- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏跟牛老师一起学WEBGIS
产品设计中的地图学思维
在干这为数不多的活的时候，觉得产品的设计和地图学中“地图概括”的思维如出一辙。作为外行，本文纯属个人扯淡想法，不做为专业。 本文将结合简单的实例“物业管理”说说“产品设计中的地图学思维”。 参考资料 [1] 产品经理手册 第3版，提取码：y48v [2] 跟牛老师一起学WEBGIS——GIS基础（地图学）
64540发布于 2020-11-03 - 来自专栏JSAPIThree
JSAPIThree 加载天地图学习笔记：使用天地图影像服务
坑 3：token 过期原因：天地图 token 可能过期。解决：重新获取 token 并更新配置。坑 4：性能问题原因：创建了多个 MapView 实例。
24510编辑于 2025-12-09 - 来自专栏跟牛老师一起学WEBGIS
跟牛老师一起学WEBGIS——GIS基础（地图学）
2、地图学 2.1 地图的主要特征 1.地图信息的载体 2.数学法则的结构 3.有目的的地图概括 经过分类、简化、夸张、符号化、模型化和概括方法，称为地图概括。 3.辅助要素 辅助要素是为了便于读图与用图而设置的。如图例就是显示地图内容的各种符号的说明，还有图名、地图编制和出版单位、编图时间和所用编图资料的情况、出版年月等。 地图比例尺 制图区域的地理特征 制图数据质量 制图图解限制 2.地图概括的主要方法 地理信息的分类 1）质量特征的分类 2）数量特征的分类 地理信息的选取 1）资格法 2）定额法 3） 区域指标法 3.图形的简化 1）地物轮廓特征的简化 2）地物内部结构的简化
1.3K22发布于 2020-08-06 - 来自专栏小程序云开发入门
小程序地图学习之获取位置 获取经纬度 获取地名 获取地址
我们在做小程序开发时，难免会遇到地图相关的开发，而小程序已经为我们提供的比较完善的地图组件。我们只需要调用相关的api就可以实现大致的功能。如：获取经纬度，获取位置，获取地址，获取地名。接下来就具体给大家讲解
2.1K20发布于 2020-10-22 - 来自专栏Python小屋
机器学习没有捷径，根据机器学习算法地图学习是最有效的一种方式！
3、核心算法配有实现细节介绍，使用示例，知名开源库代码分析 对大部分核心算法的实现细节进行了介绍，并配有示例程序与知名开源库源代码分析，包括OpenCV，libsvm，liblinear，Caffe，这对需要使用 第1～3章为第一部分，介绍机器学习的基本原理、所需的数学知识（包括微积分、线性代数、概率论和优化方法），以及机器学习中的核心概念。 对于每种算法，从原理与推导、工程实现和实际应用3个方面进行讲解，对于大多数算法，都配有实验程序。第21章为第三部分，介绍机器学习和深度学习算法实际应用时面临的问题，并给出典型的解决方案。 第一部分 基本概念与数学知识 第1章机器学习简介3 1.1机器学习是什么3 1.1.1一个简单的例子3 1.1.2为什么需要机器学习5 1.2典型应用7 1.2.1语音识别7 1.2.2人脸检测8 1.2.3 38 2.3概率论39 2.3.1随机事件与概率39 2.3.2条件概率39 2.3.3随机变量40 2.3.4数学期望与方差41 2.3.5随机向量41 2.3.6最大似然估计42 参考文献43 第3章基本概念
86330发布于 2018-12-28 - 来自专栏我的博客
墨卡托坐标
墨卡托(Mercator)投影，又名“等角正轴圆柱投影”，荷兰地图学家墨卡托（Mercator）在1569年拟定，假设地球被 围在一个中空的圆柱里，其赤道与圆柱相接触，然后再假想地球中心有一盏灯，把球面上的图形投影到圆柱体上 url=QprP2gCAfF1YgzvfS8YWsyMyCFWJhcoWkYJO9M4_qvq872M2fQ3OaKpWUpvE1q6F 基本知识： X轴：由于赤道半径为6378137米，则赤道周长为
1.4K50发布于 2018-05-08 - 来自专栏量子位
Deepfake这次不换脸了，直接换了座城市
相关论文已经在《地图学与地理信息科学》杂志上发表。 ? 研究团队采用了一个用于处理其他类型数字文件的AI框架。 △图源：《地图学与地理信息科学》 首先，通过区分城市B的一组底图和卫星图像，创建一个模型； 然后，将显示城市结构的A市底图，放入Deepfake模型中； 最终生成A市模拟卫星图像，其具有B市的特征。 a-growing-problem-of-deepfake-geography-how-ai-falsifies-satellite-images/ [2]https://techcrunch.com/2021/04/22/deepfake-tech-takes-on-satellite-maps/ [3]
55220发布于 2021-05-11 - 来自专栏疯狂学习GIS
天大、中南、中山、北师、中科院地图学与地理信息系统及遥感专业夏令营面试汇总
环境：3至4位老师，需要候场；老师十分和蔼温柔。 时长：共20余分钟。 流程：10分钟自我展示，需要PPT；10分钟提问。 英文题目：讲一下你的暑期安排。 中文题目：大气窗口是什么；MODIS具有几个波段；天空为什么是蓝色；此外还包括3至4个时事政治类问题。 2 院校B 时间：2020年07月07日09:10至09:38。 3 院校C 时间：2020年07月10日14:10至14:18。 环境：很多位老师，不候场，你发言的时候其他成员也在场；所以总的来说这不属于面试，应该属于个人轮流展示的那种。 流程：3分钟自我展示，需要PPT；2分钟英文提问；5分钟中文提问。 英文题目：你为什么选择地理信息科学专业？ 中文题目：你们本科学校地理信息科学专业的历史、发展现状？ 环境：3位老师，每次3位同学同时进入；需要候场。 时长：3个人共15分钟左右。 流程：2分钟自我介绍，不需要PPT；然后提问。 中文题目：联系了导师吗，联系的是谁？简要介绍你的性格。
51810编辑于 2022-04-11 - 来自专栏计算机视觉战队
如何将深度学习模型部署到实际工程中？（分类+检测+分割）
Mask RCNN M3DSSD: Monocular 3D Single Stage Object Detector PointPillars: Fast Encoders for Object 近年来一些方法使用在线地图学习，基于车载传感器观测，动态地构建高清地图，是一种比传统的预标注高清地图更可扩展的方式，为自动驾驶车辆提供语义和几何先验。
94920编辑于 2021-12-15 - 来自专栏拓端tecdat
数据分享|R语言对论文作者研究机构、知识单元地理空间数据可视化
地图学也因可视化方法的提出而获得新的动力。GIS也因可视化的支持而为研究者提供了促使逻辑思维与形象思维相结合的认知工具。 Latitude, as.character(dat$城市), cex = 0.8 , pos legend----最受欢迎的见解1.R语言动态图可视化：如何、创建具有精美动画的图2.R语言生存分析可视化分析3.
63120编辑于 2022-12-12 - 来自专栏偷得浮生半日闲
走进地图(3)-地图投影
高斯-克吕格投影 （Gauss Kluge Projection） 墨卡托投影（Mercator Projection） 墨卡托投影是正轴等角圆柱投影，由荷兰地图学家墨卡托(G.Mercator
1.6K20编辑于 2023-05-24 - 来自专栏ThingJS 3D开发
三维城市建模之开发视角，10万场景资源+用户样例
用一句话话来解释，三维城市建模做的就是建设“数字城市”“三维城市”的活儿，只不过是实时交互与可视化效果部分，属于物联网项目部署“最后一公里”，关键技术涉及计算机图形技术、3S技术（包括遥感（RS）、全球定位系统 v2-260ec6219e43ce4cd1bd18224b92aa81_720w.jpg 3大好处 (1) 提供解决方案的交互，提升视觉表达效果。 (3) 三维城市模型能够真实反映城市运行现状，从全局维度发觉全新的规划思路，3D视觉方案推动了公众参与度和人员积极性，有助于实现人居城市的设计。 关键技术涉及数据集成、空间分析技术和坐标系的转换，例如我们看到的 3D 画面其实是计算机把三维空间中的物体从世界坐标系通过各种复杂的计算投影到屏幕坐标系，并显示在视口中。 三维建模需求很大，物联网3D开发的机会越来越多了。ThingJS有海量3D城市地图学习资源： 一个3D地图开发工具 4.GIF
1K00发布于 2020-10-23 - 来自专栏点云PCL
Lidar-SLAM的历史与现状
摘要 在过去的几十年里，机器人地图学领域在基于激光雷达（Light Detection And Ranging，LiDAR）的同时定位与地图构建（SLAM）技术方面经历了广泛的研究和发展。 本文旨在为机器人地图学领域的研究人员和工程师提供一个重要的参考。本文侧重于从各种LiDAR类型和配置的角度，对基于LiDAR的SLAM技术在机器人地图学中的研究现状进行调查。 就作者所知，这是第一次从各种LiDAR类型和配置的角度对机器人地图学进行了深入的调查，它可以作为学术和工业机器人地图发展的理论和实践指南。 介绍 LiDAR-based SLAM的发展历史如图1所示。 根据不同的框架，3D LiDAR-based SLAM领域可以进一步分为两种不同的方案：基于滤波器的和基于图优化的。表2总结了全球3D LiDAR-based SLAM系统的研究现状。 多线LiDAR，也称为3D LiDAR，使您能够同时扫描多个横截面的轮廓。如今基于3D LiDAR的SLAM广泛应用于室外移动机器人和自动驾驶领域。
1.2K11编辑于 2023-11-30 - 来自专栏猿计划
大数据时代早已到来，你来了吗？之地图中的大数据世界！
裴秀在地图学上的主要贡献，在于他第一次明确建立了中国古代地图的绘制理论。 他总结我国古代地图绘制的经验，在《禹贡地域图》序中提出了著名的具有划时代意义的制图理论——“制图六体”，成为我国明代以前地图制图学理论的基础，一直影响着清代以前中国传统的制图学，在我国和世界地图学史上占有重要地位 在游戏中，几乎每个2D或者3D的游戏都有地图，不然你走着走着，就会迷路了。 ? 国内比较流行的地图 ?
72741发布于 2020-07-29 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
哪个专业最有“钱途”？计算机科学蝉联桂冠
运筹学与控制论、地图学与地理信息系统的平均期望月薪分别达到8500元和8200元，排在薪酬榜的前两位。
61400发布于 2018-07-31 - 来自专栏量子位
从6万用户评论中，他们选出了23门全世界最好的CS免费课
内容涵盖机器学习、Python编程、地图学、MATLAB编程、随机算法、TensorFlow、加密技术、HTML5等等。 评价：★★★★★ 课程链接： https://www.coursera.org/learn/python 3、机器学习 来自斯坦福大学，Coursera 吴恩达老师的课程，广泛介绍机器学习 课程链接： https://www.edx.org/course/6-00-1x-introduction-to-computer-science-and-programming-using-python-3 ★★ 课程链接： https://www.edx.org/course/computing-in-python-i-fundamentals-and-procedural-programming-3 7、Cartography（地图学） 来自美国环境系统研究所公司，独立提供 曾几何时，只有制图师制作地图。
1.3K41发布于 2019-09-29 - 来自专栏量子位
亚洲高校首现KDD博士论文奖：清华裘捷中获Runner Up奖，WINNER奖也是位华人
Rex在社交网络，推荐系统，生物计算，物理模拟等应用场景中设计并落地图学习算法；他的框架在Pinterest，Amazon等多家公司被应用和部署。
76620编辑于 2022-08-26 - 来自专栏申龙斌的程序人生
明白了这些术语，才算懂个“球”
有了X轴和Z轴，Y轴基本就确定了，只差一个方向，地图学里用右手坐标系，就是我图上画的那种X/Y/Z的位置关系。 大地坐标系 地理中还学过一种经纬度表示坐标的方法，在GIS中称为大地坐标系。 荷兰地图学家墨卡托（Mercator）在1569年就提出了这种方法。这种投影还有一种很学术的名称：等角正切圆柱投影。 为了减少投影变形，高斯-克吕格投影分为3°带和6°带投影。 ? 图片取自网络 以6度分带为例，水平方向从-180度到180度，共分为60个带。
2.5K20发布于 2019-05-08 - 来自专栏ypw
0x3f3f3f3f
前阵子无意中看到了一个不一样的取值，INF=0x3f3f3f3f，这时我又郁闷了，这个值又代表的是什么？于是我去寻找答案，发现这个值的设置真的很精妙！ 另一方面，由于一般的数据都不会大于10^9，所以当我们把无穷大加上一个数据时，它并不会溢出（这就满足了“无穷大加一个有穷的数依然是无穷大”），事实上0x3f3f3f3f+0x3f3f3f3f=2122219134 ，这非常大但却没有超过32-bit int的表示范围，所以0x3f3f3f3f还满足了我们“无穷大加无穷大还是无穷大”的需求。 现在好了，如果我们将无穷大设为0x3f3f3f3f，那么奇迹就发生了，0x3f3f3f3f的每个字节都是0x3f！ 所以要把一段内存全部置为无穷大，我们只需要memset(a,0x3f,sizeof(a))。 所以在通常的场合下，0x3f3f3f3f真的是一个非常棒的选择！
1.4K10发布于 2020-09-11 - 来自专栏网络收集
vue3(3)
7、watchEffect vs watch Vue3 的 watch 方法与 Vue2 的概念类似，watchEffect 会让我们有些疑惑。 watchEffect 与 watch 大体类似，区别在于： watch 可以做到的 懒执行副作用 更具体地说明什么状态应该触发侦听器重新运行 访问侦听状态变化前后的值 对于 Vue2 的 watch 方法，Vue3 computed: { lowerCaseUsername () { return this.username.toLowerCase() } } } Vue3 的设计模式给予开发者们按需引入需要使用的依赖包 所以在 Vue3 使用计算属性，我们先需要在组件内引入computed。
41510编辑于 2022-06-30
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号