layout_weight以及常见属性解析

一文说清Arduino如何实现舵机平滑转动(机器人场景) 深入讲解如何利用arduino控制舵机转动,实现机器人场景中的平稳运动。通过代码优化与脉冲宽度调节,让舵机动作更精准流畅,适用于各类自动化项目。 阅读详情

LinearLayout中的layout_weight属性,首先按照控件申明的尺寸进行分配,然后将剩下的尺寸按照weight分配

例一:

<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"
    android:layout_width="match_parent"
    android:layout_height="match_parent"
    android:orientation="horizontal"
    tools:context="com.example.listviewrefreshupdata.MainActivity">

   <TextView
       android:layout_width="wrap_content"
       android:layout_height="50dp"
       android:layout_weight="1"
       android:gravity="center"
       android:background="#44ff0000"
       android:text="111111111111111111111111111"/>
    <TextView
        android:layout_width="wrap_content"
        android:layout_height="50dp"
        android:gravity="center"
        android:layout_weight="2"
        android:background="#4400ff00"
        android:text="22222"/>
    <TextView
        android:layout_width="wrap_content"
        android:layout_height="50dp"
        android:layout_weight="3"
        android:gravity="center"
        android:background="#440000ff"
        android:text="3333333333"/>
</LinearLayout>
显示效果为:


例二:

将三个TextView的宽度都设置为match_parent

<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"
    android:layout_width="match_parent"
    android:layout_height="match_parent"
    android:orientation="horizontal"
    tools:context="com.example.listviewrefreshupdata.MainActivity">

   <TextView
       android:layout_width="match_parent"
       android:layout_height="50dp"
       android:layout_weight="1"
       android:gravity="center"
       android:background="#44ff0000"
       android:text="11"/>
    <TextView
        android:layout_width="match_parent"
        android:layout_height="50dp"
        android:gravity="center"
        android:layout_weight="2"
        android:background="#4400ff00"
        android:text="2"/>
    <TextView
        android:layout_width="match_parent"
        android:layout_height="50dp"
        android:layout_weight="2"
        android:gravity="center"
        android:background="#440000ff"
        android:text="2"/>
</LinearLayout>
显示效果为:


理由:


例三:

如果要实现如下效果:


那么可以设置父布局的

android:weightSum属性为2,然后设置textView的layout_weight为1
即:

<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"
    android:layout_width="match_parent"
    android:layout_height="match_parent"
    android:orientation="horizontal"
    android:weightSum="2"
    tools:context="com.example.listviewrefreshupdata.MainActivity">

   <TextView
       android:layout_width="0dp"
       android:layout_height="50dp"
       android:layout_weight="1"
       android:gravity="center"
       android:background="#44ff0000"
       android:text="111111111111"/>

</LinearLayout>

例四:

<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"
    android:layout_width="match_parent"
    android:layout_height="match_parent"
    android:orientation="horizontal"
    tools:context="com.example.listviewrefreshupdata.MainActivity">

   <TextView
       android:layout_width="0dp"
       android:layout_height="50dp"
       android:layout_weight="1"
       android:gravity="center"
       android:background="#44ff0000"
       android:text="111111111111"/>
    <TextView
        android:layout_width="0dp"
        android:layout_height="50dp"
        android:gravity="center"
        android:layout_weight="2"
        android:background="#4400ff00"
        android:text="2"/>
    <TextView
        android:layout_width="0dp"
        android:layout_height="50dp"
        android:layout_weight="3"
        android:gravity="center"
        android:background="#440000ff"
        android:text="2"/>
</LinearLayout>
预期效果应该是:


实际效果是:


为了达到预期效果,应该设置父布局的

android:baselineAligned="false"
即:

这样就可以达到预期效果了

总结:凡是以 "layout_"开头的属性都是由父控件去设置的属性,eg :layout_gravity:子控件相对父控件,gravity:子控件自身内容的相对位置



Dataworks实现接口调用 在本地linux虚拟机(不用在意linux版本),安装Anaconda后配置对应的虚拟环境,将虚拟环境的python包整体打包(路径一般为:~/anaconda/envs/env_name/lib/pyyhon3.7/site-packages):上传资源,将第三方包上传至dataworks(注意:所有上传文件均要打包上传,直接上传文件会乱码导致无法使用):PyODPS,其中PyODSP2的python版本为2.7,PyODSP3的python版本为3.7。:在PyODPS中引用资源,然后开发接口。 阅读详情

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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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凌小雪
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