谷歌地球三维模型傻瓜式下载

2024-04-15 14:04

本文主要是介绍谷歌地球三维模型傻瓜式下载,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

收费工具,白嫖党勿扰
收费金额2000元

1 前言

之前写过谷歌地球三维模型下载的文章,反应还是不错的,能够帮到很多人。但是,有同学提出,操作稍微有点复杂,能不能简单一点。

2 简单说明

本次更新后,绝对是傻瓜式操作,非常简单,各位同学只要看下面几张图片就会理解了。

首先,我们需要了解一点,谷歌地球上的模型,有地方是没有三维模型,当然也可以下载下来,只不过下载下来的是没有高度的模型,是平面的。

哪些地方没有三维模型?

  • 我们大陆的建筑,是没有三维模型的
  • 国外一些军事化的地方,没有三维模型,如:米国的五角大楼
  • 一些不怎么出名的建筑,老百姓居住的地方,没有三维模型(不是绝对的)

哪些地方有三维模型?

  • 全世界的山地,都有三维模型,包括天朝
  • 天朝港澳台的建筑,大部分都有三维模型
  • 国外一些建筑,基本上都有

3 操作教程

(1) 使用浏览器进入谷歌地图
在这里插入图片描述
(2) 左手按住ctrl,右手按住鼠标左键,移动地图,有起伏,表示有三维模型
在这里插入图片描述
(3) 左手按住ctrl,右手按住鼠标左键,移动地图,没有起伏,表示没有三维模型
在这里插入图片描述
(4) 在地图上查看自己想下载区域,这里以台北前广场为例
在这里插入图片描述
(5) 鼠标右键复制当前位置的经纬度
在这里插入图片描述
(6) 打开软件,拷贝经纬度
在这里插入图片描述
(7) 以当前经纬度为中心,选定合适的区域
在这里插入图片描述
(8) 计算当前区域的模型id
在这里插入图片描述
(9) 拷贝模型id
在这里插入图片描述
(10) 开始下载模型
在这里插入图片描述
(11) 打开模型下载目录,并将下载的模型合并成一个模型(当然也可以不合并)
在这里插入图片描述
(12) 查看模型
在这里插入图片描述
(13) 下载的模型和谷歌地图上的模型进行对比
在这里插入图片描述

这篇关于谷歌地球三维模型傻瓜式下载的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/906017

相关文章

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

hdu1240、hdu1253(三维搜索题)

1、从后往前输入,(x,y,z); 2、从下往上输入,(y , z, x); 3、从左往右输入,(z,x,y); hdu1240代码如下: #include<iostream>#include<algorithm>#include<string>#include<stack>#include<queue>#include<map>#include<stdio.h>#inc

hdu4826(三维DP)

这是一个百度之星的资格赛第四题 题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/contests/contest_showproblem.php?pid=1004&cid=500 题意:从左上角的点到右上角的点,每个点只能走一遍,走的方向有三个:向上,向下,向右,求最大值。 咋一看像搜索题,先暴搜,TLE,然后剪枝,还是TLE.然后我就改方法,用DP来做,这题和普通dp相比,多个个向上

Andrej Karpathy最新采访:认知核心模型10亿参数就够了,AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人,AI大神Andrej Karpathy,曾是OpenAI联合创始人之一,特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ,宣布将长期致力于AI原生教育。 近日,Andrej Karpathy接受了No Priors(投资博客)的采访,与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G

常用的jdk下载地址

jdk下载地址 安装方式可以看之前的博客: mac安装jdk oracle 版本:https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/ Eclipse Temurin版本:https://adoptium.net/zh-CN/temurin/releases/ 阿里版本: github:https://github.com/

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI模型构建指南

一、模型介绍 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI(简称 RVC)模型是一个基于 VITS(Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech)的简单易用的语音转换框架。 具有以下特点 简单易用:RVC 模型通过简单易用的网页界面,使得用户无需深入了

透彻!驯服大型语言模型(LLMs)的五种方法,及具体方法选择思路

引言 随着时间的发展,大型语言模型不再停留在演示阶段而是逐步面向生产系统的应用,随着人们期望的不断增加,目标也发生了巨大的变化。在短短的几个月的时间里,人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶,转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构(例如Transformer)对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到,它包含了大量的先验

图神经网络模型介绍(1)

我们将图神经网络分为基于谱域的模型和基于空域的模型,并按照发展顺序详解每个类别中的重要模型。 1.1基于谱域的图神经网络         谱域上的图卷积在图学习迈向深度学习的发展历程中起到了关键的作用。本节主要介绍三个具有代表性的谱域图神经网络:谱图卷积网络、切比雪夫网络和图卷积网络。 (1)谱图卷积网络 卷积定理:函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积,即F{f*g}

秋招最新大模型算法面试,熬夜都要肝完它

💥大家在面试大模型LLM这个板块的时候,不知道面试完会不会复盘、总结,做笔记的习惯,这份大模型算法岗面试八股笔记也帮助不少人拿到过offer ✨对于面试大模型算法工程师会有一定的帮助,都附有完整答案,熬夜也要看完,祝大家一臂之力 这份《大模型算法工程师面试题》已经上传CSDN,还有完整版的大模型 AI 学习资料,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

【生成模型系列(初级)】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节:嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”,它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式,即向量。 正如翻译机将一种语言