【Silverlight】Bing Maps系列文章目录

本文档提供了基于BingMaps Silverlight控件的地图应用开发教程,覆盖从基础到进阶的技术点,包括地图显示、控制、图层管理、地理编码、路线规划等功能。

微软推出的Bing Maps地图引擎,对外开放了Silverlight和Ajax两种客户端API,同时微软针对全球地图还推出了Bing Maps的Silverlight控件,该控件基于Silverligt 3发布。本系列文章以这个控件为基础,简单介绍了基于Bing Maps 的Silverlight控件开发中的常用技术点。

  基础篇目录:
  【Silverlight】Bing Maps学习系列(一):开发前的准备工作
  【Silverlight】Bing Maps学习系列(二):通过Bing Maps Silverlight Control如何显示地图
  【Silverlight】Bing Maps学习系列(三):如何控制地图
  【Silverlight】Bing Maps学习系列(四):使用图钉层(Pushpin layer)及地图图层(MapLayer)
  【Silverlight】Bing Maps学习系列(五):绘制多边形(Polygon)图形
  【Silverlight】Bing Maps学习系列(六):使用扩展模式(Extended Modes)
  【Silverlight】Bing Maps学习系列(七):使用Bing Maps的图片系统(Tile System)
  【Silverlight】Bing Maps学习系列(八):使用Bing Maps Silverlight Control加载自己部署的Google Maps
      【Silverlight】Bing Maps学习系列(九):自定义功能导航条(Custom NavigationBar)

  进阶篇目录:
  Bing Maps进阶系列一:初识Bing Maps地图服务  
  Bing Maps进阶系列二:使用GeocodeService进行地理位置检索  
  Bing Maps进阶系列三:使用地图图像服务(ImageryService)
  Bing Maps进阶系列四:路由功能服务(RouteService)
     Bing Maps进阶系列五:通过DeepEarth的MiniMap控件为Bing Maps扩展迷你小地图
   Bing Maps进阶系列六:使用Silverlight剪切(Clip)特性实现Bing Maps的迷你小地图
   Bing Maps进阶系列七:Bing Maps功能导航菜单华丽的变身----NEW

  DeepEarth相关文章:
  初探DeepEarth控件
  使用DeepEarth加载在线Google地图(卫星、街道)
     探索DeepEarth的内置控件
   DeepEarth中的拖放行为(DragBehavior)
   DeepEarth中的几何图形基础框架模型
   如何在DeepEarth中进行图形绘制(点、线、多边形以及自定义图片图层)


  更多学习资料:
  MSDN:http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ee681890.aspx
  官方:http://www.microsoft.com/maps
  中国Bing Maps:http://cn.bing.com/ditu/
  官方SDK:http://www.microsoft.com/maps/isdk/silverlight/

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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