1，百度地图 最富有的地图，包括郊区的新道路和城里的小路等都可以完全展示出来。百度地图是我们的成功的数据搜集并且集成搜索引擎大数据结合的综合展示。 image.png 2，腾讯地图 腾讯地图，我必须拥有，否则我将不我，腾讯地图导航迅速开发给QQ和微信数据。有QQ和普通微信用户的支持，他们可以快速获得他们要的导航。 3，Sogou地图 Sogou地图叫最新的地图信息，并且实时更新，这真的吸引了很多人下载，使用后也不会非常尴尬的，尽管导航声音很疯狂，但是为机械声音，缺少刺激。 4，360地图 360地图中规中矩没有她自己的特点，最大的缺点是360标记商家或街道有时展出在其他地图上，这不是360导航，没有360浏览设备的体验很差。我认为它应该制作大而全的导航。 高德地图也是一个全面的导航地图。
接入导航SDK，以百度为例，apk包体积能增加小几十兆之多，上一版本还是几兆的apk，迭代一版本直接几十兆了，落差之大，难以接受。 虽说当下流量不值钱了，但是下载时长越久，客户丢失率越高。 ，弹窗选择第三方地图导航，点击选择后调用第三方地图进行导航。 调用示例： private void gotoBaiDuMap() { // 驾车导航 StringBuffer sb = new StringBuffer("baidumap from和to参数虽然可以省略，但是地图上就不显示地址了，默认是 地图上的点，而且referer参数需要申请开发者key。 文档 百度地图 高德地图 腾讯地图 https://blog.csdn.net/Ever69/article/details/82427085
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选自DeepMind 作者：Piotr Mirowski等 机器之心编译 当前的无人驾驶汽车高度依赖于精确的地图进行导航，尽管各家科技公司已经构建了接近完美的 3D 地图，但这种方式仍然存在一些弊端（巨大的容量 导航是一项重要的认知任务，帮助人类和动物在没有地图的情况下穿过复杂世界中长长的路途。此类长距离导航可同时支持自我定位（「我在这里」）和目标表征（「我要去那儿」）。 不通过地图构建来学习导航 DeepMind 背离了传统的依赖于地图绘制和探索的方法（例如制图员给自己定位同时绘制地图）。 但和这些研究所不同的是，他们没有使用小规模的虚拟环境，而使用了城市规模的真实世界数据，包括伦敦、巴黎和纽约中复杂的交汇道路、人行道、隧道以及各种拓扑结构。 该研究中使用的曼哈顿五个区域地图 导航是人工智能研究和发展中的基础研究，尝试在人工智能体中复现人类导航也可以帮助科学家理解其生物性基础。
今天跟大家分享数据地图系列的第14篇（最后一篇）——tableau数据地图。 前一篇曾提到说，tableau是全球知名的数据可视化领域独占鳌头的可视化产品，在各种商业及政府工作报告中，都在广泛使用。 创建完成地理角色之后，你会看到右侧的show me 窗口菜单中的那两个地图图表点亮，也就软件读取地区成功。 其中左侧那个地图可以展示两个维度数据，右侧那个只能展示一个维度数据。 ? 将第二个地图（展示一维数据的地图）用鼠标拖入中间画布，显示出中国地图。 ? 然后将左侧的总销售额数据拖入中间画布中的地图，此时地图立马变成热力数据地图，根据各省份不同数值大小填充成同色调的不同颜色。 ? 利用tableau制作数据地图，非常方便，而且作为老牌的数据可视化产品，他的图标之间交互性非常强大，图表之间可以相互通过选择器连接，实现实时交互的强大功能。
今天要跟大家分享的是数据地图系列的第九篇——excel（VBA）数据地图！ 关于VBA在excel中的应用非常广泛，本篇仅仅是给出示例代码，不会对基础操作做太过详细的讲解。 要说为什么手动操作都可以完成的地图填充，为啥要弄得这么复杂。其实理由很简单，就是效率，可以以一种一劳永逸的方式节省时间、提高效率。 下面是VBA数据地图的详细制作步骤： 1、首先你需要一个纯色的矢量地图素材。 ? 这个问题早在数据地图的入门篇里已经解决了。 数据地图入门篇——素材获取！ （中国地图就需要定定义34个省级行政单位名称）。 3、输入数据： 关于作图的数据组织：这里需要三列数据，一列省份名称、一列指标值，一列颜色填充值（需要使用函数自动获取）。 ? 4、定义组距 ? 记得在地图做完之后一定要使用分档阀值区域作为图例引用在数据地图周围。选中D9：E13区域，点击照相机功能，然后在数据地图区域释放。 ? ? ? ?
高德地图API官网：高德开放平台 | 高德地图API。由于博主是基于前端 Vue 框架进行开发的，所以针对地图 JavaScript API 结合 Vue 展开介绍。 创建应用添加 key 值 三、项目中使用地图组件 1. npm 获取高德地图 API 2. 页面中使用地图 API（案例） 3. 完整代码+详细注释 四、在地图中添加覆盖物、图层、插件、事件等属性 1. 添加图层 2. 在地图中使用插件(地图控件) 3. 三、项目中使用地图组件 1. npm 获取高德地图 API 首先在 Vue 项目中通过命令 npm i @amap/amap-jsapi-loader –save 获取高德地图 API； 我们试着添加一个卫星图层 TileLayer.Satellite，如下： 效果如下，原始地图变为卫星地图： 2.
今天要跟大家分享的是数据地图系列6——Stata数据地图（下）！ 接着前一篇的节凑，这一篇会给大家介绍比较全面的Stata热力地图代码实现。 版本仍然是基于StataSE12.0。 首先需要下载软件外部命令：spmap #这一条命令是数据地图的专用命令。 ssc install spmap #下载并安装spmap命令。 下载数据地图经纬度数据文件：就是昨天用到的那个 http://fmwww.bc.edu/RePEc/bocode/c/china_map.zip 接下来是作图步骤： 1、锁定数据地图数据文件目录： cd d:\chinamap\ #锁定数据文件目录 2、打开中国地图数据文件（标签版） use china_label,clear ? 当然这些技巧并非是我要讲解的重点，我只负责数据地图作图技巧，不负责软件使用和代码基础哈~
今天是数据地图的第三篇——使用散点图模拟地图轮廓制作数据地图！ 这一篇的地图制作思路，相对比较曲折，使用的是散点图的做法。 先用一组数据模拟地图经纬度，制作出虚拟的中国分省地图的轮廓线，然后再用一组数据（虚拟的省会坐标数据）制作各省散点图。 最后通过给散点图添加标签，完成指标数据的添加。 本案例的制作难点是虚拟的经纬度坐标数据，非常难找，有将1300对数据。 ? 这里我是从ExcelPro博主的畅销书《excel图表之道》中直接引用过来的。 步骤： 1、先使用轮廓数据插入散点图，模拟出地图轮廓。 ? ? 2、调整默认输出的散点图格式、长宽比例，尽量真实的还原地图模样。 ? 5、此时我们想要的散点式数据地图已经成型，需要做的只是把指标数据加上。 ? 选中指标系列散点图，添加数据标签。
之前有过一段时间，特别热衷于数据地图，也分享很多篇关于地图制作的教程（涉及到各种作图软件），但大多是整理拼凑，自己发挥的不多。 最近在看哈德利.威科姆的那本火遍全球的R语言数据可视化经典教程——《ggplot2——数据分析与图形艺术》。书内虽然关于数据地图的内容很少，但是ggplot所渗透的可视化图层理念实在让人叹为观止。 书中完全将复杂的地图图表语言拆解成常规图表思维，通过图层叠加、分组填色、空间映射，让我对地图这种深度可视化形式有了更多深入的理解。 今天这一篇主要分享美国地图的绘图代码，同样是我们之前分享世界地图、中国地图时的代码（局部地方有小改动）。 之前迟迟没有找到好用的美国全境的地理信息数据，最近终于在某网站上找到了。 <- join(American_map_data, mydata, type="full") #合并两个数据框 5、地图映射代码（ggplot2包所支持的ggplot函数，感兴趣可以自行探索，若不感兴趣
因此，导航是一种很重要的认知任务，人类或者动物不需要地图就能够在复杂的世界中进行远距离穿越。 图注：我们的代理导航在多种视觉环境中导航，无需访问地图 当代理导航到达目的地（如指定经纬度坐标）时，该代理导航就会获得奖励，就像一个没有地图负责无限交付的快递员一样。 ▌无需建立地图来学习导航 与传统的依赖指定映射和探索的方法不同（如进行本地化并同时绘制地图的制图师），我们的方法是：不使用地图、GPS 定位或其他辅助工具，只使用视觉观察，像人类走路那样进行导航。 与那些小型模拟迷宫环境中的研究不同，我们利用城市中的真实数据：伦敦、巴黎和纽约市的复杂交叉路口、人行道、隧道以及各种拓扑结构。此外，我们的方法支持城市针对性的学习和优化以及通用可转移导航行为。 就像在谷歌街景图相同的是，代理导航可以在适当的位置进行旋转，或者在可能的情况下前进到下一个全景中；与谷歌地图和街景不同的是，代理导航不会看到小箭头、本地或全球地图或著名的Pegman，而是学习区分开放道路和人行道
使用 gcj02 国测局坐标系； scale（非必填） ：缩放比例，范围5~18； name（非必填） ：位置名称（打开第三方导航前的定位描述）； address（非必填） ：详细地址信息（打开导航后的地址描述 view class="flex" style="align-items: center;" bindtap="gomap" data-name="{{item}}" data-page="map"> 导航 item.branchAdress, //目的地定位名称 scale: 15, //缩放比例 address: item.branchAdress+item.branchName //导航详细地址
导航是重要的认知任务，它可以使人类和动物在复杂的世界中无需借助地图，就可实现长途跋涉。 为了学习在没有地图的城市中进行导航，我们提供了一个交互式导航环境，该环境使用来自Google街景视图的第一人称视角照片，并游戏化该环境以训练AI。 我们的智能体在多种环境中进行导航，无需访问环境的地图。 当智能体到达目标目的地（例如，指定为经纬度坐标）时，智能体就会得到奖励，就像一位不需要凭借地图，无限送货的快递员一样。 图像与城市地图叠加，目标位置（红色），智能体位置和视野（绿色）。注意，智能体只能看到目标位置的经纬度坐标，看不到地图。 在不建立地图的情况下学会导航 我们没有利用精确绘图和探测的传统方法。 ://arxiv.org/pdf/1611.03673 论文：https://arxiv.org/pdf/1611.05397.pdf 与那些在小型模拟迷宫环境下进行的研究不同，我们利用城市的真实世界数据
但是，这些作用绝大多数离不开无人机的一个技术区域——导航系统，也就是通常所说的运用卫星导航原理的GPS定位系统。 除此之 外，GPS的导航并不是非常精细，对于一些地形复杂、障碍物多的区域地图记录有限，和普通的人机交互的飞行器遇到的问题一样，为了避免被挟持无人机需要一 个类似“防火墙”的系统。 自动飞行无人机和它的创始人 这种无人机由我们平常见到那种普通的拥有小型直升机、四个螺旋桨的无人机改造而成，“我们稍微改造了一下在超市买到的那种体积很小的无人机，去掉导航系统，加上自主研发的感应器和处理器等 自动飞行无人机和它的创始人 没有卫星导航，这些无人机如何准确地从一个地点飞到另一个地点呢？这与无人机飞行的原理有很大关系。 除了处理器和摄像机，Kumar和他的学生团队还给无人机装上了激光测距仪和激光扫描仪，使得无人机在进入一个完全陌生的环境时，可以利用这些 来自己制作描绘周围环境的地图，而这个地图与我们普通所见的地图不同，
昨天写的是获取当前所在的位置在地图上显示，在实际工作中，会有这样的业务需求，页面上回留下联系电话和联系地址，点击联系地址，会自动定位到联系地址中的位置，比如说，我们要去华侨城商业中心，直接点击链接，打开地图导航 wx.getLocation({ type: 'wgs84', success: function (res) { wx.openLocation({//使用微信内置地图查看位置
许多人都认为地图是由北斗、GPS等卫星下发给我们的，但其实不是，定位数据只是电子地图中的很小的一部分，但它绝对是相当重要的部分，因为定位后，地图就可以实现导航的功能，所有的矢量数据、底图图层就活了起来变得更加有意义 那么北斗导航系统部署完成后相信大家都期待一个中国版的谷歌地图（谷歌地球），能够浏览全球的高清地图，包括卫星影像数据、地形地貌数据、三维空间数据。为何到现在还迟迟没有动静呢？ 那么今天我们就来科普一下北斗导航系统部署完毕后为何没有推出高精度的地图？ 什么是北斗导航系统？ 首先来了解一下关于北斗导航系统的概念。 2020年6月24日北斗导航系统完成组网，全天候的导航系统。 而对我们而言，我们其实日常都在用北斗导航系统，比如我们打开手机，你如果在使用百度地图或者高德地图的时候，都是在通过多种卫星定位，这里就是在北斗导航系统进行定位。 明确一下北斗是导航系统，而非地图。 至于为什么没有推出类似谷歌地图的原因主要有以下几个方面： 1、成本角度 卫星影像的数据来源并非单一的，比如谷歌地图是由卫星影像和航拍的数据整合而来。
今天跟大家分享数据地图系列的第四篇——图片植入式气泡数据地图！ 本篇内容的思路是这样的： 首先利用各个省会的虚拟坐标信息制作气泡图，然后通过将PNG格式的地图轮廓植入图表绘图区模拟出数据地图的整体外观。 气泡图（bubble） 步骤： 1、首选需要搜集到一张纯色背景的地图素材如下： ? 2、根据模拟的省会虚拟坐标信息以及指标数据，制作气泡图。 ? 5、调整完之后，通过添加数据标签选项，给数据点添加数据标签。 ? 这种方式做出来的数据地图，优点是简单易行，不用写VBA代码，缺点也很明显：数据点的位置与地图上实际的省会坐标可能很难做到绝对的一致，不过如果是用于不太正式的场合的话，那么这样的效果应该已经最够了。
今天跟大家分享数据地图系列2——三维立体数据地图（给你的地图加特效）！ 昨天已经跟大家分享过了如何在ppt中利用矢量地图图形编辑数据地图，因为是手工编辑，所以门槛不高，掌握编辑过程中的若干技巧足以！ 今天继续叫大家怎么在ppt中将矢量地图做出三维效果。 通常我们在用地图展示数据的时候，并不是需要展示所有省份的数据，而是仅仅需要展示几个典型的省份，那么在编辑数据地图的时候，也可以只在地图上单独编辑那几个要显示数据的省份。 首先给地图整体加三维效果（加厚度）： 将整个数据地图编组（顺便去掉所有图形轮廓颜色），选择格式——效果——棱台——三维效果。 ? 然后在三维效果中设置：深度20磅，材料：塑料效果；照明：平衡。 给这几个省份添加三维效果的数据条：深度值为根据具体指标换算的值。
今天这篇是昨天美国地图的续篇，同样的方法技巧，不同的对象。 0.99.903/ggplot2 2.1.0 代码过程： 加载功能所需支持的工具包： library(ggplot2) library(plyr) library("maptools") 导入并整理世界地图地理信息数据 world_map_data <- join(world_map1, xs, type = "full") #合并两个数据框 导入指标文件数据并合并成作图数据： mydata <- read.csv( "full") #合并两个数据框 地图填充过程代码： 这里还是通过调整映射方式参数：coord_map("ortho", orientation = c(30, 110, 0))可以变换地图的呈现视角 但是通常来讲根据数据地图的填色规范： 指标都是正值，应该使用单色系连续渐变填充，只有在存在正负值类型的数据时，双色渐变才比较有意义。
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