baidu map develop

作者分享了从使用谷歌地图到转投百度地图的经历,包括如何获取百度地图开发者中心的密钥,实现helloworld示例,并通过简单的代码展示了如何创建Map实例、设置中心点坐标和地图级别,以及启用滚轮放大缩小功能。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

百度地图

前端时间,因项目需要加入了谷歌地图,但是由于谷歌换了接口,对谷歌地图失去耐心了,还是使用国产的百度吧,先走起来。

如果你有百度账号,那就可以搜索百度地图开发者中心,去申请密钥(ak),然后就可以使用了,先来个hello world吧。

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
<meta name="viewport" content="initial-scale=1.0, user-scalable=no" />
<script type="text/javascript" src=<a target=_blank href="http://api.map.baidu.com/api?v=2.0&ak=">http://api.map.baidu.com/api?v=2.0&ak=</a>密钥自己申请></script>
<title>百度地图的Hello, World</title>
<style type="text/css">
body, html,#allmap {width: 100%;height: 100%;overflow: hidden;margin:0;}
</style>
</head>
<body>
<div id="allmap"></div>
</body>
</html>
<script type="text/javascript">

// 百度地图API功能
var map = new BMap.Map("allmap");            // 创建Map实例
var point = new BMap.Point(116.404, 39.915);    // 创建点坐标
map.centerAndZoom(point,15);                     // 初始化地图,设置中心点坐标和地图级别。
map.enableScrollWheelZoom();                            //启用滚轮放大缩小

</script>


 

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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