【第九期】新中地GIS开发特训营学生每天都学什么

01 Web基础-静态网页

新中地GIS开发特训营2506期,上周刚刚开班,同学们即将开启一段“从0到三维GIS开发工程师“的探索之路。我们先来看下0基础的同学都学些什么内容吧!

注册表格:

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静态网页文章展示页面:

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技能熟练度进度条展示页面:

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带背景图的汽车展示页面:

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简易的新闻导航栏:

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古诗词赏析的静态网页:

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新中地GIS开发特训营,第一堂课,老师就会让大家做记录,从刚开始接触编程,到日后成为独当一面的GIS开发工程师,随手养成记录的习惯。

每一堂课都把重点内容梳理出来,日积月累形成自己的知识体系,为后续就业以及自我提升时留下最佳素材。下面是2506期同学们的html学习笔记:

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02 Web进阶-VUE组件式开发

2505期同学们刚刚结束前端基础内容,本周进入前端进阶,也就是vue的学习,本周目前还在熟悉过程中,没有可展示的案例,下周我们将给大家展示更多案例。

我们来看下前几周同学们制作的王者荣耀英雄图标网页:

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03 WebGIS二维阶段-openlayers

2504期的同学们本周已进入webgis二维开发阶段,首先是canvas和openlayers、mapbox开发,下面是同学们制作的一些课堂案例。

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04 WebGIS三维开发-cesium

基于Cesium的开发应用,主要功能是加载并展示长沙城市的3D模型,同时支持交互操作:

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基于cesium的交互式多边形绘制功能:

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基于Cesium实现的智慧城市数据交互功能:

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在新中地,同学们能从0基础的小白,逐步成长为胜任企业岗位的三维GIS开发工程师讲师。

这其中离不开老师们的悉心教导和贴心答疑。每个阶段,老师们都会细心回答同学的疑问,帮助大家排除学习中障碍。

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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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