项目总结

作者:*
本次任务完成时间:2019/1/19
开发工具与关键技术:SuperMap iDesktop 9D、supermap_iserver、MVC
完成模块功能: 工具箱、周边查询**

主界面
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二、工具箱包括距离测量、面积测量、方框区域查询、圆型区域查询、自定义区域查询:
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(1)距离测量:点击测量距离的图标,在地图定点,可以定点距离,从而知道起点到终点之间相距多少。如图:
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(2)面积测量:点击面积测量的图标,在地图画面,可以测算一个面有多大,如图:
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(3)方框区域、圆型区域、自定义区域查询: 点击“框选” 框选一个方型区域,自动查询范围内医院.点击标签可获取医院信息。如图:
方框区域:
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圆型区域:
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自定义区域
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三、周边查询:打开周边分析,点击选择按钮,点击地图上选择出中心点,默认半径是500,可以自己填写半径,选择自己要查询的目标,然后点击查询,查询出你要查询的信息。点击清空,清空文本信息以及所选目标。
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四:开发总结
通过对GIS的接触,对GIS也有了新的认知,从开始的懵懂,也慢慢的懂得了一些。我在接触GIS的时候什么也不会,所以要学会向自己的前辈或者自己的同事以及朋友、老师学习,向他们请教一些你不懂的问题,比如一开始我连如何引用地图到不会,就算引用进来了,地图也出不来,这时候你会感到很烦躁,是不是自己不行,明明是代码是这样的,可就是出不来,后来通过老师和同学的讲解,以及自己到网上查找资料,这项目慢慢的就搞出点东西出来了,所以做项目的时候不能自己一人埋头闷搞,该向别人寻求帮助的时候就大胆去问。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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