com.sgcc.uap
时间: 2023-11-24 18:39:10 浏览: 41
com.sgcc.uap是一个自己开发的jar文件，它是通过将sg-uap框架中的"com.sgcc.uap.kernel.web_2.6.0.v20210421125300.jar"加载到Java的内存中而得到的。这个jar文件在uap中扮演了重要的角色，它可能包含了一些特定功能或库，用于支持uap和idea的正常运行。由于我无法获取到具体的细节，因此建议您参考后续的教程来获取更详细的信息。
相关问题
openlayer加载电网思极地图https://map.sgcc.com.cn/map?v=3.0.0
抱歉，作为AI语言模型，我无法直接在您的设备上加载地图。但是，我可以提供一些指导，帮助您加载思极地图。
要在OpenLayers中加载思极地图，您需要使用SGCC的WebGIS API。以下是一些步骤：
1. 首先，您需要从SGCC获取一个API密钥。您可以在https://map.sgcc.com.cn/上注册并获取免费的API密钥。
2. 下载OpenLayers库，将其添加到您的HTML代码中。
3. 创建一个OpenLayers地图对象，并将其添加到您的网页中。
4. 使用SGCC的WebGIS API，添加一个WMTS图层。该图层将使用您的API密钥来访问思极地图。
以下是一个基本的代码示例，可以帮助您开始加载思极地图：
```
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>OpenLayers SGCC Map Example</title>
<link rel="stylesheet" href="https://openlayers.org/en/v4.6.5/css/ol.css" type="text/css">
<script src="https://openlayers.org/en/v4.6.5/build/ol.js"></script>
</head>
<body>
<div id="map" class="map"></div>
<script>
// Create an OpenLayers map object
var map = new ol.Map({
target: 'map',
layers: [],
view: new ol.View({
center: [0, 0],
zoom: 2
})
});
// Add a WMTS layer for the SGCC map
var wmtsLayer = new ol.layer.Tile({
source: new ol.source.WMTS({
url: 'http://t{s}.map.sgcc.com.cn/api/v1/wmts?service=WMTS&request=GetTile&version=1.0.0&layer=Map&format=image/png&tilematrixset=EPSG:3857&tilematrix={z}&tilerow={y}&tilecol={x}&style=default&apikey=YOUR_API_KEY',
layer: 'Map',
matrixSet: 'EPSG:3857',
format: 'image/png',
style: 'default',
attributions: 'SGCC'
})
});
// Add the WMTS layer to the map
map.addLayer(wmtsLayer);
</script>
</body>
</html>
```
请将YOUR_API_KEY替换为您从SGCC获取的API密钥。此代码示例将在地图视口中心点创建一个OpenLayers地图，并将思极地图作为WMTS图层添加到地图中。您可以调整地图视口的中心点和缩放级别，以适应您的需求。
希望这可以帮助您加载思极地图！
openlayer加载电网思极地图https://map.sgcc.com.cn/map?v=3.0.0添加key和sn
在加载电网思极地图时需要添加key和sn参数，以下是添加key和sn参数的代码示例：
```javascript
// 定义key和sn参数
var key = 'your_key';
var sn = 'your_sn';
// 加载电网思极地图
var map = new ol.Map({
target: 'map',
layers: [
new ol.layer.Tile({
source: new ol.source.XYZ({
url: 'https://map.sgcc.com.cn/map/v3.0.0/sgcc_GIS/{z}/{x}/{y}.png?key=' + key + '&sn=' + sn
})
})
],
view: new ol.View({
center: ol.proj.fromLonLat([116.4, 39.9]),
zoom: 10
})
});
```
其中，`your_key`和`your_sn`需要替换成你自己的key和sn。
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# 1. YOLO目标检测算法简介
YOLO（You Only Look Once）是一种
def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal
好的，根据上面的目标函数，我们可以推导出其对应的梯度向量函数，如下所示：
def gradient(x, y, beta):
"""
Compute gradient of the logistic regression loss function
:param beta: model parameter vector
:param x: feature matrix
:param y: label vector
:return: gradient vector
"""
n = x.shape[0]
pred = 1 /
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