2021-02-27

博客提出对潮汐点计算和推荐的优化思路。在计算潮汐点时,因工作日上班时间集中,建议对重点时段进行更精细研究;在推荐潮汐点时,目前仅考虑空间距离可能与实际停车距离有差异,提议引入第三方地图接口获取骑车路线长度作参考。

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

进一步优化思考。
1)Baseline计算潮汐点时,时间精度为小时,但是工作日人们上班的时间很接近,大多集中在早上8-10之间,潮汐的形成和对人们的影响也大多发生在这段时间,因此有必要对一些重点时段进行更精细的时间段研究。
2)推荐潮汐点时,只考虑了基于经纬度计算的空间距离,同时剔除了不同街道的停车点。这样可能跟实际停车所需的距离有差异。比如一排建筑物两侧的停车点,可能空间距离不远,但是实际要绕路才能到达。又比如两个点虽然分属两个街道,但实际上很近,这种情况也是很常见的。所以是否可以通过引入第三方地图接口,来获得两点间骑车路线的长度作为参考,以供推荐用?

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