图片的高效加载

1. Bitmap:位图

BitmapFactory.decodeFile();

BitmapFactory.decodeStream();

BitmapFactory.decodeResource();

BitmapFactory.deocdeByteArray();

其中decodeFile()和decodeResource()是间接调用decodeStream()的;

主要代码加解释:

/**
     * 利用采样率
     * @param res
     * @param resId
     * @param reqWidth
     * @param reqHeight
     * @return
     */
    public Bitmap decodeSampleBitmapFromResource(Resources res, int resId, int reqWidth, int reqHeight) {

        // 创建BitmapFactory.Options 对象
        BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
        //只会解析图片的原始宽高信息,并不会去加载图片的
        options.inJustDecodeBounds = true;

        BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options);

        //去计算采样率
        options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options,reqWidth,reqHeight);

        //从true设置为false
        options.inJustDecodeBounds = false;

        //计算完采样率,就去重新加载图片  通常采样率都会采用2的倍数
        Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options);


        return bitmap;
    }


    public int calculateInSampleSize(BitmapFactory.Options options, int reqWidth, int reqHeight) {

        //获取到当前图片的实际高度
        int height = options.outHeight;

        / //获取到当前图片的实际宽度
        int width = options.outWidth;

        int inSampleSize = 1;

        //将图片的实际宽度和高度,与需要的宽度和高度进行比较
        if (height > reqHeight || width > reqWidth) {
            int halfHeight = height / 2;
            int halfWidth = width / 2;

            while ((halfHeight / inSampleSize) >= reqHeight && (halfWidth / inSampleSize) >= reqWidth) {
                inSampleSize*=2;
            }
        }


        return inSampleSize;
    }

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值