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如何使用谷歌地图谷歌详解如何用机器学习攻

2019-05-15 00:27:40来源:励志吧0次阅读

1 : 谷歌详解如何用机器学习攻克停车难 随时预测目的地停车状态

近日,谷歌(微博)在安卓设备的更新中,为谷歌地图新增了1项功能预测目的地的停车状态。

用户只需在谷歌地图中查询线路,就能够看到1个新的图标。如果谷歌预测到你所去的目的地可能有停车难的风险,你就会看到地图上出现1个彩色的点,且附带字母P。停车的难易程度将分为车位有限、中等和容易3个等级。

如果谷歌预测到你所去的目的地可能有停车难的风险,地图上会出现彩色的点,且附带字母P。

谷歌的1篇官方博客称,这1功能目前已向25个美国的城市地区开放。但谷歌公司正寻求在未来将该功能推行至更多的城市和国家,和打破平台限制,延伸至苹果iPhone设备上的谷歌地图利用。

谷歌平台上的另外一个地图利用Waze也为美国许多大城市提供类似服务,但谷歌地图采取的方式略有不同。Waze预估停车位时采取了INRIX公司整合的停车数据信息,但谷歌宣称其停车预测是基于用户主动同享地理位置历史,从而获得的匿名数据。

2月3日,谷歌的软件工程师James Cook、Yechen Li和研究员Ravi Kumar联合发布了1份研究报告,详细论述了此项利用的原理。

要提供这1停车预测功能,工程师们需要解决许多问题停车情况复杂多变,几近没有实时的停车位信息;即便有些地区有联的停车计时器,这些数据也不包括非法停车、许可停车和提早离开等信息;道路只能提供2维图象,但停车场本身结构更加复杂;停车位的供需即时变动,即便是的系统都极可能没法及时更新。

为了解决这些问题,谷歌的团队结合了众包和机器学习来建立能够提供停车难度信息的系统,乃至还能帮助用户决策采取何种方式出行。在预发布的实验中,他们发现出行模式按钮的点击量大增,这表明用户取得了停车难度信息以后,会更偏向于斟酌公共出行方式,以取代开车。【编注:众包,即crowdsourcing,指的是1个公司或机构把过去由员工履行的工作任务,以自由自愿的情势外包给非特定的(而且通常是大型的)大众络的做法。】

要为解决停车难的问题设计算法,需要3方面技术通过众包的方法取得地面实况数据、1个合适的机器学习模型,和1个用以训练模型的强大特点集。

地面实况数据

在机器学习解决方案中,搜集高质量的实况数据1直是个关键挑战。谷歌团队采取的方法是,问司机是不是遇到了停车难的问题。但是,他们很快发现,面对这样主观的问题,通常会得到相互矛盾的答案:对同1时间段的同1地点,有的人回答容易找到停车位,有的人的回答却是难。换成多久能找到停车位?这样的客观问题,答案的可信度就有了很大的提高,从而能众包产生高质量的、超过10万个回答的实况数据集。

模型特点

有了可用数据,接下来就是选择用来训练模型的特点。该项目利用的是喜欢分享定位的用户提供的匿名聚合信息,以此作为评估实时交通状态、高流通时间段、访问时长的关键信息源。

谷歌研究员在报告中称,他们很快便发现,即使有了所需数据,还是会遇到1些独特的挑战。比如,如果有人在自己门前或私人的停车位停车,系统不该毛病地认为这里的停车位是可用的。用户搭乘出租车到达,可能会造成门前停车很多的假象,与此类似,公共交通用户可能会被系统认为是在公交车站停车。这些毛病的认知,都会误导机器学习系统。

因此,系统的设计需要更强大的聚合特点。其中1个功能的灵感就来自谷歌所在的Mountain View地区。如果谷歌导航发现大量用户在午饭时间开着车在市中心绕圈,这就表明停车位很难找。

如果谷歌导航发现大量用户在午餐时间开着车在市中心绕圈,这就表明停车位很难找。

谷歌的研究员在思考,如何把这些关于停车难的蛛丝马迹作为1个特点来进行训练。研究员把用户直接到达目的地时间与绕圈、停车、步行这样实际到达目的地的时间进行了对比,聚合了2者之间的不同。如果多数用户在2者之间所用的时间存在显著差异,就被认为是遇到了停车难的问题。

以后,谷歌团队继续开发了更多的特点:特定的目的地、漫步的停车地点、停车的时间点与日期(例如,用户在凌晨会停得离目的地很近,在高峰时间会很远,这怎样办?)、历史停车数据等等。,他们得到了大约20个不同的特点。以后,就是调解模型的表现了。

模型选择和训练

针对上述特点,研究员使用了1个标准的回归机器学习模型。这类选择有几个缘由:首先,逻辑回归的原理是大家所熟知的,并且,在训练数据中,它对噪音是有弹性的;第2,可以将这些模型的输出解释为停车难的几率,然后可以将其映照成描述性术语,如停车位有限或轻松停车;第3,很容易理解每一个特定特点的影响,这使得验证模型是否是公道更加容易。例如,当研究员开始训练时,许多人认为上述蛛丝马迹的功能将是的方法,可以解决所遇到的困难。但实际情况并不是如此,事实上,基于车位位置分散的特点才是停车难度强大的预测因素之1。

结论

使用谷歌的模型,研究员们能够为任何位置和时间的停车难度生成1个估算值。下图是该系统输出的几个例子,用于提供给定目的地的停车难度估计。比如,星期1早上对全部城市来讲都停车困难,特别是繁忙的金融和零售区。在星期6晚上,又会再次变得繁忙,但却主要集中在餐厅和景点等区域。

停车难度模型在旧金山金融区和联合广场地区上的输出。红色表示有更高置信度的停车困难。上排:1个典型周1的上午8点(左)和9点(右)。下排:1个典型周6的相同时间。

2 : iPhone6自带地图如何使用?

1、首先在iPhone6桌面中找到“地图”并点击打开。打开以后,先点击左下角的箭头,先定位1下当前我们所处的位置,以下图所示。

2、然后在顶部的搜索框中,输入我们需要到达的目的地,然落后行搜索。比如这里要去火车站,然后就搜索火车站,以后就能够在iPhone6地图上找到,火车站的位置,以下图所示。

3、然后我们还可以放大地图,查看目的地与当前所在地的距离,另外还可以选择是驾车还是步行,距离较远的话,就需要驾车了,地图上还会给出打车具体多长时间到,以下图所示。

4、点击【车图标和显示时间】的位置,会进入具体的线路提示界面,并且底部会显示详细的距离信息与所需时间,如果确认是开车的话,可以点击【开始】,以后会语音导航提示您行车线路,以下图所示。

5、如果是步行的话,还可以切换到【步行】选项,以后会显示具体的步行线路,底部也会显示大约需要步行的时间与步行的距离,以下图所示。

6、如果确认需要步行,也能够点击底部的【开始】,以后也会语音提示您该如何走,另外还会有方向提示,以下图所示。

3 : 如何在谷歌站长工具提交站地图l

站点地图是为了搜索引擎能很好全面的收录你站的信息,实际上是1个XML文档,1般命名为l,里边存储关于站的所有文章的链接等,搜索引擎能通过站点地图获得文章链接。下边详细介绍如何添加站点地图

工具/原料

条件:在谷歌站长工具下添加了个人站,也就是提交了域名

条件2:站根目录有l文件

方法/步骤

首先,添加了站后,点击站域名便可进入到站点地图的添加页面》抓取》站点地图

点击右上角的添加/测试站点地图

步骤浏览

输入站点地图的名称的xml文档,1般都为l

提交sitemap后,1般都成功,刷新查看

在这里会显示你站抓取情况和异常情况。首次添加需要等待。第二天便可看到前1天的收录。添加后,你就能够在谷歌搜索框内使用site:的方式查看自己的站搜录情况了

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4 : 如何利用谷歌Analytics做好SEO

对1个合格SEOer来讲,谷歌Analytics是必须要掌握的1个数据分析工具,并且要充分的加以利用。谷歌Analytics工具对SEO搜索引擎优化工作,很大程度上是1个工作效果反馈和工作方向的指点作用。

谷歌Analytics界面

通过对Google Analytics反应的站相干数据的分析和整合,就可以很直接明了看到SEO的工作效果,和工作中所欠缺的部分,也就是接下来的工作方向的问题,对快速、有针对性的提升站流量,可以说是起到不可或缺的作用。那末,我们SEO人员如何去充分利用好谷歌Analytics分析工具呢?下面仅从个人心得体会做1点简单分享。

1.充分利用好每段时期站SEO流量对照分析数据。这里的SEO流量对照分析数据主要是指SEO工作初期、履行阶段、和SEO目标期的1个流量数据对照。这样做可以很明确的看到我们SEO工作的价值,1般来说,数据是也是反应效果直接有效的方式。

2.充分利用GA工具里的内容分析。这里可以清晰直接的看到站的流量来源的主要目标页,包括主要频道、栏目等等。这样对以后SEO工作的重点也能有1个很好的掌控。

内容页面分析

3.每段时期对关键词流量变化进行对比分析。这里的关键词包括品牌关键词与非品牌关键词,从这里我们可以很好的看到关键词每段时期流量情况,从而对我们SEO接下来的关键词优化有1个很明确的方向。

总的来讲,谷歌Analytics数据分析工具,对我们SEO平常工作来说,可以起到事半功倍的效果。在某种程度上说,1个SEO人员对谷歌Analytics的运用情况,也能够在1定程度上反应他的SEO技术水平。

或许有的人觉得谷歌Analytics很难。的确,要真正深入的了解谷歌Analytics确切的是1个漫长的进程,但1些用于SEO的基本分析功能,实际操作起来其实也未必有想的那么难。

固然谷歌Analytics的强大功能也不是我们在这里3言两语能说的清楚的。目前笔者也是在不断的摸索和学习,同时欢迎广大SEO大神指导点评。本文由北京站建设 原创,首发A5,转载请注明出处,谢谢!

5 : 如何使用谷歌自定义设置跟踪博客作者

对web营销工作者而言,谷歌分析的自定义变量可能会让他们望而生畏,由于他们对技术知识了解相对较少,实际上这些技术知识是相当容易实现的,特别是如果你使用Wordpress。这篇文章将向您展现如何轻松地跟踪博客作者使用自定义的变量,并探讨其中1些报告的可能性。

为什么追踪作家?

有许多理由来跟踪博客作者,适用于你的内容策略,包括:

突出社论成功

嘉奖那些有良好的表现和突出营销成功,对SEO和内容增进组织内的创作热情。跟踪者可以更容易产生这类类型的报告。

评估自由职业者

是自由撰稿人。如果你把业务外包给1些自由职业者,有1些更好的优化比其他副本?用户参与指标中他们对工作质量的衡量标准是甚么?这些都可以在这类类型的报告中取得。

辨认成功的客人作者

如果1篇客串文章作者是驱动1个特别大量的交通到您的站,这多是由于他们有1个强大的社会媒体增进,或他们从自己的权威域链接。如果是这样的话,为何不让他们定期提供内容?

我怎样设置自定义变量?

Google Analytics为Wordpress插件

我能想象,许多Wordpress安装使用Joost de Valk的GA插件。这个插件的简单方法是跟踪作者,所以如果你还没有在你的站上得到了GA跟踪,我推荐安装它。你可以找到GA跟踪去插件添加新的搜索谷歌分析对Wordpress和安装前的结果。

激活插件和去它的设置页面。选择显示高级设置,你就会看到1个表,名为自定义变量的设置。你所需要做的就是选择作者的名字,点击更新按钮。

还有1大堆其他跟踪选项如标签、分类和出版1年。你可能希望把这些当你在那里你可以找到1个用于数据后沿着线;是把它做好准备,等待比没有它!

Wordpress硬编码

如果你已硬编码到您的Wordpress GA跟踪你的站,你可以快速和简单的,是作者跟踪。

如图1所示这个例子中,假定你的GA跟踪是在页脚.php文件中,您可以该内容,外观器并从右侧列表当选择你的页脚.php文件,你的GA代码就应当如图所示的内容。

插入1下代码在开始和_sh两行之间:

然后选择更新文件你就完成了。

需要注意的是,如果你关系该位的PHP做什么:它会检查你是否是当千叶是1篇博客文章(is_single()),获得作者(get_the_author())的名称,然后打印出Google Analytics(分析)自定义变量使用echo命令插入代码的作者的名字。

如果你不使用Wordpress

如果你不使用Wordpress,你通常会需要使用任何服务器端语言,你使用填充并打印自定义变量在你的谷歌分析标记,它应当在上面的例子中同1个地方将代码改成:

_sh([_setCustomVar, 1,Author,

此处需要注意的是,很多人表示使用自定义变量槽你使用这个信息。谷歌分析给你5插槽(1 - 5),所以如果你使用的是其他自定义变量,确保你没有冲突的跟踪,使用相同的槽。

报告

定制报告

第1个报告你可能想要看到的是综合阅读者作者,也就是其内容是的,你可以很容易地通过定制的报告中,您使用页面阅读量作为你的度量和自动以变量作为维度钻取。

添加的着陆页作为第2维度钻取允许您单击到每一个作者,看哪一个页面吸引多的流量。您可使这个报告更有趣的通过添加用户参与度指标如跳出率和平均时间在页面,可以用于唆使内容的质量。

分割

如果你想阅读标准报告只显示数据为1个特定的作者,你可以创建1个定制的片断,自定义变量作为你的顾虑器。这样你就可以查看他们的关键词,反向链接,内容等。

定义仪表板

跟踪作者还允许您创建仪表板,是为1个特定的作家通过利用过滤器当您创建小部件。本质上,您可以创建任何小部件和过滤器来显示1个热定的值为自定义变量。

这个唆使板显示的内容有:

1、收购:交通到他们的文章来自何方?交通类型,反向链接,关键词。

2、行动:产生了什么事,当他们到达这个站?跳出率,avg的时间在现场,访问和浏览趋势,页面。

3、结果:有什么结果的工作吗?在这类情况下,广告收入和顶部AdSense页面,但这也能够转换和电子商务数据。

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