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转载自: http://my.oschina.net/muchenshou/blog/60814
/**
* UnitConvertUtil.getRawSize(
TypedValue.COMPLEX_UNIT_SP, TEXT_SIZE)
* */
public static float getRawSize(int unit, float size) {
Context c = MCloudApplication.getInstance();//application.context
Resources r;
if (c == null)
r = Resources.getSystem();
else
r = c.getResources();
return TypedValue.applyDimension(unit, size, r.getDisplayMetrics());
}px与mm相互转换
javascript px单位大小转换为等同大小的 mm单位大小
Android-屏幕适配攻略
Android截止到目前为止，常规的加上各种奇奇怪怪的屏幕已经有2万多种（甚至更多），那这种情况下我们开发的时候还用px编写UI的话简直就是灾难，所以谷歌针对了不同分辨率的屏幕该如何适配这个问题下，使用了dp方案适配，接下来就了解一下dp方案的原理到底是怎么样的android中的dp在渲染前会将dp转成px，计算公式如下介绍完公式之后，首先我们设定一个UI稿尺寸，定义一个200*200dp的控件，再定义2个屏幕例子，来看看200dp的控件这个适配效果是怎么样计算200dp换算px后对比设计稿与两个设备宽度下
UUVsimulator仿真
pub -r 10 /cmd_vel geometry_msgs/Twist控制运动没有反应。通过键盘控制运动，接收不到/cmd_vel消息。
【转】Android根据分辨率进行单位转换-(dp,sp转像素px)
Android系统中，默认的单位是像素(px)。也就是说，在没有明确说明的情况下，所有的大小设置都是以像素为单位。 如果以像素设置大小，会导致不同分辨率下出现不同的效果。那么，如何将应用中所有大小的单位都设置为’dp’呢？实际上TextView.setTextSize()重载了根据单位设置大小的方法。 笔者在此基础上实现了以下方法： /** * 获取当前分辨率下指定单位对应的像素大小（根...
临床预测模型R语言全流程实战：从建模到Bootstrap验证的完整代码
临床预测模型是利用患者特征预测疾病结局发生概率的重要统计工具，其核心在于通过Logistic回归或Cox比例风险模型建立风险函数，并借助ROC曲线、校准曲线等指标评估模型的区分度与校准度。Bootstrap内部验证和DCA决策曲线分析则是当前审稿人关注的焦点，前者用于校正过拟合带来的乐观估计，后者用以判断模型在临床决策中的实际净获益。在肿瘤预后、慢病风险评估等场景中，基于R语言的模型构建与列线图可视化已成为论文发表的关键环节。本文以survival包自带肺癌数据为例，系统展示从数据预处理、变量筛选到多因素建
用LTspice仿真Buck电路输出电容：从参数计算到波形优化的全流程演示
本文详细介绍了使用LTspice仿真Buck电路输出电容的全流程，从理论计算到波形优化。通过解析关键参数如纹波电压、瞬态响应和ESR，结合工程计算方法和LTspice仿真技巧，帮助工程师优化Buck电路设计，解决输出纹波过大和瞬态响应不佳的问题。
项目终于上了这个数据单位转换工具类，金额转换太优雅了！
基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能。一直get 完 set ，get 完 set ，get 完 set ，get 完 set ，get 完 set ，人都麻了。然后针对配合我们的自定义，封一个转换函数，反射获取属性字段，然后解析注解，然后做对应转换操作。视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/
nacos3.1.0适配国产数据库
Nacos 3.1.0适配国产数据库指南 本文介绍了Nacos 3.1.0版本适配达梦数据库和人大金仓数据库的具体步骤。主要内容包括：添加达梦和人大金仓的JDBC驱动依赖，修改nacos-persistence模块的配置文件及相关Java类，以及打包和运行注意事项。文章特别指出3.1.0版本需要JDK17环境，并提供了解决常见问题的建议，如添加VM options配置和不同启动方式等。通过本文的配置指导，可以实现Nacos服务在国产数据库环境下的正常运行。
Android px和dp换算公式
一、基础概念 px ： 其实就是像素单位，比如我们通常说的手机分辨列表800*400都是px的单位 sp ： 同dp相似，还会根据用户的字体大小偏好来缩放 dp ： 虚拟像素，在不同的像素密度的设备上会自动适配 dip： 同dp 二、单位换算 pixel，即像素，1px代表屏幕上的一个物理的像素点。但px单位不被建议使用。因为同样像素大小的图片在不同手机显示的实际大小可能不同。要用到px的情况是需要画1像素表格线或阴影线的时候，如果用其他单位画则会显得模糊。 要理解dp，首先要先引入dpi这个概念，dp
KEIL-MDK代码美化神器：AStyle配置全攻略（附常用参数详解）
本文详细介绍了如何在KEIL-MDK中配置和使用AStyle代码格式化工具，包括基础参数设置、高级格式控制、团队协作方案以及KEIL深度集成技巧。通过合理的AStyle配置，开发者可以显著提升代码风格一致性，优化团队协作效率，特别适合嵌入式开发项目。
C++上机——2023年“信息与未来”小学生编程思维展示官方题解
本次活动前三题是“根据问题描述实现代码”类型的问题，题解和示例代码由人工智能GPT-4直接阅读题面后生成――只要熟悉C++的语法和基本的编程、调试，即可解决p1、p2、p3。后三题有一定的算法性，我们给出命题思路和一些可能的解法。注意:本题解是面向指导教师的；指导教师在讲解时可以根据学生掌握程度进行调整。
android用分辨率计算dp,Android获取屏幕分辨率及dp与 pix间的转换
像素单位转换： 网上介绍Android布局单位的文章很多，但是我翻了不少，却发现大部分都是一个拷贝的版本，当然网络上也有不少是是根据个人使用习惯写的一些心得，最终经过整合后，walfred将这些很基础的知识给整合吸收了，所以这里会结合自己的理解将Android的布局单位的使用做一个简单的概括。单位一览表px：单位尺寸里的像素点dp：一个基于density的抽象单位，如果一个160dpi的屏幕，1d...
C51编程25-应用篇（单片机与电脑端实现wifi通讯）
单片机使用ESP-01S wifi模块与电脑端进行数据通讯。
Android根据分辨率进行单位转换-(dp,sp转像素px) - topMan'blog - ITeye技术网站
【转】Android根据分辨率进行单位转换-(dp,sp转像素px) 博客分类： Android 开发学习 Android系统中，默认的单位是像素(px)。也就是说，在没有明确说明的情况下，所有的大小设置都是以像素为单位。 如果以像素设置大小，会导致不同分辨率下出现不同的效果。那么，如何将应用中所有大小的单位都设置为’dp’呢？ 实际上TextView.set
如何实现Docker镜像导入导出 ？
摘要： Docker镜像迁移与备份可通过两种方式实现：1）镜像操作（save/load）完整保存分层结构和元数据，适用于完整备份；2）容器操作（export/import）仅保存文件系统快照，适合创建轻量模板。关键区别在于前者保留历史记录和分层，后者生成单层镜像。save/load命令示例：docker save -o nginx.tar nginx:latest，export/import示例：docker export -o container.tar abc123 && docker
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Android：长度单位详解（px、dp、sp)
长度单位1、重要概念1.1 屏幕尺寸1.2 屏幕分辨率1.3 屏幕像素密度1.4 屏幕尺寸、分辨率、像素密度三者关系2、六种单位介绍2.1、dp和px的换算2.2、在代码中转换单位2.3、sp与dp的区别2.4、总结参考 1、重要概念 1.1 屏幕尺寸 含义：手机对角线的物理尺寸 单位：英寸（inch），1英寸=2.54cm 1.2 屏幕分辨率 含义：手机在横向、纵向上的像素点数总和 例子：1920x1080，即高度方向上有1920个像素点，宽度方向上有1080个像素点 单位：px（pixel），1px
efm32 入门.pdf
本PDF共计22页，介绍的是操作驱动API，下载与否自己斟酌。
Android像素单位dp、sp、px、pt的区别和比较
目录结构目录结构 前言 度量单位含义 换算规则前言在分辨率没有牛逼到爆的过去，程序员通常以像素为单位设计计算机用户界面。例如，图片大小为80×32像素。这样处理的问题在于，如果在一个每英寸像素点数更高的新显示器上运行该程序，则用户界面图标会显得很小。在有些极端情况下，用户界面会小到难以看清内容。因为我们在Android应用程序开发中应使用与分辨率无关的度量单位。 Android支持dp、sp、p
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