比如今天你正常出门，会提醒你需要的时间，是否有交通事故或堵车情况，以及今日份额外预算时间。
标题：Visual Semantic SLAM with Landmarks for Large-Scale Outdoor Environment
Google地图平台添加可让开发者更改样式的进阶图标，甚至能以CSS动态配置进阶图标，提供动态图标体验
一 Qt简介 Qt 是一个跨平台的C++应用程序框架，支持Windows、Linux、Mac OS X、Android、iOS、Windows Phone、嵌入式系统等。也就是说，Qt 可以同时支持桌面应用程序开发、嵌入式开发和移动开发，覆盖了现有的所有主流平台。你只需要编写一次代码，发布到不同平台前重新编译即可。 Qt 不仅仅是一个GUI库，它除了可以创建漂亮的界面，还有很多其他组件，例如，你不再需要研究STL，不再需要C++的<string>头文件，不再需要去找解析XML、连接数据库、Socket 的
Google发布会最后还预览Google正在开发中的AR眼镜，戴上以后可以实时显示对方讲话时的字幕，并且可以用作翻译使用。
Google I / O 2018正在如火如荼的进行中，到目前为止它已经是一场秀。Android，Google智能助理以及Google的其他许多举措都出现了许多令人兴奋的事情。 但Google I /
开发App时会遇到各种坑，本文分享我们在iOS/Android系统中定位和地图中遇到的坑，以及携程App的解决方案。
“ Google地图上的不当内容，在还未被其他用户看到之前，就会被Google地图的自动侦测系统删除”
开场一句Make good things together，然后就向全世界展示了AI将会带来的美好世界，2小时内，黑科技亮眼，情怀满分。
1. 使用谷歌地图 API 的第一步就是要注册一个 API 密钥，需要注重一下两点：
Qt（官方发音 [kju:t]，音同 cute）是一个跨平台的 C++ 开发库，主要用来开发图形用户界面（Graphical User Interface，GUI）程序，当然也可以开发不带界面的命令行（Command User Interface，CUI）程序。
上月底，AR/VR平台iStaging宣布推出VR Maker的平面图功能，并且还为用户提供了一个全新的360度全景共享平台。
在互联网时代，每时每刻都在产生大量的数据。而气象领域更是一个“大数据”领域。除地面观测站之外，在轨卫星每年也会产生PB级气象数据，还有大量的数值模式数据。
安全研究人员最近发现了大量利用Joomla Google地图插件漏洞进行的反射DDoS攻击。 来自Akamai科技安全工程及响应团队(Prolexic Security Engineering & Response Team, PLXsert)的研究人员发现Google地图插件中的一个漏洞，能够让攻击者将安装Google地图插件的Joomla服务器变成用于DDoS的工具。令人担心的是，这个被取名为“Joomla反射DDoS攻击”的方法成本非常低，非常容易运行。 Joomla反射DDoS 反射DDoS似乎成
每一个昨天在成为昨天之前都曾有一个今天，每一个今天在成为今天之前都曾是我们的明天。今天，无论你是快乐还是痛苦、是成功还是失败、是得意还是失意，一切终将过去！因为，今天只有一天。昨天再好，已成永恒。 如何让搜索引擎知道什么是重要的？ 时本文总计约 2200 个字左右，需要花 8 分钟以上仔细阅读。 如何让搜索引擎知道什么是重要的？ 当一个搜索引擎程序抓取网站时，其实我们可以通过相关文件进行引导的。 简单的理解搜索引擎蜘蛛会通过链接来了解您网站上的信息。但他们也在浏览网站代码和目录中的特定文件，标签和元素。接下
GeoIP2 是一个强大的离线数据库，该数据库内定义并记录了目前所有主机的IP地址和所在位置，通过传入某个IP地址，即可精确的定位到主机的位置，再结合谷歌地图可完美的画出坐标。
HTML5 Geolocation（地理定位）用于定位用户的位置。 ---- 定位用户的位置 HTML5 Geolocation API 用于获得用户的地理位置。 鉴于该特性可能侵犯用户的隐私，除非用
滴滴与中国优步合并终于尘埃落定，这一超级资本事件已成功抢到各种头条，相关解读连篇累牍。正如我昨日文章所言，Uber此举的核心目的是“舍车保帅”，将中国市场交给新的滴滴公司打理，自身则可抽身出来聚焦资源谋求更长远的未来——这跟腾讯将搜索、电商等业务打包抛出去很相似。那么，Uber的未来在哪里？ 同一天，《金融时报》报道，Uber计划投资5亿美元开发地图项目，以求摆脱对Google地图的依赖，并为无人驾驶汽车开辟道路。要开发一个全球性的高水准地图，5亿美元远远不够，想必未来Uber还会在地图上持续投入，并且将探
在iPhone中应用Google地图其实很简单， 下面的例子将告诉你如何通过经纬度或者一个地址在iPhone中打开一个Google地图。
Python地图可视化库有大家熟知的pyecharts、plotly、folium，还有稍低调的bokeh、basemap、geopandas，也是地图可视化不可忽视的利器。
20年前，由于使用物理地图作为方向，定位导航非常困难。到今天，谷歌地图已经通过人工智能和机器学习改变了位置搜索。
大数据文摘底部菜单上线，[推荐]栏目收集了40篇精华文章，欢迎大家点击阅读。 大数据文摘编译作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 作者｜Frank Alfieri 翻译｜姚佳灵 校对｜Nana 1、Cookies改变了你的客户？ 如果你正在读这篇博文，就意味着你通过电脑、笔记本、平板电脑或移动设备被数字化地智能连接。更有可能的是，在设备上存储的本地数据知道你曾读过什么，也能预知你读完这篇文章后回去看什么其他的文章。 总有个人能通过电子简历知道你是谁，通过IP地址和地理定
由于地球是一个赤道略宽两极略扁的不规则的梨形球体，表面是一个不可展平的曲面，而地图通常是二维平面，因此在地图制图时首先要考虑把曲面转化成平面。然而，从几何意义上来说，球面是不可展平的曲面。要把它展成平面，势必会产生破裂与褶皱。这种不连续的、破裂的平面是不适合制作地图的，所以必须采用特殊的方法来实现球面到平面的转化。
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先看效果：（这个只是原型，简陋了点） 功能： 双击图片或拖动右侧的滑块可实现图片的放大，鼠标按下不放可平移图片。 应用场景：目前各地铁、医院、大型商场、机场均有单点触摸查询屏，用这个功能可以实现用户的简单自助地图导航。 技术含量：这个，真木有！ 唯一要注意的是，flash中任何物体的"基准注册点"均为左上角的顶点，且没办法修改(注：所谓基准点是指不论是缩放，还是旋转，都是以这个点为参考原点。) 这个很不爽，直接影响放大效果，那么本示例中的“以中心为基点放大”是如何实现的呢？请参看Flash/Flex学习笔
前面简单介绍了下什么是地图，我们主要说说电子地图，而对于电子地图来说，还是先了解什么是坐标系。
本文为系列文章（2），主要介绍 Node.js 的前世今生、核心科技以及背后的故事。
去年，图嵌入在企业知识图谱（EKG）策略中变得越来越重要。图形嵌入将很快成为在大型十亿顶点EKG中快速找到相似项目的实际方法。实时相似性计算对于许多领域至关重要，例如推荐，最佳行动和队列构建。
地图数据以海量著称，传统的做法是建立空间索引，优化查询等，这些并没有解决如何有效的组织地图数据，提高地图访问效率的问题。用GeoServer可以在用户之间迅速共享空间地理信息。
带你走近AngularJS系列： 带你走近AngularJS - 基本功能介绍 带你走近AngularJS - 体验指令实例 带你走近AngularJS - 创建自定义指令 ------------------------------------------------------------------------------------------------ 之前我们已经介绍了所有的AngularJS 基础知识，下面让我们通过实例来加深记忆，体验自定义指令的乐趣。 手风琴指令 我们展示的第一个例子是手
这个问题，一个非常经典的算法，是单源最短路径算法（一个顶点到一个顶点）。最出名的莫过于Dijkstra算法了。
launchMode在多个Activity跳转的过程中扮演着重要的角色，它可以决定是否生成新的Activity实例，是否重用已存在的Activity实例，是否和其他Activity实例公用一个task里。这里简单介绍一下task的概念，task是一个具有栈结构的对象，一个task可以管理多个Activity，启动一个应用，也就创建一个与之对应的task。 Activity一共有以下四种launchMode： 1.standard 2.singleTop 3.singleTask 4.singleInstan
Android Automotive是⼀个基本的Android平台，它运⾏预安装的（车载信息娱乐）IVI系统，Android应⽤程序以及可选的第⼆⽅和第三⽅Android应⽤程序。
上一篇文章《iOS移动应用模拟定位的非侵入式测试方案》将了如何模拟静态的定位信息，今天来补充一下如何模拟动态的定位信息，也就是模拟手机移动的状态，比如在打车APP中经常会用到。
前言 传统上我们需要先将Tiff中存储的影像等数据先切割成瓦片，而后再对外提供服务。这样的好处是服务器响应快，典型的用空间来换时间的操作。然而这样造成的问题是空间的巨大浪费，一般情况下均需要存储1-18级左右的瓦片数据。我一直在思考有没有办法不存储瓦片而直接发布TMS服务，当然这样响应速度肯定是要受一点影响，但是基于Geotrellis的分布式计算对这一点提供了巨大帮助，大大缩短了瓦片临时切割（存储于内存中）所用的时间。而且这样不仅仅是节省了存储空间的问题，何况我们有时可能只是为了查看数据情况（大量的Tif
首先，本文实现的结果图给大家展现一下： 放大的样子： 颜色是通过属性中某个字段值来分级的，可以自定义。 上面功能是用ArcGIS切片好数据，在Geoserver 中发布，并用google地图作为底图展
專 欄 ❈ Garfield_Liang，Python中文社区专栏作者。 简书地址：http://www.jianshu.com/u/cac1d39abfa9 ❈ 嗯，这一篇文章更多是想分享一下我的网页分析方法。玩爬虫也快有一年了，基本代码熟悉之后，我感觉写一个爬虫最有意思的莫过于研究其网页背后的加载过程了，也就是分析过程，对性能没有特殊要求的情况下，编程一般是小事。 以深圳地区的X房网为例吧。XX房网的主页非常简洁，输入相应的地区就可以找到对应的二手房或者一手房。这一篇文章主要就给大家介绍我在做XX房网
图表用于表示，查找，分析和优化元素（房屋，机场，位置，用户，文章等）之间的连接。下图是图表的示例：
关于Trackgram Trackgram是一款功能强大的资源收集与网络侦查工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以轻松利用Instagram的地理位置功能来实现账号追踪。 功能介绍 1、提供了一个基于定位频率的热力图； 2、热力图上的覆盖物Makers能够表明下列内容：准确的地理位置名称、相关Instagram Post发布的时间、跟Google地图相关联的地址信息； 3、图表中可以显示一个指定位置发布过的Instagram Post数量； 4、生成易于处理的.CSV文件； 工具下载
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（赤道半径为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[-85.05112877980659，85.05112877980659]。具体投影解释请参考墨卡托投影：
（VRPinea 5月13日讯）昨天凌晨，谷歌2022年度全球开发者大会如约而至。虽然往届I/O大会的焦点主要集中在软件上，但自从谷歌在2019年的大会上推出Pixel3a智能手机以来，硬件的“存在感”就开始逐渐增强，甚至在今年超越了软件。
今年的Google I/O开发者大会已经在美国落下帷幕。此次大会的重点是Google Assistant、Android P Beta，今年的主角依然是AI，它已经融入谷歌产品与软件系统中。
这是一场由互联网边缘发迹的革命。Google、Amazon、BAT等重量级科技巨头玩家，此前早已盯准了云端的超级赛道。随着AI和分布式计算的发展，另一场革命风暴在边缘开始酝酿。
作者：陈光 上汽集团 | 高精度地图&环境建模工程师 量子位 已获授权编辑发布 Google从2009年开始做自动驾驶，到现在已有8个年头。8个年头的技术积累还无法将自动驾驶技术量产落地，可见自动驾驶
目前，互联网地图行业7-2-1格局已定，进入百度地图绝对领先，高德地图奋力追赶的“双寡头”时代。不过，百度地图并没有止步于前，在2016年又有不少让人眼花缭乱的新动作，努力扩大领先优势。 2015年百度地图重心放在服务化上，与越来越多的O2O服务例如出行、外卖等打通——Google地图也已经跟进此举。2016年百度地图在“地图”本身上下更大力度，巩固基础数据和采集技术领先地位的同时，着眼于国际市场的战略布局，在车联网、高精地图、全景地图等未来布局方面也毫不松懈。 抓住出境游风口，率先踏上国际化之路 与其他
jQuery.MapConvert = { x_pi : 3.14159265358979324 * 3000.0 / 180.0, /// /// 中国正常坐标系GCJ02协议的坐标，转到 百度地图对应的 BD09 协议坐标 /// point 为传入的对象，例如{lat:xxxxx,lng:xxxxx} /// google地图坐标转换成百度地图坐标 /// Convert_GCJ02_To_BD
刚刚，Jeff Dean和Hassabis联手发文，一同回顾了Google Research和Google DeepMind在2023年的全部成果。
本文转载自INDEMIND，作者半不闲居士@CSDN。文章仅用于学术分享。本文约7000字，建议阅读14分钟本文为作者在从事Slam相关工作中对这几年遇到以及改进过相关VIO算法内容总结。 1、背景介绍 一个完整的 SLAM(simultaneous localization and mapping) 框架包括传感器数据、 前端、 后端、 回环检测与建图，如图1所示，其中，前端将传感器的数据抽象成适用于估计的模型，回环检测判断机器人是否经过已知的位置。而后端接受不同时刻前端测量的位姿和回环检测的信息并对它们
此文章是我最近在看的【WebKit 技术内幕】一书的一些理解和做的笔记。 而【WebKit 技术内幕】是基于 WebKit 的 Chromium 项目的讲解。
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