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阿里巴巴高级地图技术专家方兴在高德技术专场做了题为《向场景化、精细化演进的定位技术》的演讲，主要分享了高德在提升定位精度方面的探索和实践。

导读在构建面向企业项目、多端的内容聚合类在线服务API设计的过程中，由于其定制特点，采用常规的restful开发模式，通常会导致大量雷同API重复开发的窘境，本文介绍一种GraphQL查询语言+网关编排联合的实践，解决大量重复定制的问题。早期与车厂合作过程中，基于高德已有的数据、引擎能力和一些较为重要的相关CP服务（如停车场、加油站、天气等），形成的在线服务协作模式是针对客户需求，采用REST A

导读POI是“Point of interest”的缩写，中文可以翻译为“兴趣点”。在地图上，一个POI可以是一栋房子、一个商铺、一个公交站、一个湖泊、一条道路等。在地图搜索场景，POI是检索对象，等同于网页搜索中的网页。在地图客户端上，用户选中一个POI，会有一个悬浮的气球指向这个POI。如上图左边，这家商场内的屈臣氏是一个POI；而所谓类别标签，就是在类别维度对POI属性的一种概括，比如，屈臣

导读随着移动互联网的发展，行业内衍生了基于移动平台的各类解决方案。其中，设备规模化管理的云控能力是各互联网公司在设备集群控制背景下的诉求。因此涌现了大批提供类似解决方案的平台。如：阿里系的阿里云MQC、阿里无线和菜鸟Nimitz等，阿里之外的有Testin、百度MTC、腾讯WeTest、华为、三星等等。目前以上平台在云真机的使用上，都存在一个已知的短板 —— 声音。用户看的到画面，能够响应操作，但

导读近年来，物联网市场竞争激烈，从物联网平台厂商，设备生产商，到服务提供商，都在涌入这片红海。预计到2020年，全球联网设备数量将达到260亿个，年复合增长率达到20%；全球联网设备带来的数据将达到44ZB，这一数据将是2012年的22倍，年复合增长率48%。物联网时代对网络的需求物联网系统层次物联网系统从架构上划分为三个层次：感知层、网络层、应用层：感知层：解决的是人类世界和物理世界的数据获取问

导读2018年十一当天，高德DAU突破一个亿，不断增长的日活带来喜悦的同时，也给支撑高德业务的技术人带来了挑战。如何保障系统的稳定性，如何保证系统能持续的为用户提供可靠的服务？是所有高德技术人面临的问题，也是需要大家一起解决的问题。高德业务规模支撑一亿DAU的高德服务是什么体量？可能每个人的答案都不相同，这里从基础设施的角度给大家做个简单的介绍，我们有数千个线上应用，分别部署在全国各地多个机房中的

导读高德定位业务包括云上定位和端上定位两大模块。其中，云上定位主要解决Wifi指纹库、AGPS定位、轨迹挖掘和聚类等问题；端上定位解决手机端和车机端的实时定位问题。近年来，随着定位业务的发展，用户对在城市峡谷（高楼、高架等）的定位精度提出了更高的要求。特别是车机端定位，由于定位设备安装在车上，一方面，它可以搭载更丰富的定位传感器来解决特殊场景的问题，另一方面，各个传感器之间相互固连，有利于高精度的

导读按照现在流行的互联网分层架构模型，最简单的架构当属Web响应层+DB存储层的架构。从最开始的单机混合部署Web和DB，到后来将二者拆分到不同物理机以避免共享机器硬件带来的性能瓶颈，再随着流量的增长，Web应用变为集群部署模式，而DB则衍生出主从机来保证高可用，同时便于实现读写分离。这一连串系统架构的升级，本质上是为了追求更高的性能，达到更低的延时。高德作为一款国民级别的导航软件，导航路线的数据

导读驾车导航服务是数字地图提供的核心功能。通常而言，用户在发起导航之前会对比高德前端展示的三条路线（如下图），以决定按照哪条路线行驶。而预估到达时间是用户参考的最为重要的指标之一。给定一条路线，对应的预估到达时间的计算需要两组信息输入，分别是实时路况信息和历史速度信息（历史速度信息指的是对应的平均通行时间）。其中实时路况信息，对短时（例如60分钟以内）路况预测帮助较大；而历史速度信息对长时（例如6

本文总结了一套与Java函数相关的编码规则，旨在给广大Java程序员一些编码建议，有助于大家编写出更优雅、更高质、更高效的代码。

本文总结了一套与Java函数相关的编码规则，旨在给广大Java程序员一些编码建议，有助于大家编写出更优雅、更高质、更高效的代码。这套编码规则，通过在高德采集部门的实践，已经取得了不错的成效。

导读与手机导航不同，高德地图的车机版（AMAP AUTO）直接面对各大车厂和众多设备商。这些B端用户采用的硬件参数参差不齐，提出的业务需求涉及到渲染中诸多复杂技术的应用，这对渲染性能提出了极高的要求。最初车机版沿用手机版的当前屏渲染模式，每一帧都需要实时的将地图元素渲染出来。但在业务实践过程中，我们发现在多屏渲染和多视图渲染场景下，CPU负载急剧增高。以鹰眼图场景为例，在鹰眼图场景下，地图存在多视

本文将首先介绍视觉和惯导的主流设备，视觉惯导融合的框架和关键技术，高德在基于视觉方式生成高精地图道路标志和地面标识要素的计算方案，最后总结了这项技术在高精地图精度上所面临的挑战和未来发展方向。

郝仁杰，高德地图无线开发专家。在7月13日落幕的2019年ArchSummit峰会上就高德地图近几年的App架构演化和实践进行了分享。

本文介绍 Java 字节码技术在 Android 模块依赖分析中的应用。文中的“字节码”特指“Java 字节码”。

网络定位是通过客户端扫描到的WiFi信息来进行定位的一种定位方式，是GNSS定位的有力补充。

网络定位是通过客户端扫描到的WiFi信息来进行定位的一种定位方式。网络定位能力是GNSS定位的有力补充，在GNSS无法定位或者定位较慢的时候，网络定位都可以快速给出位置。

网络定位是通过客户端扫描到的WiFi和基 站信息来进行定位的一种定位方式，是GNSS定位的有力补充。

C++内存泄漏问题的分析、定位一直是Android平台上困扰开发人员的难题。因为地图渲染、导航等核心功能对性能要求很高，高德地图APP中存在大量的C++代码。解决这个问题对于产品质量尤为重要和关键，高德地图技术团队在实践中形成了一套自己的解决方案。

起点抓路，作为路线规划的初始必备环节，其准确率对于路线规划质量及用户体验至关重要。本文将介绍高德地图针对起点抓路准确率的提升，尤其是在引入机器学习算法模型方面所进行的一些探索与实践。