APP开发实战160-WebP格式图片简介

本文介绍了WebP,一种由Google开发的图片格式,提供比JPEG和PNG更优的压缩效果。无损压缩的WebP比PNG小26%,有损压缩比JPEG小25-34%。Android4.0以上版本支持有损WebP,4.3及以上支持无损和透明。Android Studio支持将多种格式转换为WebP,但不包括点9图片。

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23.1.2WebP格式介绍

WebP是Google发明的一种图片文件格式,这种格式的图片既可以像JPEG格式的图片那样实现有损压缩,也可以像PNG格式的图片那样具有透明度特性,但这种格式可以提供比JPEG或PNG格式更好的压缩效果。

无损压缩的WebP格式图片比PNG格式的图片占据的存储空间要小26%;

有损压缩的WebP格式图片比具有相同结构相似性(SSIM)的JPEG格式图片占据的存储空间要小25-34%。具有透明度特性的无损压缩的WebP格式图片会多出22%的附件字节。

Android4.0(API level 14)及其后的版本支持有损压缩的WebP格式图片,Android4.3(API level 18)及其后的版本支持无损压缩和具体透明度特性的WebP格式的图片。

Android Studio可以把PNG、JPG、BMP和静态的GIF图片转成WebP格式的图片,但不支持把点9图片转成WebP格式。

选中一个图片,点击鼠标右键,然后选中 Convert to WebP 菜单项,出现如下对话框:

就可以把图片转成WebP格式了。

WebP格式图片的使用方式与其它图片一样。

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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