精通 Grails:Grails 服务和 Google 地图

本文介绍如何使用免费的Google Maps API将地图功能集成到Grails应用程序中,通过地理编码技术将行程路线直观地展示在地图上。
精通 Grails 系列的这一期中,Scott Davis 向您展示如何使用免费的 APIs 和 Web 服务将地图添加到 Grails 应用程序。他仍将使用前面几期的 trip-planner 示例应用程序,并通过地理编码、Google Map 和 Grails 服务进行进一步改进。

自本系列的 第一篇文章 开始,我就一直在构建一个 trip-planner 应用程序。目前基本的模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)框架已经准备就绪,我将加入一些外部技术,具体来讲,我将加入地图功能。虽然我可以表示 “我的旅程是从丹佛到罗利,途经圣何塞和西雅图”,但地图将能更好地描述旅途路线。您可能知道西雅图和罗利是在美国的两端,但地图能够帮助您显示出两个城市之间的距离。

这个应用程序有什么用?本文的末尾为您提供一个大体的介绍。请访问 http://maps.google.com 并在搜索框内输入 IATA 代码 DEN。将出现丹佛国际机场(Denver International Airport),如图 1 所示(更多的 IATA 代码,参见 上个月的文章)。

图 1. 丹佛机场(由 Google Map 友情提供) 丹佛机场(由 Google Map 友情提供)

除了能显示您在 HTML 表创建的美国机场以外,trip planner 还将在地图上把机场描绘出来。在本文中,我将使用免费的 Google Maps API。我还可以使用免费的 Yahoo! Maps API,等等(参见 参考资料)。一旦了解在线 Web 地图绘制的基本原理之后,您将发现不同的 API 之间能够合理地互换。在讨论该解决方案的地图绘制部分之前,您需要了解如何将一个简单的三个字母的字符串(如 DEN)转换为地图上的一点。

地理编码

当向 Google Map 输入 DEN 时,这个应用程序在幕后进行了一些转换。您可能用街道地址(如 123 Main Street)的方式想象地理位置,但 Google Map 需要一个纬度/经度点,以便在地图上把它显示出来

 

本文转自IBM Developerworks中国

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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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