《游戏指标生态与自驱决策体系搭建攻略》
本文提出搭建以玩家行为基因为核心、动态决策闭环为骨架的游戏数据智能生态体系，主张摒弃通用指标模板，构建贴合品类特性的指标生态，搭建“行为溯源-价值转化-体验反馈-策略优化”的动态联动闭环；同时打造能深度解码玩家意图、实现场景自适应决策及反馈迭代自进化的智能决策系统，通过指标阈值动态校准与决策优先级智能分配实现两者高效联动，优化数据采集处理链路，并规避决策过度智能化、指标孤岛等误区。
蓝牙信标、UWB等主流室内定位无线技术的参数对比、核心算法和选型指南详解（二）
本文系统解析室内定位无线技术，涵盖蓝牙、Wi-Fi、UWB、RFID、超声波、可见光等主流技术的原理、参数对比与核心算法（RSSI、TDOA、AoA），并提供按精度、成本、场景匹配的选型指南，助力民用、工业、资产盘点及特殊环境下的最优技术选择。如果您想进一步了解定位的案例，欢迎关注、评论留言~也可搜索lbs智能定位。
1-MongoDB相关概念
MongoDB适用于高并发、海量数据、高扩展性场景，如社交、游戏、物流、物联网等。适合数据量大、读写频繁、事务要求低的应用，支持快速迭代与水平扩展，满足TB至PB级存储及高可用需求。
空间检索（下）
本文探讨“查找最近的加油站”与“查找附近的人”的本质区别，前者需动态调整查询范围以获取最近K个结果。通过GeoHash编码实现高效空间检索，提出逐步扩大查询范围的策略，并利用其一维排序特性，采用统一索引结构支持多级范围查询，在减少查询次数的同时降低存储开销，提升检索效率。
Geohash 编码
Geohash编码将经纬度转换为字符串，通过不断二分地球经纬度区间，交叉组合生成区域编码，再转为Base32简化表示。它用于高效存储和查询地理位置，广泛应用于Redis、MySQL等系统，具有相同前缀的编码代表相近区域，便于空间索引与检索。
13 | 空间检索（上）：如何用 Geohash 实现「查找附近的人」功能？
本文介绍了如何高效实现“查找附近的人”功能，针对大规模系统提出基于区域划分与Geohash编码的解决方案。通过将二维空间划分为带编号的区域，并利用一维编码（如Geohash）建立索引，可大幅提升检索效率。支持非精准与精准查询：前者直接查所在区域，后者扩展至邻接8区域以避免遗漏，结合二分查找、跳表或Redis等技术实现快速定位。尤其适用于社交、餐饮、出行等LBS场景。
14 | 空间检索（下）：「查找最近的加油站」和「查找附近的人」有何不同？
本文探讨了动态调整查询范围的高效检索方案，重点介绍如何利用四叉树和前缀树优化“查找最近的k个目标”场景。针对GeoHash固定范围查询的局限性，提出通过非满四叉树实现动态分裂与回溯查询，在保证效率的同时节省存储空间；并引出前缀树对GeoHash字符串编码的高效索引方法。最后拓展至高维场景，简述k-d树的适用性与挑战，为近邻搜索提供系统性解决方案。
14 | 空间检索（下）：「查找最近的加油站」和「查找附近的人」有何不同？
本文探讨了动态范围内查找“最近的k个”地理对象的高效检索方案。针对查询范围不固定的应用场景，如找最近加油站或医院，传统GeoHash分块检索效率低。文章提出利用四叉树、非满四叉树和前缀树优化：四叉树通过层次化空间划分支持快速范围扩展；非满四叉树动态分裂节点，提升稀疏数据下的存储利用率；前缀树则适用于GeoHash字符串编码的索引，实现高效路径匹配。进一步介绍了k-d树在高维空间的应用局限，并引出高维场景下的近邻检索挑战。
