【亲测免费】 Kepler.gl 教程
Kepler.gl 是一个强大的开源地理空间分析工具,用于处理大规模数据集。本文将指导你了解其目录结构、启动文件以及配置文件。
1. 目录结构及介绍
Kepler.gl 的源码组织如下:
src: 存放主要的源代码,包括组件(components)、常量(constants)、中间件(middleware)、处理器(processors)、层管理(layers)、样式(styles)等。umd: 预编译的生产环境 UMD 构建文件,方便在 HTML 中通过<script>标签引入。examples: 包含示例应用,可用于快速上手。docs: 文档相关资料。tests: 测试用例。package.json: 项目依赖和其他配置。.gitignore: Git 忽略规则。README.md: 项目简介。- ... 其他辅助和配置文件。
2. 项目的启动文件介绍
启动 Keplear.gl 应用,通常从执行 npm start 或 yarn start 开始,这会在开发环境中运行应用。主要的脚本文件位于 scripts 文件夹中,包括但不限于:
start.js: 启动本地开发服务器的脚本,可能使用了 Webpack 等打包工具来运行应用。build.js: 编译和打包应用的脚本,用于生产环境部署。
这些脚本可以通过 package.json 文件中的 scripts 部分调用,例如:
{
"scripts": {
"start": "node scripts/start.js",
"build": "node scripts/build.js"
}
}
3. 项目的配置文件介绍
a. Babel 配置 (babel.config.js)
这个文件定义了 Babel 的转换规则,使得项目可以支持最新的 JavaScript 特性并兼容旧版本浏览器。
b. Jest 配置 (jest.config.js, jest.setup.js)
Jest 是用于单元测试的库,jest.config.js 设定测试的相关选项,而 jest.setup.js 可能包含全局设置或模拟函数的初始化。
c. TypeScript 配置 (tsconfig.json, tsconfig.production.json)
TypeScript 提供类型检查和编译功能。tsconfig.json 是基本配置,tsconfig.production.json 则是针对生产环境的优化配置。
d. Mapbox 配置 (env 和访问令牌)
由于 Kepler.gl 基于 Mapbox,你需要一个有效的 Mapbox 访问令牌以使用地图服务。这通常作为环境变量处理,具体配置方式取决于你的项目结构和构建工具。
e. Redux 配置 (reducers, store.js)
Kepler.gl 使用 Redux 来管理状态。reducers 文件夹包含应用的不同部分的状态更新逻辑,store.js 通常是创建 Redux store 的地方。
f. 数据加载配置 (actions 中的 addDataToMap)
@kepler.gl/actions 模块中的 addDataToMap 函数用于向地图添加数据。它接受包含数据集、配置等信息的对象。
例如,添加样本出租车数据到地图:
import {addDataToMap} from '@kepler.gl/actions';
const sampleConfig = {...};
const sampleData = {...};
// 添加数据到地图
this.props.dispatch(addDataToMap({
datasets: [
{info: {label: 'Sample Data', id: 'sample'}, data: sampleData}
],
option: {centerMap: true, readOnly: false},
config: sampleConfig
}));
以上就是对 Kepler.gl 项目的基本结构和配置的介绍,希望对你理解和使用该项目有所帮助。更多详细信息,可参考项目的官方文档或在项目仓库中查看。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0105
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00