可恶的s60字模,就不信找不着你!

如何在不插电源合盖的情况下,让mac book pro连接显示器键盘持续使用 阅读详情

缘起:区区想用symbian系统API,把系统字体的字模实时获取出来。

 

所谓字模又叫glyph,有向量表达(paths)和位图表达(bitmap),这个之前弄freetype和ndsl编程时已经很熟悉。

关键是在处处不熟悉的S60平台,很多东西文档讲不全。如果算自然时间,我一个朋前就想实现这个功能,直到昨天才算有眉目,

BS Nokia公司的文档!!!

 

文档具体地点:S60 Developer Tools  3rd Edtion SDK / 1.1 MR/ SDK help, 索引关键字为:TPositionParam

 

这是CFont的嵌套类,文档内容为:

 

class TPositionParam;

Description

Complicated parameter block used for contextual glyph selection, ligature creation and diacritic placement when drawing text in complex scripts

This class declares a constructor, another scoped class, and several other enums. However this class is unlikely to be useful to third party developers.

 

注意最后这句However...... unlikely。。。

Nokia你要么整点有用的,要么别发布这个接口啊,从v1取v5都是这句废话,害区区找不到,搞不清。

 

 

花了一下午试验,还是没搞清其iOutput下的iBitmap是个什么结构,也许太心烦了。

 

回家后重新一想,bitmap这种结构应该有些通用习惯吧?于是问问wiki,,找到这个http://en.wikipedia.org/wiki/Glyph_Bitmap_Distribution_Format

 

里面有个'A'字模的例子:

 

STARTFONT 2.1
FONT -gnu-unifont-medium-r-normal--16-160-75-75-c-80-iso10646-1
SIZE 16 75 75
FONTBOUNDINGBOX 16 16 0 -2
STARTPROPERTIES 2
FONT_ASCENT 14
FONT_DESCENT 2
ENDPROPERTIES
CHARS 1
STARTCHAR U+0041
ENCODING 65
SWIDTH 500 0
DWIDTH 8 0
BBX 8 16 0 -2
BITMAP
00
00
00
00
18
24
24
42
42
7E
42
42
42
42
00
00
ENDCHAR
ENDFONT

我不清楚s60的会不会也是这个,明天我再试试吧!

调试脚本先准备好:

 

(defun binary-rep-text ()
  (interactive)
  (backward-word 1)
  (let* ((word (buffer-substring (point) (progn (forward-word) (point))))
         (num (string-to-int word 16)))
    (backward-kill-word 1)
    (dotimes (time 8)
      (insert (format "%d  " (logand (lsh num (- time)) 1)) )
      (backward-word)
      )))

 

睡觉睡觉,开始做symbian之后,休息显得不足^_

 


YOLO26算法水面与液体识别+训练好的模型+393张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[未获取()] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 52 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.8528** mAP50-95 | 0.3441 Precision | 0.7729 Recall | 0.8354 train/box_loss | 1.5367 train/cls_loss | 1.0228 val/box_loss | 1.6809 val/cls_loss | 1.1758 【训练过程分析】 我这次训练了52个周期,模型在训练初期确实收敛速度很快,前20个周期mAP50从0.74逐步提升至0.82,这说明模型开始适应数据集,学习到一些关键特征。但到第30个周期后,提升速度逐渐放缓,到了40个周期时,mAP50达到0.85,这个阶段的曲线走势有些像磨砂玻璃,平滑且不规则,后期更是趋于平缓,表明模型可能已经达到最优解,再继续训练可能会有少量提升但代价较大。整体而言,从loss曲线来看,训练集的box_loss和cls_loss在52个周期内分别从1.80和1.25降到1.54和1.02,下降曲线较为稳定,但到了后期,这两项指标下降幅度逐渐减缓,尤其cls_loss下降至1.10左右后趋于稳定,这可能是模型对训练数据已有了较强的泛化能力,但也提示我们分类的稳定性可能还欠些火候。 至于验证集的表现,box_lo... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

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