map.layers

时间: 2024-01-06 14:44:21 浏览: 58
Map.layers是指地图对象中的图层集合。你可以通过访问Map对象的Layers属性来获取这个图层集合。比如，你可以使用pMap.Layers来获取地图对象pMap中的所有图层。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [地图集合（Maps）和图层集合（Layers）](https://blog.csdn.net/weixin_30621919/article/details/99079126)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [map:传单地图模板，可通过简单的jQuery调用将本地和远程文件（GeoJSON，tileLayer，tileLayer.WMS）直接...](https://download.csdn.net/download/weixin_42137028/19049799)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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map map openlayers例子

map map openlayers例子

详细解释如下matlab中的自定义函数：function net = cnnsetup(net, x, y) assert(~isOctave() || compare_versions(OCTAVE_VERSION, '3.8.0', '>='), ['Octave 3.8.0 or greater is required for CNNs as there is a bug in convolution in previous versions. See http://savannah.gnu.org/bugs/?39314. Your version is ' myOctaveVersion]); inputmaps = 1; mapsize = size(squeeze(x(:, :, 1))); for l = 1 : numel(net.layers) % layer if strcmp(net.layers{l}.type, 's') mapsize = mapsize / net.layers{l}.scale; assert(all(floor(mapsize)==mapsize), ['Layer ' num2str(l) ' size must be integer. Actual: ' num2str(mapsize)]); for j = 1 : inputmaps net.layers{l}.b{j} = 0; end end if strcmp(net.layers{l}.type, 'c') mapsize = mapsize - net.layers{l}.kernelsize + 1; fan_out = net.layers{l}.outputmaps * net.layers{l}.kernelsize ^ 2; for j = 1 : net.layers{l}.outputmaps % output map fan_in = inputmaps * net.layers{l}.kernelsize ^ 2; for i = 1 : inputmaps % input map net.layers{l}.k{i}{j} = (rand(net.layers{l}.kernelsize) - 0.5) * 2 * sqrt(6 / (fan_in + fan_out)); net.layers{l}.dk_old{i}{j} = zeros(size(net.layers{l}.k{i}{j})); net.layers{l}.dk{i}{j} = net.layers{l}.dk_old{i}{j}; end net.layers{l}.b{j} = 0; end inputmaps = net.layers{l}.outputmaps; end end % 'onum' is the number of labels, that's why it is calculated using size(y, 1). If you have 20 labels so the output of the network will be 20 neurons. % 'fvnum' is the number of output neurons at the last layer, the layer just before the output layer. % 'ffb' is the biases of the output neurons. % 'ffW' is the weights between the last layer and the output neurons. Note that the last layer is fully connected to the output layer, that's why the size of the weights is (onum * fvnum) fvnum = prod(mapsize) * inputmaps; onum = size(y, 1); net.ffb = zeros(onum, 1); net.ffW = (rand(onum, fvnum) - 0.5) * 2 * sqrt(6 / (onum + fvnum)); end

这是一个用于设置卷积神经网络的自定义函数，函数名为“cnnsetup”，其输入参数为“net”、“x”和“y”，输出参数为“net”。该函数的目的是初始化神经网络的参数。 首先，在该函数中使用assert函数进行判断，如果...

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tf.keras.layers.Resizing(height, width), # 调整图像大小 tf.keras.layers.Rescaling(1.0/255), # 归一化 ] ) # 加载训练和验证数据集 train_data = ImageDataGenerator().flow_from_directory( directory='...

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这段代码是为一个地图添加了一个交互式的图层切换菜单。在地图进入“空闲”状态之后，代码会检查地图上是否已经添加了指定的图层，如果没有，则不会创建菜单。然后它会枚举所有可以切换的图层的ID，为每个图层创建一...

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Detect features that intersect a pixel on the viewport, and execute a callback with each intersecting feature. Layers included in the detection can be configured through the layerFilter option in options.

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用tensorflow的layers.Layer模块改写class SelfAttention(nn.Module): def init(self,in_c,out_c,fm_sz,pos_bias = False): super(SelfAttention,self).init() self.w_q = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.w_k = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.w_v = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.pos_code = self.__getPosCode(fm_sz,out_c) self.softmax = nn.Softmax(dim = 2) self.pos_bias = pos_bias def __getPosCode(self,fm_sz,out_c): x = [] for i in range(fm_sz): x.append([np.sin,np.cos][i % 2](1 / (10000 ** (i // 2 / fm_sz)))) x = torch.from_numpy(np.array([x])).float() return torch.cat([(x + x.t()).unsqueeze(0) for i in range(out_c)]) def forward(self,x): q,k,v = self.w_q(x),self.w_k(x),self.w_v(x) pos_code = torch.cat([self.pos_code.unsqueeze(0) for i in range(x.shape[0])]).to(x.device) if self.pos_bias: att_map = torch.matmul(q,k.permute(0,1,3,2)) + pos_code else: att_map = torch.matmul(q,k.permute(0,1,3,2)) + torch.matmul(q,pos_code.permute(0,1,3,2)) am_shape = att_map.shape att_map = self.softmax(att_map.view(am_shape[0],am_shape[1],am_shape[2] * am_shape[3])).view(am_shape) return att_map * v

以下是使用tensorflow的layers.Layer模块改写的代码： import tensorflow as tf class SelfAttention(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, in_c, out_c, fm_sz, pos_bias=False): super(Self...

在加载高德地图时，浏览器控制台会请求https://vdata.amap.com/traffic?key=9e51bb2551c8cc0891331c8b02774e17&v=2.0.5.16&t=14,13460,6505&w=1688992527249，这个地址的作用，并减少它的请求

layers: [new AMap.TileLayer()] // 禁用实时交通图层 }); 2. 修改地图的刷新频率：可以通过设置 trafficOptions 的 interval 属性来调整实时交通图层的刷新频率。默认情况下，刷新频率为 180 秒。 ...

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class SelfAttention(nn.Module): def init(self,in_c,out_c,fm_sz,pos_bias = False): super(SelfAttention,self).init() self.w_q = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.w_k = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.w_v = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.pos_code = self.__getPosCode(fm_sz,out_c) self.softmax = nn.Softmax(dim = 2) self.pos_bias = pos_bias def __getPosCode(self,fm_sz,out_c): x = [] for i in range(fm_sz): x.append([np.sin,np.cos][i % 2](1 / (10000 ** (i // 2 / fm_sz)))) x = torch.from_numpy(np.array([x])).float() return torch.cat([(x + x.t()).unsqueeze(0) for i in range(out_c)]) def forward(self,x): q,k,v = self.w_q(x),self.w_k(x),self.w_v(x) pos_code = torch.cat([self.pos_code.unsqueeze(0) for i in range(x.shape[0])]).to(x.device) if self.pos_bias: att_map = torch.matmul(q,k.permute(0,1,3,2)) + pos_code else: att_map = torch.matmul(q,k.permute(0,1,3,2)) + torch.matmul(q,pos_code.permute(0,1,3,2)) am_shape = att_map.shape att_map = self.softmax(att_map.view(am_shape[0],am_shape[1],am_shape[2] * am_shape[3])).view(am_shape) return att_map * v 改写为tensorflow形式

1. 将nn.Module改为tf.keras.layers.Layer，并且在init方法中调用super().__init__()。 2. 将nn.Conv2d改为tf.keras.layers.Conv2D。 3. 将nn.Softmax改为tf.keras.layers.Softmax。 4. 将torch....

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