


내 GeoCoordinate 거리 계산이 부정확한 이유는 무엇이며, .NET의 `GeoCoordinate.GetDistanceTo()`를 사용하여 어떻게 개선할 수 있습니까?
GeoCoordinate 거리 계산을 위한 최적의 접근 방식 결정
두 GeoCoordinate 간의 정확한 거리 계산을 확인하려는 노력으로 개발자가 자신의 결과와 그 결과 사이에 불일치가 발생했습니다. 외부 애플리케이션에서 제공됩니다. 현재 C# 구현은 3.3마일의 평균 거리를 반환하지만 다른 플랫폼에서는 3.5마일에 가까운 거리를 보고합니다. 이러한 상당한 차이로 인해 잠재적인 오류나 대체 거리 계산 방법에 대한 조사가 촉발되었습니다.
개발자의 현재 구현은 다음 공식을 중심으로 이루어집니다.
public static double Calculate(double sLatitude, double sLongitude, double eLatitude, double eLongitude) { var radiansOverDegrees = (Math.PI / 180.0); var sLatitudeRadians = sLatitude * radiansOverDegrees; var sLongitudeRadians = sLongitude * radiansOverDegrees; var eLatitudeRadians = eLatitude * radiansOverDegrees; var eLongitudeRadians = eLongitude * radiansOverDegrees; var dLongitude = eLongitudeRadians - sLongitudeRadians; var dLatitude = eLatitudeRadians - sLatitudeRadians; var result1 = Math.Pow(Math.Sin(dLatitude / 2.0), 2.0) + Math.Cos(sLatitudeRadians) * Math.Cos(eLatitudeRadians) * Math.Pow(Math.Sin(dLongitude / 2.0), 2.0); // Using 3956 as the number of miles around the earth var result2 = 3956.0 * 2.0 * Math.Atan2(Math.Sqrt(result1), Math.Sqrt(1.0 - result1)); return result2; }
개발자는 불일치가 다음과 같을 수 있다는 가설을 세웠습니다. 단위 변환(킬로미터로 계산한 다음 마일로 변환)의 변화로 인해 발생합니다. 그러나 추가 조사를 통해 최적의 솔루션은 .NET Framework 4 이상에 도입된 GeoCoordinate 클래스를 활용하는 것으로 확인되었습니다. 이 클래스는 GeoCoordinate 간의 거리 계산을 단순화하는 GetDistanceTo라는 내장 메서드를 제공합니다.
다음 코드는 GetDistanceTo를 활용하는 방법을 보여줍니다.
var sCoord = new GeoCoordinate(sLatitude, sLongitude); var eCoord = new GeoCoordinate(eLatitude, eLongitude); return sCoord.GetDistanceTo(eCoord);
이 메서드는 거리를 미터 단위로 반환합니다. 거리를 마일 단위로 얻으려면 결과를 1609.344로 나눌 수 있습니다. System.Device 네임스페이스를 참조하는 것은 GeoCoordinate 클래스를 활용하기 위한 전제 조건입니다.
이 접근 방식을 채택하면 개발자는 GeoCoordinate 간의 거리를 계산하는 검증되고 신뢰할 수 있는 방법에 액세스하여 오류나 부정확성의 가능성을 제거할 수 있습니다.
위 내용은 내 GeoCoordinate 거리 계산이 부정확한 이유는 무엇이며, .NET의 `GeoCoordinate.GetDistanceTo()`를 사용하여 어떻게 개선할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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C#과 C의 역사와 진화는 독특하며 미래의 전망도 다릅니다. 1.C는 1983 년 Bjarnestroustrup에 의해 발명되어 객체 지향 프로그래밍을 C 언어에 소개했습니다. Evolution 프로세스에는 자동 키워드 소개 및 Lambda Expressions 소개 C 11, C 20 도입 개념 및 코 루틴과 같은 여러 표준화가 포함되며 향후 성능 및 시스템 수준 프로그래밍에 중점을 둘 것입니다. 2.C#은 2000 년 Microsoft에 의해 출시되었으며 C와 Java의 장점을 결합하여 진화는 단순성과 생산성에 중점을 둡니다. 예를 들어, C#2.0은 제네릭과 C#5.0 도입 된 비동기 프로그래밍을 소개했으며, 이는 향후 개발자의 생산성 및 클라우드 컴퓨팅에 중점을 둘 것입니다.

C# 및 C 및 개발자 경험의 학습 곡선에는 상당한 차이가 있습니다. 1) C#의 학습 곡선은 비교적 평평하며 빠른 개발 및 기업 수준의 응용 프로그램에 적합합니다. 2) C의 학습 곡선은 가파르고 고성능 및 저수준 제어 시나리오에 적합합니다.

C 학습자와 개발자는 StackoverFlow, Reddit의 R/CPP 커뮤니티, Coursera 및 EDX 코스, GitHub의 오픈 소스 프로젝트, 전문 컨설팅 서비스 및 CPPCon에서 리소스와 지원을받을 수 있습니다. 1. StackoverFlow는 기술적 인 질문에 대한 답변을 제공합니다. 2. Reddit의 R/CPP 커뮤니티는 최신 뉴스를 공유합니다. 3. Coursera와 Edx는 공식적인 C 과정을 제공합니다. 4. LLVM 및 부스트 기술 향상과 같은 GitHub의 오픈 소스 프로젝트; 5. JetBrains 및 Perforce와 같은 전문 컨설팅 서비스는 기술 지원을 제공합니다. 6. CPPCON 및 기타 회의는 경력을 돕습니다

C는 XML과 타사 라이브러리 (예 : TinyXML, Pugixml, Xerces-C)와 상호 작용합니다. 1) 라이브러리를 사용하여 XML 파일을 구문 분석하고 C- 처리 가능한 데이터 구조로 변환하십시오. 2) XML을 생성 할 때 C 데이터 구조를 XML 형식으로 변환하십시오. 3) 실제 애플리케이션에서 XML은 종종 구성 파일 및 데이터 교환에 사용되어 개발 효율성을 향상시킵니다.

C는 여전히 현대 프로그래밍과 관련이 있습니다. 1) 고성능 및 직접 하드웨어 작동 기능은 게임 개발, 임베디드 시스템 및 고성능 컴퓨팅 분야에서 첫 번째 선택이됩니다. 2) 스마트 포인터 및 템플릿 프로그래밍과 같은 풍부한 프로그래밍 패러다임 및 현대적인 기능은 유연성과 효율성을 향상시킵니다. 학습 곡선은 가파르지만 강력한 기능은 오늘날의 프로그래밍 생태계에서 여전히 중요합니다.

C의 미래는 병렬 컴퓨팅, 보안, 모듈화 및 AI/기계 학습에 중점을 둘 것입니다. 1) 병렬 컴퓨팅은 코 루틴과 같은 기능을 통해 향상 될 것입니다. 2)보다 엄격한 유형 검사 및 메모리 관리 메커니즘을 통해 보안이 향상 될 것입니다. 3) 변조는 코드 구성 및 편집을 단순화합니다. 4) AI 및 머신 러닝은 C가 수치 컴퓨팅 및 GPU 프로그래밍 지원과 같은 새로운 요구에 적응하도록 촉구합니다.

c is nontdying; it'sevolving.1) c COMINGDUETOITSTIONTIVENICICICICINICE INPERFORMICALEPPLICATION.2) thelugageIscontinuousUllyUpdated, witcentfeatureslikemodulesandCoroutinestoimproveusActionalance.3) despitechallen

C에서 정적 분석의 적용에는 주로 메모리 관리 문제 발견, 코드 로직 오류 확인 및 코드 보안 개선이 포함됩니다. 1) 정적 분석은 메모리 누출, 이중 릴리스 및 초기화되지 않은 포인터와 같은 문제를 식별 할 수 있습니다. 2) 사용하지 않은 변수, 데드 코드 및 논리적 모순을 감지 할 수 있습니다. 3) Coverity와 같은 정적 분석 도구는 버퍼 오버플로, 정수 오버플로 및 안전하지 않은 API 호출을 감지하여 코드 보안을 개선 할 수 있습니다.
