百度地图开发入门(2):控件与个性化地图

本文介绍了如何使用百度地图API添加缩放和标尺控件,以及如何设置地图的个性化风格。通过示例代码展示了如何初始化地图、添加缩放控件和标尺控件,并提醒注意百度文档的准确性。此外,还分享了如何在百度的个性化地图平台创建并应用自定义样式,包括设置样式ID或直接使用JSON配置。

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

控件

这个控件的概念类似echarts中的组件,例如地图里面控制放大缩小的图表、标尺等等工具。

1. 缩放控件

首先我们添加一个控制zoom的组件:

<body>

    <div id="map"></div>

    <script>

        // 地图对象初始化

        let map = new BMapGL.Map('map', {

            // 传入初始化参数(具体可以官方文档)

            minZoom: 8,

            maxZoom: 12

        });

        // 地图中心坐标 - 后续地图绘制都需要这种坐标

        let point = new BMapGL.Point(116.404, 39.915);

        // 可以展示地图了

        map.centerAndZoom(point, 10);

        // 允许鼠标滚轮滚动放大缩小

        map.enableScrollWheelZoom(true);

        map.setHeading(0);

        map.setTilt(70);

        // 设置缩放范围 - 但是这个API在实际map对象原型上没有,官方文档有,这也是一个坑

        map.setMinZoom(8);

        map.setMaxZoom(12)

        let zoomCtrl = new BMapGL.ZoomControl({

            // 初始位置

            anchor: BMAP_ANCHOR_BOTTOM_LEFT,

            // 进行位移

            offset: new BMapGL.Size(100, 0)

        });

        map.addControl(zoomCtrl);



    </script>

</body>

注意百度文档不一定百分百可信,出现问题还是要打印对象看

2. 标尺控件

这个控件用于描述地图上一段距离代表的实际长度,他会根据你的实际缩放比例调整文案:

 // 添加事件

        map.addEventListener('zoomstart', function(){

            console.log(map.getZoom());

        })



        let scaleCtrl = new BMapGL.ScaleControl({

            anchor: BMAP_ANCHOR_TOP_LEFT

        })

        map.addControl(scaleCtrl)

个性化地图

即可以自定义百度地图的部分样式,例如地图上面区域换一个颜色,路径换一个颜色等等。

这里我们可以前往百度的个性化地图中编辑,通过一些样式模板以及二次操作来生成最后的地图样式:

https://lbsyun.baidu.com/index.php?title=open/custom

最后配置好了之后可以发布样式,同时获取一个样式ID,在我们的代码中新增:

map.setMapStyleV2({

    styleId:'xxxxx'

})

就可以生效新的样式了!

另外也可以获取配置的JSON文件,然后复制到本地:

map.setMapStyleV2({

    styleJson:{...}

})
引言 非线性函数极值寻优是工程优化和科学计算中的核心问题,传统方法在处理高维、多峰或不可导函数时往往效果不佳。神经网络与遗传算法的结合为解决这类复杂优化问题提供了新思路。本文将从计算机专业角度,详细分析神经网络遗传算法在非线性函数极值寻优中的原理、实现方法及优化策略。 混合算法原理与架构 遗传算法(GA)与神经网络(NN)的混合架构充分发挥了两者的优势:神经网络提供强大的非线性拟合能力,遗传算法则提供全局搜索能力。该混合系统的工作流程可分为三个关键阶段: 神经网络建模阶段:构建BP神经网络结构(如2-5-1),通过训练数据学习目标函数的输入输出关系。激活函数通常选择Sigmoid或ReLU,损失函数采用均方误差(MSE)。 遗传算法优化阶段:将神经网络参数编码为染色体(实数编码),以网络预测精度作为适应度函数fitness = 1/(1+MSE)。通过选择、交叉(概率0.4-0.9)和变异(概率0.01-0.2)操作进化种群。 协同优化阶段:遗传算法优化后的参数初始化神经网络,再进行BP微调,形成"全局搜索+局部优化"的双重机制。 关键技术实现 神经网络建模 采用MATLAB的Neural Network Toolbox实现,关键步骤包括: net = feedforwardnet([5]); % 单隐藏层5神经元 net.trainFcn = 'trainlm'; % Levenberg-Marquardt算法 net = train(net, input, target); % 网络训练 遗传算法优化 适应度函数设计与参数编码是核心: function fitness = ga_fitness(x) = sim(net, x'); % 神经网络预测 fitness = 1/(1+mse(y-target)); end 种群规模建议50-
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