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Java前后端经纬度点抽稀与聚合渲染的实现-point-clustering.rar

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简介：
本资源提供了一种使用Java技术实现在前端和后端对大量地理坐标数据进行抽稀及聚类的方法，并展示如何将处理后的结果高效地渲染在地图上，适用于大数据量下的地图可视化场景。 Java后端进行经纬度点抽稀聚合，HTML呈现及前端聚合渲染index.html 谷歌地图上展示后端处理的点聚合并生成geos.html 文件。同时实现后端点聚合并直接在geo_cluster.html 中渲染结果。使用mapbox前端技术对数据进行点聚合，并通过jpg/heatJpgTile.html 实现热力图效果。此外，还可以利用栅格瓦片jpg格式来渲染底图及数据展示，并且支持多点、线面的复杂渲染需求如multilines.html 文件所示。

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  • Java前后端经纬度点抽稀与聚合渲染的实现-point-clustering.rar
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    本资源提供了一种使用Java技术实现在前端和后端对大量地理坐标数据进行抽稀及聚类的方法，并展示如何将处理后的结果高效地渲染在地图上，适用于大数据量下的地图可视化场景。 Java后端进行经纬度点抽稀聚合，HTML呈现及前端聚合渲染index.html 谷歌地图上展示后端处理的点聚合并生成geos.html 文件。同时实现后端点聚合并直接在geo_cluster.html 中渲染结果。使用mapbox前端技术对数据进行点聚合，并通过jpg/heatJpgTile.html 实现热力图效果。此外，还可以利用栅格瓦片jpg格式来渲染底图及数据展示，并且支持多点、线面的复杂渲染需求如multilines.html 文件所示。
     
  • 实现百度地图的聚合抽稀
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    本文介绍了如何在高密度点标记场景下优化百度地图展示，通过实施聚合与抽稀技术提高用户体验和地图性能的方法。 在使用百度地图SDK 3.1.1进行项目开发过程中遇到了一个问题：地图上的点过于密集，影响了用户体验。为了解决这个问题，我采用了聚合抽稀的方法，并参考了一些较早版本的代码进行了重构以适应当前使用的百度地图3.x.x版本。这里分享一下我的实现方法。
     
  • 基于当前位置（经纬度）查找周边地点- Java实现
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    本项目采用Java语言开发，旨在根据用户提供的地理位置坐标精确查找附近的兴趣点。通过高效算法和地图API集成，为用户提供便捷、精准的位置服务体验。 根据已知点坐标计算附近位置的代码详细解释了三种策略。主要涉及日常需要解决的问题，例如滴滴打车实现查找附近车辆业务逻辑以及贝壳找房根据指定位置筛选出附近房源等场景。上述两种场景可以借鉴代码中的方法来解决，当然如果技术允许的话还可以使用MongoDB数据库中内置的geohash算法。
     
  • 基于GeoJSON数据的OpenLayers聚合图渲染
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    本项目利用OpenLayers库和GeoJSON格式的数据实现地图上的聚合图层渲染，有效提升大规模地理信息点的可视化效果与性能。 GeoJSON作为一种在WebGIS应用中广泛使用的数据格式，并没有提供如何将其渲染为聚合图的示例。因此，本示例将结合OpenLayers官网提供的GeoJSON格式数据加载示例与聚合图渲染示例，展示根据GeoJSON格式数据生成聚合图的方法。
     
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  • QOpenGLWindow与QPainter的混合渲染
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    本文探讨了在Qt框架下结合QOpenGLWindow和QPainter进行图形混合渲染的技术细节，旨在提高界面性能和灵活性。 QOpenGLWindow 和 QPainter 混合渲染的示例代码在我的机器上可以运行。我的电脑配置是英伟达 9800Gt 显卡，Windows 7 64位系统。
     
  • AE线渲染的实现
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    《AE线渲染的实现》是一篇详细介绍如何在Adobe After Effects中进行线条渲染技术应用的文章，内容包括基础设置、高级技巧及实际案例解析。适合视频制作爱好者和技术从业者阅读学习。 在ArcEngine环境下利用C#实现线对象的简单渲染。
     
  • 利用OpenLayers实现点密度和分级渲染的专题地图
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    本项目运用OpenLayers库制作了具有点密度与分级渲染功能的专题地图，旨在为用户提供直观的数据分析工具。 使用OpenLayers实现点密度、比例符号、分级渲染等专题图效果很好，并附带了演示数据。
     
  • TF-GQN：基于TensorFlow的神经场景表示与渲染实现
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    TF-GQN是采用TensorFlow框架开发的一种新型深度学习模型，专注于神经场景表示和渲染技术。该模型能够从少量样本中推断出复杂环境的完整视图，为生成式建模提供了创新解决方案。 tf-gqn 该存储库包含Eslami等人在“神经场景表示和渲染”（2018）一文中描述的Generative Query Network (GQN) 的Tensorflow实现。如果使用此存储库，请引用原始出版物： @article{eslami2018neural, title={Neural scene representation and rendering}, author={Ali Eslami and Danilo J. Rezende and Shakir Mohamed and Dan Rosenbaum and Neil Rabinowitz and Helen King and Chloe Hillier and Matt Botvinick and Daan Wierstra and Demis Hassabis} }
     
  • Java 获取地址的经纬度实现代码
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    本段代码展示了如何使用Java语言获取特定地址的地理坐标（经纬度），适用于地理位置信息处理相关的应用程序开发。 本段落主要介绍了根据经纬度获取地址的Java实现代码的相关资料，有需要的朋友可以参考。