android尺寸以及API版本

本文详细列举了不同分辨率下Android应用图标的标准尺寸,并提供了从Android 1.0到5.1各个版本的代号、版本号及API级别等信息,方便开发者针对不同版本进行适配。

ldip:36*36

mdip:48*48

hdip:72*72

xhdip:96*96

ic_launcher-web :512*512


Code name Version API level
Lollipop 5.1 API level 22
Lollipop 5.0 API level 21
KitKat 4.4 - 4.4.4 API level 19
Jelly Bean 4.3.x API level 18
Jelly Bean 4.2.x API level 17
Jelly Bean 4.1.x API level 16
Ice Cream Sandwich 4.0.3 - 4.0.4 API level 15, NDK 8
Ice Cream Sandwich 4.0.1 - 4.0.2 API level 14, NDK 7
Honeycomb 3.2.x API level 13
Honeycomb 3.1 API level 12, NDK 6
Honeycomb 3.0 API level 11
Gingerbread 2.3.3 - 2.3.7 API level 10
Gingerbread 2.3 - 2.3.2 API level 9, NDK 5
Froyo 2.2.x API level 8, NDK 4
Eclair 2.1 API level 7, NDK 3
Eclair 2.0.1 API level 6
Eclair 2.0 API level 5
Donut 1.6 API level 4, NDK 2
Cupcake 1.5 API level 3, NDK 1
(no code name) 1.1 API level 2
(no code name) 1.0 API level 1


内容概要:本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开,重点介绍了一套基于Python实现的集成化计算框架,旨在提升制造业中数据驱动模型的稳定性与泛化能力。该流程融合了数据预处理、特征工程、模型训练、鲁棒性优化及结果验证等个环节,结合实际制造场景中的不确定性因素(如噪声、缺面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)失数据、工况变化等),提出抗干扰能力强的机器学习解决方案。文中通过具体案例展示了该流程在质量预测、故障诊断或生产优化等方面的应用效果,强调模块化设计与可扩展性,便于在不同制造系统中部署。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析、生产优化等相关领域的研究人员及工程技术人员,尤其适合高校研究生及企业研发人员; 使用场景及目标:①应用于智能制造中的质量控制、设备预测性维护、工艺参数优化等场景;②构建稳定可靠的工业AI模型,应对实际生产中的数据噪声与工况波动;③为制造业数字化转型提供可复用的机器学习集成流程参考; 阅读建议:建议结合文中提供的Python代码实例,逐步复现各模块功能,重点关注数据鲁棒处理与模型集成策略的设计思路,并在实际工业数据集上进行验证与调优,以深入掌握该集成流程的核心机制与应用技巧。
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