WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Google Maps Javascript API v3 - другая проекция просмотра улиц в Firefox

Я использую Google Maps Javascript API V3. На хроме все работает нормально.

https://imgur.com/pOn42pR

Но мы получаем эффект рыбьего глаза в Firefox.

https://imgur.com/lOi3vY7

Похоже, они используют совершенно разные проекции в каждом браузере.

Но странно то, что он снова отлично работает в Firefox, когда я использую не API, а напрямую Карты Google.

Может ли кто-нибудь справиться с этой проблемой?


Спасибо! @попробуй-поймай-наконец-то

Изображения взяты из API карт Gogole. Скриншот двух разных браузеров. В хроме используется сферический 3D-эффект, но в фаерфоксе он выглядит как большое плоское изображение.


Хорошо, думаю, я просто найду способ заставить API использовать одинаково как в Chrome, так и в Firefox.

И, как сказал @MrUpsidown, я оставил свой ответ там. Но есть некоторые проблемы, которые необходимо решить. Надеюсь, вы, ребята, сможете перейти к этому вопросу и найти выход вместе. Когда-нибудь я сделаю так, чтобы этот закрылся. Спасибо!


  • Добро пожаловать в Stackoverflow. Не могли бы вы объяснить, что показывают эти изображения? Я имею в виду: данные изображения от вас или предоставлены Google? 03.07.2014
  • Идентичный вопрос, заданный несколько дней назад: stackoverflow. com/questions/24498484/ еще не ответили. 03.07.2014
  • Спасибо. Я пойду помогу ему, посмотрим, есть ли у нас одинаковые проблемы. 04.07.2014

Новые материалы

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..


Для любых предложений по сайту: wedx@cp9.ru