Layar API

最新推荐文章于 2022-07-27 16:26:02 发布
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博客提供了Layar开发相关的网址http://www.layar.com/development/ ，可能与AR等信息技术领域相关，为开发者提供了获取开发资源的途径。
http://www.layar.com/development/
API 的历史
weixin_30481087的博客
05-23 456
原文出处： apievangelist 译文出处：灯下鼠 历史无处不在。 研究我们来自何方，有助于指引我们前行。科技的发展日新月异，但时常停一下匆忙的脚步，稍稍回顾一下历史，却总是有益的。 下面就让我们来看一看 API 的历史。 API 概念的出现，远远早于个人计算机的诞生，更不用说网络的诞生了。在公用数据处理的早期，为了一个应用能够与其它系统交互，开发者便已开始设计可公开访问并...
arcgis api 4.13 —— Layer详细介绍
happy81997的博客
07-16 3515
arcgis api 4.x Layer详细介绍 ArcGIS API for JavaScript： 先来看一个模型： |–TiledMapServiceLayer | |–ArcGISTiledMapServiceLayer |–DynamicLayer | |–DynamicMapServiceLayer | |–ArcGISDy...
在现实增强应用Layar中显示ArcGIS数据(Ⅱ)
10-12 5217
3.4、实现Layer 我们使用Java来实现3.3小节创建好的Layer所指向的url。当然，可以采用任何其它的服务器端语言来实现，比如php、asp.net等等。 简单起见，我们不在阐述如何利用ArcGIS准备数据、发布服务，而是使用ArcGIS在线体验中心（http://tm.arcgisonline.cn）已经发布好的北京市容易积水地点的地图服务（服务地址：http://t
在现实增强应用Layar中显示ArcGIS数据(Ⅰ)
10-12 4172
1、现实增强的概念 现实增强（AugmentedReality，简称AR），是在虚拟现实基础上发展起来的新技术。AR通过计算机系统提供的信息增加用户对现实世界感知，将虚拟信息应用到真实世界，并将计算机生成的虚拟物体、场景或系统提示信息叠加到真实场景中，从而实现对现实的丰富和增强。 AR技术具有三个特点： ①虚拟与现实相结合； ②即时互动；
【技术直通车】在现实增强应用Layar中显示ArcGIS数据(Ⅰ)
ArcGIS产品与技术专栏
11-30 1193
1、现实增强的概念 现实增强（AugmentedReality，简称AR），是在虚拟现实基础上发展起来的新技术。AR通过计算机系统提供的信息增加用户对现实世界感知，将虚拟信息应用到真实世界，并将计算机生成的虚拟物体、场景或系统提示信息叠加到真实场景中，从而实现对现实的丰富和增强。 AR技术具有三个特点： ①虚拟与现实相结合； ②即时互动；
利用Arcgis for javascript API绘制GeoJSON并同时弹出多个Popup
weixin_30312659的博客
03-20 522
1.引言 　　由于Arcgis for javascript API不可以绘制Geojson，并且提供的Popup一般只可以弹出一个，在很多专题图制作中，会遇到不少的麻烦。因此本文结合了两个现有的Arcgis for javascript API扩充库，对其进行改造达到绘制Geojson并同时弹出多个Popup的目的。 目前已有的两个扩充库github地址（可供单独使用）： 1.绘制Ge...
【技术直通车】在现实增强应用Layar中显示ArcGIS数据(Ⅱ)
ArcGIS产品与技术专栏
11-30 1030
3.4、实现Layer 我们使用Java来实现3.3小节创建好的Layer所指向的url。当然，可以采用任何其它的服务器端语言来实现，比如php、asp.net等等。 简单起见，我们不在阐述如何利用ArcGIS准备数据、发布服务，而是使用ArcGIS在线体验中心（http://tm.arcgisonline.cn）已经发布好的北京市容易积水地点的地图服务（服务地址：http://t
感知世界触景生情——增强现实技术
EagleTech Game Studio
04-09 962
佛家说： “凡所有相，皆是虚妄。” 但我们现在却有办法将“虚拟+现实”变得更加真实。 增强现实（Augmented Reality ，简称AR)简单来说是通过电脑技术， 将虚拟的信息应用到真实世界，真实的环境和虚拟的物体实时地叠加到了同一个画面或空间同时存在。增强现实提供了在一般情况下，不同于人类可以感知的信息。它不仅展现了真实世界的信息,而且将虚拟的信息同时显示出来，两种信息相互补充
重读spring2.5手册笔记
luoduyu的专栏
09-27 855
1.在spring配置文件中启用对@AspectJ切面配置的支持须加入:  2.声明式事务中，任何RuntimeException将触发事务回滚，checked Exception将不触发事务回滚(没有指定的情况下的默认值); 通过设置的 rollback-for和no-rollback-for属性可以自定义，而且中间可以罗列多个 3.加载时织入切面加 相应的jar:a
Java实现Layar AR应用中的ArcGIS数据展示
由于Layar平台有其自身的API和数据格式要求，因此服务器端代码需要进行相应的数据处理工作，例如将ArcGIS矢量数据转换为GeoJSON格式，因为这是Layar应用支持的一种数据格式。同时，服务器端的代码还需要能够处理来自...
ArcGIS2Layar服务器端源代码（Java）
10-12
在实际应用中，开发者可能需要了解Esri的ArcGIS Server API，学习如何与ArcGIS服务进行交互，同时掌握Layar的开发者文档，理解其数据格式和API规范。对于Java开发者，理解HTTP协议、JSON数据交换格式和Spring框架等...
Pro_iOS_5_Augmented_Reality.pdf
08-16
除了原生的iOS API，书中还介绍了如何使用第三方增强现实工具包来创建应用，这将使开发变得更加容易和快捷。 #### 6. 使用OpenGLES构建基于标记的AR应用 本书的第10章将指导读者如何利用OpenGL ES来构建基于标记的...
vue 引入腾讯地图实现多边形绘制功能
Kamikorosu的博客
07-27 3291
vue 接入腾讯地图实现多边形绘制功能
基于Scrapy与MySQL的百度贴吧爬虫系统实现与文档资料
12-07
本项目提供了一套完整的百度贴吧数据采集系统实现方案，包含详细的技术文档与相关资源。该系统采用Scrapy框架进行开发，并以MySQL作为数据存储后端。 该实现方案代码结构清晰，功能经过充分验证，运行稳定可靠。项目内容适用于高等院校计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息及物联网等相关专业的教学与研究活动，可供在校师生及行业技术人员参考使用，亦可用于毕业设计、课程实践、项目原型开发等学术与应用场景。 对于具备一定编程基础的使用者，可根据实际需求对现有代码进行功能扩展与定制化修改。本资源旨在为相关领域的学习与实践提供技术参考，促进知识与经验的交流。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）
12-07
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文研究了一种具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机，重点围绕其建模与控制展开。通过引入螺旋桨倾斜机制，该无人机能够实现全姿态可控，突破传统四旋翼飞行器在某些方向上的力矩限制，提升机动性和控制灵活性。研究详细建立了该无人机的动力学模型，并设计了相应的控制系统，利用Matlab代码与Simulink工具进行仿真验证，展示了其在复杂飞行任务中的优越性能。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力的科研人员、自动化与航空航天领域的研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高机动性无人机的设计与开发；②作为先进飞控算法（如非线性控制、自适应控制）的验证平台；③服务于无人机轨迹跟踪、姿态控制等复杂任务的仿真研究； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与Simulink模型，深入理解动力学建模过程与控制器设计思路，并通过调整参数进行仿真实验，以掌握全驱动无人机的控制特性。
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）
12-07
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，用于纳米定位系统的预测控制研究”展开，提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络（RNN）模型线性化方法，旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型，克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题，并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证，展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员，尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能预测控制；②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路；③结合深度学习与经典控制理论，推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实现部分，深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式，重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节，并可通过替换实际系统数据进行迁移验证，以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
云数据中心两地三中心建设方案（70页 PPT）.pptx
最新发布
12-07
云数据中心两地三中心建设方案（70页 PPT）.pptx
基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）
12-07
基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕《基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）》展开，重点介绍利用粒子群优化算法（PSO）对电动汽车充电过程进行动态优化的策略。研究内容涵盖充电负荷的不确定性建模、目标函数设计（如最小化充电成本、平衡电网负荷、减少峰谷差等）、约束条件设定以及算法实现过程，并通过Matlab进行仿真验证。文中还提及相关应用场景，如有序充电调度、微电网能量管理等，展示了粒子群算法在解决复杂非线性优化问题上的有效性。 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标：①研究电动汽车大规模接入对电网的影响及应对策略；②学习并实现基于智能优化算法的充电调度模型；③掌握Matlab在电力系统优化仿真中的应用方法。 其他说明：文中提及多个相关案例和代码资源可通过提供的网盘链接获取，建议结合实际代码进行学习与复现，以加深对算法原理和实现细节的理解。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究（Matlb代码实现）
12-07
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究（Matlb代码实现）内容概要：本文围绕基于粒子群算法（PSO）优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究，提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心，有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题，提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法，并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类，有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等，并提供了配套代码资源。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员，尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①用于居民用电行为的高效聚类分析，挖掘典型用电模式；②提升Kmeans聚类算法的性能，避免局部最优问题；③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持；④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解PSO优化Kmeans的核心机制，关注参数设置对聚类效果的影响，并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中，以加深理解和拓展应用能力。
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