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我也要
1、Rect的变量使用int类型，而RectF使用float类型。
2、一些方法区别
<1>、Rect类
equals(Object obj) (for some reason it as it's own implementation of equals)
exactCenterX()
exactCenterY()
flattenToString()
toShortString()
unflattenFromString(String str)
<2>、RectF类
round(Rect dst)
roundOut(Rect dst)
set(Rect src)
踩坑记录：服务商模式下微信小程序支付，为什么必须用子商户的AppID获取openid？
本文深入解析了服务商模式下微信小程序支付必须使用子商户AppID获取openid的技术原因，详细对比了服务商模式与直连模式的关键差异，并提供了正确的配置指南和常见问题解决方案，帮助开发者避免微信支付集成中的常见陷阱。
java rect_深入理解Android开发RectF和Rect之间的区别
Rect中文意思“矩形或长方形”，Rect对象持有一个矩形的四个integer坐标值，RectF对象持有一个矩形的四个float坐标值，这是两者最大的区别。从实现的方式上看，Rect是一个final类实现Parcelable接口，RectF是一个普通类实现Parcelable接口，Rect和RectF除了记录的坐标数据类型不一样外，两个类提供的方法大体上都是一样的。1. 联系：都是用于表示坐标系中...
Basler相机和pylon viewer 的使用
文章目录1 线路连接2 安装和使用pylon 1 线路连接 电源线接到电源插座，网线接到电脑(电脑没有网口的话，可用转换器转到type-c接口)。 2 安装和使用pylon 参考 Basler pylon安装及对网口相机基本设置 相机和电脑以太网IP设置参考：balser相机IP设置 关于相机参数和pylon viewer的详细设置，可以参考pylon Viewer安装路径下的文档(Documentation) ...
RectF用法
自定义控件的时候经常会遇到需要画弧线、话矩形。 这就要用到RectF方法。 先解释一下RectF的几个属性 RectF.left 矩形左上角的x坐标。 RectF.top 矩形左上角的y坐标。 RectF.right 矩形右下角的y坐标。 RectF.right 矩形右下角的y坐标。 使用方法 public class MyView extends View { private String TAG = "MyView "; private int mRadius;
高云FPGA开发实战：手把手教你用ModelSim做功能仿真与时序分析（附Testbench写法）
本文详细介绍了高云FPGA开发中如何使用ModelSim进行功能仿真与时序分析，包括环境搭建、Testbench编写、波形调试和时序优化等实战技巧。通过具体案例和代码示例，帮助开发者掌握FPGA仿真验证的核心方法，提升设计可靠性。特别针对高云GW5A系列器件提供了专业的仿真库配置指南和时序分析策略。
「0基础安装本地Hermes」本地部署Hermes｜为Hermes装上UI图形界面
Hermes已经发布有一段时间了，不少小伙伴也装配上了这个Agent。相对于之前发布爆火的Openclaw，Hermes对于很多小白不是很友好，它没有属于自己的UI界面，只能在本地终端运行，前不久Github上有人发布自己的作品，让终端里的Hermes拥有属于自己的UI界面，EKKOLearnAI开发的Hermes UI界面项目为终端运行的Hermes提供了可视化操作方式，降低了使用门槛。该项目通过Web界面与本地Hermes Agent交互，实现更友好的操作体验。
Android RectF()用法
这个星期研究了一下，自定义控件。Paint方法，之前看大神的博客，一直有个疑问，RecF()的用法，就是一直没搞懂。今天花了点时间，亲自测试大概已经了解了一些。查看源码的注释 Rect F holds four float coordinates for a rectangle . The rectangle is represented by the coordinates of it
STM32单片机：驱动ADS1115四个通道全开程序
本文介绍了德州仪器(TI)的ADS1115高精度16位模数转换器(ADC)及其应用实现。该芯片具有16位分辨率、可编程增益放大器(PGA)和低功耗特性，支持±0.256V至±6.144V量程。文章提供了完整的C语言驱动代码，包括初始化、配置寄存器读写、单次/连续转换模式设置、电压值读取等功能实现。代码通过I2C接口与ADS1115通信，支持多通道选择和不同PGA设置，可实现高精度模拟信号采集。该方案适用于需要精密测量的嵌入式系统，如传感器数据采集等应用场景。
Rect、RectF矩形类
1：Rect介绍 Rect、RectF都表示矩形类，他由4个坐标(left，top，right，bottom) 来组成一个矩形，在 android中很多地方都用到矩形，用他来确定位置这是android中常用的手法 (0，0，100，100)表示在原点开始组成一个长宽为100，100的矩形 (10，30，110，100)表示组成一个长为（110-10）宽为（1...
DSP(数字信号处理器)技术概要
数字信号处理器(digital signal processor,DSP)是一种用于数字信号处理的可编程微处理器，它的诞生与快速发展，使各种数字信号处理算送得以实时实现，为数字信号处理的研究和应用打开了新局面，提供了低成本的实际工作环境和应用平台，推动了新的理论和应用领域的发展。目前，DSP技术在通信、航空、航天。雷达、工业控制、医疗、网络及家用电器等各个领域都得到了广泛应用。 1.1 DSP系统和芯片的结构特点1.1.1 DSP系统的基本结构通过传感数将非电物理量转换为模拟电信号，预处理一般包括放大器和滤
Camera HAL 多线程管理详解
本文摘要：Camera HAL 采用双线程管理体系（CAMX与CHI-CDK）实现高效并发处理。CAMX ThreadManager负责HAL内部及框架交互，采用线程池+任务调度机制，将节点处理、回调等封装为Job异步执行；CHI ThreadManager专注于OEM定制逻辑，支持异步/同步两种作业模式。两套系统通过函数指针解耦但共享地址空间，共同实现硬件流水线的强实时性。文章详细解析了两者的类层次架构、核心数据结构及典型应用场景，并提供了问题排查的代码切入点，为Camera HAL开发与性能优化提供指导
RectF解析
RectF 这个类包含一个矩形的四个单精度浮点坐标。矩形通过上下左右4个边的坐标来表示一个矩形。这些坐标值属性可以被直接访问，用width（）和 height（）方法可以获取矩形的宽和高。注意：大多数方法不会检查这些坐标分类是否错误（也就是left<=right和top& lt;=bottom）. RectF一共有四个构造方法： RectF（）构造一个无参的矩形 RectF（float l
基于STM32、HAL库的WF162A 11BA T&R气压传感器 驱动程序设计
/ 转换为7位地址。* @param temperature: 存储读取到的温度值(°C)* @param temperature: 存储读取到的温度值(°C)* @param pressure: 存储读取到的压力值(bar)* @param pressure: 存储读取到的压力值(bar)* @param range: 压力范围(bar)
Android Rect和RectF的区别
1、精度不一样，Rect是使用int类型作为数值，RectF是使用float类型作为数值 2、两个类型提供的方法也不是完全一致 Rect： equals(Object obj) (for some reason it as it's own implementation of equals) exactCenterX() exactCenterY() flattenToStri
OV9734 DATASHEET，完整规格书
OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
Rect和RectF之间的区别和联系
Rect和RectF之间的区别和联系 1.Rect的参数为int类型，而RectF的参数类型为float类型，从这一点上来看，RectF的精度更高一些，但是他们都是通过四个坐标参数来确定一个矩形的区域。 RectF一共有四个构造方法： RectF（）构造一个无参的矩形 RectF（float left,float top,float right,float bottom）...
visio安装包
Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表，创建专业级图表以简化复杂的信息。
Android学习札记19：Rect和RectF的一些区别
首先看下官方文档里的说明 可以看到，主要的区别在于精度的不同，Rect使用的是int型，而RectF使用的是float型；另外，它们提供的方法也不大一样。
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 RectF 和 Rect的区别
1、精度不一样，Rect是使用int类型作为数值，RectF是使用float类型作为数值 2、两个类型提供的方法也不是完全一致 Rect： equals(Object obj) (for some reason it as it's own implementation of equals) exactCenterX() exactCenterY() flattenToStrin
Android中Rect和RectF的区别和使用
Android自定义View的总结之Rect和RectF
Rect和RectF之间的区别和联
Rect和RectF之间的区别和联系 1.Rect的参数为int类型，而RectF的参数类型为float类型，从这一点上来看，RectF的精度更高一些，但是他们都是通过四个坐标参数来确定一个矩形的区域。 2.二者的方法不一样， 比如 RectF(Rect r)根据给定的Rect对象来构造一个RectF对象， 进而扩展Rect不具备的功
Android中Rect和RectF的区别与联系
1.联系 都是用于表示坐标系中的一块矩形区域，并可以对其做一些简单操作。这块矩形区域，需要左上和右下两个坐标点表示（所以需要的是四个参数,即两个坐标点，四个坐标参数）。 区别： (1).精度不一样。Rect是使用int类型作为数值，RectF是使用float类型作为数值。 (2).两个类型提供的方法也不是完全一致。 在网上看了几帖子，发现都没有把这两个类的作用说的很清楚。 第一：对于这两
(备忘)Rect和RectF的区别
1、Rect的变量使用int类型，而RectF使用float类型。 2、一些方法区别 <1>、Rect类 equals(Object obj) (for some reason it as it's own implementation of equals)exactCenterX()exactCenterY()flattenToString()toShortStrin...
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