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最新推荐文章于 2024-05-10 19:26:56 发布
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本文深入探讨了点9切图的概念及其在UI设计中的应用，通过具体的实例解释了点9切图如何帮助开发者创建可适应不同屏幕尺寸的图片资源。

　　什么是点9切图呢

醉了： var addr:Dword="00401200";   begin     mov dword[00401000] ,offset addr; 

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点9切图软件
12-26
安卓切图软件点9切图软件，主要是安卓开发应用！
点九图切图工具
12-09
点九的切图工具可以很快的制作点九图。
点九切图详细教程，你会切吗？
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点九切图应用在安卓移动端，是要求UI设计师必须掌握的一个能力，但是大部分设计师的工作不可能非常饱和的去做移动端界面设计，这就导致许久不切就会忘记的情况，今天我就遇到了这样的困扰，大半年没切点九切图了，忘记了。。。。所以总结一下切点九图的规范和方法，方便我下次忘记可以方便拾起，也分享一下给大家。 在安卓端为了满足图片拉伸和收缩的需求，如聊天气泡框、不规则可伸缩图形这些根据内容长度、高度变动而变动的图形等，都需要用到点九切图来保证拉伸图片效果的情况下同时限制切图大小和数量。 ...
点9切图方法
Bingo
07-01 6347
不会点9切图的小伙伴赶快戳进来看看吧最近很多人在微信群问我点9图怎么切的问题，今天u妹把工作中积累的关于点9切图的经验分享给大家，希望大家可以掌握这些切图方法。点九图，是Android开发中用到的一种特殊格式的图片，文件名以”.9.png“命名。这种图片能告诉开发，图像哪一部分可以被拉伸，哪一部分不能被拉伸需要保持原有比列。运用点九图可以保证图片在不模糊变形的前提下做到自适应。点九图常用于对话框和聊天气泡背景图片中。 U妹结合一些具体的例子来看下.9.png的具体切图方法。▲- QQ聊天对话框 -▲- 微信
UI切图的那些事儿-点9切图
Tianlran的博客
07-26 1248
.9.png是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式，iOS是不需要的。点九切图的图片四周有四根黑线，上和左控制拉伸区域，以上边的线为中心左右延伸，以左边的线为中心上下延伸，具体是上延伸还是下延伸，左延伸还是右延伸，开发小哥哥会去控制的，右线和下线则控制文本或者图片的显示区域。...
Android .9切图法详解
fefeko's blog　
02-22 6967
Android 点九切图法1.什么是点九切图法 我们知道在Android的手机尺寸碎片化很严重，不同厂商的手机尺寸不同，以及手机横竖屏的切换都会改变一些控件或者图片的尺寸，从而让图片失真变形、模糊不清。而点九切图法就解决了这一问题。点九切图法是Android的一种特殊图片格式，其文件扩展名为： ×××.9.png 2.点九切图法的特点（优势） 如下图所示，通过两条横线、两条竖线将图片分成九个部
Android .9图
zenmela2011的专栏
02-17 2279
1.点九图Nine Patch Drawable Grahpic 点九图是安卓独有的切图格式，主要针对界面中所有可拉伸的圆角矩形。它的用处就是用于拉伸切图的。 比如开发提示气泡时，要求气泡随着用户输入文本的长短或者终端屏幕的尺寸大小，产生长度、高度的自由变化，但是气泡本身并不失真。这是因为拉伸动作只存在于四个圆角外的部分，所以不论输入多少文本、横屏竖屏、手机还是平板，都可以很好得自适应。 .9图的优势： .9图可以进行拉伸，如水平、竖直方向的延长，而清晰度不变； 令一张图片实现多种拉伸效果，
小学四年级英语下册 一般疑问句 特殊疑问句PPT课件.pptx
10-07
小学四年级英语下册 一般疑问句 特殊疑问句PPT课件 本PPT课件主要介绍了小学四年级英语下册的 一般疑问句 和特殊疑问句的相关知识点。 一、一般疑问句的变换方法 一般疑问句的变换方法可以分为三种情况： 1. 句...
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10-12
因此，对小学生来说，学习如何将陈述句变成一般疑问句是至关重要的一步。 为了帮助学生们更好地掌握这一语法知识点，精心制作了“小学英语语法陈述句变一般疑问句PPT课件”。该课件共包含34页内容，系统地覆盖了从...
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09-21
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点九图学习与制作
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php切图教程,看完你就懂了！超详细解说点9切图的制作方法（内附神器）
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matlab调用python烧录PX4程序
最新发布
12-31
matlab调用python烧录PX4程序
语料 疑问 翻译 质量 相似度
07-30
### 语料处理与疑问句翻译质量评估 在自然语言处理领域，语料处理是构建高质量语言模型的基础步骤。对于疑问句的翻译质量评估，通常涉及到对源语言和目标语言之间的语义一致性进行分析。这可以通过多种方法实现，包括基于规则的方法、统计方法以及深度学习方法。 在评估疑问句的翻译质量时，可以采用BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）、ROUGE（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）等自动评价指标来衡量机器翻译结果与参考译文之间的相似性[^1]。此外，还可以利用METEOR（Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering）等其他评价指标，这些指标考虑了同义词替换、句法结构等因素。 ### 相似度分析 当涉及到疑问句的相似度分析时，可以应用词嵌入技术如Word2Vec或GloVe（Global Vectors for Word Representation）来获取词语的向量表示，并通过计算向量间的余弦相似度来衡量句子间的相似性。这种方法的优势在于它能够捕捉到词语之间的语义关系，而不仅仅是表面的词汇匹配。 然而，需要注意的是，如果使用的词向量是在与当前任务无关的大规模语料库上训练得到的，则可能无法很好地反映特定领域或特定任务下的语义信息。因此，在进行疑问句翻译质量评估时，最好使用针对相关领域微调过的词向量或者采用更先进的上下文敏感的词嵌入模型，例如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）[^3]。 ```python from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity from gensim.models import Word2Vec # 假设已经有一个训练好的Word2Vec模型 model = Word2Vec.load("path_to_word2vec_model") def sentence_vector(sentence): # 计算句子中所有单词向量的平均值作为句子向量 vectors = [model.wv[word] for word in sentence if word in model.wv] return np.mean(vectors, axis=0) if vectors else np.zeros(model.vector_size) # 示例疑问句 question1 = "如何做西红柿炒鸡蛋？".split() question2 = "怎样制作番茄炒蛋？".split() vec1 = sentence_vector(question1) vec2 = sentence_vector(question2) similarity = cosine_similarity([vec1], [vec2])[0][0] print(f"疑问句之间的相似度为：{similarity}") ``` ###
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