ZLF 开发对接

已于 2024-06-19 15:18:21 修改
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文章标签： 智慧城市 web
于 2024-01-10 10:14:09 首次发布
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本文介绍了Mapbox中的关键组件如layer、Map和sprite，以及如何使用express处理数据。还涵盖了shp文件转换为geojson的过程，包括QGIS工具的应用，以及坐标系的基础知识和ElementPlus中的Tree控件。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

目录

Mapbox

layer 

Map

sprite

express

shp

shp转换成geojson

Mapbox

layer 

Layers | Mapbox Style Spec | Mapbox

Map

Map | Mapbox GL JS | Mapbox

sprite

在线制作网站

生成Mapbox Sprite(精灵图)

express

表达式Expressions | Mapbox Style Spec | Mapbox

移动图层/图层控制

movelayer 

https://www.cnblogs.com/echohye/p/17359292.html

Tree 树形控件 | Element Plus

Tree 树形控件 | Element Plus

样式工作台

studio.mapbox.com

矢量瓦片介绍

走进地图(5)-矢量瓦片-腾讯云开发者社区-腾讯云

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"zlf-utils:zlf-utils" 这个标题暗示我们正在讨论一个名为 "zlf-utils" 的工具集合或库，可能是专门为IT专业人士设计的一系列实用程序。...记住，理解和适当地使用开源工具对于提升开发效率和代码质量至关重要。
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为什么使用 Jwt 最近，移动开发的劲头越来越足，学校搞的各种比赛都需要用手机 APP 来撑场面，所以，作为写后端的，很有必要改进一下以往的基于 Session 的身份认证方式了，理由如下： 移动端经常要保持长时间（1 到 2 星期）在线，但是 Session 却不好在服务端保存这么久，虽然可以持久化到数据库，但是还是挺费资源 移动端往往不是使用的网页技术，所以藏在 Cookie 里面的 S...
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Jodd是对于Java开发更便捷的开源迷你框架，包含工具类、实用功能的集合，总包体积不到1.7M，堪称是Java的"瑞士军刀"
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最近soa项目要和官网系统对接，实现mq信息监听，保存等一些列操做。项目用的是Maven+SSM框架。而后学习和开发用了两天时间，算是搞定，趁加班时间作个总结。对于Maven工程的ssm框架，整合RabbitMq首先就是java1.引入依赖：org.springframework.amqpspring-rabbit1.3.5.RELEASE依赖很少，就这一个就够用了。可是有个坑要注意，若是引入的位...
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基于遗传算法优化的BP神经网络预测模型代码及注释
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遗传算法优化BP神经网络（GABP）是一种结合了遗传算法（GA）和BP神经网络的优化预测方法。BP神经网络是一种多层前馈神经网络，常用于模式识别和预测问题，但其容易陷入局部最优。而遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法，能够有效避免局部最优 。GABP算法通过遗传算法优化BP神经网络的权重和阈值，从而提高网络的学习效率和预测精度 。 种群：遗传算法中个体的集合，每个个体代表一种可能的解决方案。 编码：将解决方案转化为适合遗传操作的形式，如二进制编码。 适应度函数：用于评估个体解的质量，通常与目标函数相反，目标函数值越小，适应度越高。 选择：根据适应度保留优秀个体，常见方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。 交叉：两个父代个体交换部分基因生成子代。 变异：随机改变个体的部分基因，增加种群多样性。 终止条件：当迭代次数或适应度阈值达到预设值时停止算法 。 初始化种群：随机生成一组神经网络参数（权重和阈值）作为初始种群 。 计算适应度：使用神经网络模型进行训练和预测，根据预测误差计算适应度 。 选择操作：根据适应度选择优秀个体 。 交叉操作：对选择的个体进行交叉，生成新的子代个体 。 变异操作：对子代进行随机变异 。 替换操作：用新生成的子代替换掉一部分旧种群 。 重复步骤2-6，直到满足终止条件 。 适应度函数通常以预测误差为基础，误差越小，适应度越高。常用的误差指标包括均方根误差（RMSE）或平均绝对误差（MAE）等 。 GABP代码中包含了适应度函数的定义、种群的生成、选择、交叉、变异以及训练过程。代码注释详尽，便于理解每个步骤的作用 。 GABP算法适用于多种领域，如时间序列预测、经济预测、工程问题的优化等。它特别适合解决多峰优化问题，能够有效提高预测的准确性和稳定性 。
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