21、基于Angular和Firebase的云地图及CRM微服务构建

基于Angular和Firebase的云地图及CRM微服务构建

1. 地图事件与标记设置

在地图应用中,我们已经有了地图展示,也具备将兴趣点保存到数据库以及在内存中移动它们的逻辑。但还缺少处理用户在地图上创建和管理标记的代码。为此,我们引入 MapEvents 类来完成这一任务,它是一个独立的实现。以下是该类的初始代码:

export class MapEvents {
  private readonly geocode: MapGeocode;
  private infoBox: Microsoft.Maps.Infobox;
  constructor(private map: Microsoft.Maps.Map, private pinsModel: PinsModel, private poi: PointsOfInterestService) {
  }
}

Infobox 是在屏幕上添加兴趣点时出现的信息框。为了节省资源,我们不打算每次添加兴趣点时都创建新的 Infobox ,而是添加一个单一的 Infobox 并在添加新点时重复使用它。为此,我们添加一个辅助方法来检查 Infobox 是否已设置:

private SetInfoBox(title: string, description: string, pin: Microsoft.M
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习与教学案例;③支持高水平论文复现与算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码复现指导,建议结合具体应用场景进行调试与拓展,鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究。
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