Bing Maps Silverlight Control离线开发

 前面有人问到Bing Maps Silverlight Control如何离线开发,下面说一下思路。不管是有线还是离线,本质上就是所加载的地图数据不同而已,加载不同的地图数据可以通过自定义TileSource实现。

部署地图数据

将地图数据通过Web服务器(如:IIS)部署


自定义TileSource

这个TileSource实现Google卫星地图的加载,主要是正确的TileSource映射Url。

public class GoogleTileSource : TileSource
{
    public GoogleTileSource()
        : base("http://localhost:6000/BJ_{0}/{1}-{2}.png")
    { }

     public override Uri GetUri(int x, int y, int zoomLevel)
     {
         int port = Application.Current.Host.Source.Port;

         string url = string.Format(this.UriFormat, (zoomLevel + 1).ToString("D2"), (y + 1).ToString("D6"), (x + 1).ToString("D6"), port);
         return new Uri(url);
     }
 }

 

好了,思路就说到这了。

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出处:http://www.cnblogs.com/flute-di/

作者:王迪

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务
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