你要悄悄学习3D城市,然后惊艳所有人(2)

Mapbox GL JS实战:5分钟搞定你的第一个3D地图(附完整代码) 本文是一份Mapbox GL JS的零基础入门教程,手把手教你如何在5分钟内创建第一个交互式3D地图。内容涵盖从环境搭建、地图初始化、添加地形与3D建筑,到集成交互控件的完整流程,并附有可直接运行的代码示例,帮助前端开发者和GIS新手快速上手高性能Web地图开发。 阅读详情

CityBuilder可以简单明了的通过图层来加载数字孪生可视化城市建筑、道路、标识等;通过场景来加载 CampusBuilder 中搭建的园区;通过底图来设置地图、滤镜、雾效大气等效果,来丰富3D 城市的整体渲染效果。下面我继续上一篇文章的数字孪生可视化城市场景搭建了。

添加建筑

1、 在左侧菜单栏中,点击图层右侧添加图层按钮。在面板顶部,设有编辑按钮,可编辑图层名称;定位按钮,可快速定位到此图层。

2、在弹出的窗口中,选择公共数据 -new_york_building,如下图所示。选择我的数据,此时,系统将自动加载数字孪生可视化城市建筑并定位到纽约市。

3、点击添加的 new_york_building 城市建筑图层。在打开的属性设置面板中,设置对数字孪生可视化城市建筑的拔高和贴图。

4、点击添加的 new_york_building 城市建筑图层。在打开的属性设置面板中,设置对城市建筑的拔高和贴图,如下图所示。

添加道路

5、按以下步骤,添加城市道路,并通过设置图层属性,来调节场景效果。

在左侧菜单栏中,点击图层右侧添加图层按钮。在弹出的窗口中,选择公共数据 -new_york_line。点击添加的 new_york_line 城市建筑图层,在打开的属性设置面板中,分别设置城市道路的贴图、线形、光效和动效。

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数字孪生可视化:https://www.thingjs.com/

Kimi K2.5:开源多模态代理模型的共生架构与Agent Swarm实践 多模态大模型正从‘图文拼接’迈向‘语义共生’,其核心挑战在于视觉与语言表征割裂、推理效率低下。Kimi K2.5通过文本-视觉联合预训练、零视觉监督微调(Zero-Vision SFT)和跨模态强化学习,构建了统一语义空间;同时以Agent Swarm并行代理范式替代串行推理链,显著降低关键路径延迟。该方案不仅提升图文理解、视频分析等典型多模态任务性能,更支撑工程化落地——如图纸解析、直播事件流拆解、PPT数据提取等真实场景。其开源实现涵盖MoonViT-3D视觉编码器、可训练协调器、DEP训练加速等关键技 阅读详情

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