普克工具网，一个不错的工具导航搜索站。

最新推荐文章于 2025-10-17 07:35:48 发布
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作者偶然发现了普克工具网，这是一个在线实用工具、查找和导航站点。作者决定将这个网站推荐给朋友，希望大家都能利用这个平台获取有用的学习资源。
 大家好，我是新来的，希望在这里能认识很多好朋友，说实话我是现在才知道这里的，我是通过这个普克网才知道有这里的，所以我要感谢它，也要把它推荐给所有我的好朋友，喜欢的话大家一起互相转告支持下，让大家网民能有个获取各种学习知识的好站， 普克工具网 http://www.puke365.com/ 它是一个在线实用工具，查找，导航站我现在都天天在用，有点相见恨晚啊！以后我也会来和大家一起快乐分享！
　支持一下，谢谢分享。 
itclock
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【GIS面试】GIS算法介绍
c18213590220的博客
04-21 2589
GIS关键算法原理及应用场景介绍
RecastNavigation核心技术揭秘：如何实现自动导航网格生成
gitblog_00968的博客
11-05 572
你是否曾好奇游戏中的角色如何在复杂地形中自如穿梭？从迷宫般的城堡到开放的荒野，AI角色总能找到最优路径。这背后的秘密正是导航网格（Navigation Mesh，简称NavMesh）技术。本文将深入解析RecastNavigation——这个被Unity、Unreal等主流引擎广泛采用的开源项目，如何通过**栅格化**与**多边形化**两大核心步骤，将复杂的3D场景自动转化为AI可理解的导航网格。...
导航软件背后的技术帝国：从定位到指路的全链路解析
欢迎来到我的博客！
10-08 1154
从 1980 年代 GPS 的军事应用，到如今手机导航的全民普及，导航技术的发展史也是人类突破空间限制的历程。每一次定位精度的提升、每一次路径规划的优化、每一次交互体验的革新，都在重塑我们与城市的关系 —— 让陌生的街道变得熟悉，让遥远的目的地变得可达。未来，随着 AI、5G、物联网等技术的融合，导航软件将从 "出行工具" 进化为 "空间智能助手"，不仅指引物理空间的路线，更能预判我们的需求，优化整个出行决策。
DP算法实现与应用：地理信息系统中的线条简化
weixin_36304957的博客
07-29 1075
道格拉斯-普克算法（Douglas-Peucker Algorithm），通常简称为D-P算法，是一种高效的曲线简化技术，广泛应用于计算机图形学、地理信息系统（GIS）、遥感图像处理等领域。该算法的主要目的是减少表示线段、多边形等几何形状所需的顶点数量，同时尽量保持原有的形状特征。通过应用道格拉斯-普克算法，可以有效减少数据的存储量并加快图形处理速度，这对于需要处理大量空间数据的领域尤其重要。
C#中的兰勃特墨卡托投影实现详解
weixin_42599908的博客
08-12 749
在探索地理信息系统（GIS）的世界时，了解不同的地图投影是必不可少的。其中，兰勃特墨卡托投影是一种广泛应用于航海和航空导航的地图投影方法。它属于等角圆柱投影，能够较好地保持方向的准确性，这对于需要精确导航的领域至关重要。地理坐标系统是描述地球表面上位置的一套体系，最常用的为经纬度坐标系统。经纬度坐标系统由经线和纬线构成，经线垂直于赤道，指向南北两极，而纬线平行于赤道。通过经纬度坐标，可以在球面上唯一确定一个点的位置。纬度：纬度线是平行于赤道的虚拟线，从赤道向南北各延伸90度。
[渝粤教育] 中山大学 地理信息系统概论 参考 资料
渝粤题库
03-16 925
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
德国AI研究院突破：让计算机像人类一样“看图说话“的神奇技术
至顶AI实验室
06-25 516
当我们需要区分两种在外观上极其相似但在专业领域中有重要差别的图像时，比如两种不同类型的胸部X光片，语言描述往往无法捕捉到这些细微但关键的差异。A：PictSure是德国人工智能研究中心开发的图像识别系统，它的特殊能力是仅通过观察几张示例图片就能识别全新的图像类别，就像人类看几个例子就能理解新概念一样。这些数据集的特点是图像间的差异往往非常微妙，需要专业知识才能准确识别，就像要求一个人在几乎相同的X光片中识别出细微的病理变化。这符合人类学习的规律——最初的几个例子最有价值，后续的例子提供的新信息越来越少。
GIS英文词汇翻译
liyanhui1001的专栏
10-16 5195
Source text 翻译 abscissa 横坐标 absolute accuracy 绝对精度 absolute coordinates 绝对坐标 absorption 吸收 abstraction 抽取 accuracy 精度 across-track scanner
基于OSM的平滑路径规划
vvv99的博客
10-17 804
本文提出一种利用OpenStreetMap数据生成城市自动驾驶平滑路径的方法。通过将OSM数据转换为可行驶区域，并结合Bézier曲线与混合整数非线性规划，实现无交通场景下的最优路径规划。该方法在真实环岛场景中验证，能有效避开障碍物并生成曲率连续、类人驾驶的舒适轨迹。
Aruco标记检测全流程解析：4个关键阶段实现精准角点定位（工业级应用标准）
# Aruco标记检测技术的深度解析与工程实践 ...从一个ID的生成到最终三维姿态的解算，每一个环节都经过精心设计，只为在真实世界的“混沌”中建立确定性的坐标锚点。 那么问题来了：为什么同样是二维码，Aruco能比传
基于MATLAB的A*算法机器人路径规划仿真
基于Matlab的机器人最优路径规划仿真是一个综合性极强的项目，涵盖了人工智能搜索算法、机器人运动控制理论、地理信息系统（GIS）数据集成以及仿真平台开发等多个关键技术领域。该项目以A*（A星）算法为核心，结合...
uniapp实现地图轨迹绘制与实时定位功能
在当前移动互联网快速发展的背景下，基于地理位置的服务（LBS, Location-Based Services）已成为众多应用的核心功能之一，如导航、运动记录、物流追踪等。而“uniapp地图轨迹绘制”作为一个典型的开发实践项目，正是...
地理信息数据处理轻量化算法有哪些
08-19
- **体素网格下采样**：通过将点云空间划分为体素网格，每个体素内取一个点（如中心点或随机点）来减少点云数量。 6. **空间插值**： - **反距离权重（IDW）**：计算简单，易于实现，适合轻量级应用。 - **最近...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
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）
最新发布
11-26
【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。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
11-26
commonapi-dbus-demo
java道格拉斯普克算法 工具包
12-20
根据您提供的引用内容，道格拉斯-普克算法是一种将曲线近似表示为一系列点，并减少点的数量的算法。如果您想在Java中使用道格拉斯-普克算法，可以考虑使用以下工具包： 1. JTS Topology Suite：JTS是一个Java库，提供了一套用于处理地理空间数据的工具。它包含了道格拉斯-普克算法的实现，可以用于抽稀经纬度路径点。您可以通过以下代码示例来使用JTS Topology Suite进行抽稀： ```java import org.locationtech.jts.geom.Coordinate; import org.locationtech.jts.geom.GeometryFactory; import org.locationtech.jts.simplify.DouglasPeuckerSimplifier; public class DouglasPeuckerExample { public static void main(String[] args) { // 输入的经纬度路径点 Coordinate[] inputPoints = new Coordinate[] { new Coordinate(0, 0), new Coordinate(1, 1), new Coordinate(2, 2), new Coordinate(3, 3), new Coordinate(4, 4) }; // 创建GeometryFactory对象 GeometryFactory geometryFactory = new GeometryFactory(); // 创建LineString对象 org.locationtech.jts.geom.LineString lineString = geometryFactory.createLineString(inputPoints); // 使用Douglas-Peucker算法进行抽稀 double tolerance = 0.5; // 抽稀的容差值 DouglasPeuckerSimplifier simplifier = new DouglasPeuckerSimplifier(lineString); simplifier.setDistanceTolerance(tolerance); org.locationtech.jts.geom.LineString simplifiedLineString = (org.locationtech.jts.geom.LineString) simplifier.getResultGeometry(); // 输出抽稀后的经纬度路径点 Coordinate[] simplifiedPoints = simplifiedLineString.getCoordinates(); for (Coordinate point : simplifiedPoints) { System.out.println("Latitude: " + point.x + ", Longitude: " + point.y); } } } ``` 2. GeoTools：GeoTools是一个开源的Java库，用于处理地理空间数据。它提供了许多空间分析和地理信息系统功能，包括道格拉斯-普克算法的实现。您可以使用以下代码示例来使用GeoTools进行抽稀： ```java import org.geotools.geometry.jts.JTSFactoryFinder; import org.geotools.simplify.DouglasPeuckerSimplifier; import org.locationtech.jts.geom.Coordinate; import org.locationtech.jts.geom.Geometry; import org.locationtech.jts.geom.GeometryFactory; public class DouglasPeuckerExample { public static void main(String[] args) { // 输入的经纬度路径点 Coordinate[] inputPoints = new Coordinate[] { new Coordinate(0, 0), new Coordinate(1, 1), new Coordinate(2, 2), new Coordinate(3, 3), new Coordinate(4, 4) }; // 创建GeometryFactory对象 GeometryFactory geometryFactory = JTSFactoryFinder.getGeometryFactory(); // 创建LineString对象 Geometry lineString = geometryFactory.createLineString(inputPoints); // 使用Douglas-Peucker算法进行抽稀 double tolerance = 0.5; // 抽稀的容差值 DouglasPeuckerSimplifier simplifier = new DouglasPeuckerSimplifier(lineString); simplifier.setDistanceTolerance(tolerance); Geometry simplifiedGeometry = simplifier.getResultGeometry(); // 输出抽稀后的经纬度路径点 Coordinate[] simplifiedPoints = simplifiedGeometry.getCoordinates(); for (Coordinate point : simplifiedPoints) { System.out.println("Latitude: " + point.x + ", Longitude: " + point.y); } } } ``` 请注意，以上示例代码仅为演示如何使用Java工具包实现道格拉斯-普克算法进行抽稀。您可以根据自己的需求进行调整和扩展。
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