GeoHash 项目技术文档
2024-12-25 09:06:44作者:管翌锬
1. 安装指南
1.1 文件复制
将项目中的 Classes/ARC 或 Classes/NonARC 目录下的所有文件复制到您的项目中。
1.2 导入头文件
在需要使用 GeoHash 功能的文件中,导入 GeoHash.h 头文件:
#import "GeoHash.h"
2. 项目使用说明
2.1 生成 GeoHash
使用 GeoHash 类生成指定经纬度和长度的 GeoHash:
NSString *hash = [GeoHash hashForLatitude:35.6894875
longitude:139.6917064
length:13];
生成的 hash 值为 @"xn774c06kdtve"。
2.2 解码 GeoHash
解码 GeoHash 并获取其表示的区域:
GHArea *area = [GeoHash areaForHash:@"c216ne"];
可以通过 area 对象获取区域的经纬度范围:
area.latitude.max
area.latitude.min
area.longitude.max
area.longitude.min
2.3 获取相邻区域
获取指定 GeoHash 的相邻区域:
NSString *adjacentHash = [GeoHash adjacentForHash:@"dqcjq"
direction:GHDirectionNorth];
生成的 adjacentHash 值为 @"dqcjw"。
获取指定 GeoHash 的所有相邻区域:
GHNeighbors *neighbors = [GeoHash neighborsForHash:@"dqcw5"];
可以通过 neighbors 对象获取各个方向的相邻区域:
neighbors.north
neighbors.south
neighbors.east
neighbors.west
neighbors.northEast
neighbors.northWest
neighbors.southEast
neighbors.southWest
2.4 验证 GeoHash
验证 GeoHash 是否有效:
if (![GeoHash verifyHash:@"abw!@"])
{
// 处理无效的 GeoHash
}
3. 项目 API 使用文档
3.1 hashForLatitude:longitude:length:
生成指定经纬度和长度的 GeoHash。
参数:
latitude:纬度。longitude:经度。length:GeoHash 长度。
返回值:
- 生成的 GeoHash 字符串。
3.2 areaForHash:
解码 GeoHash 并返回其表示的区域。
参数:
hash:GeoHash 字符串。
返回值:
GHArea对象,包含区域的经纬度范围。
3.3 adjacentForHash:direction:
获取指定 GeoHash 的相邻区域。
参数:
hash:GeoHash 字符串。direction:相邻方向(如GHDirectionNorth)。
返回值:
- 相邻区域的 GeoHash 字符串。
3.4 neighborsForHash:
获取指定 GeoHash 的所有相邻区域。
参数:
hash:GeoHash 字符串。
返回值:
GHNeighbors对象,包含各个方向的相邻区域。
3.5 verifyHash:
验证 GeoHash 是否有效。
参数:
hash:GeoHash 字符串。
返回值:
- 布尔值,表示 GeoHash 是否有效。
4. 项目安装方式
将 Classes/ARC 或 Classes/NonARC 目录下的所有文件复制到您的项目中,并在需要使用 GeoHash 功能的文件中导入 GeoHash.h 头文件。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
405
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
251
暂无简介
Dart
672
159
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
319
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
657
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868