[MOD] Lower Autobrighntess values - battery saver

本文介绍了一种自动调节屏幕亮度的方法,通过传感器获取外界光线强度来调整屏幕亮度。更新后的自动亮度配置能更好地适应不同光照环境。
old:

Code

    <integer-array name="config_autoBrightnessLcdBacklightValues">
        <item>63</item>
        <item>63</item>
        <item>63</item>
        <item>96</item>
        <item>130</item>
        <item>143</item>
        <item>171</item>
        <item>199</item>
        <item>227</item>
        <item>255</item>
    </integer-array>

new:

Code:
  <integer-array name="config_autoBrightnessLcdBacklightValues">
        <item>1</item>
        <item>11</item>
        <item>23</item>
        <item>35</item>
        <item>48</item>
        <item>55</item>
        <item>80</item>
        <item>150</item>
        <item>200</item>
        <item>255</item>
    </integer-array>



When you got your brighntess on "automatic" your screen brighntess will be set regarding the value of you brighntess sensor.

So if its dark outside = low screen brighntess,
if its bright outside = high screen brighntess.


根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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