计算前端的位置信息_怎样通过车前端判断位置

❶ 前端百度地图如何实现点击添加创建点并获取该点的信息

网络地图api里有点击事件，在回调函数里创建点就行了

❷ js中如何得到客户端的地理位置

手机WEB定位方法：代码。

var getLocation = function (successFunc, errorFunc) { //successFunc获取定位成功回调函数，errorFunc获取定位失败回调

//首先设置默认城市

var defCity = {

id: '000001',

date: curDateTime()//获取当前时间方法

};

//默认城市

$.cookie('VPIAO_MOBILE_DEFAULTCITY', JSON.stringify(defCity), { expires: 1, path: '/' });

if (navigator.geolocation) {

navigator.geolocation.getCurrentPosition(function (position) {

var lat = position.coords.latitude;

var lon = position.coords.longitude;

//var map = new BMap.Map("container"); // 创建Map实例

var point = new BMap.Point(lon, lat); // 创建点坐标

var gc = new BMap.Geocoder();

gc.getLocation(point, function (rs) {

var addComp = rs.addressComponents;

var curCity = {

id: '',

date: curDateTime()

};

//当前定位城市

$.cookie('VPIAO_MOBILE_CURRENTCITY', JSON.stringify(curCity), { expires: 7, path: '/' });

//alert(addComp.province + ", " + addComp.city + ", " + addComp.district + ", " + addComp.street);

if (successFunc != undefined)

successFunc(addComp);

});

function (error) {

switch (error.code) {

case 1:

alert("位置服务被拒绝。");

break;

case 2:

alert("暂时获取不到位置信息。");

break;

case 3:

alert("获取位置信息超时。");

break;

default:

alert("未知错误。");

break;

}

var curCity = {

id: '000001',

date: curDateTime()

};

//默认城市

$.cookie('VPIAO_MOBILE_DEFAULTCITY', JSON.stringify(curCity), { expires: 1, path: '/' });

if (errorFunc != undefined)

errorFunc(error);

}, { timeout: 5000, enableHighAccuracy: true });

} else {

alert("你的浏览器不支持获取地理位置信息。");

if (errorFunc != undefined)

errorFunc("你的浏览器不支持获取地理位置信息。");

}

};

var showPosition = function (position) {

var lat = position.coords.latitude;

var lon = position.coords.longitude;

//var map = new BMap.Map("container"); // 创建Map实例

var point = new BMap.Point(lon, lat); // 创建点坐标

var gc = new BMap.Geocoder();

gc.getLocation(point, function (rs) {

var addComp = rs.addressComponents;

var curCity = {

id: '',

date: curDateTime()

};

//当前定位城市

$.cookie('VPIAO_MOBILE_CURRENTCITY', JSON.stringify(curCity), { expires: 7, path: '/' });

//alert(addComp.province + ", " + addComp.city + ", " + addComp.district + ", " + addComp.street);

});

};

var showPositionError = function (error) {

switch (error.code) {

case 1:

alert("位置服务被拒绝。");

break;

case 2:

alert("暂时获取不到位置信息。");

break;

case 3:

alert("获取位置信息超时。");

break;

default:

alert("未知错误。");

break;

}

var curCity = {

id: '000001',

date: curDateTime()

};

//默认城市

$.cookie('VPIAO_MOBILE_DEFAULTCITY', JSON.stringify(curCity), { expires: 1, path: '/' });

};.

前提要引入网络API：<script src="http://api.map..com/api?v=1.4"
type="text/javascript"></script>。

2. PC端通过IP实现方法：

采用腾讯提供的接口，这个目前已经不能使用。

document.write(IPData[0]); //显示IP地址

document.write(IPData[2]); //显示省

document.write(IPData[3]); //显示市

</script>

3 .获取客户端IP方法

var url = 'http://chaxun.1616.net/s.php?type=ip&output=json&callback=?&_=' + Math.random();

$.getJSON(url, function(data) {

alert(data.Ip);

});

</script>

❸ WiFi如何实现室内定位功能

基于WiFi技术的室内定位有两种，一种是直接基于WiFi技术继而实现室内定位功能，还有一种是基于集成了WiFi和BLE蓝牙两种无线通信方式的蓝牙网关室内定位方案，相比前者，

WiFi室内定位技术定位原理：

一种是通过移动设备和三个无线网络接入点的无线信号强度，通过差分算法，来比较精准地对人和车辆的进行三角定位。另一种是事先记录巨量的确定位置点的信号强度，通过用新加入的设备的信号强度对比拥有巨量数据的数据库，来确定位置(“指纹”定位)。

蓝牙网关/探针室内定位原理：

以集成了WiFi和蓝牙BLE两种无线通信方式的蓝牙网关(蓝牙探针)TD05A为例，蓝牙网关室内定位方案也就是我们常说的网络测定位方案，旨在让别人知道所在的位置，属于被动定位，在很大程度上能够满足室内资产的定位需求。

蓝牙网关是一个集成BLE低功耗蓝牙和WiFi的网关设备，蓝牙网关内置WiFi和BLE低功耗蓝牙两种无线通信方式，WiFi与BLE蓝牙之间通过串口实现通信。

蓝牙网关的工作原理：

① 移动的蓝牙设备进入某个蓝牙网关的范围，和蓝牙网关的蓝牙部分进行连接，并将传输当前数据；

② 蓝牙网关的蓝牙部分接收到数据，和WiFi模块通过串口连接并传输数据；

③ 1、蓝牙网关WiFi部分通过无线路由器将数据上传到服务器(此时蓝牙网关需要DC_5V供电) ；

2、蓝牙网关WiFi部分通过RJ45连接POE交换机将数据上传到服务器（此时蓝牙网关可直接用POE供电）；

④控制端加载服务器数据，并对当前的情况进行控制修改；

⑤服务器经过计算和分析将蓝牙设备的定位信息在前端显示，控制指令也可通过服务器传给蓝牙网关的WiFi，WiFi传输给蓝牙，蓝牙传输给蓝牙设备实现控制。

TD05A实际应用

（1）应用于室内定位，可以实现后台的主动定位，在后台看到被定位对象的位置，移动轨迹，历史轨迹回放等；

（2）应用于数据抓取，比如养老行业，用于抓取老人佩戴的手环、胸卡等数据上传后台等。

基于SKYLAB蓝牙网关的蓝牙定位技术已经运用于医院、养老院以及监狱等场所，并提供一整套的室内定位解决方案，为医院、养老院以及监狱等场所完善人员管理机制，希望能够帮助到您。

❹ 前端框架如何实现定位

前端bug主要分为3个类别：HTML,CSS,Javascript三类问题

给个最大的区别方式方法：

出现样式的问题基本都是CSS的bug
出现文本的问题基本都是html的bug
出现交互类的问题基本都是Javascript的bug

现在以淘宝的前端人员工作为例进行相关bug定位的剖析

判断前后台问题的区分方法：

FF, 打开错误控制台

区分前后台交互：查看网络请求

a) Html中如果有链接，有相应的情况下，基本可以定位到是属于前端的问题

b) 如果为空，或者有出现error错误信息，我们就可以定位到属于后台开发的问题

TMS对应的VM模板，出现的一些截断控制，转换功能都属于前端的问题

一、HTML

最常见的HTML的问题—就是标签的问题了，最常见的排查和解决办法就是查看页面源代码，然后通过检查标签的工具，现在暂时提供idea.exe进行检查，有其他更好的工具再进行推荐。

常见问题类别：

标签闭合—表象，页面中出现大范围的混乱，就是少了标签的情况，导致标签未闭合
标签浮出—例如鼠标移动到文本位置，浮出全名的这种浮出形式都属于标签浮出的问题
标签在不同的浏览器的一种解析方式的不同导致的前端bug例如如下结构

该部分可以看做为一个大的框即是标签<a> 内嵌标题的标签<p>，里面再有这些个内容<ing>,那么在不同的浏览器中，可能ie和FF的解析会产生不同，假设IE解析为<a><p><ing></ing></a></p>的一种形式，但在FF 下可能解析为

<p></p>

的两行的形式从而导致前端在复古鞋/板鞋这块ing里面的格式产生混乱

结构可看为：

页面定点的问题：最明显的前端功能，在于点击某个链接将页面位置定位到对应的位置

a) 我们可以通过右键，查看元素的工具进行定位到毛点所定位到的位置，如果出现问题这种问题很直观，并且能通过这种方法直接定位到问题

页面的跳转，也属于html的问题，大家在出现点击未跳转或者跳转方式不正确的问题，直接可以定位到跳转属性的问题，找到对应的跳转对应的块提供给开发人员即可

二、CSS，产生样式问题。例如：排版，布局，颜色，背景等

css的bug主要分为：兼容型bug 、业务性bug 和内容型bug

兼容型bug

a) 表现：仅在少数几个浏览器上出现

b) 原因：浏览器的解析不一致

c) 解决：根据实际情况进行前端代码的通用性

d) 类别：

脚本兼容型问题：在出现对应交互的问题就基本可以定位到脚本兼容型bug，例如DIV的显示和层结构。实际可以参考聚划算的几个商品鼠标移动到小图的时候，对应大图展示的功能。
页面样式兼容型问题：直接表象在样式上，都是基于框架的页面展示错误，很容易定位
业务性bug

a) 表现：在所有浏览器下都有该问题

b) 原因：对业务不熟悉

c) 解决：根据需求进行修改达到业务要求

该类型的定位，主要在和实现的要求不一致，最直接表现在页面的友好型，用户的可用性的bug，可以定位为该类型

内容型bug

a) 表现：前端自测正确，但在填入内容后，出现的错误，内容消失等

b) 原因：扩展性未考虑周全

c) 解决：进行overflow test

输入内容的长度限制等功能可定位为内容型bug

三、Javascript

最直接的判断方法，刷新页面，出现滞后显示的一些模块基本都为脚本的输出块。该部分的一些问题可以参照兼容型bug中类别的脚本兼容型bug。

有产生交互类的问题，大多数都可以定位到是属于javascript产生的问题，该部分大多不会报错
有错误提示类的。页面左下方有出现javascript的错误提示；有弹出错误信息提示的bug；浏览器返回的一些错误弹出框都属于javascript的bug

❺ 前端怎么判断是否获取到地理位置

可以从请求跟响应这一过程判断，如果前端已经把数据发送给了后端，后端没有返回数据则是后端问题，如果前端在用户输入数据之后发送请求，前端没有带数据在请求中就是前端的问题，或者说后台已经传回来了数据，但是到前端没有显示出来。这个也是前端问题。具体的话可以在浏览器中debug调试看看

❻ 前端定位的几种方式

前端技术的发展是互联网自身发展变化的一个缩影。
前端技术指通过浏览器到用户端计算机的统称，存贮于服务器端的统称为后端技术。
前端开发主要职能就是把网站的界面更好地呈现给用户。
以前会Photoshop和Dreamweaver就可以制作网页，随着网站开发难度加大、开发方式多样，网页制作更接近传统的网站后台开发，网页制作更多被称为Web前端开发。前端技术包括4个部分：前端美工、浏览器兼容、CSS、HTML“传统”技术与Adobe AIR、Google Gears,以及概念性较强的交互式设计，艺术性较强的视觉设计等。
在Web1.0时代，由于网速和终端能力的限制，大部分网站只能呈现简单的图文信息，并不能满足用户在界面上的需求，对界面技术的要求也不高。随着硬件的完善、高性能浏览器的出现和宽带的普及，技术可以在用户体验方面实现更多种可能，前端技术领域迸发出旺盛的生命力。
2005年以后，互联网进入Web2.0时代，各种类似桌面软件的Web应用大量涌现，前端由此发生了翻天覆地的变化。网页不再只是承载单一的文字和图片，各种富媒体让网页的内容更加生动，网页上软件化的交互形式为用户提供了更好的使用体验，这些都是基于前端技术实现的。

❼ 如何在sqlServer中获取前端连接的IP地址，计算机名等信息

如果你对SqlServer的系统函数或视图不太了解，这个功能看起来好像比较复杂，而实际上， SqlServer的动态管理视图已经给我们提供了这些信息，下面我们来看两个动态管理视图。1、Sys.dm_exec_Sessions 这个视图中提供了所有连接sqlserver的客户端的一些信息，下面是Sys.dm_exec_Sessions返回的列：列名数据类型说明Session_idsmallint标识与每个活动主连接关联的会话。login_timedatetime建立会话的时间。host_namenvarchar(128)与会话关联的主机。program_namenvarchar(128)与会话关联的程序。host_process_idint与会话关联的进程 ID。client_versionint客户端连接到服务器所用的接口版本。client_interface_namenvarchar(32)客户端连接到服务器所用的接口名称。security_idvarbinary(85)与登录名关联的 Microsoft Windows 安全 ID。login_namenvarchar(128)与会话关联的 SQL 登录名。nt_domainnvarchar(128)从中建立会话连接的域。nt_user_namenvarchar(128)与会话关联的用户名。statusnvarchar(30)会话的状态。可能的值： 1,运行 - 当前正在运行一个或多个请求 2,睡眠 - 当前没有运行任何请求 3,休眠 - 会话处于登录前状态 context_infovarbinary(128)会话的 CONTEXT_INFO 值。cpu_timeint该会话所占用的 CPU 时间（毫秒）。memory_usageint该会话所占用的 8 KB 内存页数。total_scheled_timeint计划内含请求的会话的执行所耗用的总计时间（毫秒）。total_elapsed_timeint自会话建立以来已耗用的时间（毫秒）。endpoint_idint与会话关联的端点的 ID。last_request_start_timedatetime最近一次会话请求的开始时间。这包括当前正在执行的请求。last_request_end_timedatetime最近一次会话请求的完成时间。readsbigint在该会话期间该会话中的请求所执行的读取次数。Writesbigint在该会话期间该会话中的请求所执行的写入次数。logical_readsbigint已对该会话执行的逻辑读取数。is_user_processbit如果会话是系统会话，则为 0。否则，为 1。text_sizeint会话的 TEXTSIZE 设置。languagenvarchar(128)会话的 LANGUAGE 设置。date_formatnvarchar(3)会话的 DATEFORMAT 设置。date_firstsmallint会话的 DATEFIRST 设置。quoted_identifierbit会话的 QUOTED_IDENTIFIER 设置。arithabortbit会话的 ARITHABORT 设置。ansi_null_dflt_onbit会话的 ANSI_NULL_DFLT_ON 设置。ansi_defaultsbit会话的 ANSI_DEFAULTS 设置。ansi_warningsbit会话的 ANSI_WARNINGS 设置。ansi_paddingbit会话的 ANSI_PADDING 设置。ansi_nullsbit会话的 ANSI_NULLS 设置。concat_null_yields_nullbit会话的 CONCAT_NULL_YIELDS_NULL 设置。transaction_isolation_levelsmallint会话的事务隔离级别。 0 = 未指定 1 = 未提交读取 2 = 已提交读取 3 = 可重复 4 = 可序列化 5 = 快照lock_timeoutint会话的 LOCK_TIMEOUT 设置。该值以毫秒计。deadlock_priorityint会话的 DEADLOCK_PRIORITY 设置。row_countbigint到目前为止会话返回的行数。prev_errorint会话返回的最近一个错误的 ID。比如说，我们要看那些主机有连接到了sqlserver服务器，可以使用下面的sql语句： select distinct host_name from sys.dm_exec_Sessions要看那些用户已连接到sqlserver服务器： select distinct login_name from sys.dm_exec_Sessions当然，利用上面的列，我们可以获得更多想要的客户端信息2、Sys.dm_exec_connections 这个视图返回了连接sqlserver服务器上面的每个连接的详细信息，下面是Sys.dm_exec_connections返回的列：列名数据类型说明Session_idint标识与此连接关联的会话。most_recent_Session_idint显示与此连接关联的最近请求的会话 ID。connect_timedatetime连接建立时的时间戳。net_transportnvarchar(40)说明该连接使用的物理传输协议。protocol_typenvarchar(40)指定负载的协议类型。此参数当前可区分 TDS (TSQL) 和 SOAP。protocol_versionint与此连接关联的数据访问协议的版本。endpoint_idint与此连接关联的端点的唯一标识符。此 endpoint_id 可用于查询 sys.endpoints 视图。encrypt_optionnvarchar(40)说明是否为此连接启用了加密的布尔值。auth_schemenvarchar(40)指定与此连接一起使用的 SQL Server/NT 身份验证。node_affinitysmallint显示与此连接关联的 SOS 节点。num_readsint此连接中已发生的读包次数。num_writesint此连接中已发生的写数据包次数。last_readdatetime此连接中上一次发生读操作的时间戳。last_writedatetime此连接中上一次发生写操作的时间戳。net_packet_sizeint用于信息和数据的网络包的大小。client_net_addressvarchar(40)与此服务器连接的客户端的主机地址。client_tcp_portint与该连接关联的客户机上的端口号。local_net_addressvarchar(40)显示此连接的目标服务器的 IP 地址。只对使用 TCP 传输提供程序的连接可用。

❽ 介绍有关计算机的一种前端技术

大数据基础概念

“很多人还没搞清楚什么是PC互联网，移动互联网来了，我们还没搞清楚移动互联的时候，大数据时代又来了。”——马云卸任演讲

本文尝试从三大产业的角度将大数据的核心商业价值分类讨论。
首先例举一些大数据的典型应用，然后解释大数据的定义，最后总结大数据的价值。

我们知道：
第一次工业革命以煤炭为基础，蒸汽机和印刷术为标志，
第二次工业革命以石油为基础，内燃机和电信技术为标志，
第三次工业革命以核能基础，互联网技术为标志，
第四次工业革命以可再生能源为基础，_________为标志。
空白处你会填上什么？欢迎大家讨论。但是目前可以预测的是，数据和内容作为互联网的核心，不论是传统行业还是新型行业，谁率先与互联网融合成功，能够从大数据的金矿中发现暗藏的规律，就能够抢占先机，成为技术改革的标志。

一、大数据的应用
大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：
客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。
模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。
加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。
降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

Mckinsey列出了各个行业利用大数据价值的难易度以及发展潜力。《Big data: The next frontier for innovation, competition, and proctivity》

各种Data之间的关系图，注意Open Data是完全包含了Open government data（政府开放数据）

Mckinsey也列出了Open Data时代里七大行业潜在的经济价值，自上而下分别是教育，运输，消费品、电力、石油与天然气、医疗护理、消费金融。（感谢知友安阳提供的补充链接资料）

大数据的类型大致可分为三类：
传统企业数据（Traditional enterprise data）：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。
机器和传感器数据（Machine-generated /sensor data）：包括呼叫记录（Call Detail Records），智能仪表，工业设备传感器，设备日志（通常是Digital exhaust），交易数据等。
社交数据（Social data）：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。

从理论上来看：所有产业都会从大数据的发展中受益。但由于数据缺乏以及从业人员本身的原因，第一、第二产业的发展速度相对于第三产业来说会迟缓一些。

(2).第二产业
2013年9月，工业和信息化部发布了《关于印发信息化和工业化深度融合专项行动计划（2013-2018年）》的通知。明确提出推动物联网在工业领域的集成创新和应用：
实施物联网发展专项，在重点行业组织开展试点示范，以传感器和传感器网络、RFID、工业大数据的应用为切入点，重点支持生产过程控制、生产环境检测、制造供应链跟踪、远程诊断管理等物联网应用，促进经济效益提升、安全生产和节能减排。

大数据的业务多是数据驱动型，具有数据量大、种类多、实时性高的特点。工业企业对数据的记录以往看来主要分为两种方法：传统的纸笔和Excel电子表格记录。这些操作起来看似简单的数据管理方式为企业生产及质量监控埋下了巨大的隐患，也让数据挖掘无从谈起。

随着信息化与工业化的融合发展，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节。例如Sensor、RFID、Barcode、物联网等技术已经在企业中得到初步应用，工业大数据也开始逐渐得到积累。企业中生产线高速运转时机器所产生的数据量不亚于计算机数据，而且数据类型多是非结构化数据，对数据的实时性要求也更高。因此工业大数据所面临的问题和挑战很多，所以通用电气公司（General Electric）的副总裁兼全球技术总监William Ruh认为相对于工业大数据来说，工业互联网（Instrial Internet）才是当前急需的，因为大数据本身并没有让信息的提取更加智能，业务比数据本身更加重要。他举了一个核磁共振成像扫描的例子：
Here’s an example. An MRI scan is the best way to see inside the human body. While effective in helping to diagnose multiple sclerosis, brain tumors, torn ligaments and strokes, the data proced by an MRI machine is disconnected from the person that needs it the most.
At a very simplistic level, there are many indivials working as a team to make the scan happen. A nurse administers medications or contrast agents that may be needed for the exam; an MRI technologist operates the scanner; and a radiologist identifies the imaging sequences to be used and interprets the images. This information is then given to the nurse, who then passes it to the primary doctor to review and take action accordingly. This is Big Data, but it is not making information more intelligent.

又如在工业中，压力、温度等数据的特点是需要语境才能理解的。燃气轮机排气装置上的温度读数与一台机车的内部温度是完全不同的。燃气轮机改善热敷需要使用非常复杂的算法运行模型。在笔记本电脑上，一个典型的查询要获得答案一般需要三个星期。在基于大数据的分布式系统上发布同样的查询执行一种计算只需要不到一秒钟。

第三方认证机构（TÜV NORD GROUP），工业
德国汉德技术监督服务有限公司的前身是德国锅炉检验协会（简称TÜV）早在1869年，德国锅炉检验协会就承担了德国国内所有锅炉运行安全的检验工作，保证了锅炉生产的安全。渐渐的，德国锅炉检验协会取得了德国政府的授权，开展对其他产品的检验工作，从采矿，电力系统开始，到压力容器，机动车辆，医疗设备，环境保护，宇航工业，医疗产品等等，现在的德国汉德技术监督服务有限公司已经成为了许许多多产品的安全代号。主要体系认证包括企业质量管理体系，生产环境体系，生产碳排放方案等。TÜV当前从建筑绿色标准体系方面提出了对于大数据能源管理的探索，以微软新总部，蒂森克虏伯电梯总部为例，在整个项目实施中引入大数据能源管理，在建筑的设计规划阶段、施工阶段、运营阶段等多个阶段通过数据化的能源管理系统，实现建筑的低碳、绿色、智能。

工业自动化软件商（Wonderware ），工业
Wonderware作为系统软件涉及的专业企业，对于大数据的计算和运用是从比较“IT”的角度出发的。Wonderware 的实时数据管理软件能够提供一个工厂所需要的从建立到报废的所有实时数据。目前已经退出移动版本，工程总监在手机上就能够随时随地监控设备的运行状况。目前全球超过三分之一的工厂应用Wonderware公司的软件解决方案。

了解更多：
大数据在电力行业的应用前景有哪些？

(3).第三产业
这一个部分的内容比较多。这里只提出一些典型的应用例子，欢迎补充。
健康与医疗：Fitbit® Official Site: Flex, One and Zip Wireless Activity and Sleep Trackers的健身腕带可以收集有关我们走路或者慢跑的数据，例如行走步数、卡路里消耗、睡眠时长等数据与健康记录来改善我们的健康状况；Early Detection of Patient Deterioration等公司正在开发床垫监测传感器，自动监测和记录心脏速率、呼吸速率、运动和睡眠活动。该传感器收集的数据以无线方式被发送到智能手机和平板电脑进行进一步分析；美国公共卫生协会（APHA: American Public Health Association）开发Flu Near You用来的症状，通过大数据分析生成报告显示用户所在地区的流感活动。

视频：互联网电视能够追踪你正在看的内容，看了多长时间，甚至能够识别多少人坐在电视机前，来确定这个频道的流行度。Netflix 美国国内规模最大的商业视频流供应商，收集的数据包括用户在看什么、喜欢在什么时段观看、在哪里观看以及使用哪些设备观看等。甚至记录用户在哪视频的哪个时间点后退、快进或者暂停，乃至看到哪里直接将视频关掉等信息。典型的应用是Netflix公司利用数据说服BBC重新翻拍了电视连结剧《纸牌屋》，而且成功的挖掘出演员Kevin Spacey和导演David Fincher的支持者与原剧集粉丝的关联性，确定新剧拍摄的最佳人选。
When the program, a remake of a BBC miniseries, was up for purchase in 2011 with David Fincher and Kevin Spacey attached, the folks at Netflix simply looked at their massive stash of data. Subscribers who watched the original series, they found, were also likely to watch movies directed by David Fincher and enjoy ones that starred Kevin Spacey. Considering the material and the players involved, the company was sure that an audience was out there.

交通：《车来了》通过分析公交车上GPS定位系统每天的位置和时间数据，结合时刻表预测出每一辆公交车的到站时间；WNYC开发的Transit Time NYC通过开源行程平台（Github：OpenTripPlanner和MTA ）获取的数据将纽约市划分成2930个六边形，模拟出从每一个六边形中点到边缘的时间（地铁和步行，时间是上午九点），最终建模出4290985条虚拟线路。用户只需点击地图或者输入地址就能知道地铁到达每个位置的时间；实时交通数据采集商INRIX-Traffic的口号是（永不迟到！^^），通过记录每位用户在行驶过程中的实时数据例如行驶车速，所在位置等信息并进行数据汇总分析，而后计算出最佳线路，让用户能够避开拥堵。

电子商务：Decide 是一家预测商品价格并为消费者提出购买时间建议的创业公司，通过抓取亚马逊、百思买、新蛋及全球各大网站上数以十亿计的数据进行分析，最终整合在一个页面中方便消费者对比查看，并且能够预测产品的价格趋势，帮助用户确定商品的最好购买时机。已经于2013年被 eBay收购。

政治：奥巴马在总统竞选中使用大数据分析来收集选民的数据，让他可以专注于对他最感兴趣的选民，谷歌执行董事长Eric Schmidt当时向奥巴马的大数据分析团队投资数百万美元并聚拢核心成员成立了Civis Analytics咨询公司，该公司将会将在奥巴马连任竞选中所获得的经验应用到商业和非营利行业中。（了解更多可以看看MIT technology的文章The Definitive Story of How President Obama Mined Voter Data to Win A Second Term）

金融：ZestFinance | Big Data Underwriting 是由是Google的前任 CIO，Douglas Merrill创立金融数据分析服务提供商，使用机器学习算法和大数据为放款者提供承保模式，旨在为那些个人信用不良或者不满足传统银行贷款资格的个人提供服务。公司使用分析模型对每位信贷申请人的上万条原始信息数据进行分析，只需几秒时间便可以得出超过十万个行为指标。目前违约率比行业平均水平低 60%左右。另外一个不得不提到的是风险管理先驱者FICO | Predictive Analytics, Big Data Analytics and FICO Credit Scores，通过大数据分析为银行和信用卡发卡机构、保险、医疗保健、政府和零售行业提供服务。FICO 信用分计算的基本思想是：把借款人过去的信用历史资料与数据库中的全体借款人的信用习惯相比较，检查借款人的发展趋势跟经常违约、随意透支、甚至申请破产等各种陷入财务困境的借款人的发展趋势是否相似。FICO 已经为三分之二的世界 100 强银行提供服务，提高了客户忠诚度和盈利率、减少欺诈损失、管理信贷风险、满足监管与竞争要求并快速获取市场份额。想了解更多的企业可以看看附录中《经济学人》的文章《Big data: Crunching the numbers》。

电信：美国T-mobiles采用Informatica - The Data Integration Company平台开展大数据工作，通过集成数据综合分析客户流失的原因，根据分析结果优化网络布局为客户提供了更好的体验，在一个季度内将流失率减半；韩国 SK telecom新成立一家公司SK Planet，通过大数据分析用户的使用行为，在用户做出决定之前推出符合用户兴趣的业务防止用户流失。美国AT&T 公司将记录用户在Wifi网络中的地理位置、网络浏览历史记录以及使用的应用等数据销售给广告客户。比如当用户距离商家很近时，就有可能收到该商家提供的折扣很大的电子优惠券。英国BT - Broadband公司发布了新的安全数据分析服务Assure Analytics—BT news releases，帮助企业收集、管理和评估大数据集，将这些数据通过可视化的方式呈现给企业，帮助企业改进决策。

一般来说盈利性质的商业公司和企业都不会轻易泄露自己的数据、建模方法和分析过程，所以还有很多大家不知道的神秘应用潜伏在黑暗里，如同《三体》中的”黑暗森林法则“。
宇宙就是一座黑暗森林，每个文明都是带枪的猎人，像幽灵般潜行于林间，轻轻拨开挡路的树枝，竭力不让脚步发出一点儿声音，连呼吸都必须小心翼翼：他必须小心，因为林中到处都有与他一样潜行的猎人，如果他发现了别的生命，能做的只有一件事：开枪消灭之。在这片森林中，他人就是地狱，就是永恒的威胁，任何暴露自己存在的生命都将很快被消灭，这就是宇宙文明的图景，这就是对费米悖论的解释。

二、大数据的定义
大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。

数据体量巨大(Volume)。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。
数据类型繁多(Variety)。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
处理速度快(Velocity)。大数据区分于传统数据挖掘的最显着特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。

看看专家们怎么说。

舍恩伯格，大数据时代 (豆瓣)
不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。

埃里克·西格尔，大数据预测 (豆瓣)
大数据时代下的核心，预测分析已在商业和社会中得到广泛应用。随着越来越多的数据被记录和整理，未来预测分析必定会成为所有领域的关键技术。

城田真琴，大数据的冲击 (豆瓣)
从数据的类别上看，“大数据”指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。

三、大数据的价值
了解了大数据的典型应用，理解了大数据的定义。这时相信在每个人的心中，关于大数据的价值都有了自己的答案。

2010年《Science》上刊登了一篇文章指出，虽然人们的出行的模式有很大不同，但我们大多数人同样是可以预测的。这意味着我们能够根据个体之前的行为轨迹预测他或者她未来行踪的可能性，即93%的人类行为可预测。
Limits of Predictability in Human Mobility
A range of applications, from predicting the spread of human and electronic viruses to city planning and resource management in mobile communications, depend on our ability to foresee the whereabouts and mobility of indivials, raising a fundamental question: To what degree is human behavior predictable? Here we explore the limits of predictability in human dynamics by studying the mobility patterns of anonymized mobile phone users. By measuring the entropy of each indivial’s trajectory, we find a 93% potential predictability in user mobility across the whole user base. Despite the significant differences in the travel patterns, we find a remarkable lack of variability in predictability, which is largely independent of the distance users cover on a regular basis.

而大数定理告诉我们，在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它概率。“有规律的随机事件”在大量重复出现的条件下，往往呈现几乎必然的统计特性。
举个例子，我们向上抛一枚硬币，硬币落下后哪一面朝上本来是偶然的，但当我们上抛硬币的次数足够多后，达到上万次甚至几十万几百万次以后，我们就会发现，硬币每一面向上的次数约占总次数的二分之一。偶然中包含着某种必然。

随着计算机的处理能力的日益强大，你能获得的数据量越大，你能挖掘到的价值就越多。

实验的不断反复、大数据的日渐积累让人类发现规律，预测未来不再是科幻电影里的读心术。

如果银行能及时地了解风险，我们的经济将更加强大。
如果政府能够降低欺诈开支，我们的税收将更加合理。
如果医院能够更早发现疾病，我们的身体将更加健康。
如果电信公司能够降低成本，我们的话费将更加便宜。
如果交通动态天气能够掌握，我们的出行将更加方便。
如果商场能够动态调整库存，我们的商品将更加实惠。

最终，我们都将从大数据分析中获益。

四、结束语。

Here's the thing about the future.关于未来有一个重要的特征
Every time you look at it,每一次你看到了未来
it changes because you looked at it.它会跟着发生改变因为你看到了它
And that changes everything else.然后其它事也跟着一起改变了

数据本身不产生价值，如何分析和利用大数据对业务产生帮助才是关键。

祝每一个DMer都挖掘到金矿和快乐：）

❾ 前端代码DIV+CSS关于定位

<!DOCTYPEhtmlPUBLIC"-//W3C//DTDXHTML1.0Transitional//EN""http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<htmlxmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<metahttp-equiv="Content-Type"content="text/html;charset=gb2312"/>
<title>关于定位</title>
<styletype="text/css">
body{
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}
#header{
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#main{
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#one{
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#tow{
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#three{
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#four{
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#foot{
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<scripttype="text/javascript"src="https://code.jquery.com/jquery-1.11.3.js"></script>
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<divalign="center">
<divid="header"align="center">头部</div>
<divid="main">
<divid="one">one</div>
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<divid="three">three</div>
<divid="four">four</div>
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<divid="foot"align="left">版权</div>
</div>
</body>
<scripttype="text/javascript">
$(document).ready(function(){
varlast=$("#main>div").last();
vartop=last.css("top").replace("px","");
top=parseInt(top);
varheight=last.css("height").replace("px","");
height=parseInt(height);
varmainHeight=top+height;
$("#main").css("height",mainHeight+"px");
});
</script>
</html>

你的布局style都不用改，只需要在页面加载完成后，计算出div#main中的div占用的实际高度，并赋值给div#main。

计算原理：div#main中的每一个div都是设置了固定的top和height的，那么最后一个div的top+height肯定就是div#main的实际占用高度。

代码中，我引用了jquery的css方法，你如果不jquery也可以自己用js原生写。还有什么问题就追问哈。

❿ 怎样通过车前端判断位置

判断轿车前端与人的距离：
以轿车为例，假设前方有一个身高1.7至1.8米左右的人，脚面高在10厘米左右，膝盖高在45厘米左右，臀部在70厘米左右。
1、当你看到车前端由地面向人体脚面或脚跟上移并停留此处时，车前端与人体之间的距离为3米。
2、当你看到车前端升高到人体膝盖高度处时，车前端与人体距离为1米。
3、当你看到车前端升高到人体臀部下端时，车前端与人体之间的距离为0.3米。
判断前车距离：
1、从挡风玻璃下沿看到前车保险杠上沿时约一米；
2、从挡风玻璃下沿看到前车保险杠下沿（人的脚膝盖）时约两米；
3、从挡风玻璃下沿看到前车后轮胎下沿（或看到地面）时约三米；
4、左后视镜下缘看到的相对地面的横线就是自己车头位置。
右后视镜判断后车距离：
1、后车影占后视镜全部时，车距约3米；
2、后车影占后视镜三分之二时，车距约5米；
3、后车影占后视镜二分之一时，车距约9米；
4、后车影占后视镜三分之一时，车距约12米；
5、左后视镜看到后轮盖罩中间（后门手握柄、车身横线或后视镜底线反射）相对地面就是车尾位置。
6、通过车内后视镜透视过后窗挡风玻璃下沿判断后车距离：若看到后车大灯上缘,则后尾箱距后车为三米半左右；若看到后车机仓盖与前挡玻璃交界处，则后尾箱距后车为一米；若看到后车前挡玻璃的水平三分之一，则基本靠上了。
判断车辆位置（车轮位置、前后位置）：
1、判断路边在挡风玻璃中的位置（左轮在挡风玻璃左柱往右10-15cm位置；右轮在挡风玻璃中心线往左5-10cm位置）；离路边距离可以从后视镜看到。
2、判断右轮位置（车头中部或右雨刮器）：在车头盖板右边三分一处的相对地面。
以下才是车子上路应变技巧，希望大家细细看完对你可能有益。

计算前端的位置信息

与计算前端的位置信息相关的内容