LWUIT引路蜂地图开发示例:本地查询

本地查询可以查询指定区域内诸如宾馆,邮局等用户感兴趣的地方。其使用方法和地址查询非常类似。
下面示例查询32.0616667, 118.7777778为中心点一定区域内宾馆的信息。

package com.pstreets.gisengine.demo.lwuit; 
  
//--------------------------------- IMPORTS ------------------------------------ 
  
import com.mapdigit.gis.MapPoint; 
  
import com.mapdigit.gis.geometry.GeoLatLng; 
import com.mapdigit.gis.raster.MapType; 
  
import com.mapdigit.gis.service.IGeocodingListener; 
import com.pstreets.gisengine.demo.MapDemoLWUIT; 
import com.sun.lwuit.Command; 
import com.sun.lwuit.events.ActionEvent; 
  
public class MapLocalSearchLWUIT extends MapDemoLWUIT 
        implements IGeocodingListener{ 
  
    private Command mapFindAddressCommand; 
  
    public void startApp() { 
        init(); 
        canvas.setTitle("Local Search"); 
  
        mapFindAddressCommand=new Command("Find Address"){ 
            public void actionPerformed(ActionEvent evt) { 
                String name = "宾馆"; 
                GeoLatLng screenCenter = map.getScreenCenter(); 
                map.getLocations(name, 0, screenCenter, 
                  map.getScreenBounds(screenCenter)); 
  
            } 
        }; 
        canvas.addCommand(mapFindAddressCommand); 
        GeoLatLng center =  new GeoLatLng(32.0616667, 118.7777778); 
        map.setCenter(center, 13, MapType.MICROSOFTCHINA); 
        map.setGeocodingListener(this); 
  
        canvas.show(); 
    } 
  
    public void done(String query, MapPoint[] result) { 
        if (result != null) { 
            map.panTo(result[0].getPoint()); 
            for (int i = 0; i < result.length; i++) { 
                System.out.println(result[i].objectNote); 
            } 
        } 
    } 
}


本地查询方法
public void getLocations(String address,int start,GeoLatLng center,GeoBounds bound, IGeocodingListener listener);
指定中心点和查询区域。本地查询可以多次返回结果,start为查询结果起始顺序,每次返回结果在SearchOptions 中定义,缺省每次返回4个。
上述结果返回内容为,具体结果可能不同。
“晶丽酒店025-83310818 025-83310818212223 025-86636636 ”
“城市名人酒店025-83123333 025-83123888 ”
“南京玄武饭店 025-83358888 ”
“Sofitel Galaxy Nanjing – 南京索菲特银河大酒店025-83718888 “

LWUIT 引路蜂地图开发包Ver2.1下载

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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