Silverlight 开发 GIS Google Maps

最新推荐文章于 2018-08-14 14:54:31 发布
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#Silverlight #Google

博客介绍了Silverlight作为地理信息系统的开发平台，它能与多种图源结合，在地理信息系统开发中带来很好的体验效果。

Silverlight 作为地理信息系统的开发平台，与多种图源结合，体验效果很好。

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GIS、ArcGIS 、WebGIS及Cesium的介绍
zhiwenganyong的博客
01-19 1万+
本文介绍了GIS、ArcGIS 、webgis及Cesium，地理信息系统 (GIS) 是一个用于描绘地球和其他地理要素并突出其特征，从而显示和分析经空间配准的信息的系统,而ArcGIS是由ESRI出品的一个地理信息系统系列软件的总称，WebGIS（网络地理信息系统）是指工作在Web网上的GIS,是传统的GIS在网络上的延伸和发展，Cesium 是一款面向三维地球和地图的，世界级的JavaScript开源产品。
ArcGis for silverlight 加载 Google Maps 切片数据
05-04
ArcGIS for Silverlight是Esri公司开发的一个强大的地理信息系统（GIS）客户端开发框架，它允许开发者构建交互式的地图应用程序。而Google Maps的切片数据则是Google Maps服务中的一种图像分块形式，通常用于提供...
【Silverlight】Bing Maps系列文章汇总
zhengxiuchen86的博客
08-14 242
微软推出的Bing Maps地图对外开放了Silverlight和Ajax两种客户端开发API，同时微软针对全球地图还推出了Bing Maps的Silverlight控件，该控件基于Silverlig
【Silverlight】Bing Maps系列文章目录
编程开发资料库
01-30 156
　　微软推出的Bing Maps地图对外开放了Silverlight和Ajax两种客户端开发API，同时微软针对全球地图还推出了Bing Maps的Silverlight控件，该控件基于Silverligt 3发布，您可以通过http://cn.bing.com/ditu/浏览遨游Bing Maps提供的中国地图服务。本系列文章将以这个控件为基础，由浅入深的介绍了基于Bing Maps 的Silv...
用silverlight制作自己的GIS
weixin_30898109的博客
07-17 113
用silverlight制作自己的GIS 看了笨鸟的一篇文章: 基于DeepZoom技术的Bing Maps客户端实现研究 地址:http://www.cnblogs.com/beniao/archive/2010/05/21/1740480.html 感觉大家都可以实现自己的GIS 这一篇文章会基本的讲一下如何通过silverlight实现封装自己的GIS,原理就是笨鸟那一篇文章...
ArcGIS API for Silverlight开发入门
weixin_30945039的博客
07-20 409
ArcGIS API for Silverlight开发入门 你用上3G手机了吗？你可能会说，我就是喜欢用nokia1100，ABCDEFG跟我 都没关系。但你不能否认3G是一种趋势，最终我们每个人都会被包裹在3G网络中。1100也不是一成不变，没准哪天为了打击犯罪，会在你的1100上强制 装上GPS。GIS工作既然建立在计算机的基础上，当...
Silverlight实现GPS导航功能开发教程
在Silverlight应用中，可能需要集成GPS硬件设备提供的API或者使用地图服务提供商如Google Maps、Bing Maps等来获取位置信息。 3. 路由算法实现：GPS导航的核心功能之一是路径规划，即从起点到终点的最优路径计算。...
基于Silverlight的地图应用开发与实现
- 瓦片编号计算（如 TMS、Google Maps 瓦片编号规则） - URI 构造与 HTTP 请求机制 - 缓存策略与性能优化 #### 3. **MapService.cs** 地图服务类，通常用于与后端地图服务进行通信，如 WMS（Web Map Service）、WFS...
基于Silverlight的地理信息系统开发与实现
- 通过地图API（如Google Maps API），可以在地图上展示用户的定位信息。 - 结合网络服务，可以向用户提供周边地理信息的查询服务，如附近的餐厅、交通站点等。 2. 搜索功能： - 建立空间索引：为了快速检索地图...
Bing Maps开发完全指南：从入门到精通
"Bing Maps教程 - 从入门到精通 - 杨文泉 - 2010-12-09" ...这个教程为开发者提供了一条全面学习Bing Maps开发的路径，从基础操作到高级功能，帮助他们掌握利用Bing Maps API创建互动地图应用的技能。
富士施乐专用文档浏览器，查看dw格式
01-03
根据原作 https://pan.quark.cn/s/516ea913e59d 的源码改编 该软件较为少见，主要用于处理xerox设备扫描生成的文档，同时也适用于基于此工具创建的文件
地级市-信息消费试点政策DID（2000-2024年）.xlsx
01-03
2013年国务院发布《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》，明确提出要推动信息消费，有效拉动需求，催生新的经济增长点 工信部于2013年、2015年分两批次遴选出104个信息消费试点城市：2013 年确定北京市等68个城市为首批国家信息消费试点市（县、区）；2015年确定上海市等36个城市为第二批国家信息消费试点市（县、区）并于2016年印发了《2016年国家信息消费示范城市建设指南》，将北京、上海、大连等25个城市作为信息消费示范城市 信息消费试点政策DID：该变量为虚拟变量，若某城市在某年被列入试点城市，那么该城市在当年及之后均赋值为1，反之则为0 ## 一、数据介绍 数据名称：信息消费试点政策DID 数据范围：297个地级以上城市 时间范围：2000-2024年 样本数量：7426条 数据来源：工信部 更新时间：2025年11月
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略（Matlab代码实现）
01-03
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略”展开，提出了一种利用启发式算法优化深度神经网络任务在边缘计算环境中的计算卸载方案。通过Matlab代码实现，研究如何将复杂的神经网络任务合理分配到边缘设备与云端，以降低延迟、节省能耗并提高系统效率。文中重点探讨了任务分割、资源调度、通信开销与计算能力之间的权衡，并借助启发式算法（如遗传算法、粒子群优化等）寻找近似最优的卸载决策。该方法适用于资源受限的边缘计算场景，具有较强的工程应用价值。; 适合人群：具备一定编程基础和算法知识，熟悉Matlab工具，从事边缘计算、物联网、人工智能或智能优化方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于解决边缘智能中深度学习任务的高效部署问题；②为移动端或嵌入式设备上的AI应用提供低延迟、低功耗的任务卸载策略；③支撑智慧城市、自动驾驶、工业物联网等实时性要求高的应用场景。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实验复现，深入理解算法实现细节与系统建模过程，同时可尝试替换不同启发式算法或调整网络结构以进一步优化性能。
航拍图像多类别实例分割数据集-20251116-121603.zip
01-03
航拍图像多类别实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称：航拍图像多类别实例分割数据集 • 图片数量： 训练集：1283张图片 验证集：416张图片 总计：1699张航拍图片 • 训练集：1283张图片 • 验证集：416张图片 • 总计：1699张航拍图片 • 分类类别： 桥梁（Bridge） 田径场（GroundTrackField） 港口（Harbor） 直升机（Helicopter） 大型车辆（LargeVehicle） 环岛（Roundabout） 小型车辆（SmallVehicle） 足球场（Soccerballfield） 游泳池（Swimmingpool） 棒球场（baseballdiamond） 篮球场（basketballcourt） 飞机（plane） 船只（ship） 储罐（storagetank） 网球场（tennis_court） • 桥梁（Bridge） • 田径场（GroundTrackField） • 港口（Harbor） • 直升机（Helicopter） • 大型车辆（LargeVehicle） • 环岛（Roundabout） • 小型车辆（SmallVehicle） • 足球场（Soccerballfield） • 游泳池（Swimmingpool） • 棒球场（baseballdiamond） • 篮球场（basketballcourt） • 飞机（plane） • 船只（ship） • 储罐（storagetank） • 网球场（tennis_court） • 标注格式：YOLO格式，包含实例分割的多边形坐标，适用于实例分割任务。 • 数据格式：航拍图像数据。 二、适用场景 • 航拍图像分析系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别和分割航拍图像中各种物体的AI模型，用于地理信息系统、环境监测等。 • 城市
合肥员工终面需知.docx
01-03
合肥员工终面需知.docx
【计算机视觉】基于YOLOv5/v8/v10的球场设备检测系统设计：体育场馆智能运维应用
01-03
内容概要：本文是一份关于基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的体育场内球场设备检测系统的完整实践指南，旨在帮助学生完成毕业设计。文章详细介绍了目标检测模型YOLO系列的基本原理与差异，指导读者从环境搭建、数据采集与标注、模型训练到实时检测和可视化界面开发的全流程。通过构建一个能识别篮球架、球门、球网等体育设施的智能系统，实现场馆运维、赛事保障等实际场景的应用，并建议进行多模型对比实验以提升毕设深度。配套代码与数据配置链接也已提供，便于快速上手。; 适合人群：计算机相关专业、具备一定Python编程基础、正在准备毕业设计的学生，尤其是对人工智能、计算机视觉方向感兴趣的研发初学者。; 使用场景及目标：① 掌握YOLO系列模型在真实场景中的应用方法；② 完成一套可运行的球场设备自动检测系统用于毕设展示；③ 通过模型对比实验提升项目科研深度，增强答辩竞争力； 阅读建议：建议按照文档步骤循序渐进操作，重点理解数据准备与模型训练的关键环节，同时结合提供的代码链接进行实践调试，确保各模块顺利运行，最终集成完整系统并做好演示准备。
【计算机视觉】基于YOLO系列的目标检测模型在交通事故识别中的应用：智能交通监控与实时报警系统设计
01-03
内容概要：本文详细介绍了一个基于YOLO系列模型（YOLOv5/YOLOv8/YOLOv10）的车祸检测与事故报警系统的设计与实现，适用于毕业设计项目。文章从项目背景出发，阐述了传统人工监控的局限性和智能车祸检测的社会价值，随后对比分析了YOLO不同版本的特点，指导读者根据需求选择合适的模型。接着，系统明确了核心功能目标，包括车祸识别、实时报警、多场景适配和可视化界面开发。在技术实现部分，文章讲解了数据集获取与标注方法、数据增强策略、模型训练与评估流程，并提供了完整的代码示例，涵盖环境搭建、训练指令、推理测试以及基于Tkinter的图形界面开发，实现了视频加载、实时检测与弹窗报警功能。最后，文章总结了项目的全流程实践意义，并展望了未来在智慧城市、车联网等方向的扩展潜力。; 适合人群：计算机相关专业本科毕业生，具备一定Python编程基础和机器学习基础知识，正在进行毕业设计的学生；; 使用场景及目标：①完成一个具有实际社会价值的毕设项目，展示从数据处理到模型部署的全流程能力；②掌握YOLO目标检测模型的应用与优化技巧；③开发具备实时检测与报警功能的交通监控系统，用于答辩演示或科研展示； 阅读建议：建议按照“背景—数据—模型—界面—总结”的顺序逐步实践，结合提供的代码链接进行动手操作，在训练模型时注意调整参数以适应本地硬件条件，同时可在基础上拓展更多功能如短信报警、多摄像头接入等以提升项目创新性。
ZPW-2000 轨道电路信号的FSK调制发码实验
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