最新google maps api key生成方式

Google更新了其Maps API的申请流程,不再提供原先的API Key申请方式,转而使用APIs Console统一管理。对于希望继续使用v2版本的开发者,需要通过新的平台创建特定的API Key。

近日Google已变更其Maps API的申请方式,不再提供先前的申请API Key方式

  Google不再提供该种方式申请API Key ,而是改由所谓的「APIs Console」进行所有API的管理。

  在Google Maps API 的部份,官方网站目前是建议使用新版本(v3)的API 进行开发,若您仍希望继续使用v2 的版本进行开发,您可能需要进行部份设定的修改,底下是设定的流程:


  1.使用Google帐号登入APIs Console ( https://code.google.com/apis/console),并将Google Maps API v2的选项打开,如下图所示:


2.jpg

  2.依据您的需求产生对应的Google Maps API Key ,若您是要继续采用v2 版本的方式使用Google Maps API ,请选择「Create new Browser Key」,填入您要生成KEY的网址,之后将产生的Key 依据过去的方式正常使用即可。

3.jpg

 

若您现在透过早先的方法申请API Key应该会得到底下的讯息画面。

 

1.jpg

原创文章如转载,请注明:转载自火跃工作室
本文网址:http://www.huoyue.org/new-google-maps-api

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值