Android getWidth和getMeasuredWidth的正解

5G无人机安全研究综述 国内多所高校提出混合信任模型,南京航空航天大学于2020年提出了起源信息感知的无人机网络信任模型[26],模型基于报文的完整性对报文创建和操作节点的行为评判并生成观测证据,收集证据进行信任评估,识别网络中的恶意节点并进行路由隔离,实现准确的对等信任评估。同时,5G技术的高速率、高可靠性、低时延等特点,能够为无人机提供实时高清图像回传,保证通信网络的稳定,拓展无人机飞控距离限制,丰富了5G无人机的应用场景。5G和无人机技术的融合,丰富了传统无人机的应用服务场景,然而5G无人机仍存在安全隐患。 阅读详情


转自:http://blog.youkuaiyun.com/wotoumingzxy/article/details/7760935#comments



原文摘自: http://gundumw100.iteye.com/blog/1025191

解释一下 之所以用翻译是因为我自己觉得看着繁体字可难受。。为了不让大家难受。。就翻译了。。哈哈

一、 也许很多同学对getWidth()和getMeasuredWidth()的用法有很多的不解,这两者之间有什么样的不同呢,网上也有各种不同的版本,但大多都大同小异罢了,从这个地方CTRL + C 到另一个地方CTRL + V, 没有把问题说透,也有一部分文章误导了大家对这两个方法的认识,我也是深受其害。这里先纠正下面的一个版本,Baidu上一搜一大堆的,可惜这种说法是错的,所以希望大家就不要再盲目的转载到你的空间里:

getWidth 得到的事某个View的实际尺寸。

getMeasuredWidth 得到的是某个View想要在parent view里面占的大小

相比你也见过这样的解释,听起来这样的解释也是云里雾里,没有把问题点透。

二、好了,错误的版本不多说了,下面对这两个方法做一下正解,首先大家应先知道一下几点:

1. 在一个类初始化时,即在构造函数当中我们是得不到View的实际大小的。感兴趣的朋友可以试一下,getWidth()和getMeasuredWidth()得到的结果都是0.但是我们可以从onDraw()方法里面的到控件的大小。

2.这两个所得到的结果的单位是像素即pixel。

  对这两个方法做介绍:

  getWidth(): 得到的是view在父Layout中布局好后的宽度值,如果没有父布局,那么默认的父布局就是真个屏幕。也许不好理解通过一个例子来说明一下:

[java]  view plain copy print ?
  1. public class Test extends Activity {  
  2.  private LinearLayout mBackgroundLayout;  
  3.  private TextViewTest mTextViewTest;  
  4.   
  5.  /** Called when the activity is first created. */  
  6.  @Override  
  7.  public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {  
  8.   super.onCreate(savedInstanceState);  
  9.   
  10.   mBackgroundLayout = new MyLayout(this);  
  11.   mBackgroundLayout.setLayoutParams(new LinearLayout.LayoutParams(  
  12.     LinearLayout.LayoutParams.FILL_PARENT,  
  13.     LinearLayout.LayoutParams.FILL_PARENT));  
  14.   
  15.   mTextViewTest = new TextViewTest(this);  
  16.   
  17.   mBackgroundLayout.addView(mTextViewTest);  
  18.   setContentView(mBackgroundLayout);  
  19.  }  
  20.  public class MyLayout extends LinearLayout{  
  21.   
  22.   public MyLayout(Context context) {  
  23.    super(context);  
  24.    // TODO Auto-generated constructor stub  
  25.   }  
  26.   
  27.   @Override  
  28.   protected void onLayout(boolean changed, int l, int t, int r, int b) {  
  29.    // TODO Auto-generated method stub  
  30.    super.onLayout(changed, l, t, r, b);  
  31.    Log.i("Tag", "--------------");  
  32.    View mView=getChildAt(0);  
  33.    mView.measure(0, 0);  
  34.   }  
  35.     
  36.  }  
  37.  public class TextViewTest extends TextView {  
  38.   public TextViewTest(Context context) {  
  39.    super(context);  
  40.    // TODO Auto-generated constructor stub  
  41.    setText("test test ");  
  42.   }  
  43.     
  44.   @Override  
  45.    protected void onDraw(Canvas canvas) {  
  46.    // TODO Auto-generated method stub  
  47.    super.onDraw(canvas);  
  48.    // measure(0, 0);  
  49.    Log.i("Tag", "width: " + getWidth() + ",height: " + getHeight());  
  50.    Log.i("Tag", "MeasuredWidth: " + getMeasuredWidth()  
  51.      + ",MeasuredHeight: " + getMeasuredHeight());  
  52.    }  
  53.   
  54.  }  
  55. }  

这里是在LinearLayout里添加的一个TextView控件,如果此时要得到对TextView获得getWidth(),那么是在TextView添加到Layout后再去获取值,并不单单的是对TextView本身宽度的获取。

getMeasuredWidth():先看一下API里面是怎么说的。
The width of this view as measured in the most recent call to measure(). This should be used during measurement and layout calculations only.

得到的是最近一次调用measure()方法测量后得到的是View的宽度,它仅仅用在测量和Layout的计算中。

所以此方法得到的是View的内容占据的实际宽度。

你如果想从一个简单的例子中得到他们的不同,下面将对上面的例子做一下修改。

[java]  view plain copy print ?
  1. public class Test extends Activity {  
  2.  private TextViewTest mTextViewTest;  
  3.   
  4.  /** Called when the activity is first created. */  
  5.  @Override  
  6.  public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {  
  7.   super.onCreate(savedInstanceState);  
  8.   mTextViewTest = new TextViewTest(this);  
  9.   setContentView(mTextViewTest);  
  10.  }  
  11.   
  12.  public class TextViewTest extends TextView {  
  13.   public TextViewTest(Context context) {  
  14.    super(context);  
  15.    // TODO Auto-generated constructor stub  
  16.    setText("test test ");  
  17.   }  
  18.   
  19.   @Override  
  20.   protected void onDraw(Canvas canvas) {  
  21.    // TODO Auto-generated method stub  
  22.    super.onDraw(canvas);  
  23.    measure(0, 0);  
  24.    Log.i("Tag", "width: " + getWidth() + ",height: " + getHeight());  
  25.    Log.i("Tag", "MeasuredWidth: " + getMeasuredWidth()  
  26.      + ",MeasuredHeight: " + getMeasuredHeight());  
  27.   }  
  28.  }  
  29. }  

总结(正解):

getWidth(): View在设定好布局后整个View的宽度。

getMeasuredWidth(): 对View上的内容进行测量后得到的View内容占据的宽度,前提是你必须在父布局的onLayout()方法或者此View的onDraw()方法里调用measure(0,0);(measure中的参数的值你自己可以定义),否则你得到的结果和getWidth()得到的结果是一样的。


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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")

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

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wangbofei
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