下面我们将详细讲解如何使用 Vue3、TypeScript 和 Leaflet.js 打造web游戏大地图项目。我们从项目初始化开始，逐步构建一个功能完善的地图应用。1....1.3 安装 Leaflet.js进入项目目录，并安装 Leaflet.js：cd genshin-mapnpm install leafletnpm install --save-dev @types...Leaflet.js 基础配置3.1 引入 Leaflet 样式在 src/main.ts 文件中引入 Leaflet 的样式：import 'leaflet/dist/leaflet.css';import...(map.value); map.value.on('click', (e: L.LeafletMouseEvent) => { const { lat, lng } = e.latlng...(map.value); map.value.on('click', (e: L.LeafletMouseEvent) => { const { lat, lng } = e.latlng
随着手机像素越来越高，用手机记录身边的事（和自拍）已经变成很自然的动作，在一年里我们的手机肯定存了很多照片，照片和Exif数据块中的位置可以做哪些有趣的事情？...展示照片坐标效果图 实现方式是在前端的html页面里引入 leaflet.js和 leaflet.markercluster-src.js，对map元素进行配置和设置好坐标数据，把html文件配置好之后...copy; OpenStreetMap contributors' }), latlng...= L.latLng(37.552897,115.60571); //设置地图的坐标中心点 var map = L.map('map', {center: latlng, zoom: 5, layers...) { var a = addressPoints[i]; var title = a[2]; var marker = L.marker(new L.LatLng
概述 需要说明的是，球体投影到像素空间的结果可能不是一个正圆，其半径或者直径大小只能估算而没有确定的值。...根据参考资料，球体投影到像素空间的半径的计算公式为： radius_{[clip\_space]} = radius * cot(fov / 2) / Z \tag{0} 其中radius是球体的半径...当然，由于最后得到的是裁剪空间的大小，需要换算到屏幕像素空间。 2. 详论 根据我的理解，这个公式也是近似的。本人通过参考文献得到的推导方式如下所示。...使用参考文章4中的插图： 球体投影到像素空间的半径其实就是h的像素长度。...此时，有： tan\theta = radius_{[clip\_space]} / z_{[clip\_space]} \tag{1} 球体被投影到裁剪空间: 由投影变换的性质可知： tan
matrixIds3857[i]= { identifier : "" + i, topLeftCorner : new L.LatLng.../plugin/leaflet/leaflet.js"> <script
（JavaScript） 3.1 通过搜索接口找到个人公司位置： [9.png] key换成你的 [37dd6c092049d0e1a6f6bb0f7cefd26a.png#pic_center]查询到公司位置为...） "height": 35, // 点标记样式高度（像素） "src": '微信图片_20210107230437.jpg...） "height": 35, // 点标记样式高度（像素） "src": '微信图片_20210107230437.jpg...(31.329716, 121.508386), new TMap.LatLng(31.330720, 121.508388), new TMap.LatLng...(31.349725, 121.508389), new TMap.LatLng(31.359730, 121.508389), new TMap.LatLng
keyword=嘉誉国际&boundary=region(上海,0) &key=你申请的key [image.png] 查询到公司位置为(31.329716,121.508386) 初始化地图，中心设为公司位置...） "height": 35, // 点标记样式高度（像素） "src": '微信图片_20210107230437.jpg...(31.329716, 121.508386), new TMap.LatLng(31.330720, 121.508388), new TMap.LatLng...(31.349725, 121.508389), new TMap.LatLng(31.359730, 121.508389), new TMap.LatLng...= r * c * 1000; distance = Math.pow(distance, 2); return Math.sqrt(distance); } 腾讯位置服务整体介绍 到腾讯位置服务
(39.984104, 116.307503) }); //小车移动路线 var path = [ new TMap.LatLng(39.98481500648338, 116.30571126937866...), new TMap.LatLng(39.982266575222155, 116.30596876144409), new TMap.LatLng(39.982348784165886, 116.3111400604248...), new TMap.LatLng(39.978813710266024, 116.3111400604248), new TMap.LatLng(39.978813710266024, 116.31699800491333...TMap.MultiMarker({ map, styles: { //样式设置 'car-down': new TMap.MarkerStyle({ 'width': 40, //小车图片宽度（像素...） 'height': 40, //高度 'anchor': { //图片中心的像素位置（小车会保持车头朝前，会以中心位置进行转向） x: 20,y: 20,
'#3777FF', //颜色属性 'size': 20, //文字大小属性 'offset': {x: 0, y: 10}, //文字偏移属性单位为像素...({ map: map, position: center, // 初始位置，必须设置 offset: { x: 0, y: -32 } //设置信息窗相对position偏移像素...polygon var polygon = new TMap.MultiPolygon({ id: 'polygon-layer', //图层id map: map, //设置多边形图层显示到哪个地图实例中...yellow ='rgba(204,153, 0, 1)'; var polylineLayer = new TMap.MultiPolyline({ map: map, // 绘制到目标地图...polylineLayer = new TMap.MultiPolyline({ id: 'polyline-layer', //图层唯一标识 map: map,//绘制到目标地图
全卷积网络：从图像级理解到像素级理解 与物体分类要建立图像级理解任务不同的是，有些应用场景下要得到图像像素级别的分类结果，例如：1）语义级别图像分割(semantic image segmentation...与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像相同的尺寸...论文中逐像素计算softmax分类的损失, 相当于每一个像素对应一个训练样本。...FCN能够端到端(end to end)得到每个像素的预测结果, 目前也涌现了一大批基于FCN的算法, 例如边缘检测(edge detection), 视觉跟踪(visual tracking)等。...多个side-output产生的loss直接反向传导到对应的卷积层, 一定程度避免了梯度消失, 同时也在不同的卷积层(不同的感受野)学到了不同尺度的feature, 在edge-detection这个计算机视觉中古老的问题上取得了
TMap.MultiMarker({ map, styles: { //样式设置 'car-down': new TMap.MarkerStyle({ 'width': 40, //小车图片宽度（像素...） 'height': 40, //高度 'anchor': { //图片中心的像素位置（小车会保持车头朝前，会以中心位置进行转向） x: 20,y: 20,...(39.98481500648338, 116.30571126937866),//初始坐标位置 }] }); 使用MultiMarker类， 这里会涉及到几个参数 styles： mark的样式...), new TMap.LatLng(39.982348784165886, 116.3111400604248), new TMap.LatLng(39.978813710266024...= new TMap.MultiPolyline({ map, // 绘制到目标地图 // 折线样式定义 styles: { 'style_blue
一、：图像分类的历史与进展 历史回顾 图像分类，作为计算机视觉的一个基础而关键的领域，其历史可以追溯到20世纪60年代。早期，图像分类的方法主要基于简单的图像处理技术，如边缘检测和颜色分析。...以人脸识别为例，网络需要从输入的像素中学习到与人脸相关的复杂特征。这个过程涉及权重和偏差的调整，通过反向传播算法进行优化。 卷积神经网络（CNN） CNN是图像分类的关键。...MNIST数据集包含了0到9的手写数字图像，我们的目标是构建一个模型，能够准确识别这些数字。 环境搭建 首先，确保安装了Python和PyTorch。可以通过访问PyTorch的官方网站下载安装。...从图像分类的历史发展到当今深度学习时代的最新进展，我们见证了技术的演变和创新。
获取出来的这个scale单位是米/像素，也就是屏幕上一像素等于实际多少米 触控设置 1、滑动手势：是否可以单指滑动 mUiSettings.setScrollGesturesEnabled(false)...UiSettings.isScrollGesturesEnabled() UiSettings.isTiltGesturesEnabled() 视角改变 大家还记得吗，第一篇最后，我们做了一个小效果，单击地图，地图定位到某个地方...aMap.animateCamera( CameraUpdateFactory.newCameraPosition(new CameraPosition( new LatLng...还有另外一个没有动画的api aMap.moveCamera(CameraUpdateFactory.newCameraPosition(new CameraPosition( new LatLng...LatLng northeastLatLng = new LatLng(40.159453, 116.767834); LatLng southwestLatLng = new LatLng(39.674949
Reproject(geo, LatLng, WebMercator) 其中geo表示需要进行重投影的点、线、面，LatLng是原始投影方式，WebMercator是需要转换到的投影方式。...LatLng和WebMercator继承了CRS类，是定义好的4326和3857投影方式，其他投影类型可以使用CRS类中提供的fromEpsgCode等方法进行设置。...attributeStore是元数据信息，与用户数据上传的位置有关，key是从元数据中根据坐标点偏移算出的瓦片编号，tilReader是ValueReader实例，col、row是根据偏移算出的坐标点在整个数据集中的像素偏移值...，然后通过减去编号乘以瓦片像素个数来获取相对当前瓦片的偏移，从而实现获取当前坐标点的数据值。 ...六、结束语 本文简单记录了近期使用Geotrellis过程中遇到的一些问题，及其解决方案，目前项目只用到了栅格数据，所以只是针对Raster模块，后续会探索其他模块功能，并随时将心得发布到博客园中
大数据文摘转载自学术头条 关于 AI 绘画，你需要知道的一些事。 上周，备受期待的 Midjourney V5 AI 艺术生成器正式发布，再次改变了 AI 驱动...
pdf 代码： 公众号回复：10090746870 来源： 华中科技大学 论文名称：SIN: Superpixel Interpolation Network 原文作者：Qing Yuan 内容提要 超像素以其高效的表征和计算能力在计算机视觉任务中得到了广泛的应用...与此同时，深度学习和端到端框架在包括计算机视觉在内的各个领域都取得了很大的进步。但是，现有的超像素算法无法端到端集成到后续的任务中。传统算法和基于深度学习的算法是超像素分割的两大主流。...前者是不可微的，后者需要一个不可微的后处理步骤来加强连通性，这限制了超像素与下游任务的整合。在本文中，我们提出了一种基于深度学习的超像素分割算法SIN，该算法可以端到端与下游任务相结合。...由于一些下游任务，如视觉跟踪需要实时速度，生成超像素的速度也很重要。为了去除后处理步骤，我们的算法从一开始就加强空间连通性。超级像素由采样像素初始化，其他像素通过多个更新步骤分配给超级像素。...通过对超像素任务的改进，验证了算法的有效性。我们希望SIN能够以端到端的方式整合到下游的任务中，并使基于超像素的社区受益。
点个关注跟腾讯工程师学技术 导语| 本文将深入介绍 Chromium 内核组成结构，并以渲染流水线为主线，从接收字节码开始，按渲染流程来一步一步分析这个字节码究竟是如何转变成屏幕上的像素点的。...所谓渲染流水线，就是从接受网络的字节码开始，一步步处理这些字节码把它们转变成屏幕上像素的过程。...；同时解析到 script 时，需要先执行完解析到的 JavaScript，才会继续往后解析 HTML。...同步光栅化，如 Android、iOS、Flutter 都使用的同步光栅化机制，同时它们也支持图层分屏额外的像素缓冲区来进行间接光栅化。...异步光栅化则是目前浏览器与 WebView 采用的策略，除却一些特殊的图层外（如 Canvas、Video），图层会进行分块光栅化，每个光栅化任务执行对应图层的对应分块区域内的绘图指令，结果写入该分块的像素缓冲区
TMap.Map(document.getElementById("container"), { //地图中心点，这里是心形岛的经纬度 center: new TMap.LatLng...//心形小岛坐标 var hart = new TMap.LatLng(24.932215,118.582971); //起始点坐标 var home = new TMap.LatLng...map = new TMap.Map(document.getElementById("container"), { //地图中心点 center: new TMap.LatLng...marker.moveAlong一般用来做轨迹回放，这里用来从家移动到心形小岛；map.easeTo可以使地图做平滑过渡的动画，这里一直放大地图到心形完整显示。...颜色属性 'size': 20, //文字大小属性 'offset': { x: 0, y: 0 }, //文字偏移属性单位为像素
1 概括 对于计算病理学中的千兆像素全玻片成像 (WSI)，WSI在20倍放大倍率下可大至150000×150000像素，并在不同分辨率下呈现视觉标记的层次结构：从捕获单个细胞的16×16图像到4096...HIPT使用10,678千兆像素WSI、408,218 4096×4096图像和104M 256×256图像对33种癌症类型进行了预训练。...基于差异和共性的半监督方法用于图像表面缺陷检测 CLCNet：用分类置信网络重新思考集成建模（附源代码下载） YOLOS：通过目标检测重新思考Transformer（附源代码） 工业检测：基于密集尺度特征融合&像素级不平衡学习框架
因为使用腾讯地图可以轻松移植到微信小程序里。而且他们最近更新和优化了很多API。 诸如，定位，地点搜索，路线规划，个性化地图。...var path = [ new TMap.LatLng(39.98481500648338, 116.30571126937866), new TMap.LatLng(39.982266575222155...= new TMap.MultiPolyline({ map, // 绘制到目标地图 // 折线样式定义 geometries: [{ styleId: 'style_blue',...当然我们也可以对先进行修改，改变线的颜色，宽度，边线宽度， 边线颜色，线端头方式 var polylineLayer = new TMap.MultiPolyline({ map, // 绘制到目标地图...= new TMap.MultiPolyline({ map, // 绘制到目标地图 // 折线样式定义 styles: { 'style_blue
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