PrimoSpot - 寻找停车位的app (断断续续做了几个月, 今晚终于发布了)

最新推荐文章于 2025-08-23 18:37:13 发布
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#Android #Google #中国移动 #Rack #算法

PrimoSpot.com为车主提供停车位查找服务。该应用利用GPS定位帮助用户找到附近可用的停车位，避开清扫时段限制，并记录停车位置。目前支持纽约和波士顿。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

PrimoSpot.com是个专门帮车主寻找停车位的网站. 他们有iPhone app. 我则负责开发android客户端.

断断续续做了几个月, 今晚终于发布了, 先看截图吧:
[img]http://www.iteye.com/upload/attachment/140002/2600f866-1155-3b6c-b6ae-f869796bfbbf.png[/img]

美国大城市每周每条街道都有不同的扫地的时间表. 也就是扫地的时候你的车不能停在指定的路边.
所以, 找车位是每个车主的每周必修功课.

PrimoSpot有所有扫地时间表的数据, 还有停车场, 还有停自行车的rack的数据.

所以这个app就根据你的GPS, 找你附近的停车位置. 还可以搜索街道, 记住你停车的地方, 等等.

目前支持纽约和波士顿, 其他大城市在陆续推出中...
项目总结一：基于Android平台的智能停车系统
huanongjingchao的专栏
07-06 8581
最近在做一个基于物联网的技术的智能停车平台，Android端+pc端，手机端是Android开发的一套+高德地图SDK+高德导航SDK，pc端是Linux+Django+Mysql+Apache+（Html、Css+Div），今天想记录一下实时获取停车场车位数据以及在地图上为停车场添加注标。 目前项目面向的用户是兰州市的用户，整个兰州市的停车场也就是差不多有200多个，数据量不大，需要在地图上为
安卓百度地图开发——停车定位导航APP
Mezzio的博客
06-03 7086
我把自己的毕设程序上传到了GitHub上面，有需要的可以去下载 https://github.com/supergyz/AndroidBDMap 相关介绍本人计算机系大四毕业生，毕设做的是“基于安卓的停车服务导航APP系统开发”。从初认识安卓然后到慢慢熟悉，这次做了一个相对完整一点的APP应用，感觉也从中收获了很多，所以趁着答辩结束想要把毕设相关的内容：安卓，百度地图开发，停车，导航，定位等等一
司机秘书：让司机省心的违章查询助手
雷锋网
09-19 1607
以有车一族为主要受众的应用不少，雷锋网此前也对其中一些精品做过报道，比如解决停车困恼的PrimoSpot Parking、利用AR技术帮助车主方便找到爱车的Augmented car finder等等，而对于广大的司机朋友来说，查询交通违章信息更是一个刚性需求。而司机秘书这款
计数组合学7.20（平面分拆与RSK算法)
weixin_74905422的博客
08-22 815
实际上，一个反半标准杨表（reverse SSYT）就是一种特殊的平面分拆（移除了无关的0），事实上，在我们定义反半标准杨表时，我们提到了另一个术语“列严格平面分拆”。本节和接下来的两节将致力于讨论整数分拆的一个引人入胜的推广，称为“平面分拆”。我们将基于 RSK 算法以及一种将一对同形状的反半标准杨表合并成单个平面分拆的简单方法，给出一个优雅的双射证明。当我们考虑 RSK 算法的对称性结果定理 7.13.1 时，定理 7.20.1 的一个很好的变体就出现了。的每一列都是互异奇数部分的分拆。
力扣（在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置）
weixin_52811458的博客
08-22 725
本文解析了LeetCode 34题，探讨如何在有序数组中高效查找目标值的起始和结束位置。通过分析原始代码的复杂度问题，提出优化方案：采用两次独立的二分查找，分别定位左边界（第一个等于目标值的位置）和右边界（最后一个等于目标值的位置）。优化后的代码逻辑更清晰，时间复杂度保持O(log n)，空间复杂度为O(1)。关键点在于正确处理二分查找的边界条件，先验证左边界有效性，再推导右边界，确保结果准确。
【数据结构】计数排序：有时比快排还快的整数排序法
leilei050213的博客
08-23 182
计数排序是一种非比较排序算法，适用于整数数据且范围较小的情况。其核心思想是统计每个元素出现的次数，然后根据统计结果将元素重新排列。虽然时间复杂度高效（O(N+range)），但空间复杂度较高（O(range)），且仅适用于整数类型。该算法在数据范围集中时性能优异，比快速排序更快，但在数据范围较大时空间消耗显著。
算法 ----- 链式
shsbyshdbdhjsk的博客
08-20 306
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算法-每日一题（DAY13）两数之和
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08-18 1053
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分享智能解译算法获取及调用之建筑物提取
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【建筑物提取算法】利用语义分割算法对高分辨卫星影像中建筑物进行智能提取，从遥感影像、航拍图像等数据中自动识别并分离建筑物目标的技术可以高效地处理大量数据，为城市规划、灾害管理、环境监测等领域提供重要支持。Transformer类：针对 CNN 在长距离特征关联上的不足，Transformer 通过自注意力机制捕捉图像中建筑物与背景的全局关联（如大面积建筑群的整体分布），在高分辨率遥感影像提取中表现更好。②几何特征：捕捉建筑物的规则形状（矩形、多边形）、阴影轮廓（如正午时分建筑物投射的清晰阴影）；
SHAP分析+KOA-RIME开普勒结合霜冰算法双重优化BP神经网络+9种映射方法+新数据预测！机器学习可解释分析！
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LeetCode算法日记 - Day 17: 算法中的位运算技巧总结
Miraitowa_cheems的博客
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本文介绍了位运算的基础知识及其在解决算法问题中的应用。首先讲解了按位与、或、异或和取反四种基本运算的原理和使用场景。随后重点分析了三个经典位运算问题：1)计算整数的二进制1的个数（汉明重量），通过n&(n-1)技巧高效实现；2)比特位计数问题，利用动态规划公式ret[i]=ret[i>>1]+(i&1)优化计算；3)计算两个数的汉明距离，采用异或运算快速定位差异位。文章提供了每个问题的详细解析、优化思路和代码实现，展示了位运算在算法优化中的重要作用。这些技巧能有效提升程序性能，特
leetcode 1658 将x减到0的最小操作数
2301_80296866的博客
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(2)处理边界情况，如果target为负数，表示sum<x,不合法，返回-1。如果target等于0，表示sum=x,直接返回n;，求解出和为target的最长连续子串的长度，用数组的长度减去和为target的最长连续子串的长度，即为所求。先求出数组中所有元素的和，减去x的值得到target，借助。(1)求出数组中所有元素的和，算出target；思想，记录和为target的最长连续子串的长度；(4)最后返回最小操作数。
代码随想录Day59：图论（最短路算法dijkstra堆优化版精讲、Bellman_ford 算法精讲）
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dijkstra基础版见文章朴素版的dijkstra时间复杂度为 O(n^2)，只和 n （节点数量）有关系。如果n的数量进一步上升，可以换一个角度来优先性能。在最小生成树章节涉及两个算法，（从点的角度来求最小生成树）、（从边的角度来求最小生成树）。朴素dijkstra当时是从点出发，也就是类似prim算法，那我们也可以想到如果点多边少（这里的多少都是相对而言），是不是可以从进行优化。
LeetCode算法日记 - Day 19:判定字符是否唯一、丢失的数字
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本文解析了两道LeetCode面试题。第一题要求判断字符串中字符是否唯一，通过位运算将字符映射到32位整数的二进制位，实现O(1)空间复杂度解法。第二题寻找[0,n]范围内缺失的数字，利用异或运算的性质，通过两次遍历即可找出缺失数，达到O(1)空间复杂度。两种解法都巧妙运用位运算特性，在保证时间复杂度O(n)的同时优化了空间效率。
五种算法详解（SVM / Logistic Regression / kNN / Random Forest / HistGradientBoosting）
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本文对比了五种机器学习算法的技术原理、关键参数、优缺点及适用场景。SVM通过最大化分类间隔实现线性分类；逻辑回归提供可靠概率输出；kNN基于相似度惰性学习；随机森林集成多棵决策树提升鲁棒性；HGBT采用分桶梯度提升高效建模。使用时需注意数据预处理、参数调优和模型融合策略，如多数投票或加权投票。推荐配置包括标准化+PCA降维，根据验证集性能确定集成权重。各算法在特征工程、计算效率、泛化能力等方面各具特点，需结合实际场景选择。
力扣热题之stack
m0_74033390的博客
08-22 192
本文总结了五道栈相关的经典算法题解：1.有效的括号使用栈匹配括号对；2.最小栈的两种实现方式（数组辅助/双栈）；3.字符串解码利用栈处理嵌套结构；4.每日温度通过栈计算温度间隔；5.柱状图最大矩形采用单调栈求面积。各解法均包含关键实现细节，如边界处理、哨兵技巧和栈的灵活运用，展示了栈结构在算法中的典型应用模式。
多重背包
li_peixiansang的博客
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本文介绍了多重背包问题的两种解法：基础模型和二进制优化模型。基础模型采用三层循环（物品数、数量、容量）实现，时间复杂度为O(NSV)；二进制优化模型通过将物品数量拆分为2的幂次方组合，将问题转化为0-1背包，提升效率。两段代码均使用动态规划思想，通过逆序遍历容量保证物品只被选取一次。基础模型简单直观但效率较低，二进制优化模型通过数学优化显著降低了时间复杂度。两种方法最终都能正确求解背包最大价值问题。
数据结构与算法-算法-三数之和
weixin_69759588的博客
08-23 570
本文介绍了LeetCode第15题"三数之和"的解法。题目要求找出数组中所有不重复的三元组，使其和为0。核心解法是：先排序数组，然后固定一个数，将问题转化为两数之和，使用双指针法寻找解。代码示例展示了递归实现，通过dfs2函数处理三数之和，twoSum2函数处理两数之和。解题过程中需注意去重和边界条件。文章还提供了视频讲解链接，建议参考黑马程序员的详细讲解。该题比两数之和更为复杂，是需要重点掌握的中等难度算法题。
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