GeoExt开源项目教程
2025-05-19 13:21:48作者:董宙帆
1. 项目介绍
GeoExt 是一个开源的JavaScript框架,它结合了OpenLayers的GIS功能与ExtJS库的用户界面设计。GeoExt 允许开发者在网页上构建类似桌面应用的GIS应用程序。它是基于OpenLayers和ExtJS构建的,提供了丰富的地图组件和工具,适用于需要地理信息系统功能的Web应用。
2. 项目快速启动
环境准备
在开始之前,请确保您已经安装了以下依赖:
- Node.js
- npm (Node.js 包管理器)
克隆项目
通过以下命令克隆GeoExt项目到本地:
git clone https://github.com/geoext/geoext.git
安装依赖
进入项目目录,安装项目依赖:
cd geoext
npm install
配置应用
在app.json中配置类路径(classpath)以包含GeoExt:
{
"classpath": [
"app",
"${toolkit.name}/src",
"./lib/geoext/src"
]
}
如果使用经典工具集(classic toolkit)的组件,还需要添加以下路径:
{
"classpath": [
"app",
"${toolkit.name}/src",
"./lib/geoext/src",
"./lib/geoext/classic"
]
}
运行示例
在完成配置后,可以使用GeoExt提供的示例代码来快速启动一个简单的应用。
3. 应用案例和最佳实践
基础地图组件
使用GeoExt的基础地图组件,可以快速集成地图显示功能到您的Web应用中。以下是一个简单示例:
Ext.application({
name: 'MapExample',
launch: function() {
var mapPanel = Ext.create('GeoExt.component.Map', {
// 地图配置
});
var viewport = Ext.create('Ext.container.Viewport', {
items: [mapPanel]
});
}
});
层级列表组件(LayerList)
LayerList组件允许用户以列表的形式交互式地管理地图图层。
var layerList = Ext.create('GeoExt.component.LayerList', {
// LayerList配置
});
交互式筛选热图(Interactively filtered heatmap)
GeoExt支持交互式筛选热图,可以显示数据的热度分布。
var heatmapLayer = Ext.create('GeoExt.layer.Heatmap', {
// 热图配置
});
4. 典型生态项目
GeoExt作为GIS Web应用的一部分,通常与以下开源项目一起使用,形成了一个强大的生态系统:
- OpenLayers:用于地图渲染的JavaScript库。
- ExtJS:用于构建富客户端应用程序的JavaScript库。
- MapFish:一个基于OpenLayers的Web地图服务器。
- PostGIS:一个带有地理空间数据库扩展的PostgreSQL数据库。
通过结合这些项目,开发者可以创建功能丰富、交互性强的GIS Web应用。
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-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。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
最新内容推荐
32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
311
2.72 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
638
242
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
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
469
Ascend Extension for PyTorch
Python
148
175
暂无简介
Dart
604
135
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
226
81
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
363
2.99 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
236
310