ArcsDemo

package com.example.xfermodesdemo;

import android.app.Activity;
import android.content.Context;
import android.graphics.Canvas;
import android.graphics.Color;
import android.graphics.Paint;
import android.graphics.RectF;
import android.os.Bundle;
import android.view.View;

public class ArcsActivity extends Activity {
	@Override
	protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
		super.onCreate(savedInstanceState);
		setContentView(new SampleView(this));
	}

	private static class SampleView extends View {
		private Paint[] mPaints;
		private Paint mFramePaint;// 大图形画笔
		private boolean[] mUseCenters;
		private RectF[] mOvals;
		private RectF mBigOval;
		private float mStart;
		private float mSweep;
		private int mBigIndex;

		private static final float SWEEP_INC = 2;
		private static final float START_INC = 15;

		public SampleView(Context context) {
			super(context);

			mPaints = new Paint[4];
			mUseCenters = new boolean[4];
			mOvals = new RectF[4];

			//圆1 Paint.Style.FILL
			//center false
			mPaints[0] = new Paint();
			mPaints[0].setAntiAlias(true);// 抗锯齿
			mPaints[0].setStyle(Paint.Style.FILL);
			mPaints[0].setColor(0x88FF0000);
			mUseCenters[0] = false;

			//圆2 Paint.Style.FILL
			//center true
			mPaints[1] = new Paint(mPaints[0]);
			mPaints[1].setColor(0x8800FF00);
			mUseCenters[1] = true;

			//圆3 Paint.Style.STROKE
			//center false
			mPaints[2] = new Paint(mPaints[0]);
			mPaints[2].setStyle(Paint.Style.STROKE);
			mPaints[2].setStrokeWidth(4);
			mPaints[2].setColor(0x880000FF);
			mUseCenters[2] = false;

			//圆4 Paint.Style.STROKE
			//center true
			mPaints[3] = new Paint(mPaints[2]);
			mPaints[3].setColor(0x88888888);
			mUseCenters[3] = true;

			mBigOval = new RectF(40, 10, 280, 250);

			mOvals[0] = new RectF(10, 270, 70, 330);
			mOvals[1] = new RectF(90, 270, 150, 330);
			mOvals[2] = new RectF(170, 270, 230, 330);
			mOvals[3] = new RectF(250, 270, 310, 330);

			mFramePaint = new Paint();
			mFramePaint.setAntiAlias(true);
			mFramePaint.setStyle(Paint.Style.STROKE);
			mFramePaint.setStrokeWidth(0);
		}

		private void drawArcs(Canvas canvas, RectF oval, boolean useCenter,
				Paint paint) {
			canvas.drawRect(oval, mFramePaint);
			canvas.drawArc(oval, mStart, mSweep, useCenter, paint);//绘制椭圆的函数
		}

		@Override
		protected void onDraw(Canvas canvas) {
			canvas.drawColor(Color.WHITE);

			drawArcs(canvas, mBigOval, mUseCenters[mBigIndex],
					mPaints[mBigIndex]);

			for (int i = 0; i < 4; i++) {
				drawArcs(canvas, mOvals[i], mUseCenters[i], mPaints[i]);
			}

			mSweep += SWEEP_INC;
			if (mSweep > 360) {
				mSweep -= 360;
				mStart += START_INC;
				if (mStart >= 360) {
					mStart -= 360;
				}
				mBigIndex = (mBigIndex + 1) % mOvals.length;
			}
			invalidate();
		}
	}
}


粉色 Style: Paint.Style.FILL  useCenters:false

绿色:Style: Paint.Style.FILL  useCenters:true

紫色:Style: Paint.Style.STROKE  useCenters:false

灰色:Style: Paint.Style.STROKE  useCenters:true

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)和反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整,从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
室内物体实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:室内物体实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4923张图片 验证集:3926张图片 测试集:985张图片 总计:9834张图片 • 训练集:4923张图片 • 验证集:3926张图片 • 测试集:985张图片 • 总计:9834张图片 • 分类类别: 床 椅子 沙发 灭火器 人 盆栽植物 冰箱 桌子 垃圾桶 电视 • 床 • 椅子 • 沙发 • 灭火器 • 人 • 盆栽植物 • 冰箱 • 桌子 • 垃圾桶 • 电视 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片为常见格式如JPEG或PNG。 二、适用场景 • 实例分割模型开发:适用于训练和评估实例分割AI模型,用于精确识别和分割室内环境中的物体,如家具、电器和人物。 • 智能家居与物联网:可集成到智能家居系统中,实现自动物体检测和场景理解,提升家居自动化水平。 • 机器人导航与交互:支持机器人在室内环境中的物体识别、避障和交互任务,增强机器人智能化应用。 • 学术研究与教育:用于计算机视觉领域实例分割算法的研究与教学,助力AI模型创新与验证。 三、数据集优势 • 类别多样性:涵盖10个常见室内物体类别,包括家具、电器、人物和日常物品,提升模型在多样化场景中的泛化能力。 • 精确标注质量:采用YOLO格式的多边形标注,确保实例分割边界的准确性,适用于精细的物体识别任务。 • 数据规模充足:提供近万张标注图片,满足模型训练、验证和测试的需求,支持稳健的AI开发。 • 任务适配性强:标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLO系列),便于快速集成到实例分割项目中,提高开发效率。
【鲁棒优化、大M法、C&CG算法】计及风、光、负荷不确定性两阶段鲁棒优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的计及风、光、负荷不确定性的两阶段鲁棒优化方法,重点应用鲁棒优化理论、大M法和C&CG算法解决电力系统中可再生能源出力与负荷需求波动带来的不确定性问题。文中详细阐述了两阶段鲁棒优化模型的构建过程,第一阶段做出预决策,第二阶段在不确定性显现后进行调整,并通过列与约束生成(C&CG)算法迭代求解,结合大M法将条件约束转化为线性形式,提升模型求解效率。该方法适用于含高比例可再生能源的电力系统调度与规划,具备较强的实用性与扩展性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化工作的工程师。; 使用场景及目标:①用于解决风电、光伏出力及负荷需求不确定环境下的电力系统优化调度问题;②支撑微电网、综合能源系统等场景下的鲁棒决策制定,提升系统运行的安全性与经济性;③为学术研究提供可复现的两阶段鲁棒优化建模范例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注不确定性建模、大M法转化技巧及C&CG算法的迭代流程,宜在掌握基础优化理论的前提下进行推导与仿真验证。
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