Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Расстояние кластеризации MapBox

У меня есть карта MapBox в моем приложении для iOS. Некоторые маркеры имеют почти одинаковые координаты, поэтому я пытаюсь сгруппировать их. Но теперь есть много сгруппированных маркеров. Можно ли уменьшить расстояние между маркерами для кластеризации?

ios mapbox distance markerclusterer
06.03.2014

Ответы:


1

Если вы используете iOS SDK, тогда да, хотя вам нужно изменить исходный код на RMMapView.m ( это с открытым исходным кодом). Найдите clusterAreaSize.

06.03.2014
  • Я нахожу это: mapView.clusterAreaSize = CGSizeMake(0.5, 0.5); Но мне нужна очень маленькая область, например (0,0000001, 0,0000001). Но я не вижу никакой разницы между 0,0001 и 0,000000001. Существует ли минимальная кластеризация? Другой вопрос: у меня есть несколько разных аннотаций, таких как метеостанции, путевые точки, достопримечательности... . Можно ли кластеризовать только один или два типа аннотаций? 13.03.2014
  • Можно выборочно кластеризовать с помощью -[RMAnnotation clusteringEnabled] API. 31.03.2014
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..