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最新推荐文章于 2021-05-29 20:33:46 发布

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原文链接：http://blog.51cto.com/zengfanhong/1596221

本文介绍了一种在Android应用中去除默认标题栏的方法，通过在Activity中调用特定的API来实现无标题栏的效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

调用Activity对象的requestWindowFeature(Window.FEATURE_NO_TITLE);即可得到无标题栏效果的Activity.

转载于:https://blog.51cto.com/zengfanhong/1596221

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请分析下面的信息：=== IDE Frame (per project) === C:/Users/Administrator/IdeaProjects/untitled9: bounds = java.awt.Rectangle[x=20,y=20,width=1400,height=820] extendedState = 0 (default) fullScreen = === IDE Frame (per app) === state frame x=20 y=20 width=1400 height=820 === Window State Service (per project) === state state x=312 y=80 key=#com.intellij.execution.impl.EditConfigurationsDialog timestamp=1747206637213 screen x=0 y=0 width=1440 height=860 state x=312 y=80 key=#com.intellij.execution.impl.EditConfigurationsDialog/0.0.1440.860@0.0.1440.860 timestamp=1747206637213 state x=350 y=275 key=Performance.Activity.Monitor timestamp=1747354356050 screen x=0 y=0 width=1440 height=860 state x=350 y=275 key=Performance.Activity.Monitor/0.0.1440.860@0.0.1440.860 timestamp=1747354356050 state x=221 y=0 key=SettingsEditor timestamp=1747301824012 screen x=0 y=0 width=1440 height=860 state x=221 y=0 key=SettingsEditor/0.0.1440.860@0.0.1440.860 timestamp=1747301824012 === Window State Service (per app) === state === Dimension Service === state

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基于双二阶广义积分器（DSOG I）的软件锁相环（SPLL）仿真模型，并探讨了其在不对称工况下的性能表现。文中首先解释了DSOG I-SPLL的工作原理，即通过数字滤波器的形式实现对三相电压的频率和相位无静差跟踪。接着，通过仿真实验对比了DSOG I-SPLL与传统SRF PLL在不对称工况下的性能，结果显示DSOG I-SPLL具有更快的相位锁定速度和更高的稳定性。此外，文章还比较了SOG I与SRF PLL的特点，并强调了自适应滤波器设计在实现无静差跟踪中的关键作用。最后，作者指出这些技术为并网逆变器、微电网、三相VSR等应用提供了更为高效、稳定的解决方案。适合人群：从事电力电子系统设计的研究人员和技术人员，尤其是关注锁相技术和电力系统稳定性的专业人士。使用场景及目标：①用于评估不同锁相技术在不对称工况下的性能；②指导并网逆变器、微电网、三相VSR等设备的设计与优化；③提高电力系统的稳定性和效率。其他说明：本文不仅提供了理论分析，还通过具体的仿真实验数据支持论点，有助于深入理解和实际应用。

c语言指针的核心操作和常用用法

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08-14

内容概要：本文介绍了一种创新的发动机故障诊断方法，利用TDMS数据文件中的声学和振动信号，结合对称点模式（SDP）分析和图像匹配技术，实现了对发动机状态的精确监测和故障检测。该方法涵盖五种发动机工况（正常、稀薄燃烧、富氧燃烧、点火提前和火花延迟），并在不同转速下进行了测试。通过Bagging方法和决策树模型的学习，经过100次迭代，确保了诊断的准确性和可靠性。文中详细介绍了背景需求、数据来源与处理、算法解析、模型学习与优化，并展示了实际应用效果。适合人群：从事汽车工程、机械工程、故障诊断研究的专业人士，以及对发动机故障诊断感兴趣的科研人员。使用场景及目标：适用于需要高效、精准的发动机故障检测场合，旨在提升汽车工业中发动机故障诊断的自动化水平，减少人工干预，提高诊断速度和准确性。其他说明：该方法不仅提高了故障诊断的精度，还为未来的汽车工业发展提供了技术支持。未来的研究将继续优化算法和技术，以更好地满足市场需求。