800*480分辨率得到533*320的奇怪问题

本文介绍了一种通过在Android应用中加入特定配置来准确获取设备屏幕尺寸的方法。在未配置minSdkVersion的情况下,获取到的屏幕尺寸可能不准确。文中提供了一个示例代码片段,展示了如何使用DisplayMetrics对象来读取屏幕的宽度和高度。
今天在跑一个程序的时候拿屏幕的size, 我的手机是800*480,但是通过下面的代码拿到的高度却是533*320, 后面google得知,需要加上<uses-sdk android:minSdkVersion="4"/>才能拿到正确的值 fuck

[quote]//定义DisplayMetrics对象
//DisplayMetrics 描述普通显示信息的结构,例如显示大小,密度,字体尺寸等
DisplayMetrics dm=new DisplayMetrics();
/*
*获取手机窗口的Display来初始化DisplayMetrics对象
*getWindowManager() 获取显示定制窗口的管理器
*getDefaultDisplay() 获取默认显示Display对象
*getMetrics(dm) 通过Display对象的数据来初始化一个DisplayMetrics对象
*/
getWindowManager().getDefaultDisplay().getMetrics(dm);
//得到屏幕宽高
String showSize="手机屏幕分辨率:\n"+dm.widthPixels+"*"+dm.heightPixels;


Log.v("SCREEN_SIZE", showSize);[/quote]
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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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