探索地图新可能:ExtraMapUtils库的超凡体验
2024-05-22 06:34:27作者:戚魁泉Nursing
在当今的移动应用开发中,谷歌地图已经成为集成导航和位置服务的标准工具。然而,为了让用户体验更上一层楼,开发者常常需要扩展其默认功能。这就是为什么我们向您隆重推荐ExtraMapUtils,一个专为简化在Android平台上处理Google Maps标记、多边形和线段而设计的开源库。
项目介绍
ExtraMapUtils是一个强大的Android库,它使您能够轻松添加多个标记、多边形和线段,同时支持多种主题,以及对多边形面积和线段长度的计算。此外,它还支持从URL或资源文件加载GeoJson和KML层,让您的地图应用更具交互性和深度。
项目技术分析
该库的核心特性包括:
- 支持JDK 8和Android SDK Build tools 28.0.3
- 适用于API级别+17
- 集成了androidx AppCompat和Cardview库
- 使用Google Play Services Maps 16.0.0版
通过使用ViewOptionBuilder,您可以定制各种属性,如地图风格、中心点坐标、显示的标记、多边形和线段,并控制地图的行为,如强制居中和设置缩放级别。
项目及技术应用场景
- 地图导航应用:添加自定义标记来表示兴趣点,或者使用多边形和线段描绘路线。
- 数据可视化:通过GeoJson和KML数据展示地理信息,例如人口密度、交通流量等。
- 户外活动应用:计算徒步路径的长度或区域的面积,以提供详细的信息。
- 地产应用:通过多边形划分地理区域并标出房屋位置。
项目特点
- 提供多种预设主题,提升地图视觉效果。
- 支持向地图一次性添加大量标记、多边形和线段,提高效率。
- 内置支持向量图标的标记,确保在不同设备上的清晰度。
- 在轻量模式下也能运行,减少对设备硬件的需求。
- 可以计算多边形的面积和线段的长度,满足实用需求。
- 能够直接从URL或资源加载GeoJson和KML数据,增强地图的交互性。
要尝试这个库,只需将依赖项添加到Gradle文件,并按照说明进行配置。为了更好地理解其功能,您还可以下载提供的演示应用程序,直观地查看各种示例。
在您的下一个地图相关的项目中,让ExtraMapUtils成为你的得力助手,将复杂的数据变为生动的视觉呈现。一起探索地图的无限可能吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
304
2.66 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
131
159
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
458
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
630
221
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
230
307
暂无简介
Dart
593
129
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
612
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
48
77
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
360
2.48 K
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
155
206