Flash全屏高宽探讨

 

Flash全屏之后如果不作调整会对整个Flash的效果有所影响。

 

1。 stage.scaleMode = StageScaleMode.NO_SCALE;

 

设置下,

 

全屏时,获取stage.stageWidth、stage.stageHeight为当前显示器分辨率。

 

2。 stage.scaleMode = StageScaleMode.EXACT_FIT or SHOW_ALL or NO_BORDER

 

设置下,

 

全屏时,获取stage.stageWidth、stage.stageHeight为当前舞台的高宽。

 

要实现根据屏幕大小来设定控件摆放的位置,以及不损伤图片的效果,选择NO_SCALE吧。

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
### YOLO模型输入图片尺寸度要求 对于YOLO系列模型而言,为了确保最佳性能和准确性,通常会对输入图像进行预处理以满足特定的要求。具体来说: - **统一的固定尺寸**:大多数YOLO版本期望接收具有相同分辨率的所有测试样本作为输入。例如,在YOLOv3及其后续变体中,默认情况下会将所有传入的数据调整到一个固定的大小,通常是`416×416`或者更大的偶数倍数值如`608×608`像素[^2]。 - **保持原始比例不变**:当改变图像尺寸时,重要的是维持原有的纵横比以免扭曲视觉内容。因此,如果原图不是正方形,则会在一侧添加额外的空间来补偿差异,使得最终得到的新图形既符合所需的边长又不失真原本的比例关系[^1]。 - **自定义配置选项**:尽管存在推荐的标准设置,但在实际应用过程中可以根据需求灵活设定目标形状参数new_shape(比如设为`640x640`)。这意味着开发者能够依据具体的硬件资源情况以及预期的应用场景来自由选择最合适的输入规格。 ```python import cv2 def preprocess_image(image_path, target_size=(640, 640)): image = cv2.imread(image_path) height, width = image.shape[:2] ratio_h = target_size[1] / height ratio_w = target_size[0] / width min_ratio = min(ratio_h, ratio_w) resized_height = int(height * min_ratio) resized_width = int(width * min_ratio) resized_img = cv2.resize(image, (resized_width, resized_height)) delta_h = target_size[1] - resized_height delta_w = target_size[0] - resized_width top, bottom = delta_h//2, delta_h-(delta_h//2) left, right = delta_w//2, delta_w-(delta_w//2) color = [0, 0, 0] new_im = cv2.copyMakeBorder(resized_img, top, bottom, left, right, cv2.BORDER_CONSTANT,value=color) return new_im ```
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