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MapV for OziExplorer

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简介:
MapV for OziExplorer是一款专为OziExplorer地图软件设计的数据插件,它能够提供丰富的中国地图数据和导航信息,极大地增强了该软件在中国市场的适用性和用户体验。 MAPV For OZIexplorer 更新了!现在可以下载并拼接天地图了。

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客服
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  • MapV for OziExplorer
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    MapV for OziExplorer是一款专为OziExplorer地图软件设计的数据插件,它能够提供丰富的中国地图数据和导航信息,极大地增强了该软件在中国市场的适用性和用户体验。 MAPV For OZIexplorer 更新了!现在可以下载并拼接天地图了。
  • OziExplorer v1.20.0
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    OziExplorer v1.20.0是一款功能强大的GPS导航和地图浏览软件,支持多种地图格式和坐标系统,适用于徒步、越野等户外活动。 Ozi官方Android软件支持ozf2和ozfx3格式的地图文件,但不支持创建航点。功能包括:使用内置GPS导航的三维模式几乎可以加载通过PC版oziExplorer创建的所有地图;利用Img2ozf工具实现OZFX3格式转换;直接支持PNG、JPG格式的小于20MBytes的地图文件和ECW、JP2(JPEG 2000)格式。软件具备自动在设定的时间间隔下为更详细的地图加载功能,可以记录并保存轨迹到文件,并显示当前位置的速度、航向和高度等信息;同时支持多级地图缩放以及不同的位置显示格式,在星视图中显示信噪比、SATS和HDOP数量。 未来版本还将加入更多新功能。
  • OziExplorer 3D V1.2
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    OziExplorer 3D v1.2是一款功能强大的地理导航软件,支持三维地图显示和GPS数据处理,适用于徒步、驾驶及航游等多种户外活动。 OziExplorer 3D 1.12版(最新版本)用于生成三维地形。软件可以根据指定的地图区域自动下载SRTM高程数据。需要注意的是,XXX_KEYGEN.exe可能会被360安全软件误报为病毒,请在确认安全后使用。
  • MapV实例下载(应对百度地图大数据问题)
    优质
    本项目提供了一个基于MapV技术的解决方案示例,旨在帮助开发者解决在使用百度地图时遇到的大规模数据加载和渲染难题。通过优化的数据处理方法和技术应用,有效提升了地图上的数据展示效率与用户体验。适合于对大规模地理信息进行高效管理、分析的应用场景。 Mapv 是一款基于百度地图的大数据可视化开源库,用于展示大量点、线、面的数据。每种数据有不同的展示类型,如直接打点、热力图、网格和聚合等方式。 下载后部分页面引入百度JS时存在问题,需要添加http:以显示页面。
  • 在Vue项目中使用百度地图和mapV绘制两点间曲线并使曲线上点流动
    优质
    本文介绍了如何在基于Vue框架的Web项目中集成百度地图API及mapV插件,并实现两点之间曲线路径规划及其动画效果。 在Vue项目中使用百度地图的mapV插件来实现两点间的曲线以及曲线上点的流动功能。详情可以参考相关技术博客文章中的详细介绍。
  • IE8 for Win7, IE8 for Windows7 绿色版
    优质
    本软件为IE8浏览器针对Windows 7操作系统的绿色版本,无需安装即可使用,提供稳定、安全且兼容性强的网页浏览体验。 IE8 for Win7, IE8 for Windows7 绿色版,Win10用户无需下载,winXP用户也无需下载。
  • Practice Guide for Business Analysis: A Resource for Practitioners
    优质
    《业务分析实践指南》是一本为从业人员设计的专业手册,提供了进行有效业务分析所需的工具、技术和方法。 Business Analysis for Practitioners Practice Guide 这段文字只是一个书名或指南的标题,《业务分析实践者实践指南》提供了关于如何在实际工作中应用业务分析方法和技巧的信息,帮助读者更好地理解并实施有效的业务分析策略。
  • Five Types of Skybox Materials for Threejs Available for Download
    优质
    本资源提供五种适用于Three.js天空盒材质的下载选项,涵盖多种视觉效果,为3D场景添加逼真背景。 提供三种类型的Threejs专用天空盒素材供下载:蓝天白云、雪天和宇宙空间风格的天空盒。
  • LDPC for Flash - MATLAB Code: LDPC-for-flash-MATLAB-Code...
    优质
    本资源提供用于Flash存储器纠错的低密度奇偶校验(LDPC)码MATLAB代码。适用于研究与开发,帮助提升数据可靠性和读写性能。 【标题】LDPC编码在闪存应用中的MATLAB实现 【内容详解】 LDPC(低密度奇偶校验)编码是一种高效的前向错误纠正技术,在数据存储、无线通信等领域有着广泛应用,尤其是在闪存系统中更为突出。本项目提供了一套MATLAB代码,用于实现LDPC的编解码算法,特别适用于闪存应用环境。通过运行`ldpc_demo.m`文件,用户可以直观地了解和学习LDPC编码的工作原理及其实际操作方法。 1. **LDPC编码基础** - **编码原理**: LDPC码基于稀疏矩阵构造线性分组码,其核心在于设计一个低密度的校验矩阵,并通过简单的异或运算连接信息位与校验位。 - **编码过程**: 信息位经过校验矩阵进行线性变换生成对应的校验位,二者组合形成完整的编码字。由于校验矩阵具有稀疏特性,因此整个编码过程较为高效。 2. **MATLAB实现** - **设计校验矩阵**: 在MATLAB中通常采用Gallager算法或基于Tanner图的随机方法来构造所需的校验矩阵。 - **编码函数**: 编写用于信息位到完整码字转换的功能代码,包括执行矩阵乘法和异或操作等步骤。 - **优化效率**: 为了确保在计算资源有限的情况下仍能顺利运行,MATLAB代码需进行相应地优化处理,比如采用向量化运算来提高性能。 3. **闪存应用** - **错误模型**: 由于闪存存储器的特性,在数据读写过程中容易发生位翻转等随机错误。LDPC编码能够有效应对这些情况。 - **纠错能力**: 根据闪存特有的错误率特征,通过调整校验矩阵的设计可以定制不同等级的纠错性能。 4. **`ldpc_demo.m`** - **演示流程**: 此脚本通常会展示如何初始化参数、生成编码字以及模拟数据传输中的错误,并使用解码算法恢复原始信息。 - **常用解码方法**: 常见的解码技术包括消息传递算法(MPA),如比特翻转和信念传播等,MATLAB实现可能涉及迭代过程。 5. **系统开源** - **代码可扩展性**: 开源特性允许用户根据需求修改或增强现有功能。 - **社区支持**: 活跃的开发者社群为用户提供获取帮助、分享经验以及共同推进项目发展的平台。 6. **学习与实践** - **理论理解**: 通过此项目,学习者可以深入掌握LDPC编码的理论基础及应用背景。 - **动手操作**: 运行和调试代码的过程有助于增强编程技能,并深入了解LDPC编码的具体实现细节。 综上所述,本项目的MATLAB代码为研究与实践LDPC编码提供了一个实用平台。它涵盖了从基本概念到实际应用的所有内容,特别适合通信、纠错码理论以及计算机科学领域的学者及工程师使用。通过探索这套开源资源,不仅可以加深对LDPC编码的理解,还能为其个人项目开发奠定坚实基础。