Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Использование представлений для поиска списка пользователей поблизости с использованием местоположения в аргументах

Я использую drupal 6.X. Я создаю API через модуль источника данных представлений и представлений, в котором я добавлю широту и долготу местоположения в конце URL-адреса, когда мы определяем аргументы в представлении, чтобы я мог получить список пользователей в порядке ближайшего первого.


  • или мне следует заняться разработкой пользовательских модулей?? 15.10.2011

Ответы:


1

Я думаю, что было бы проще создать собственный модуль. По сути, вы хотите запустить формулу Хаверсина относительно вашей долготы и широты:

SELECT id, ( 3959 * acos( cos( radians(37) ) * cos( radians( lat ) ) * cos( radians( lng ) - radians(-122) ) + sin( radians(37) ) * sin( radians( lat ) ) ) ) AS distance 
FROM markers HAVING distance < 25 ORDER BY distance LIMIT 0 , 20;

Это из http://code.google.com/apis/maps/articles/phpsqlsearch.html и делает следующее:

will find the closest 20 locations that are within a radius of 25 miles to the 37, -122 coordinate. It calculates the distance based on the latitude/longitude of that row and the target latitude/longitude, and then asks for only rows where the distance value is less than 25, orders the whole query by distance, and limits it to 20 results. To search by kilometers instead of miles, replace 3959 with 6371.

Я пробовал именно этот форум с MySQL, и он работает очень хорошо, у меня даже есть полноценный модуль, работающий для него, но, к сожалению, он для Drupal 7 и полностью полагается на систему сущностей, поэтому в вашем случае он не будет полезен.

14.10.2011
  • Спасибо, Клайв... у меня нет таблицы маркеров, но у меня есть таблица местоположений, которая содержит поля широты и долготы. У меня есть только имя таблицы в вашем запросе, и вместо идентификатора выбора я использую крышку выбора и передаю точную широту и долготу одного из строка в базе данных до сих пор я ничего не получаю 15.10.2011
  • Это метод, который я использую, возможно, есть проблема в функции кодирования _term_search_user($lat, $lon){ $users[] = array(); $query = db_query(SELECT lid, ( 3959 * acos( cos( радианы(37)) * cos( радианы( $lat )) * cos( радианы( $lon )+ - радианы(-122)) + sin( радианы( 37) )* sin( радианы( $lat ) ) ) ) КАК расстояние + ОТ местоположения ИМЕЮЩЕЕ расстояние ‹ 25 ORDER BY Distance LIMIT 0 , 20); while($row=db_fetch_object($query)){ $users[$row-›lid] = $row-›lid; } вернуть $users; } 15.10.2011
  • Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..