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Samsung：大IU落地的应用生态（LBS实践）
从传统的512B扇区到如今QLC闪存和大IU的演进，SSD的性能瓶颈日益凸显。为了突破这些限制，三星等行业领导者正积极探索主机操作系统层面的优化方案，如大块大小（LBS）技术。 本文将带您抽丝剥茧，解析LBA、IU及LBS之间的复杂关系，揭示NVMe和OCP等标准在其中的作用，并展望LBS如何为主机软件生态系统带来“免费”的性能提升，最终实现QLC SSD在数据库等工作负载下的卓越表现 Fig-16：在主机操作系统中启用大块大小 (LBS) 图片讨论了在主机操作系统层面启用大块大小（LBS）以更好地支持 QLC 和使用大 IU 的 SSD 的工作。 LBS 结论 增加 LBA 扇区大小很困难。 对原子掉电保护提出新要求是启用大 IU 的最佳解决方案。 Fig-17：LBS如何增益大IUs 图片解释了如何在主机操作系统层面通过一种称为“大块大小（LBS）”的方法来更好地支持使用大 IU 的 SSD。
58210编辑于 2025-04-21 - 来自专栏性能与架构
Redis 的 LBS 支持
Redis 刚刚发布了 3.2 版本，其中官方支持了地理位置相关的 GEO API 非常适合简单的位置服务场景，例如 查找附近的商家、计算用户与商家的距离 使用示例 01 添加位置信息 > GEOADD locations -0.12455 51.5007 "Big Ben" -0.12520 51.50115 "Westminster Station" -0.11358 51.50482 "BFI IMAX" (integer) 3 GEOADD 是添加位置信息的命令，locations 是 KEY
1.5K50发布于 2018-04-03 - 来自专栏原创
构建基于LBS的大数据应用
构建基于LBS的大数据应用，一般的实现流程为：通过信息收集后进行基础数据的整理，数据挖掘/机器学习，服务搭建以及数据可视化等。 ? 数据挖掘的基本流程 基础数据的处理主要包括：数据集成和一些部分数据处理。 数据集成，数据挖掘或统计分析可能用到来自不同数据源的数据，我们需要将这些数据集成在一起。 数据挖掘时只根据数据库中的数据，用合适的数据挖掘算法进行分析，得出有用的信息。其中，模型算法质量的评价是很重要的一步。且数据挖掘是一个循环往复的过程。 基于LBS的大数据应用需要解决很多问题：基础数据问题比如海量数据流（>20W 条/s）、数据处理性能复杂计算（定位和统计）、准确率、秒级实时性要求、以及数据的实时性等。 最后，基于大数据的LBS应用，可以使用分布式流式计算框架，构建数据闭环，从而实现持续优化基础数据。 ? 目前的成功案例有： 1.杭州白马湖动漫节的安全保障。
2.8K70发布于 2018-03-21 - 来自专栏移动开发面面观
iOS学习笔记——LBS
currentCity;//城市 NSString *_strLatitude;//经度 NSString *_strLongitude;//维度 同时，CLLocationManager给我们提供了一些关于LBS 的配置： // LBS的精度选择，如设置10就只保证10米的精度。 _locationManager.desiredAccuracy = kCLLocationAccuracyBest; // LBS的更新距离，如设置10表示，当位置改变超过10米时，会调用位置更新的回调 _locationManager.distanceFilter = kCLDistanceFilterNone; // LBS的回调代理，回调定位的更新or失败。
2.3K30发布于 2018-07-03 - 来自专栏全栈程序员必看
LBS定位技术「建议收藏」
http://www.cnblogs.com/LBSer/p/3295642.html LBS定位技术从方法上可分成三类：基于三角关系的定位技术、基于场景分析的定位技术、基于临近关系的定位技术（唐毅和杨博雄 这种定位技术根据测量得出的数据，利用几何三角关系计算被测物体的位置，它是最主要的，也是应有最广的一种定位技术。 在野外开阔地区，可接收的卫星数目一般大于4颗，这时可以采用两种方法提高精度：1）挑选信号较强，并且并能保持良好定位解算精度的几何图形的4颗卫星数据进行计算，采用式3解方程即可算出结果；2）所有卫星数据都参与计算
3.1K20编辑于 2022-09-20 - 来自专栏腾讯大数据的专栏
腾讯社交LBS服务技术要点
据了解腾讯云分析（mta.qq.com）近日推出的“社交LBS”SDK服务，其覆盖Android和iOS两大主流平台，所有功能免费。 腾讯社交LBS提供何种服务？ 首先，社交LBS服务主要围绕实现“附近的人”，以及与之相关的路径轨迹、授权分享等功能，为开发者提供快速有效的管理自己App产品用户群在基于地理位置的社交关系链的能力。 这套用户画像体系是一个海量数据存储和实时计算集群平台，支持上亿级别的用户毫秒级别查询，满足大并发用户请求，保证系统高效可用。换句话说，社交LBS是开发者可使用的免费“关系链存储和查询”神器。 2) 千万亿并发数据之分发系统(C10M)： 我们的思想就是将控制层留给Linux做，其它数据层全部由应用程序来处理。 而集成了这两大社交法宝之后，简单敲入几行代码，轻松实现基于地理位置信息的用户多维查询管理，屏蔽诸多的技术细节和复杂环境，大大提升开发效率。
4.7K100发布于 2018-01-26 - 来自专栏可能是东半球最正规的API社区
继续搞【附近】系列---MySQL搞LBS（二）
没有了MySQL就好像缺了一条腿 如果说利用MySQL搞LBS，是需要分版本的，分水岭是5.7： 5.7之前的MySQL没有内置对GIS查询的支持 5.7以及之后的MySQL直接内置了对GIS查询 然而实际上对于 在5.7之前的话，一般说遇到GIS查询量不太大的话，利用MySQL实现LBS都会利用一种叫做GEOHASH的技术。 事情到这里，总体方案就比较明朗了：就是将一个人经纬度的geohash字符串保存到MySQL数据库里，然后通过MySQL的like去模糊匹配geohash前缀就可以了。 它囊括中国西北一大坨地区，包括著名县城 --- 平安县城、甚至连晋西北三大B王的势力范围似乎都被囊括在内了。 ? 如果说我们要继续缩小范围提高精确度，怎么办？ 如果你业务对LBS使用并不频繁，不想因此引入一个新的应用软件，就可以考虑使用这种方式来实现一下。
1.7K00发布于 2019-11-13 - 来自专栏用户6336521的专栏
本地外卖平台如何利用LBS大数据进行用户画像精准营销
大数据火不火想必大家心中有数，尤其在LBS定位功能的前提下，能够快速找到附近的商圈，吃喝玩乐可以说是样样不缺了。接下来我们先来认识一下LBS定位功能。 u=1326731645,3839116331&fm=26&gp=0.jpg LBS，基于用户定位数据的服务，它包括两层含义：一是确定移动设备所在的地理位置，其次是提供与位置相关的服务。 移动互联网先天被打上了LBS的标签，其成为移动互联网的核心因素之一，这也是移动互联网区别于互联网的一大特征。 用户的性别、年龄、收入等相对稳定的用户标签，能清晰地描绘用户是怎样样的人；用户在APP上的行为轨迹、订单数据等具有一定时效性的行为数据， 表明用户最近对什么感兴趣；用户的定位数据，无疑是用户此时此刻打开 而利用LBS获得精准用户主要做到以下几点，一让用户养成用外卖APP的习惯，能够在更多的地理位置得到用户分布的大数据；二优化立足于地理位置建立的周边搜索，增强用户对外卖APP的信任感；三根据不同的地理位置获取不同的福袋等等
3.3K40发布于 2019-11-15 - 来自专栏腾讯大讲堂的专栏
解读腾讯社交LBS服务技术要点
据了解腾讯云分析（mta.qq.com）近日推出的“社交LBS”SDK服务，其覆盖Android和iOS两大主流平台，所有功能免费。 腾讯社交LBS提供何种服务？ 首先，社交LBS服务主要围绕实现“附近的人”，以及与之相关的路径轨迹、授权分享等功能，为开发者提供快速有效的管理自己App产品用户群在基于地理位置的社交关系链的能力。 这套用户画像体系是一个海量数据存储和实时计算集群平台，支持上亿级别的用户毫秒级别查询，满足大并发用户请求，保证系统高效可用。换句话说，社交LBS是开发者可使用的免费“关系链存储和查询”神器。 、数据处理以及技术运维等方面积累了丰富的经验。 2)千万亿并发数据之分发系统(C10M)：我们的思想就是将控制层留给Linux做，其它数据层全部由应用程序来处理。
4.9K90发布于 2018-02-12 - 来自专栏腾讯位置服务
打通虚拟与现实，LBS游戏解决方案上线
腾讯方案 正因为洞察到游戏生态和LBS服务相结合的巨大潜力，腾讯位置服务平台最近推出了面向专门面向游戏开发者的解决方案----LBS游戏解决方案，为LBS类游戏开发者提供包含定位、地图、搜索、导航等一体化平台服务 整套方案包括： - 数据服务 *游戏POI（道馆、建筑物、个性化POI） *分片区划（开放区域、商业区、公园等） - 多形态个性化地图 *个性化（纹理、样式定制） *Unity地图SDK、地图SDK、H5 ，依托腾讯公司多年来强大的游戏生态和在LBS领域的长期耕耘，腾讯LBS游戏解决方案具备以下五大功能优势： - 个性化地图 提供个性化地图服务，真实的多纹理地面效果，地图与天空盒的完美融合，3D特效呈现。 - 防作弊定位 通过反射、逆向方式保证数据的准确性，避免被作弊软件篡改。 LBS游戏解决方案已经在腾讯位置服务官网上线。未来，腾讯位置服务会继续精心打磨产品，持续完善方案，为游戏开发者们提高更多更好的服务，助力LBS类游戏的爆发增长！
2.9K20发布于 2018-11-07 - 来自专栏数据 学术 商业 新闻
把脉城市功能 | 基于LBS大数据量化城市尺度动态功能
然而以往的研究主要基于统计数据集，问卷调查结果和其他相关数据来定性或定量的定义城市的功能，但是，最新的统计数据并不总是容易获得。 创新点 本文基于LBS大数据，首次在城市尺度量化城市动态功能，并对比了全国不同城市动态功能的异同点。 2.研究框架 2.1 研究数据 核心数据集包括收集自2018年10月15日至11月28日共32个工作日的腾讯定位请求数据以及高德地图开放平台2018年的POIs数据，其中，腾讯定位请求数据的时间分辨率为小时 然后，将poi数据重分类为6类以代表城市可以为居民提供的6大基本功能（商业、工作教育、居住、交通、文化娱乐和户外休闲），并借助TF-IDF方法缓解因poi不同类型数量之间巨大差异所带来的问题。 进一步，为了探究城市功能结构和分布特征的规律和差异，本文构建了城市功能均衡指数（每个城市在同一时段6大功能结构比例的标准差）。
77130发布于 2021-02-22 - 来自专栏PHP饭米粒
继续搞【附近的人】---MySQL搞LBS（二）
没有了MySQL就好像缺了一条腿 如果说利用MySQL搞LBS，是需要分版本的，分水岭是5.7： 5.7之前的MySQL没有内置对GIS查询的支持 5.7以及之后的MySQL直接内置了对GIS查询 然而实际上对于 在5.7之前的话，一般说遇到GIS查询量不太大的话，利用MySQL实现LBS都会利用一种叫做GEOHASH的技术。 事情到这里，总体方案就比较明朗了：就是将一个人经纬度的geohash字符串保存到MySQL数据库里，然后通过MySQL的like去模糊匹配geohash前缀就可以了。 它囊括中国西北一大坨地区，包括著名县城 --- 平安县城、甚至连晋西北三大B王的势力范围似乎都被囊括在内了。 ? 如果说我们要继续缩小范围提高精确度，怎么办？ 如果你业务对LBS使用并不频繁，不想因此引入一个新的应用软件，就可以考虑使用这种方式来实现一下。
2.5K20发布于 2019-06-05 - 来自专栏redis
第七章 LBS及GEO介绍
LBS出现的背景移动互联网时代LBS应用越来越多,所在位置附近三公里的药店、交友软件中附近的小姐姐、外卖软件中附近的美食店铺、打车软件附近的车辆等等,那这种附近各种形形色色的XXX地址位置选择是如何实现的 查询性能问题,如果并发高,数据量大这种查询是要搞垮数据库的这个查询的是一个矩形访问,而不是以我为中心r公里为半径的圆形访问精准度的问题,我们知道地球不是平面坐标系,而是一个圆球,这种矩形计算在长距离计算时会有很大误差重新认识经纬度经纬度 也就是说,这个矩形区域内所有的点(经纬度坐标)都共享相同的GeoHash字符串,这样既可以保护隐私(只表示大概区域位置而不是具体的点),又比较容易做缓存,比如左上角这个区域内的用户不断发送位置信息请求餐馆数据 GeoHash字符串,并与各个餐馆的GeoHash字符串进行前缀匹配,匹配越多的距离越近Geohash算法介绍GeoHash是空间索引的一种方式,其基本原理是将地球理解为一个二维平面,通过把二维的空间经纬度数据编码为一个字符串 ,可以把平面递归分解成更小的子块,每个子块在一定经纬度范围内拥有相同的编码以GeoHash方式建立空间索引,可以提高对空间poi数据进行经纬度检索的效率编码规则为:先将纬度范围(-90, 90)平分成两个区间
56700编辑于 2025-06-08 - 来自专栏互联网数据官iCDO
LBS场景数字化营销经典应用场景——看看会展业怎么用把LBS玩的高大上的！
场景营销是基于网民的上网行为始终处在输入场景、搜索场景和浏览场景这三大场景之一的一种新营销理念。 笔者身处会展行业，一直在关注和学习研究数据分析运营方向，那么当“展览业（场景化）+LBS+数据分析”将会碰撞出怎样的形态呢？ 那么，“展览业+LBS+数据分析”三位一体的营销场景可能是什么样的呢？依据展览业活动的特点，展览业的LBS场景数字化营销可以分为：前期、中期和后期三个阶段。 展览期，利用好LBS定位技术，配以专业的数据分析处理，这对国内的展览业发展将是颠覆性的创新和升华。 随着互联网的飞速发展，信息的传输日益方便快捷，需求也日益突出，纵观整个互联网领域，大数据已被认为是继云计算、物联网之后的又一大颠覆性的技术性革命，毋庸置疑，数据市场是待挖掘的金矿，其价值不言而喻。
3.7K70发布于 2018-03-02 腾讯地图+AI：基于大模型的智能化位置服务(LBS)核心能力与商业实践概要
其本质是将腾讯地图的开发经验与LBS大数据沉淀为AI编程技能包、大模型可直接调用的MCP工具及多模态知识库。 AI 位置服务 (LBS智能问答与搜索) 核心功能：自然语言理解意图搜地点；结合实时路况与偏好生成个性化路线；融合腾讯地图多模态知识库与大模型能力的LBS智能问答（一套API支持App、小程序、车机等多端 AI 选址 硬核指标：基于腾讯LBS大数据，覆盖小区级人群画像（人口基础、消费能力、兴趣偏好），数据按月更新。支持零食、茶饮、便利店、母婴、健身等业态定制。 2. 大模型深度适配：MCP工具将原始地图接口结果进行语义化转换，更适合大模型理解和编排。 成效：实现快速上线附近门店、地图选点、点聚合展示功能；一键输出门店分布热力图、轨迹图等可视化数据大屏。
14110编辑于 2026-06-02腾讯位置服务(LBS)技术架构与商业应用洞察
一、 产品定位与核心亮点 产品定位：腾讯位置服务（Tencent Location Based Services）是一个基于腾讯地图地理信息数据与底层引擎技术的LBS开放平台。 AI前沿融合：首批提供基于MCP协议的大模型接口及自然语言AI搜索能力的LBS服务商。 二、 产品应用场景 本产品主要面向出行、物流、零售、文旅、社交、电商等行业的企业及开发者。 功能框架 产品架构包含三大底层支撑（数据、生态、服务支撑）、五大核心能力矩阵（定位、路线、地图、搜索、小程序组件）以及两大AI技术创新模块，支持通过API/SDK和SaaS平台接入。 2. AI搜索：基于大模型支持自然语言直接搜索，提供地点推荐、路线规划、信息问询。 以下严格依据原文提供的“生态伙伴名单”及对应的“四大应用场景”最大信息量进行标准化还原。)
15110编辑于 2026-05-29- 来自专栏黑客技术家园
最全的LBS手机定位技术，定位原理教程
hex=0&lac=<lac>&cid=<cid>，可以获得一个html页面内容，通过正则进行解析，也可以获得经纬度信息 基站定位描述 基站定位一般应用于手机用户，手机基站定位服务又叫做移动位置服务（LBS 基站定位一般应用在手机端，所以必须获取到基站信息才能进行基站的定位；基站信息 包含：MNC,LAC,CID (Cell) 三个参数；如果获取到以上三个参数即可以通过基站数据库，实现对应基站的位置进行定位 Network Code，移动网络号码（中国移动为00，中国联通为01）； -LAC，Location Area Code，位置区域码； -CID，Cell Identity，基站编号，是个16位的数据 服务器接收到基站信息之后，在基站数据库中查找对应的经纬度。 优点：速度快 缺点：需要在服务器上部署基站数据，且基站数据不能及时更新 2. 通过第三方提供的SDK或API查找对应的经纬度 优点：数据比较准确，定位较为精确 缺点：接口不免费
6.3K10编辑于 2024-06-03 - 来自专栏腾讯云数据库团队的专栏
云MongoDB优化让LBS服务性能提升十倍
MongoDB对LBS查询的支持较为友好，也是各大LBS服务商的首选数据库。 腾讯云MongoDB提供的优异综合性能，为国内各大LBS服务商，例如摩拜单车等，提供了强有力的保障。 LBS业务特点 以共享单车服务为例，LBS业务具有2个特点，分别是时间周期性和坐标分布不均匀。 为何扫描集如此大 上面我们说过，MongoDB搜索距离最近的点的过程是一个环形扩张的过程，如果内环满足条件的点不够多，每次的扩张半径都会倍增。 在密集数据集场景下，使用腾讯云MongoDB和开源的Redis进行了性能对比。下图是在密集数据集上，在24核CPU机器上，MongoDB单实例与Redis单实例的测试对比。 需要注意的是Redis本身是单线程的内存缓存数据库。MongoDB是多线程的高可用持久化的数据库，两者的使用场景有较大不同。
6.3K20发布于 2017-09-25 腾讯LBS大数据支撑文旅监管：构建省级智慧平台与客流预警体系
画像与算法体系 标签体系： 基于游客基础特征、线下到访及线上行为，挖掘出7大类1400+文旅画像标签指标。 舆情治理： 结合ASR、OCR、NLP技术，匹配POI数据与位置解析，快速定位舆情发生地点，提升响应速度。 经济带动： 通过LBS数据分析网红打卡地热度与消费情况，为文体活动转化效果提供评估依据。 北京：智慧文旅平台（2023年十大政府信息化项目） 项目定位： 经北京市市长殷勇批准，市政府办公厅第69号文决议建设，打造全域智慧文旅3.0新模式。 五、 选择腾讯的技术确定性与生态优势 技术底座深度： 依托腾讯在人工智能、量子计算、Robotics X、七大安全实验室及多媒体技术领域的探索，提供稳定的技术支撑。 AIGC融合能力： 将位置大数据作为大模型知识引擎的学习数据，结合数字人技术，提供个性路线规划与对话式全流程服务，实现服务内容的“千人千面”。
12210编辑于 2026-05-30腾讯云LBS大数据与智慧停车解决方案驱动商业地产数字化转型
腾讯云LBS大数据与智能停车系统构成核心解决方案 腾讯位置服务提供选址、筹建、运营全周期数据分析支持，其数据基础为日均1100亿次定位请求，覆盖设备达10亿/日，平均精度<20米（来源：腾讯位置服务）。 量化应用效果：提升决策效率与顾客体验 选址决策效率提升：某地产项目通过“数据魔方”平台分析周边商圈，获取常驻人口207,694人、工作人口132,592人等关键指标，指导业态规划（来源：腾讯云合作案例） 停车出场效率飞跃：无感支付方案将平均出场时间从20秒缩短至2秒，高峰期每小时通行车辆达509辆（来源：万达广场实战数据）。 其LBS数据覆盖99%中国网民，微信生态（小程序、企业微信）提供天然流量入口与私域运营工具。腾讯七大安全实验室为全链路业务保驾护航，确保系统稳定与数据安全（来源：腾讯云官方数据）。
7610编辑于 2026-05-31
腾讯云开发者
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