52、谷歌地图与情境感知开发指南

谷歌地图与情境感知开发指南

1. 谷歌地图形状点击响应

在谷歌地图开发中,若要对形状点击做出响应,可使用 Google Map setOnCircleClickListener setOnPolygonClickListener setOnPolylineClickListener 方法来添加圆形、多边形和折线点击监听器。每个监听器的点击处理程序会接收被点击形状的实例,示例代码如下:

mMap.setOnCircleClickListener(new OnCircleClickListener() {
  @Override
  public void onCircleClick(Circle circle) {
    // TODO React to the cicle being clicked.
  }
});

若多个形状或标记在触摸点重叠,点击事件会先发送给标记,然后按 z-index 顺序发送给每个形状,直到找到带有点击处理程序的标记或形状,且最多只会触发一个处理程序。

2. 向谷歌地图添加图像覆盖层

除了标记和形状,还可以创建 GroundOverlay ,将与经纬度坐标关联的图像放置在地图的某个区域。具体步骤如下:
1. 创建一个新的 GroundOverlayOptions ,指定要覆盖的图像(以 BitmapDescriptor

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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