了VBSCRIPT的基本语法后，只需要清楚各个组件的用途、属性、方法，就可以轻松编写出自己的ASP系统。

个人推荐用ASP.net 真的很好用 我本身是程序员 如果你对JAVA感兴趣 就学学JSP
按你的要求 ASP.net绝对好

⑻ 开发一个 App 有多难

自己做APP 作为一个程序猿个人角度：挺难的。
开发一个App，你大概需要经历下面的步骤：
第一步：制作产品原型
不懂开发的人可能觉得软件产品就只是程序员埋头吭哧吭哧搞出来的，但编码其实只是其中一个环节，并不是全部。你可以把产品原型理解为房子的设计图，简单的房子可能不需要设计，但稍微复杂一点的，都是离不开图纸的。
第二步：产品页面设计
这年头颜值越来越重要了，对于大部分开发者来说，可能做不到设计惊艳，但是要做到简洁大方并不是一件很难的事情。
秘诀就是要统一，统一好颜色、字体的使用场景，这样出来的视觉效果一般不会很差。
如果你要自己动手设计页面的话，在 mac 上面我推荐使用 sketch 。
第三步：代码编写
接下来就可以考虑开始动手干了。首先我们要先定一套技术方案，一般来说，我们做一个普通的App，需要搞定的东西有除了手机App，还有相关的API服务接口。
这里涉及到的技术点比较多，我的经验是直接通过一个完整的Demo源码来边学边做是比较高效的学习方法，这个Demo最好足够简单，但是有完整的逻辑交互和通信过程，比如登录和数据列表。找Demo可以通过搜索引擎、github、开源中国等平台。

⑼ 【转】谈谈广告平台的竞价原理：GFP,GSP,VCG

星巴克咖啡遍布全球，目前在全球近50个国家都有销售，在英国有近千家分店， 但是在意大利，你却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)来源于意大利的咖啡文化，星巴克无意影响传统意式咖啡在意大利的发展，希望星巴克的粉丝们可以到意大利找到星巴克咖啡的灵感来源。

这是一种伟大的平衡，资源分配的理想状态，星巴克不进入意大利市场，Espresso的文化原产地也得以保存发展，这是一种简单原始的帕累托最优（Pareto Optimalitiy)。帕累托最优是指一种资源分配的理想状态，在理想状态中，任何一种变化，都会损害一些人的利益，因此这种状体是一种最为高效的理想状态。互联网技术其实就是帮助整个社会向帕累托最优发展，去除信息的不对称，不透明，颠覆很多产业，提升整个产业效率，而且增加多方面的利益。

互联网广告平台也是一个多方面利益博弈的领域，主要参与者有广告主，媒体，广告平台，互联网用户。其中的关系，看起来像一个四角恋爱：广告主追求媒体的目标用户，互联网用户追求媒体的内容和社区，媒体追求广告平台变现能力的最大化，广告平台追求广告主手中的预算。 在这种相互博弈的状态下，广告平台成为资源调整的的核心作用，它是整个循环的宏观调控中心。

广告平台所谓的宏观调控能力，主要是计费模式和计费方式。计费模式包括CPM(千次展现计费），CPC(点击计费），CPS/A(转化/成交计费）等。在广告位资源紧张的时候，广告平台通常会使用竞价的方式，广告主可以根据自己需求和能力出价，这里就引入了竞价的两个核心问题：

1）出价是否表示真实出价意愿 ？

2）真实扣费的金额是如何计算？

很多同学可能在想，竞价不就是价高者得么？广告主出价多少，竞价成功后，广告平台按照这个价格扣费不就行了？这确实是一个简单高效的方法，中央电视台每年春晚的冠名都是这样产生的。对于稀少的黄金资源，这种公开拍卖往往帮助提升广告资源的逼格和竞价成功广告主的名声。每次竞价成功后，一轮轮“某某公司获得标王”的新闻稿扑面而来。

公开投标竞价在有些时候不是特别合适， 例如广告主不愿意透入自己参加竞价的信息，不愿透露出价信息等。 对于互联网广告，广告资源形式多样，位置多样，每个广告主的竞价策略是不同的，互联网的广告通常是以暗拍的方式进行，即拍卖不公布竞价的广告主和它们的出价，由广告系统根据统一算法决定广告的展现。

今天以搜索广告为例，介绍一下广告出价和计费的方式。竞价广告本质上涉及到三个问题：

1.广告主的出价空间： 广告主是否能对于出价感讲真话？

2.广告主对于出价变化的收益变化是否可期？可期的收益变化，会在一定程度上减少投机。

3. 竞价系统的长远发展是否问题和平衡，出价和计费涉及到长远的推广策略，因此广告平台至关重要。

1. 广义第一价格（Generalized First Price,GFP)

广义第一价格就是按照出价去计费，价格高者排在前面，它的优势就是简单，收入可保证，但是稳定性较差。各个广告主为了获得最佳收益，可以通过频繁修改投放价格而获得。举例来说，一个广告主为了获得展现，它会不断的的增加价格，在获得展现后，它又会开始不断的减少价格而降低成本，这种竞争是相对武断的，而且很容易知晓竞争对手的出价。另外，当出价最高广告主停止投放后，容易对广告平台收入产生较大的波动。在2002年之前，所有的搜索引擎都是第一出价法则。

2. 广义第二价格（Generalized Second Price , GSP)

其实广义第一价格没有那么坏，对于大部分广告平台来说，至少收入在一定程度来说是最大的。那么如何更加吸引更多的广告主的投放？并且降低广告主投放的成本，减少优化的成本呢？谷歌在2002年，将广义第二价格的方式引入搜索引擎，基本原理就是按照下一位的出价，来实际扣费，为了鼓励广告主提高素材，广告点击率。实际计费的公式变成了

收费=下一位价格 (下一位质量分／本位质量分）＋0.01*

3.还有一种计费方法叫做VCG，名字来源于三个牛人的名字，其中最有名的 Vickrey是一个出生在加拿大的经济学家，1996年获得诺贝尔经济学奖，他在竞拍理论上有突出的贡献，他提出了第二价格的竞拍方法，广泛用于各种经济活动。VCG是一种比第二价格还要晦涩的一种方法， 它的基本原理是计算竞价者赢得广告位后，给整个竞价收入带来的收益损失，理论上这种损失就是竞价获胜者应该支付的费用。

比较一下三种计费的费用，在广告主出价不变情况，GFP>=GSP>=VCG。

最后总结一下，广告平台是帮助媒体，用户，广告主实现帕累托最优，从而实现广告平台的长期发展。收费方式和竞价策略是其中的核心问题，其中竞价的收费可以分为GFP,GSP,VCP三种。 GFP广泛用于简单的竞价场景，GSP广泛用于目前的关键字搜索收费和一些经济活动,VCG是理论上较为公平的收费方式，目前实用性较少。

Facebook的首席经济学家 John Hegeman，曾经透露Facebook实行的是一种改良的VCG方式，它会考虑多家广告主的竞价情况，一家广告主获得展现机会的同时，其它的广告主丧失了展现机会，另外对于用户也有些干扰，在计费的时候，广告平台将考虑这两个方面来进行计费。