基本概念: 地图瓦片地址:http://mt2.google.cn/vt/lyrs=m@167000000&hl=zh-CN&gl=cn&x=420&y=193&z=9&s=Galil 现在就是要将一张张这类的地图瓦片,在客户端拼接成一幅完整的地图. 瓦片大小为:256×256. url中关键参数解析: 参数 描述 mt2.google.cn Google瓦片服务服务器,可以尝试mt1.google.cn依然有效.Google提供多台瓦片服务器,减轻服务器负

由于最近一些其他事忙,加之电脑显卡坏了,所以,好长一段时间没有更新博客了,感觉对不注关注我的朋友.从本文开始,博客更新频率将会大大降低,但每周都会更新的. 在上帝之眼论坛看到了新出来了一个google瓦片下载及拼接工具,看起来不错,这是第一次看到没有视图窗口的地图下载器,还没测试过功能,查壳是.NET写的,于是准备来看看. 1.试用程序 试用程序的目的,一方面是熟悉软件的使用,进一步了解软件,另一方面,也更重要,看它的限制点有哪些,是什么.这往往是为下一步甚至整个过程打下基础.比如这个程序,打开

花了几个小时把js的google计算地图面积的算法改成了c# 的. class Program { static void Main(string[] args) { // a = new qq.maps.LatLng(39.93, 116.44004334); //b = new qq.maps.LatLng(39.93, 116.35421264); //c = new qq.maps.LatLng(39.896775, 116.35421264); //d = new qq.maps.La

http://mt2.google.cn/vt/lyrs=y&scale=2&hl=zh-CN&gl=cn&x=6891&y=3040&z=13 //含标注http://mt2.google.cn/vt/lyrs=s&scale=2&hl=zh-CN&gl=cn&x=6891&y=3040&z=13 //无标注 http://mt2.google.cn/vt/lyrs=m&scale=2&hl=

GlobeMapper真牛,生成自己的瓦片叠在GoogleMap的地图上,效果如下:

Google Earth数据存储.管理.表现及开发机制 一.    Google Earth(Map)介绍 1.1    Google Earth介绍 在众多的地理信息服务提供商中,Google是较早提供服务的一个,其它有如ESRI这种巨头,也有中国的灵图.但凭借着提供优质.高效.高性价比服务的理念和Google自身的巨大影响力,Google推出的Google Earth和Google Map平台已经成为全球影响力最大的互联网空间信息服务平台. Google Earth具有十分突出的三个特点[1

第一节 之前做项目的时候经常遇到需要大量地图背景数据,然后没有数据被逼着去Google上下载瓦片数据在拼接成整张影像的工作,其实遥感影像晚上有很多可以下载到的,但是大部分是作为研究用的,作为GIS的背景图或者三维可视化的基础背景数据需要大量的处理工作,而google瓦片数据只要拼接好就可以用,很方便,就是下载量太大会被google封ip一段时间,需要谨慎. 之前用很多第三方的软件下载,很方便,但是去年google换掉接口以后很多软件没法用了,然后就欲哭无泪了.现在突然有时间和精力了,顺便想学习一

前几天去吃葫芦头的路上,大飞哥给详细的讲解了他在比较文本相似度实验时对Google的simhash方法高效的惊叹,回来特意去找了原文去拜读. Simhash 传统IR领域内文本相似度比较所采用的经典方法是文本相似度的向量夹角余弦,其主要思想是根据一个文章中出现词的词频构成一个向量,然后计算两篇文章对应向量的向量夹角.但由于有可能一个文章的特征向量词特别多导致整个向量维度很高,使得计算的代价太大,对于Google这种处理万亿级别的网页的搜索引擎而言是不可接受的,simhash算法的主要思想是降维,

一.Google地图切片的投影方式及瓦片索引机制 1.地图投影 Google地图采用的是Web墨卡托投影(如下图),为了方便忽略了两极变形较大的地区,把世界地图做成了一个边长等于赤道周长的正方形(赤道长度为6378137米),原点在正方形中心,即经纬度为(0,0)处.Web墨卡托投影的X,Y坐标取值范围为:[-20037508.3427892,20037508.3427892],对应的经度取值范围为[-180,180],对应的纬度范围则为[-85.05112877980659,85.051128

之前做项目的时候经常遇到需要大量地图背景数据,然后没有数据被逼着去Google上下载瓦片数据在拼接成整张影像的工作,其实遥感影像晚上有很多可以下载到的,但是大部分是作为研究用的,作为GIS的背景图或者三维可视化的基础背景数据需要大量的处理工作,而google瓦片数据只要拼接好就可以用,很方便,就是下载量太大会被google封ip一段时间,需要谨慎. 之前用很多第三方的软件下载,很方便,但是去年google换掉接口以后很多软件没法用了,然后就欲哭无泪了.现在突然有时间和精力了,顺便想学习一下QT的

1.前言 http://mt2.google.cn/vt/lyrs=m@225000000&hl=zh-CN&gl=cn&x=420&y=193&z=9&s=Galil 通过图层扩展类的方式加载Google地图的是我们通常获取Google地图的一种方式,根据这种方式我们可以通过拼接地图瓦片Url字符串获取瓦片数据,关于Google瓦片算法的解析网上有很多,以下仅列出博客地址,及具体实现类. Google瓦片地图算法解析 :http://blog.csdn.n

简介 KubeEdge是面向边缘计算场景.专为边云协同设计的业界首个云原生边缘计算框架,在 Kubernetes 原生的容器编排调度能力之上实现了边云之间的应用协同.资源协同.数据协同和设备协同等能力,完整打通了边缘计算中云.边.设备协同的场景.其中KubeEdge架构主要包含云边端三部分: 云上是统一的控制面,包含原生的Kubernetes管理组件,以及KubeEdge自研的CloudCore组件,负责监听云端资源的变化,提供可靠和高效的云边消息同步. 边侧主要是EdgeCore组件,包含Ed

在做移动端图片上传的时候,用户传的都是手机本地图片,而本地图片一般都相对比较大,拿iphone6来说,平时拍很多图片都是一两M的,如果直接这样上传,那图片就太大了,如果用户用的是移动流量,完全把图片上传显然不是一个好办法. 目前来说,HTML5的各种新API都在移动端的webkit上得到了较好的实现.根据查看caniuse,本demo里使用到的FileReader.Blob.Formdata对象均已在大部分移动设备浏览器中得到了实现(safari6.0+.android 3.0+),所以直接在前

一.js文件,这个是封装过的,借用了网络上的代码然后修改的 (function(window,undefined){ var upload = function(){ this.init(); }; upload.prototype={ init:function(){ var inputDom = document.createElement("input"); inputDom.type = "file"; inputDom.setAttribute("

在移动端压缩图片并且上传主要用到filereader.canvas 以及 formdata 这三个h5的api.逻辑并不难.整个过程就是: (1)用户使用input file上传图片的时候,用filereader读取用户上传的图片数据(base64格式) (2)把图片数据传入img对象,然后将img绘制到canvas上,再调用canvas.toDataURL对图片进行压缩 (3)获取到压缩后的base64格式图片数据,转成二进制塞入formdata,再通过XmlHttpRequest提交form

Geotrellis系列文章链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html 目录 前言 问题探索 采样说明 实现方案 总结 一.前言        上一篇文章讲了通过Geotrellis导出自定义的Tiff文件(见geotrellis使用(十四)导出定制的GeoTiff),但是实际中有时会有BUG,就是数据值发生非常明显的变化,理论上只进行了切割.重投影操作,数据值不应该会发生特别大的变化.今天认认真真查找了下问题,发现是因为采样方式造

我们会经常使用iframes来加载第三方的内容.广告或者插件.使用iframe是因为它可以和主页面并行加载,不会阻塞主页面.当然使用iframe也是有利有弊的:Steve Souders在他的blog里面有阐述:Using Iframes Sparingly: iframe会阻塞主页面的onload事件 主页面和iframe共享同一个连接池 阻塞主页面的onload是这两个问题中最影响性能的方面.一般都是想让onload时间越早触发越好,一方面是用户体验过更重要的是google给网站的加载速度的

最近由于提高了发现资料的效率及方法,于是得到了很多好的资料,也打印了好多资料!可是,我突然发现自己好像要做的事太多了,一时间没有了头绪.今天花点时间写个博客,整理一下最近杂乱的状态,看看到底该如何调配时间资源,完成各种任务.下面先列出最近在学的东西有哪些. 1.<渐近分布理论>.手上有个30页的资料,专门讲这个的,有定理有proof,非常喜欢!已经看了一些了. 2.<变分>.手上现在有一本非常适合自己水平的变分教材,是一本书,打印出来的,书的第一章讲了变分问题的由来与解法,过程相当

整体思路  : 在移动端压缩图片并且上传主要用到filereader.canvas 以及 formdata 这三个h5的api.逻辑并不难.整个过程就是: (1)用户使用input file上传图片的时候,用filereader读取用户上传的图片数据(base64格式) (2)把图片数据传入img对象,然后将img绘制到canvas上,再调用canvas.toDataURL对图片进行压缩 (3)利用copper.js组件进行图片的裁剪旋转处理 (4)获取到压缩后的base64格式图片数据,转成二

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