在IT行业中，集成不同的软件和服务以提供更丰富的功能是常见的做法。本话题主要涉及的是将“ruoyi”框架与“cesium”和“supermap”进行集成，以实现地图的倾斜摄影加载功能。让我们详细探讨一下这些技术及其集成过程。 “ruoyi”是一个基于Java开发的企业级后台管理框架，它提供了快速开发、简洁易用的特点，广泛应用于企业信息化建设中。ruoyi框架通常包括前端界面和后端服务，为开发者提供了便捷的接口调用和数据管理工具。 “cesium”则是一个开源的JavaScript库，专门用于创建高性能的3D地球浏览器。它利用WebGL技术，能够在浏览器中展现全球范围内的高精度三维地形和卫星影像，支持交互操作和动态数据可视化。cesium在地理信息系统（GIS）领域中广泛应用，因为它可以轻松地构建丰富的2D和3D地图应用。 “supermap”是一家中国领先的GIS软件提供商，其产品线包括桌面应用、服务器软件和在线GIS服务。SuperMap iClient是其提供的一系列WebGIS开发组件，支持多种开发语言，如JavaScript、.NET、Java等。其中，SuperMap iClient for JavaScript可以与cesium结合，提供强大的地图服务，包括地形、矢量数据、二维地图和三维模型等。 集成ruoyi、cesium和supermap的关键步骤如下： 1. **引入库**：在ruoyi项目的前端部分，需要引入cesium的JavaScript库和supermap的JavaScript SDK。这通常通过CDN链接或者将库文件添加到项目中完成。 2. **配置地图服务**：在后端，你需要设置与supermap服务器的连接，获取地图服务的URL。这可能涉及到身份验证、地图层的选择以及获取地图数据的API调用。 3. **创建cesium视图**：在前端，利用cesium的`Cesium.Viewer`构造函数初始化一个地图视图，并指定容器元素。然后，可以通过`Cesium.WebMapServiceImageryProvider`或`Cesium.WebMapTileServiceImageryProvider`来加载supermap的地图服务。 4. **集成倾斜摄影**：倾斜摄影是通过多个角度拍摄建筑物，然后进行三维重建的技术，可以提供更真实的视觉效果。supermap提供了对倾斜摄影数据的支持，你需要根据具体的数据格式和API，将其集成到cesium中显示。 5. **交互与控制**：cesium提供了丰富的地图交互控件和事件处理机制，可以根据需求添加如缩放、平移、旋转等功能。同时，也可以通过supermap的API实现与后端数据的交互，如查询、标注等。 6. **优化性能**：由于cesium渲染3D场景可能消耗大量资源，因此在大型项目中，可能需要进行一些性能优化，比如分块加载、LOD（Level of Detail）层级细节管理等。 通过以上步骤，你可以成功地在ruoyi框架中集成cesium和supermap，实现地图的倾斜摄影加载。这种集成方式在房地产、城市规划、灾害监测等领域有着广泛的应用，能够提供直观且生动的地理信息展示。

包含智慧城市场景、警情模拟场景、水积警情模拟场景。 可直接使用vscode、Hbuild运行，每个html是一个单独的场景。后台三维服务使用了超图的在线范例场景。 所有的3D模型都已经放在了工程当中。 工程目录如下： --Build --examples --cesium-d3kit.js --city.js --city2.js --city3.js --警情模拟示例.html --水积警情模拟.html --智慧城市.html

1、内部包含超图build资源 2、包含示例页面中使用到的相关图片

针对知识图谱（KG）在知识驱动的人工智能研究中发挥的强大支撑作用，分析并总结了现有知识图谱和知识超图技术。首先，从知识图谱的定义与发展历程出发，介绍了知识图谱的分类和架构；其次，对现有的知识表示与存储方式进行了阐述；然后，基于知识图谱的构建流程，分析了各类知识图谱构建技术的研究现状。特别是针对知识图谱中的知识推理这一重要环节，分析了基于逻辑规则、嵌入表示和神经网络的三类典型的知识推理方法。此外，以异构超图引出知识超图的研究进展，并提出三层架构的知识超图，从而更好地表示和提取超关系特征，实现对超关系数据的建模及快速的知识推理。最后，总结了知识图谱和知识超图的典型应用场景并对未来的研究作出了展望。

IEarth工具，用于处理超图3dsm数据转3dtiles数据

在CesiumJs中渲染Mapbox样式。 这个项目非常简单，因为复杂的渲染任务由mapbox-gl-js完成，因此您还应该检查以获得更多详细信息。 如何使用 克隆项目，然后将src中的文件放置到适当的文件夹中。 构造ImageryProvider实例let options = { style : Object // Mapbox Style Object, required. } let provider = new ImageryProvider ( options ) 将ImageryProvider实例添加到Cesium Viewer cesiumViewer . imageryLayer . addProvider ( provider ) 例子 有一个简单的示例，请参见示例文件夹。 跑步： git clone https://github.com/kikitte/MV

菲杜奇-数学病 超图分割的Fiducci-Mathiasis算法的实现。 标志 -i input_file_name设置输入文件的名称。 您可以检查输入文件的格式。 -o output_file_name设置输出文件的名称。 您可以检查输出文件的格式。 -atb带有此标志的节点将添加到容器中列表的开头。 默认情况下，它们被添加到列表的末尾。 -tfe带有此标志的最佳移动节点将来自列表的末尾。 -egcm如果在左侧和右侧增益容器中的最佳增益相等，则此标志将控制最佳移动的选择。 默认情况下，将采用更多节点上的节点。 使用此标志，仅计算具有最佳增益的容器的元素数： if (equal_gain_choose_mode) { int left_k_g_size = this . left_gain_container . get(best_gain) .

CesiumJS 2022^ 源码解读[6] - 三维模型（ModelExperimental）新架构.doc

CesiumJS 2022^ 源码解读[7] - 3DTiles 的请求、加载处理流程解析.doc

Two highly efficient algorithms are known for optimally ordering joins while avoiding cross products: DPccp, which is based on dynamic programming, and Top-Down Partition Search, based on memoization. Both have two severe limitations: They handle only (1) simple (binary) join predicates and (2) inner joins. However, real queries may contain complex join predicates, involving more than two relations, and outer joins as well as other non-inner joins.