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纯Java实现Google地图的KMZ和KML文件的解析

目录

前言

一、关于KMZ和KML

1、KMZ是什么

2、KML是什么

二、Java解析实例

1、POM.xml引用

2、KML 基类定义

3、空间对象的定义

4、Kml解析工具类

三、KML文件的解析

1、KML解析测试

2、KMZ解析测试

四、总结


前言

        今天是六.一儿童节,在这里祝各位大朋友们儿童节快乐,同时祝祖国的所有花朵们更加快乐。童年的欢乐可以治愈一切。不知道各位的儿童节是怎么度过的呀,是在陪孩子呢,还在在享受自己的欢乐时光,只愿大家都欢乐就好。这是写在最前面祝福的话,愿我们都开心快乐。

        最近碰到有朋友咨询,大致的问题是,他在项目中要实现KMZ数据的解析和WebGIS的可视化。刚好他用的技术栈是Java,同时KMZ的解析在各个网站上的相关解析代码不多。有很多代码是解析KML的,但是解析KMZ的相对比较少。一时没有参考的例子,希望能结合JAVA讲一下如何进行KMZ数据的解析。其实话说回来,虽然大致了解KMZ是什么数据,但是在之前的项目过程中,接触的空间数据也基本都是shp、gdb等等,至于google的KMZ还真的是第一回接触。

        本文主要讲解如何用JAVA语言,直接解析KMZ数据。文章首先介绍google地图中的KMZ和KML数据,然后使用代码的方式实现数据的解析,最后展示解析成果以及如何将数据转换成空间WKT数据。关于JAVA解析KML的博客和资料有不少,但是KMZ文件的还是比较稀少的,供各位朋友在工作中解析KMZ文件有一个参考。

一、关于KMZ和KML

        在进行相关文件的解析之前,首先我们来看一下KMZ和KML这两种文件,先了解这两种文件是什么?用来做什么的,具体的文件内容是什么样的。本节主要提供这些基础知识的讲解。

1、KMZ是什么

        KMZ 文件包含主 KML 文件以及0个或多个用 ZIP 格式打包成一个单元的支持文件(称为归档)。然后,KMZ 文件就可以作为单个实体进行存储和通过电子邮件发送。NetworkLink 可从网络服务器提取 KMZ 文件。将 KMZ 文件解压缩后,主 .kml 文件及其支持文件便分离成其各自的原始格式和目录结构,以及原始文件名和扩展名。除了变成归档格式外,ZIP 格式也会受到压缩,因此归档只能包含一个大型 KML 文件。根据 KML 文件的内容,此过程通常会产生10:1的压缩。10千字节的 KML 文件可以用1千字节的 KMZ 文件来提供。

        KMZ是Google Earth默认的输出文件格式,是一个经过ZIP格式压缩过的KML文件,当我们从网站上下载KMZ文件的时候,Windows会把KMZ文件认成ZIP文件,所以另存的时候文件后缀会被改成.ZIP,因此需要手动将文件后缀改成.KMZ。   KMZ文件用ZIP工具软件打开,然后解压缩即可得到原始KML文件。当然,KMZ文件也有自己的好处,就是KMZ文件的自身可以包含影像,这样就可以不依赖引用网络上的截图。   一般情况下,双击KMZ/KML文件即可从Google Earth中打开地标文件,但是需要注意的是,KMZ/KML地标文件名不能包含中文字符,文件存放的路径也不能有中文字符,否则将无法在Google Earth中打开。

        这里我们以漂亮国的全球基地为说明,验证一下上述的内容。把KMZ文件的后缀名修改为zip,然后用压缩文件打开。可以看到以下的文件:

        总结一下,KMZ就是把KML文件,进行了一个打包。这个很重要,在后面的解析过程中,会用到这个知识点。讲完了KMZ,下面介绍一下KML。

2、KML是什么

        KML 代表 钥匙孔标记语言。此 GIS 格式基于 XML,主要用于 Google 地球。KML由Keyhole Inc开发,后来被Google收购.KMZ(KML-Zipped)取代KML成为默认的Google地球地理空间格式,因为它是文件的压缩版本。KML/KMZ于2008年成为开放地理空间联盟的国际标准。经度和纬度分量(十进制度)由 1984 年世界大地测量系统 (WGS84) 定义。垂直分量(高度)以米为单位从 WGS84 EGM96 大地水准面垂直基准面开始测量。

        KML (keyhole markup language)是以XML语言为基础开发的一种文件格式,用来描述和存储地理信息数据(点、线、面、图片等),是纯粹的xml文本格式,可用记事本打开编辑,所以kml文件很小。KML跟XML文件最大的不同就是KML描述的是地理信息数据。最早开发KML的是keyhole公司,2004年Goole收购keyhole并用KML开发GooleEarth。KML是原先的Keyhole客户端进行读写的文件格式,是一种XML描述语言,并且是文本格式,这种格式的文件对于Google Earth程序设计来说有极大的好处,程序员可以通过简单的几行代码读取出地标文件的内部信息,并且还可以通过程序自动生成KML文件,因此,使用KML格式的地标文件非常利于Google Earth应用程序的开发。

        这里我们还是以上面的kml文件为说明,将打开的示例xml文件内容展示如下:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<kml xmlns="http://www.opengis.net/kml/2.2" xmlns:gx="http://www.google.com/kml/ext/2.2">
<Document><!-- Begin Style Definitions --><Folder><name>Point Features</name><description>Point Features</description><Placemark><description>Airport</description><name><![CDATA[CHARLESTON AFB/INTL 查尔斯顿空军基地/国际机场]]></name><Point><coordinates>-80.0408900000,32.8985600000,0</coordinates></Point></Placemark><Placemark><description>Airport</description><name><![CDATA[DAVIS-MONTHAN AFB 戴维斯-蒙森空军基地]]></name><Point><coordinates>-110.8822600000,32.1652200000,0</coordinates></Point></Placemark></Folder>
</Document>
</kml>

        以上就是一个KML文件的示例,其主体内容就是一个XML。它以XML为主体,用来存储地理空间数据。因此对KML数据的解析,其本质就是对XML文件的解析。

二、Java解析实例

        本节主要以代码实战的方式介绍使用Java编程语言实现对KML语言和KMZ语言的解析。由于涉及到xml的解析,这里不采用最原始的dom解析方式。对于KML语言,有成熟的组件de.micromata.jak.JavaAPIforKml对KML的解析。这里对相关的解析组件进行介绍:

序号组件名称作用
1de.micromata.jak.JavaAPIforKmlKML文件解析
2org.apache.commons.commons-compress压缩包解压
3com.vividsolutions.jtsJTS wkt字符串构建

1、POM.xml引用

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><groupId>com.yelang</groupId><artifactId>gdal_demo1</artifactId><version>0.0.1-SNAPSHOT</version><name>gdal_demo1</name><description>试验</description><properties><project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding><maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source><maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target></properties><dependencies><!-- https://mvnrepository.com/artifact/de.micromata.jak/JavaAPIforKml --><dependency><groupId>de.micromata.jak</groupId><artifactId>JavaAPIforKml</artifactId><version>2.2.1</version></dependency><!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.commons/commons-compress --><dependency><groupId>org.apache.commons</groupId><artifactId>commons-compress</artifactId><version>1.21</version></dependency><dependency><groupId>com.vividsolutions</groupId><artifactId>jts</artifactId><version>1.13</version></dependency></dependencies>
</project>

2、KML 基类定义

        这里进行kml 基类定义,将name、description、List<Coordinate>进行统一封装。针对Point、Polygon、Polyline对象,在自己的对象属性中扩展额外的属性。这里采用OOP的实现方式。网上很多的代码没有将父级类抽象出来,同时其代码只解析了name。没有解析description属性。这里我们将描述信息同样解析出来。关键代码如下:

package com.yelang.kmzcase;
import java.util.List;
import de.micromata.opengis.kml.v_2_2_0.Coordinate;
/*** kml 基类,将name、description、List<Coordinate>进行统一封装* @author 夜郎king*/
public class KmlBaseEntity {private List<Coordinate> points;private String name;private String description;public List<Coordinate> getPoints() {return points;}public void setPoints(List<Coordinate> points) {this.points = points;}public String getName() {return name;}public void setName(String name) {this.name = name;}public String getDescription() {return description;}public void setDescription(String description) {this.description = description;}public KmlBaseEntity(List<Coordinate> points, String name, String description) {super();this.points = points;this.name = name;this.description = description;}public KmlBaseEntity() {super();}
}

3、空间对象的定义

        空间对象常见的类型包括点(Point)、线(Polyline)、面(Polygon)三种类型。这里我们将根据需要定义不同的空间对象。下面分别给出实例代码:

KmlPoint.java

package com.yelang.kmzcase;
import java.util.List;
import de.micromata.opengis.kml.v_2_2_0.Coordinate;
public class KmlPoint extends KmlBaseEntity{private String color;public String getColor() {return color;}public void setColor(String color) {this.color = color;}public KmlPoint(List<Coordinate> points,String name,String description,String color){super(points, name, description);this.color = color;}public KmlPoint() {super();}
}

KmlLine.java 

package com.yelang.kmzcase;
public class KmlLine extends KmlBaseEntity {private String color;private long width;public String getColor() {return color;}public void setColor(String color) {this.color = color;}public long getWidth() {return width;}public void setWidth(long width) {this.width = width;}
}

KmlPolygon.java

package com.yelang.kmzcase;
/*** @program: 面状实体**/
public class KmlPolygon extends KmlBaseEntity {private String color;public String getColor() {return color;}public void setColor(String color) {this.color = color;}
}

4、Kml解析工具类

        这里定义Kml的解析工具类,主要负责解析KML,然后根据不同的图层,将属性和空间坐标点信息赋值给不同的空间数据集合。网上有一些解析的代码,仅解析name属性。这里扩展了其它的属性,包括描述属性。详细代码如下:

package com.yelang.kmzcase;import de.micromata.opengis.kml.v_2_2_0.*;
import java.io.File;
import java.io.InputStream;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/*** @description: KML文件解析**/
public class ParsingKmlUtil {/***	 解析kml文件*/public KmlData parseKmlByFile(File file) {Kml kml = Kml.unmarshal(file);return getByKml(kml);}/*** 	解析kml文件流* * @param inputstream* @return*/public KmlData parseKmlByInputstream(InputStream inputstream) {Kml kml = Kml.unmarshal(inputstream);return getByKml(kml);}/*** Kml对象转自定义存储对象* * @param kml* @return*/public KmlData getByKml(Kml kml) {KmlData kmlData = new KmlData();kmlData.setKmlPoints(new ArrayList<>());kmlData.setKmlLines(new ArrayList<>());kmlData.setKmlPolygons(new ArrayList<>());Feature feature = kml.getFeature();parseFeature(feature, kmlData);return kmlData;}/*** 	解析kml节点* @param feature* @param kmlData*/private void parseFeature(Feature feature, KmlData kmlData) {if (feature != null) {if (feature instanceof Document) {List<Feature> featureList = ((Document) feature).getFeature();featureList.forEach(documentFeature -> {if (documentFeature instanceof Placemark) {getPlaceMark((Placemark) documentFeature, kmlData);} else {parseFeature(documentFeature, kmlData);}});} else if (feature instanceof Folder) {List<Feature> featureList = ((Folder) feature).getFeature();featureList.forEach(documentFeature -> {if (documentFeature instanceof Placemark) {getPlaceMark((Placemark) documentFeature, kmlData);} else {parseFeature(documentFeature, kmlData);}});}}}private void getPlaceMark(Placemark placemark, KmlData kmlData) {Geometry geometry = placemark.getGeometry();/*String name = placemark.getName();placemark.getDescription();System.out.println(placemark.getDescription());if (name == null) {name = placemark.getDescription();}parseGeometry(name, geometry, kmlData);*/parseGeometry(placemark,geometry,kmlData);}/***	 解析点线面形状的数据分别放入存储对象* @param placemark placemark对象* @param geometry 形状类型* @param kmlData  存储对象*/private void parseGeometry(Placemark placemark, Geometry geometry, KmlData kmlData) {if (geometry != null) {if (geometry instanceof Polygon) {Polygon polygon = (Polygon) geometry;Boundary outerBoundaryIs = polygon.getOuterBoundaryIs();if (outerBoundaryIs != null) {LinearRing linearRing = outerBoundaryIs.getLinearRing();if (linearRing != null) {List<Coordinate> coordinates = linearRing.getCoordinates();if (coordinates != null) {outerBoundaryIs = ((Polygon) geometry).getOuterBoundaryIs();addPolygonToList(kmlData.getKmlPolygons(), placemark, outerBoundaryIs);}}}} else if (geometry instanceof LineString) {LineString lineString = (LineString) geometry;List<Coordinate> coordinates = lineString.getCoordinates();if (coordinates != null) {coordinates = ((LineString) geometry).getCoordinates();addLineStringToList(kmlData.getKmlLines(), coordinates, placemark);}} else if (geometry instanceof Point) {Point point = (Point) geometry;List<Coordinate> coordinates = point.getCoordinates();if (coordinates != null) {coordinates = ((Point) geometry).getCoordinates();addPointToList(kmlData.getKmlPoints(), coordinates, placemark);}} else if (geometry instanceof MultiGeometry) {List<Geometry> geometries = ((MultiGeometry) geometry).getGeometry();for (Geometry geometryToMult : geometries) {Boundary outerBoundaryIs;List<Coordinate> coordinates;if (geometryToMult instanceof Point) {coordinates = ((Point) geometryToMult).getCoordinates();addPointToList(kmlData.getKmlPoints(), coordinates, placemark);} else if (geometryToMult instanceof LineString) {coordinates = ((LineString) geometryToMult).getCoordinates();addLineStringToList(kmlData.getKmlLines(), coordinates, placemark);} else if (geometryToMult instanceof Polygon) {outerBoundaryIs = ((Polygon) geometryToMult).getOuterBoundaryIs();addPolygonToList(kmlData.getKmlPolygons(), placemark, outerBoundaryIs);}}}}}/***	 保存面状数据* * @param kmlPolygonList  已有面状数据* @param placemark       placemark对象* @param outerBoundaryIs 面状信息*/private void addPolygonToList(List<KmlPolygon> kmlPolygonList, Placemark placemark, Boundary outerBoundaryIs) {LinearRing linearRing = outerBoundaryIs.getLinearRing();// 面KmlPolygon kmlPolygon = new KmlPolygon();kmlPolygon.setPoints(linearRing.getCoordinates());kmlPolygon.setName(placemark.getName());kmlPolygon.setDescription(placemark.getDescription());kmlPolygonList.add(kmlPolygon);}/*** 保存线状数据* * @param kmlLineList 已有线状数据* @param coordinates 线状经纬度数据* @param name        线状名称*/private void addLineStringToList(List<KmlLine> kmlLineList, List<Coordinate> coordinates, Placemark placemark) {KmlLine kmlLine = new KmlLine();kmlLine.setPoints(coordinates);kmlLine.setName(placemark.getName());kmlLine.setDescription(placemark.getDescription());kmlLineList.add(kmlLine);}/*** 保存点状数据* * @param kmlPointList 已有点状数据* @param coordinates  点状经纬度数据* @param name         点状名称*/private void addPointToList(List<KmlPoint> kmlPointList, List<Coordinate> coordinates, Placemark placemark) {KmlPoint kmlPoint = new KmlPoint();kmlPoint.setName(placemark.getName());kmlPoint.setDescription(placemark.getDescription());kmlPoint.setPoints(coordinates);kmlPointList.add(kmlPoint);}}

        在定义了上述的代码之后,基本就可以实现了纯Java对KML文件的解析。下一节将调用上面的代码进行相应文件的解析。

三、KML文件的解析

        本节将重点介绍如何解析KML文件。

1、KML解析测试

package com.yelang.kmzcase;
import org.apache.commons.compress.archivers.ArchiveEntry;
import org.apache.commons.compress.archivers.ArchiveInputStream;
import org.apache.commons.compress.archivers.zip.ZipArchiveInputStream;
import com.vividsolutions.jts.geom.GeometryFactory;
import com.vividsolutions.jts.io.WKTWriter;
import de.micromata.opengis.kml.v_2_2_0.Coordinate;
import de.micromata.opengis.kml.v_2_2_0.Kml;
import java.io.*;
import com.vividsolutions.jts.geom.*;
public class KMZParser {public static void parseKml() throws IOException {ParsingKmlUtil parsingKmlUtil = new ParsingKmlUtil();File file = new File("C:/BaiduDownload/美军基地-地图数据(kmz)/美空军基地 - 副本/US-AFB.KML"); // 文件地址自己修改KmlData kmlData = parsingKmlUtil.parseKmlByFile(file);// assert kmlData != null;if (kmlData.getKmlPoints().size() > 0) {for (KmlPoint k : kmlData.getKmlPoints()) {GeometryFactory geoFactory = new GeometryFactory();Coordinate coord = k.getPoints().get(0);com.vividsolutions.jts.geom.Coordinate jtCoord = new com.vividsolutions.jts.geom.Coordinate(coord.getLongitude(), coord.getLatitude(), coord.getAltitude());// 使用GeometryFactory创建一个点Geometry point = geoFactory.createPoint(jtCoord);WKTWriter writer = new WKTWriter();String wkt = writer.write(point);System.out.println(k.getPoints() + "\t"+ wkt  +"\t"+ k.getDescription() + "\t  " + k.getName());}}}// 使用示例public static void main(String[] args) throws IOException {KMZParser.parseKml();}
}

        由于在XML中的坐标是一个数组,如果想把这些数据保存到空间数据库中,需要进行格式转换,比如从WKT字符串转为Geometry。当然,保存到空间数据库中,有很多种方法,这里我们介绍一种,基于JTS的方式构建WKT字符串,因为在MyBatis-Plus中,可以直接操作WKT字符串。将坐标转换WKT字符串的方法如下:

com.vividsolutions.jts.geom.Coordinate jtCoord = new com.vividsolutions.jts.geom.Coordinate(coord.getLongitude(), coord.getLatitude(), coord.getAltitude());
// 使用GeometryFactory创建一个点
Geometry point = geoFactory.createPoint(jtCoord);
WKTWriter writer = new WKTWriter();
String wkt = writer.write(point);

        在控制台中执行以上方法可以看到以下信息的输出,说明KML文件解析成功。

[-80.04089,32.89856]	POINT (-80.04089 32.89856)	Airport	  CHARLESTON AFB/INTL 查尔斯顿空军基地/国际机场
[-110.88226,32.16522]	POINT (-110.88226 32.16522)	Airport	  DAVIS-MONTHAN AFB 戴维斯-蒙森空军基地
[-110.34393,31.58844]	POINT (-110.34393 31.58844)	Airport	  LIBBY AAF/SIERRA VISTA MUN 利比空军基地/谢拉维斯塔
[-98.49243,33.98621]	POINT (-98.49243 33.98621)	Airport	  SHEPPARD AFB/WICHITA FALLS MUN 谢泼德空军基地/威奇托福尔斯??
[-72.52899,42.19849]	POINT (-72.52899 42.19849)	Airport	  WESTOVER ARB/METROPOLITAN 韦斯特欧弗空军基地
[-84.04541,39.82544]	POINT (-84.04541 39.82544)	Airport	  WRIGHT-PATTERSON AFB 赖特-帕特森空军基地
[-84.07013,39.80072]	POINT (-84.07013 39.80072)	Airport	  WRIGHT-PATTERSON AFB 赖特-帕特森空军基地

2、KMZ解析测试

        网上很多博客都只讲了如何解析KML,但是对于KMZ的解析介绍比较少,以JAVA为开发语言解析更少了。上面的方法也只实现了KML的解析,如果把文件换成KMZ,肯定会报错的。不信来试试。错误信息如下:

         如果发生了以上的异常,不要急。发生这个异常的原因其实在文章的开头就讲过了。如果看到这里前面没有印象的,可以翻到前面去看一下。还是简单说明一下吧,主要是KMZ是KML的压缩包,而以上代码是KML的解析,没有对KMZ进行解压。这里有两种方法来实现,第一种是将KMZ文件进行解压,然后对解压后的文件解析,肯定没问题。第二种是在压缩包中读取,然后对压缩流信息进行解析。第一种方式会增加不必要的脏文件,第二种则不会,因为原始文件只有一个。 下面我们采用第二种实现方式,首先来定义一个处理接口(必须要):

package com.yelang.kmzcase;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
/*** kml转换类,用于实现kml的自定义识别与读取* @author 夜郎king*/
public interface IKMLParser {/*** @param kmlInputStream* @throws IOException*/void parseKML(InputStream kmlInputStream) throws IOException;
}

        然后再定义针对KMZ的内容解析代码(基于在线解压的方式),然后已输入流的方式完成内容解析,这个代码网上比较少,如果需要KMZ文件解析,可以作为参考:

public static void parseKMZFile(File kmzFile, IKMLParser kmlParser) throws IOException {try (InputStream fileInputStream = new FileInputStream(kmzFile);ArchiveInputStream archiveInputStream = new ZipArchiveInputStream(fileInputStream)) {ArchiveEntry entry;while ((entry = archiveInputStream.getNextEntry()) != null) {String name = entry.getName();if (name.toLowerCase().endsWith(".kml") || name.toLowerCase().endsWith(".kmz")) {// 如果发现.kml或.kmz文件,可以将其内容读取出来并传递给KMLParser处理kmlParser.parseKML(archiveInputStream);}}}}public static void parseKmz() throws IOException {File kmzFile = new File("C:/BaiduDownload/美军基地-地图数据(kmz)/美国全球基地.kmz");KMZParser.parseKMZFile(kmzFile, new IKMLParser() {@Overridepublic void parseKML(InputStream kmlInputStream) throws IOException {// 在这里实现你的KML解析逻辑// 例如,可以将读取的KML内容转换为字符串try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(kmlInputStream))) {String line;StringBuffer xmlContent = new StringBuffer(1024);while ((line = reader.readLine()) != null) {// 处理每一行KML数据xmlContent.append(line);}// System.out.println(xmlContent);Kml kml = Kml.unmarshal(xmlContent.toString());ParsingKmlUtil pku = new ParsingKmlUtil();KmlData kmlData = pku.getByKml(kml);if (null != kmlData.getKmlPoints()&&kmlData.getKmlPoints().size() > 0) {for (KmlPoint kp : kmlData.getKmlPoints()) {GeometryFactory geoFactory = new GeometryFactory();Coordinate coord = kp.getPoints().get(0);com.vividsolutions.jts.geom.Coordinate jtCoord = new com.vividsolutions.jts.geom.Coordinate(coord.getLongitude(), coord.getLatitude(), coord.getAltitude());// 使用GeometryFactory创建一个点Geometry point = geoFactory.createPoint(jtCoord);WKTWriter writer = new WKTWriter();String wkt = writer.write(point);System.out.println(kp.getPoints() + "\t"+ wkt  +"\t"+ kp.getDescription() + "\t  " + kp.getName());}System.out.println("美军全球基地的数据是==>" + kmlData.getKmlPoints().size());}} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}});}

        上述代码的主要逻辑是,使用compress对KMZ文件进行在线解压,然后动态拼接KML内容,最后解析KML文件,然后提取空间信息。经过上述步骤,完成信息的解析。在运行以上的代码,发现KMZ文件已经成功解析。

        至此已经完成KMZ和KML文件的解析。 

四、总结

        以上就是本文的主要内容,本文主要讲解如何用JAVA语言,直接解析KMZ数据。文章首先介绍google地图中的KMZ和KML数据,然后使用代码的方式实现数据的解析,最后展示解析成果以及如何将数据转换成空间WKT数据。关于JAVA解析KML的博客和资料有不少,但是KMZ文件的还是比较稀少的,算是作为网文的一种补充,供各位朋友在工作中解析KMZ文件有一个参考。行文仓促,定有不足之处,欢迎各位朋友在评论区批评指正,不胜感激。

        博文在编写过程中参考了以下博文:

        1、什么是 KMZ 文件?。

        2、从事地信测绘必须知道的GIS常见数据格式类型,以及数据格式和扩展名汇总。

        3、地理信息地图标记KML与KMZ的区别。

        4、java 生成kml 文件。

        5、Java解析kml文件获取点/线段/多边形面状地图经纬度信息。

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有一个sales的表&#xff0c;它记录了不同产品在不同月份的销售情况&#xff1a; productJanuaryFebruaryMarchProduct AJanuary10Product AFebruary20Product BJanuary5Product BFebruary15Product CJanuary8Product CFebruary12 客户需求展示为如下的样子&#xff1a; pro…...

牛客NC164 最长上升子序列(二)【困难 贪心+二分 Java/Go/PHP/C++】

题目 题目链接&#xff1a; https://www.nowcoder.com/practice/4af96fa010c44638a7e112abf65f7237 思路 贪心二分 所谓贪心&#xff0c;就是往死里贪&#xff0c;所以对于最大上升子序列&#xff0c;结尾元素越小&#xff0c;越有利于后面接上其他的数&#xff0c;也就可能变…...

电子烟开发【恒压、恒有效算法】

恒压算法 pwm是通过软件模拟的 pwm满值运行是250全占空比 #define D_TARGET_AVERAGE_VOLTAGE 3500 //R_ADC1_Vout &#xff1a;发热丝两端AD值 //R_ADC_FVR &#xff1a;电池电压AD值 //FVR_VOLTAGE &#xff1a;电池AD参考电压 满电值AD //R_Smk1Duty &#xff1a;最后…...

基于Open3D的点云处理22-非阻塞可视化/动态可视化

官网测试用例:examples/python/visualization/non_blocking_visualization.py 非阻塞可视化,即实时更新点云数据; 如下,动态可视化ICP的匹配过程: import open3d as o3d import numpy as npif __name__ == "__main__":o3d.utility.set_verbosity_level(o3d.ut…...

C++面试题其一

C和C的区别 C和C都是广泛使用的编程语言&#xff0c;但它们有显著的区别&#xff1a; 语言范式&#xff1a; C&#xff1a;是一种过程化编程语言&#xff0c;强调过程和函数的使用。C&#xff1a;是一种多范式编程语言&#xff0c;支持面向对象编程、泛型编程和过程化编程。 …...

CentOS7某天的samba服务搭建操作记录(还没成功)

#CentOS7 yum软件仓库阿里云 samba服务器配置失败 sensors成功了 (花了200元组装H61测试机&#xff0c;75元的主板只有一块能用&#xff0c;垃圾板但又不完全能用&#xff09; 2024.5月的某天记录如下&#xff1a; https://blog.csdn.net/dszgf5717/article/details/53732182 …...

Qt Demo:基于TCP协议的视频传输Demo

目录 1.设计思路 2.Pro文件配置 3.头文件引入 4.界面设计 5.初始化设备函数 6.发起视频链接函数 7.初始化定时器模块函数 8.TCP链接模块函数 9.处理接收的数据线程函数 10.实现功能展示 设计思路 基于TCP协议的视频传输Demo&#xff0c;设计要实现的功能主要是TCP传输还有视频&…...

内存管理【C++】

内存分布 C中的内存区域主要有以下5种 栈&#xff08;堆栈&#xff09;&#xff1a;存放非静态局部变量/函数参数/函数返回值等等&#xff0c;栈是向下增长的【地址越高越先被使用】。栈区内存的开辟和销毁由系统自动执行 堆&#xff1a;用于程序运行时动态内存分配&#xff…...

D3D 顶点格式学习

之前D3D画三角形的代码中有这一句&#xff0c; device.VertexFormat CustomVertex.TransformedColored.Format; 这是设置顶点格式&#xff1b; 画出的三角形如下&#xff0c; 顶点格式是描述一个三维模型的顶点信息的格式&#xff1b;可以包含以下内容&#xff0c; 位置…...

gmssl vs2010编译

1、虚拟机win10 x64&#xff0c;离线安装vs2010和2010sp1补丁&#xff1b; 2、安装ActivePerl_v5.28.1.0000和nasm-2.16.03-installer-x64均是默认完整安装&#xff1b; nasm官网下载&#xff1a; Index of /pub/nasm/releasebuilds/2.16.03/win64https://www.nasm.us/pub/nas…...

容器化部署gitlab、jenkins,jenkins应用示例

一、容器化部署docker和docker conpose安装 Docker&Docker-compose的安装及部署_docker 20 使用什么版本docker-compose-CSDN博客 1.docker 安装脚本 cat >01_docker.sh<<EOF #!/bin/bash yum remove docker \docker-client \docker-client-latest \docker-co…...

基于STM32的轻量级Web服务器设计

文章目录 一、前言1.1 开发背景1.2 实现的功能1.3 硬件模块组成1.4 ENC28J60网卡介绍1.5 UIP协议栈【1】目标与特点【2】核心组件【3】应用与优势 1.6 添加UIP协议栈实现创建WEB服务器步骤1.7 ENC28J60添加UIP协议栈实现创建WEB客户端1.8 ENC28J60移植UIP协议并编写服务器测试示…...

用r语言处理 Excel数据当中的缺失值方法

以下是使用 R 编程语言处理 Excel 缺失数据的一些常见方法示例代码&#xff1a;&#xff08;无需循环&#xff09; 读取包含缺失数据的 Excel 文件 data <- read.csv(“your_file.csv”) 查看数据中是否有缺失值 sum(is.na(data)) 用平均值填充缺失值 data c o l u m …...

AWS 高防和阿里云高防深度对比

随着网络攻击的不断增加&#xff0c;企业对于网络安全的需求也越来越高。在这种情况下&#xff0c;高防护服务成为了企业网络安全的重要组成部分。AWS和阿里云作为全球领先的云计算服务提供商&#xff0c;都提供了高防护服务&#xff0c;但它们之间存在着一些差异。我们九河云一…...

ctfshow web 月饼杯II

web签到 <?php //Author:H3h3QAQ include "flag.php"; highlight_file(__FILE__); error_reporting(0); if (isset($_GET["YBB"])) {if (hash("md5", $_GET["YBB"]) $_GET["YBB"]) {echo "小伙子不错嘛&#xff…...

「前端+鸿蒙」核心技术HTML5+CSS3(二)

1、开发者文档 开发者文档通常由浏览器厂商或技术社区提供,包含有关Web技术(如HTML、CSS、JavaScript)的详细信息,API文档,以及最佳实践。例如,MDN Web Docs是一个广泛认可的开发者资源。 2、块级元素与行列元素 块级元素:在页面上占据整行的元素,如<div>、<…...

unity接入live2d

在bilibili上找到一个教程&#xff0c;首先注意一点&#xff0c;你直接导入那个sdk&#xff0c;并且打开示例&#xff0c;显示的模型是有问题的&#xff0c;你需要调整模型上脚本的一个枚举值&#xff0c;调整它的渲染顺序是front z to我看教程时候&#xff0c;很多老师都没有提…...

练习题-17

以下题目来自2024年5月清华大学“丘成桐数学科学领军计划数学水平考试”。第11题本人参考了网友Fiddie (数学兔的极大理想&#xff09;的解答&#xff0c;原网址是 https://mp.weixin.qq.com/s/q9slRWL4iO_TcSdkmbfbbw. 第10题&#xff1a;在10维列向量构成的内积空间 V V V中…...

乐高小人分类项目

数据来源 LEGO Minifigures | Kaggle 建立文件目录 BASE_DIR lego/star-wars-images/ names [YODA, LUKE SKYWALKER, R2-D2, MACE WINDU, GENERAL GRIEVOUS ] tf.random.set_seed(1)# Read information about dataset if not os.path.isdir(BASE_DIR train/):for name in …...

个人关于ChatGPT的用法及建议

概述 这里只是个人常用的几个软件&#xff0c;做一下汇总&#xff0c;希望对各位有用。 如果有更高认知的朋友&#xff0c;请留下你的工具名称&#xff0c;提醒我一下&#xff0c;谢谢&#xff5e; 常用的chatgpt模型工具&#xff1a; 以下是一些知名的例子&#xff1a; 文…...

神经网络的工程基础(二)——随机梯度下降法|文末送书

相关说明 这篇文章的大部分内容参考自我的新书《解构大语言模型&#xff1a;从线性回归到通用人工智能》&#xff0c;欢迎有兴趣的读者多多支持。 本文涉及到的代码链接如下&#xff1a;regression2chatgpt/ch06_optimizer/stochastic_gradient_descent.ipynb 本文将讨论利用…...

常见的几种编码方式

常见的编码方式及其特点&#xff1a; 编码方式的设计是为了适应不同的字符集和应用需求&#xff0c;因此它们在表示字符时使用的位数和字节数各不相同 常见编码方式及其位数和字节数 ASCII&#xff08;American Standard Code for Information Interchange&#xff09;&#x…...

ubuntu移动硬盘重命名

因为在ubuntu上移动硬盘的名字是中文的&#xff0c;所以想要改成英文的。 我的方法&#xff1a; 将移动硬盘插到windows上&#xff0c;直接右键重命名。再插到ubuntu上名字就改变了。 别人的方法&#xff1a; ubuntu下如何修改U盘名字-腾讯云开发者社区-腾讯云 在自带的软件…...

VUE框架前置知识总结

一、前言 在学习vue框架中&#xff0c;总是有些知识不是很熟悉&#xff0c;又不想系统的学习JS&#xff0c;因为学习成本太大了&#xff0c;所以用到什么知识就学习什么知识。此文档就用于记录零散的知识点。主要是还是针对与ES6规范的JS知识点。 以下实验环境都是在windows环…...

张宇1000题80%不会?别急,这个方法肯定有用!

这太正常了&#xff0c;1000题的难度本来就高&#xff0c;不要慌 我考研的时候跟的也是张宇老师&#xff0c;但是1000题我根本就没做几道题就给换成880题660题了&#xff0c;而且只是强化阶段用880题&#xff0c;基础阶段我用的都是汤家凤的1800题。 不要担心做的不是张宇老师…...

【python】爬虫记录每小时金价

数据来源&#xff1a; https://www.cngold.org/img_date/ 因为这个网站是数据随时变动的&#xff0c;用requests、BeautifulSoup的方式解析html的话&#xff0c;数据的位置显示的是“--”&#xff0c;并不能取到数据。 所以采用webdriver访问网站&#xff0c;然后从界面上获取…...

一行命令将已克隆的本地Git仓库推送到内网服务器

一、需求背景 我们公司用gitea搭建了一个git服务器&#xff0c;其中支持win7的最高版本是v1.20.6。 我们公司的电脑在任何时候都不能连接外网&#xff0c;但是希望将一些开源的仓库移植到内网的服务器来。一是有相关代码使用的需求&#xff0c;二是可以建设一个内网能够查阅的…...

Linux文本处理三剑客(详解)

一、文本三剑客是什么&#xff1f; 1. 对于接触过Linux操作系统的人来说&#xff0c;应该都听过说Linux中的文本三剑客吧&#xff0c;即awk、grep、sed&#xff0c;也是必须要掌握的Linux命令之一&#xff0c;三者都是用来处理文本的&#xff0c;但侧重点各不相同&#xff0c;a…...

AI在线UI代码生成,不需要敲一行代码,聊聊天,上传图片,就能生成前端页面的开发神器

ioDraw的在线UI代码生成器是一款开发神器&#xff0c;它可以让您在无需编写一行代码的情况下创建前端页面。 主要优势&#xff1a; 1、极简操作&#xff1a;只需聊天或上传图片&#xff0c;即可生成响应式的Tailwind CSS代码。 2、节省时间&#xff1a;自动生成代码可以节省大…...

go-zero整合单机版ClickHouse并实现增删改查

go-zero整合单机版ClickHouse并实现增删改查 本教程基于go-zero微服务入门教程&#xff0c;项目工程结构同上一个教程。 本教程主要实现go-zero框架整合单机版ClickHouse&#xff0c;并暴露接口实现对ClickHouse数据的增删改查。 go-zero微服务入门教程&#xff1a;https://b…...

行政工作如何提高效率?桌面备忘录便签软件哪个好

在行政管理工作中&#xff0c;效率的提高无疑是每个行政人员都追求的目标。而随着科技的发展&#xff0c;各种便捷的工具也应运而生&#xff0c;其中桌面备忘录便签软件便是其中的佼佼者。那么&#xff0c;这类软件又如何帮助我们提高工作效率呢&#xff1f; 首先&#xff0c;…...

利用向日葵和微信/腾讯会议实现LabVIEW远程开发

利用向日葵远程控制软件结合微信或腾讯会议的视频通话功能&#xff0c;可以实现LabVIEW的远程开发和调试。通过向日葵进行远程桌面访问&#xff0c;配合视频通话工具进行实时沟通与问题解决&#xff0c;不仅提高了开发效率&#xff0c;还减少了地域限制带来的不便。介绍这种远程…...

SpringBoot 单元测试 指定 环境

如上图所示&#xff0c;在配置窗口中添加--spring.profiles.activedev&#xff0c;就可以了。...

Flutter 中的 SliverOpacity 小部件:全面指南

Flutter 中的 SliverOpacity 小部件&#xff1a;全面指南 Flutter 是一个功能强大的 UI 框架&#xff0c;由 Google 开发&#xff0c;允许开发者使用 Dart 语言来构建高性能、美观的跨平台应用。在 Flutter 的滚动组件体系中&#xff0c;SliverOpacity 是一个用来为其子 Slive…...

源码分析の前言

源码分析路线图&#xff1a; 初级部分&#xff1a;ArrayList->LinkedList->Vector->HashMap(红黑树数据结构&#xff0c;如何翻转&#xff0c;变色&#xff0c;手写红黑树)->ConcurrentHashMap 中级部分&#xff1a;Spring->Spring MVC->Spring Boot->M…...

接口性能测试复盘:解决JMeter超时问题的实践

在优化接口并重新投入市场后&#xff0c;我们面临着一项关键任务&#xff1a;确保其在高压环境下稳定运行。于是&#xff0c;我们启动了一轮针对该接口的性能压力测试&#xff0c;利用JMeter工具模拟高负载场景。然而&#xff0c;在测试进行约一分钟之后&#xff0c;频繁出现了…...

[数据集][目标检测]猕猴桃检测数据集VOC+YOLO格式1838张1类别

数据集格式&#xff1a;Pascal VOC格式YOLO格式(不包含分割路径的txt文件&#xff0c;仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)&#xff1a;1838 标注数量(xml文件个数)&#xff1a;1838 标注数量(txt文件个数)&#xff1a;1838 标注…...