ArcGIS Viewer for Silverlight 系列:简介

ArcGIS Viewer for Microsoft Silverlight 是一款即时部署且可配置的富互联网应用,它基于 ArcGIS API for Microsoft Silverlight。无需编写任何代码或编辑配置文件,即可轻松构建和修改 Web 地图应用的基础底图、业务图层等。此外,该应用还支持地图导航、查找地址等功能。

本内容转自:http://support.esrichina-bj.cn/2011/0512/1108.html


ArcGIS Viewer for Microsoft Silverlight 是一个可立即部署,可配置的,富因特网应用,它基于ArcGIS API for Microsoft Silverlight


ArcGIS Viewer for Silverlight 1.0.1 可帮助您运用一套完整的交互式的配置体验快速搭建出内容丰富的Web地图应用。无需写任何代码或编辑配置文件,您就可以轻松构建和修改应用程序的基础底图、业务图层、工具、颜色风格、标题、商标、布局、链接以及其他更多内容。此外,Viewer还是完全可扩展的。因此,程序的设计和开发人员可以实现新工具、创建新布局并轻松地将它们集成到Viewer中。


利用ArcGIS API for Microsoft Silverlight,您可以实现以下功能:


  1. 使用ArcGIS Online、Bing 地图或ArcGIS Server地图服务作为基础底图
  2. 将来自ArcGIS Server、ArcGIS Online的数据添加到基础底图上
  3. 打开ArcGIS.com上的地图\
  4. 执行地图导航
  5. 查找地址和地名(通过ArcGIS Server或ArcGIS Online上的服务)
  6. 进行GIS分析(通过地理处理服务)
  7. 对处于可编辑状态要素图层的要素进行编辑
  8. 进行GIS分析(通过地理处理服务)
  9. 在地图中查看数据集中的表格数据
  10. 图层的缩放和要素的选择
  11. 使用预配置的版式布局打印出图

要使用ArcGIS Viewer for Silverlight,您只需简单地下载安装该应用程序,便可以使用Application Builder开始创建您的应用程序。如果要为Viewer开发插件(add-in),需要下载并安装扩展包,然后从使用Visual Studio 2010写工具(Tool)或行为(Behavior)开始,或者使用Expression Blend4创建布局(Layout)。


下载地址


  1. ArcGIS Viewer for Silverlight (32-bit) - 简体中文版new
  2. ArcGIS Viewer for Silverlight (32-bit) - English
  3. ArcGIS Viewer for Silverlight (64-bit) - 简体中文版new
  4. ArcGIS Viewer for Silverlight (64-bit) - English




ArcGIS Viewer Extensibility SDK2.4 使开发者可以为 ArcGIS Viewer for Microsoft Silverlight 定制开发插件(add-in)。 此安装包会安装 Extensibility API 程序集和 Microsoft Visual Studio 2010 中 Viewer 的程序模板。因为 Viewer 是基于ArcGIS API for Silverlight 2.4的, Extensibility 安装也提供了安装它们的选项。


注意:安装包仅会在安装了Microsoft Visual Studio 2010 的机器上安装 Viewer 程序模板。


下载地址:


  1. ArcGIS Extensibility SDK for Silverlight 2.4
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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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