leaflet 天地图随机

2024-11-02

leaflet平台添加天地图方法

leaflet平台添加天地图得方法具体如下操作 var map = L.map('map', { crs: L.CRS.EPSG4326, zoomControl: true, editable:true }).setView([22.27231859990752,113.56710553339326], 13); //将图层加载到地图上,并设置最大的聚焦还有map样式 //添加电子地图影像 var vector_map=L.tileLayer("http://t1.tiand

Leaflet学习笔记-基础内容

为什么选择Leaflet 开源,且代码仅有 31 KB,但它具有开发人员开发在线地图的大部分功能(80%的功能) 是不是比arcgis要小很多呢官网:http://leafletjs.com/ 劣势:国内的资源比较少想要精通那么多学习英语吧加载天地图/高德/MapABC 下载实例:https://github.com/htoooth/Leaflet.ChineseTmsProviders 在项目中加入leaflet.ChineseTmsProviders.js文件这里注意,该文件中包含了

esri-leaflet入门教程（1）-leaflet介绍

esri-leaflet入门教程(1)-esri leaflet介绍 by 李远祥关于leaflet,可能很多人比较陌生,如果搭上esri几个字母,可能会有更多的人关注.如果没有留意过leaflet的人,稍微百度一下,也就知道,它是一个轻量级的地图js框架.leaflet的种种好处,似乎已经有不少人写过相关的文章,这里就不多累赘去说明了.关于专业GIS,放在整个IT技术来说,关注的人其实并不多,大部分IT从业者一般会跟消费级的地图应用会扯上一些关系,基本上就是调用百度.谷歌.高德等在线地图,并

web前端利用leaflet生成粒子风场，类似windy

wind.js如下: $(function() { var dixing = L.tileLayer.chinaProvider('Google.Satellite.Map', { maxZoom: 18, minZoom: 2 }); var map = L.map("map", { center: [33.5, 114.6], zoom: 10, maxZoom: 20, minZoom: 3, layers: dixing, zoomControl: false, attribu

天地图OGC WMTS服务规则

图层名称服务地址投影类型矢量底图 http://t0.tianditu.gov.cn/vec_c/wmts?tk=您的密钥经纬度投影 http://t0.tianditu.gov.cn/vec_w/wmts?tk=您的密钥球面墨卡托投影矢量注记 http://t0.tianditu.gov.cn/cva_c/wmts?tk=您的密钥经纬度投影 http://t0.tianditu.gov.cn/cva_w/wmts?tk=您的密钥球面墨卡托投影影像底图 http://t0.ti

Leaflet 调用百度瓦片地图服务

在使用 leaflet 调用第三方瓦片地图服务的项目,主要谷歌地图.高德地图.百度地图和 OSM 地图,与其他三种地图对比,百度地图的瓦片组织方式是不同的.百度从中心点经纬度(0,0)度开始计算瓦片,而谷歌地图是从左上角经纬度(-180,90)度开始计算瓦片:如果直接使用百度瓦片地图服务会请求不到瓦片,因此需要转换一下.借助 leaflet-tileLayer-baidu 这个插件: //需要引入 proj4.js 和 proj4leaflet.js 插件,使用script标签引入的方式 L.C

leaflet加载各种地图

Leaflet调用各种地图的功能十分复杂,幸好有leaflet.ChineseTmsProviders这个插件,这四种地图直接就可以加载进来,十分方便. 下面是我做的例子: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>测试</title> <link href="leaflet/lea

leaflet中如何优雅的解决百度、高德地图的偏移问题

话不多说,先上效果图以前在做项目时,经常会听到客户说,你们这个地图是哪来的,太丑了,能不能换成百度地图--高德也行-- 大家生活中,基本上都已经习惯了使用百度地图和高德地图,而在做项目时,用这两个地图做为底图,也基本成为了标配.但在开发中使用这两个地图,会遇到一个拦路虎,坐标偏移问题. 全球现在用的最多的坐标,是wgs84坐标,专业GPS设备和手机GPS定位得到的坐标,通常都是这个坐标.我们国家为了保密需要,要求在国内发布的互联网地图,必须要在这个基础上进行加密偏移.加密后的坐标叫做国测局坐标

使用Leaflet创建地图模块

背景最近需要为某单位开发地图展示系统,因此开始涉略和使用Leaflet这个轻量级地图库. 创建基础地图需要以下几步引入相关js和css文件,创建基础地图 <div id="map"></div> var map = L.map("map", { center: [29.758447, 121.6345], zoom: 10, maxZoom: 17, }); 初始化完成地图之后还需要添加底图,添加底图可以使用官方推荐的Leaflet.Ch

计算机程序的思维逻辑 (60) - 随机读写文件及其应用 - 实现一个简单的KV数据库

57节介绍了字节流, 58节介绍了字符流,它们都是以流的方式读写文件,流的方式有几个限制: 要么读,要么写,不能同时读和写不能随机读写,只能从头读到尾,且不能重复读,虽然通过缓冲可以实现部分重读,但是有限制 Java中还有一个类RandomAccessFile,它没有这两个限制,既可以读,也可以写,还可以随机读写,它是一个更接近于操作系统API的封装类. 本节,我们介绍就来介绍这个类,同时,我们介绍它的一个应用,实现一个简单的键值对数据库,怎么实现数据库呢?我们先来看RandomAccessF

js从数组中随机取出不同的元素

前言上午处理个需求需要从一个总数组中随机取出不同的元素.共使用两个方法.第一种方法较常规,经测试有bug,数据量大以后随机几次返回的对象直接是function而不是object. 当然简单数据类型应该没有这个问题.第二种是使用洗牌算法,亲测有效. 一.常规算法 /** 从数组中随机抽取数据 2016-09-09 **/ function getArrItem(arr, num) { var temp_array = new Array(); for (var index in arr) { t

在centos7上安装ClamAV杀毒，并杀毒（centos随机英文10字母）成功

前言上传文件的时候发现总是失败,查看top发现有个进程一直cpu占用80%以上,而且名称还是随机数.kill之后,一会儿又重新生成了.突然发现居然没有在服务端杀毒的经历.在此处补齐. 安装clamav http://www.linuxdiyf.com/linux/18635.html http://www.linuxidc.com/Linux/2013-09/90021.htm http://www.linuxidc.com/Linux/2013-08/88981.htm 扫描 clamsca

文件随机读写专用类——RandomAccessFile

RandomAccessFile类可以随机读取文件,但是在测试中并不好用;File类可以测试文件存不存在,不存在可以创建文件;FileWriter类可以对文件进行重写或者追加内容;FileReader类可以读取顺序文件内容.一般用的时候都是用处理流(Scanner.BufferedReader等)包装;BufferedReader/BufferedWriter类,适合于读写文本文件;BufferedInputStream/BufferedOutputStream类,适合于包容二进制数据的文件;

TODO：从数据库中随机抽取一条记录

TODO:从数据库中随机抽取一条记录 1.最直接,最粗暴的方法先计算记录的总数,然后选择一个从0到记录总数之间的随机数n,利用skip跳过n条记录,这是效率低下的的方法,首先的记录总数,在用skip会很耗时间: 2.那么有什么办法能够提供效率呢,方法就是给每条记录添加一个0-1的随机因子random. "random" : 0.5127909016609585 想要在记录中查找一个随机记录,只要计算出一个随机数并作为查询条件就好了 Result = db.getCollection('

scikit-learn随机森林调参小结

在Bagging与随机森林算法原理小结中,我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF)的原理做了总结.本文就从实践的角度对RF做一个总结.重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项,以及和GBDT调参的异同点. 1. scikit-learn随机森林类库概述在scikit-learn中,RF的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor.当然RF的变种Extra Trees也有, 分类类ExtraTreesC

Bagging与随机森林算法原理小结

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系.另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合.本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力. 1. bagging的原理在集成学习原理小结中,我们给Bagging画了下面一张原理图. 从上图可以看出,

从N个元素的集合中随机取m个元素的算法实现

最近有一个需求,比较简单,就是如标题所说的,从N个元素中随机取m个元素,当然这m个元素是不能存在重复的.本以为这么简单的需求,应该有现成的工具类来实现,但是几次查找居然没找到(有知道的可以推荐下哈^_^).只好自己实现了下. 自己的实现思路也不知道是不是有问题,或者还有没有更好的思路来实现,所以在这里贴出来,供有兴趣的猿友提提建议.找找问题,或者找到更好的实现思路. 废话不多说,直接上代码(java实现) /** * 随机取num个从0到maxVal的整数.包括零,不包括maxValue * @

生成随机id对比

生成随机id 最近公司的项目游戏生成的随机不重复id,重复概率有点大, 代码如下: private static int id = 0; public static int serverID = 0; private static final Object obj = new Object(); public static long getId1() { synchronized (obj) { id += 1; return (serverID & 0xFFFF) << 48 | (

[未完成]scikit-learn一般实例之九:用于随机投影嵌入的Johnson–Lindenstrauss lemma边界

Johnson–Lindenstrauss 引理表明任何高维数据集均可以被随机投影到一个较低维度的欧氏空间,同时可以控制pairwise距离的失真. 理论边界由一个随机投影P所引入的失真是确定的,这是由于p定义了一个esp-embedding.其概率论定义如下: u和v是从一个形状是[n样例,n特征]=[n_samples, n_features]的数据集中的任意行,p室友一个形状是[n成分,n特征]=[n_components, n_features]的随机高斯N(0,1)矩阵的投影(或一个

SQL Server 随机数,随机区间,随机抽取数据rand(),floor(),ceiling(),round(),newid()函数等

在查询分析器中执行:select rand(),可以看到结果会是类似于这样的随机小数:0.36361513486289558,像这样的小数在实际应用中用得不多,一般要取随机数都会取随机整数.那就看下面的两种随机取整数的方法:1.A:select floor(rand()*N) ---生成的数是这样的:12.0 B:select cast( floor(rand()*N) as int) ---生成的数是这样的:12 2.A:select ceiling(rand() * N) ---生成的数是这

leaflet 天地图 随机

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