Tianyao' s BLOG

生活所迫呀。

一起聚——面向聚餐场景的智能餐厅推荐系统

给定一张地图上的一堆点（犯罪事件、店铺位置、疾病病例），我们关心的常常不是"哪里密度高"（那是核密度分析的答案），而是"这些点的空间分布是随机的、聚集的还是均匀的"。这个问题是点模式分析（Point Pattern Analysis）的核心。本文从空间完全随机性（CSR）假设出发，介绍 Ripley’s K 函数、L 函数与交叉 K 函数，它们用"距离尺度的函数"刻画点分布的空间结构。

祝贺舒姐的ijgis上线。

生活所迫呀。

和之前的文章呼应下，继续介绍python的异步机制。

介绍一下最大似然

挖个坑

使用typing增强Python代码的可读性、可维护性，并帮助静态分析工具进行错误检查。

解决 SQL 注入问题，在于不去拼接字符串构造 SQL，而是使用“预编译 + 参数绑定”的方式（即参数化查询）来处理 SQL 请求。抑或是使用ORM。