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cesium实现大批量POI点位聚合渲染优化方案
在处理成千上万个甚至几十万个点位的聚合渲染优化问题时,仅使用 Cesium 的网站网站 entityCluster 聚合类可能会导致性能问题。为了解决这一问题,聚合聚合我们可以通过模仿 entityCluster 的源码源码restorator 源码实现方式,利用其核心算法,网站网站将其实现方式从 entity 改为 primitive。聚合聚合
首先,源码源码获取 Cesium 的网站网站源码并搜索 EntityCluster 关键字,找到 EntityCluster.js 文件。聚合聚合此文件包含了实现聚合的源码源码逻辑核心。复制该文件,网站网站将其改名为 PrimitiveCluster。聚合聚合接着,源码源码在 getScreenSpacePositions 方法中,删除与 entity 相关的逻辑,以避免因 item.id 为空导致的报错。
完成源码的调整后,我们关注的重点是如何将调整后的代码应用于实际项目中,以避免在 canvas 相关方面出现错误。
将调整后的代码整合到项目中,并在需要聚合渲染大量点位的场景中进行测试。确保在实际应用中,代码能够正常运行,spark源码怎么导入同时实现高效的渲染效果。
对于有兴趣深入了解和实践此优化方案的开发者,可以参考开源项目:github.com/tingyuxuan...。该项目集合了目前常用的三维动画场景,并持续更新,为开发者提供了丰富的资源和示例。
一区二三区国产好的精华液的最新播放引擎很好用?半职业玩家可爱的害羞鬼认可体验感一绝!
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JavaScript,macd背离源码大全作为最被低估的编程语言之一,自从Node.js的出现,全端开发(All Stack/Full Stack)概念日渐兴起,现今,其地位不可小觑。JavaScript实质上是一种类C语言,对于具备C语言基础的学习者,理解JavaScript代码大体上较为容易,然而,作为脚本语言,JavaScript的灵活性远超C语言,这在一定程度上给学习者带来了一定的困难。
集合是JavaScript中一种重要的概念,下面我们就来看看其中的几个迭代方法。
首先,集合中的迭代方法包括`_.each`和`_.forEach`,这两个方法在功能上基本一致,主要用于对集合进行遍历。它们接受三个参数:集合、迭代函数和执行环境。其中,`_.each`和`_.forEach`在ES6中为数组添加了原生的`forEach`方法,但后者更灵活,能够应用于所有集合。可转债小程序源码
`_.each`和`_.forEach`在遍历时会根据集合的类型(类数组或对象)调用不同的实现。如若集合有`Length`属性且为数字且在0至`MAX_ARRAY_INDEX`之间,则判定为类数组,否则视为对象集合。在遍历过程中,`_.each`和`_.forEach`会根据集合的特性使用合适的迭代方式。
在处理集合时,`_.map`和`_.reduce`方法的实现原理类似,`_.map`用于获取集合中元素的映射结果,而`_.reduce`则用于逐元素执行函数并逐步聚合结果。
此外,`_.find`函数与`Array.some()`具有相似性,不同之处在于`_.find`返回第一个使迭代结果为真的元素,而`Array.some()`则返回一个布尔值。`_.find`和`_.detect`函数基于`_.findIndex`和`_.findLastIndex`实现,它们分别在正序和反序的情况下查找满足条件的元素。
在处理集合时,`_.max`方法用于寻找集合中的最大值,通过循环比较集合中的所有项,最终返回最大值。`_.toArray`则负责将各种类型的集合转换为数组,确保数据的格式统一。对于数组、类数组对象、火山喷发公式源码普通对象以及null或undefined的情况,`_.toArray`分别采用了不同的处理方式,确保了转换过程的灵活性与准确性。
至于集合转换为数组的问题,JavaScript中的数据类型多样,理解它们之间的区别对于开发者来说至关重要。然而,`_.toArray`函数的设计似乎更侧重于处理特定类型的数据,而不仅仅基于JavaScript的基本数据类型。在实际应用中,开发者需要根据具体场景灵活运用这些工具,以实现高效、准确的数据处理。
今年最值得收藏的5个资源聚合网站
推荐几个类似哆啦A梦口袋的神级资源聚合网站,它们能够满足你学习、工作、生活娱乐等多方面的需求,绝对值得收藏。
一:资源吧
这里主要提供源码、教程、软件、网赚等资源。
资源吧_专注于分享资源|全球聚合资源分享|免费发文|资源首发网
二:我要自学网
提供各种专业软件使用教程。
三:菜鸟编程网
一个超级全面的编程教程网站。
四:虫部落学术搜索
一个超强的聚合资料搜索网站。
五:电子书搜索
一个电子书聚合搜索平台。
这五个网站都非常实用,是我自己经常使用的,基本能满足大家的资源搜索需求,是无私分享的良心之作!
SpringCloud微服务实战——搭建企业级开发框架(十九):Gateway使用knife4j聚合微服务文档
本篇内容聚焦于Spring Cloud Gateway网关如何集成knife4j,实现对所有Swagger微服务文档的聚合。首先,在gitegg-gateway项目中引入knife4j依赖,若无后端编码需求,仅引入swagger前端ui模块即可。随后,对配置文件进行修改,增加knife4j与Swagger2的配置。接下来,我们将重点介绍如何在微服务架构下,通过网关动态发现并聚合所有微服务文档的业务编码。 在使用Spring Boot等单体架构集成swagger时,通常通过包路径进行业务分组,并在前端展示不同模块。然而,在微服务架构中,每个服务相当于一个独立的业务组。在Spring Cloud微服务架构下,通过重写提供分组接口的代码(如springfox-swagger提供的swagger-resource接口),可实现通过网关动态发现并聚合所有微服务的文档信息。具体实现代码如下: 通过访问gitegg-gateway服务地址(/cmsmb/qtcms/3...ClickHouse之聚合功能源码分析
聚合分析是数据提取的基石,对于OLAP数据库,聚合分析至关重要。ClickHouse在这方面展现出了卓越的设计和优化。本篇将深入探讨ClickHouse的聚合功能,从其工作原理、流程和优化策略入手。
在ClickHouse中,一条SQL语句的处理流程为:SQL -> AST -> Query Plan -> Pipeline -> Execute。本文将重点分析从构造Query Plan阶段开始的聚合功能。
在构造Query Plan时,SQL语句被解析成一系列执行步骤,聚合操作作为其中一步,紧跟在Where操作之后。执行聚合操作主要分为两个阶段:预聚合和合并。预聚合阶段可以并行执行,而合并阶段,在使用双层哈希表时也能并行。
执行聚合操作的核心函数为InterpreterSelectQuery::executeAggregation。它初始化配置,构建AggregatingStep,并将其添加到Query Plan中。
AggregatingStep在构造Pipeline时,通过调用transformPipeline函数,构建AggregatingTransform节点。这些节点对上游数据流进行预聚合,预聚合完成后再通过ExpandPipeline扩展新节点,新节点负责合并预聚合数据。因此,聚合操作分为预聚合和合并两阶段。
AggregatingTransform的预聚合和合并操作分为两个主要阶段。值得注意的是,所有AggregatingTransform节点共享名为many_data的数据。
在预聚合阶段,数据通过哈希表存储,哈希表键为“grouping key”值,键数量增加时,系统会动态切换到双层哈希表以提升性能。对于不同的键类型,ClickHouse提供多种特化版本,以针对特定类型进行优化。
预聚合阶段后,数据可能以单层哈希表形式存在,也可能转换为双层哈希表。单层转换为双层后,按照block_num进行组合,由MergingAggregatedBucketTransform节点进行合并。若预聚合数据为双层哈希表,则直接进行并行合并。最后,数据在SortingAggregatedTransform节点中根据block_num排序。
AggregatingTransform的动态扩展Pipeline功能,使得计算时根据数据动态判断后续执行的节点类型和结构,体现了ClickHouse Pipeline执行引擎的强大之处。当需要扩展节点时,AggregatingTransform构造新input_port,与扩展节点的output_port相连。
aggregator作为聚合操作的核心组件,封装了具体的聚合和合并逻辑。构造函数选择合适的哈希表类型,基于“grouping key”的数量、特性和属性,如lowCardinality、isNullable、isFixedString等。默认使用serialized类型的哈希表,键由多个“grouping key”拼接而成。
执行预聚合操作的接口executeOnBlock执行初始化、格式转换和参数拼接等步骤,然后执行聚合操作。执行操作后,根据是否需要将单层哈希表转换为双层,以及是否将数据写入磁盘文件进行判断。
本文分析了ClickHouse聚合功能的细节,展示了其强大的性能背后的系统设计和优化策略。聚合分析体现了ClickHouse作为一个软件系统,整合了常见工程优化并保持合理抽象水平,避免了代码质量下降和迭代开发带来的问题。
leaflet聚合图功能(附源码下载)
Leaflet入门开发系列环境知识点掌握:包括Leaflet API文档的介绍,详细解析Leaflet每个类的函数和属性等。同时,了解Leaflet在线示例以及插件库,这些资源对于开发者来说非常有用。
内容概览:Leaflet聚合图功能,源代码demo下载
效果图展示:以下为聚合图的效果图,具体实现思路将在下文中进行详细介绍。
实现思路:本文主要参考了Leaflet官网的聚合效果插件Leaflet.markercluster,详情及示例代码可以在GitHub上找到,链接为:github.com/Leaflet/Leaf...
源码下载:对于感兴趣的伙伴,可以通过私聊我获取源码,价格为8.8元。