TerriaMap 开源项目教程
2024-09-23 17:58:26作者:邬祺芯Juliet
1. 项目介绍
TerriaMap 是一个基于 TerriaJS 库构建的完整网站,用于展示地理空间数据。TerriaJS 是一个开源的 JavaScript 库,用于创建基于 Web 的地理空间可视化平台。TerriaMap 通过 TerriaJS 提供了一个用户友好的界面,使用户能够搜索、查看和探索地理空间数据。
TerriaMap 的主要特点包括:
- 数据可视化:支持多种地理空间数据格式,包括地图图层、3D 模型等。
- 用户交互:提供丰富的用户交互功能,如缩放、平移、搜索等。
- 可扩展性:支持通过插件和自定义代码扩展功能。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保您的开发环境已经安装了以下工具:
- Node.js (建议版本 14.x 或更高)
- Yarn (可选,但推荐使用)
2.2 克隆项目
首先,克隆 TerriaMap 项目到本地:
git clone https://github.com/TerriaJS/TerriaMap.git
cd TerriaMap
2.3 安装依赖
使用 Yarn 安装项目依赖:
yarn install
2.4 启动开发服务器
启动开发服务器,以便在本地预览 TerriaMap:
yarn start
启动后,您可以在浏览器中访问 http://localhost:3001 查看 TerriaMap 的运行效果。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
TerriaMap 已被广泛应用于多个领域,包括:
- 政府和公共部门:用于展示公共数据,如地理信息系统 (GIS) 数据。
- 教育和科研:用于地理空间数据的可视化和分析。
- 商业和工业:用于展示和分析商业地理数据。
3.2 最佳实践
- 数据源配置:在
serverconfig.json文件中配置数据源,确保数据能够正确加载。 - 自定义样式:通过修改 CSS 文件和 TerriaJS 的配置文件,自定义地图的外观和行为。
- 插件扩展:利用 TerriaJS 的插件机制,扩展地图的功能,如添加新的数据源或交互功能。
4. 典型生态项目
TerriaMap 作为 TerriaJS 生态系统的一部分,与其他相关项目紧密结合,形成了一个完整的地理空间数据可视化解决方案。以下是一些典型的生态项目:
- TerriaJS:核心库,提供地理空间数据的可视化和交互功能。
- CesiumJS:用于 3D 地球可视化的开源库,TerriaJS 基于 CesiumJS 构建。
- GeoPlatform:一个联邦地理数据平台,提供丰富的地理空间数据资源。
通过这些项目的结合,TerriaMap 能够提供强大的地理空间数据可视化和分析能力,满足不同用户的需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
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++
660
308
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
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
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (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
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878