一个计算期望大小和状态的工具方法,通过被强加的MeasureSpec来计算。除非有不同的大小限制,否则还是会使用期望的大小。返回的int值是一个合成值,通过MEASURED_SIZE_MASK来解析出size,并且使用可选的位MEASURE_STATE_TOO_SMALL来标识返回的结果大小比View期望的大小还要小。
全球海洋数据分析项目 (GLODAP) v2.2023¶ 全球海洋数据分析项目(GLODAP)v2.2023 在海洋生物地球化学瓶数据的综合方面取得了重大进展。此次更新以海水无机碳化学为主要重点,以 GLODAPv2.2022 为基础,纳入了几项关键改进。值得注意的是,新增了 43 个巡航航次,以扩大数据集的覆盖范围,直至 2020 年。在数据质量控制过程中,删除了温度缺失的条目。此外,每次巡航都加入了数字对象标识符(DOIs),增强了数据的可追溯性。GLODAPv2.2022 还包括一些小的修正,以提高数据的准确性。前言 – 人工智能教程
measure源码 public final void measure(int widthMeasureSpec, int heightMeasureSpec) { //判断是否使用视觉边界布局 boolean optical = isLayoutModeOptical(this); if (optical != isLayoutModeOptical(mParent)) { Insets insets = getOptical
最近一直在整理统计图表的绘制方法,发现Python中除了经典Seaborn库外,还有一些优秀的可交互的第三方库也能实现一些常见的统计图表绘制,而且其还拥有Matplotlib、Seaborn等库所不具备的交互效果,当然,同时也能绘制出版级别的图表要求,此外,一些在使用Matplotlib需自定义函数才能绘制的图表在一些第三方库中都集成了,这也大大缩短了绘图时间。今天的推文小编就介绍一个优秀的第三方库-HoloViews,内容主要如下:
很多射频前端芯片,都有银色的外观,并且有金属的光泽。这些金属光泽来自于芯片表面喷镀的金属屏蔽层。自屏蔽技术有哪些好处?它会取代传统的机械屏蔽罩吗?
直方图(Histogram),形状类似柱状图却有着与柱状图完全不同的含义。直方图牵涉统计学概念,首先要对数据进行分组,然后统计每个分组内数据元的数量。在平面直角坐标系中,横轴标出每个组的端点,纵轴表示频数,每个矩形的高代表对应的频数,这样的统计图称为频数分布直方图。
property最大的用处就是可以为一个属性制定getter,setter,delete和doc,函数原型为:
// Either expand children with weight to take up available space or // shrink them if they extend beyond our current bounds int delta = heightSize - mTotalLength; if (delta != 0 && totalWeight > 0.0f) { float weightSum = mWeightSum > 0.
往往企业中的生产环境比较简单,但是需要我们可能去解决一些bug,需要现场调试,此时,现场开发,可能用到帮助来提示我们一些函数的用法。
df_melt<-reshape2::melt(df,id.vars="x",variable.name="year",value.name="value")
Android绘制链图: 网上很多讲Android view的绘制流程往往只讲到了Measure - Layout - Draw。 但是,这只是一个大体的流程,而我们需要探讨的是Android在
invalidate()最后会发起一个View树遍历的请求,并通过执行performTraersal()来响应该请求,performTraersal()正是对View树进行遍历和绘制的核心函数,内部的主体逻辑是判断是否需要重新测量视图大小(measure),是否需要重新布局(layout),是否重新需要绘制(draw)。measure过程是遍历的前提,只有measure后才能进行布局(layout)和绘制(draw),因为在layout的过程中需要用到measure过程中计算得到的每个View的测量大小,而draw过程需要layout确定每个view的位置才能进行绘制。下面我们主要来探讨一下measure的主要过程,相对与layout和draw,measure过程理解起来比较困难。
量子计算库利用图形构建来构建有效的量子电路仿真。对于借口模型的量子计算,Rust是一种很棒的语言,因为借位检查器与无克隆定理非常相似。
View的绘制过程从ViewRootImpl.performTraversals()方法开始。
measure过程要分情况来看,如果只是一个原始的View,那么通过measure方法就完成了其测量过程,如果是一个ViewGroup,除了完成自己的测量过程外,还会遍历去调用所有子元素的measure方法,各个子元素再递归去执行这个流程,下面针对这两种情况分别讨论。
这是通过传统互相关的方法来进行声源定位的程序,做完互相关之后,红色标注的程序行,应该如何理解呢,是通过什么方法来实现最终延迟差的估计的呢?
在 ConstraintLayout 约束布局中 , 引入了自定义 View 后 , 整个 Design 图形化操作界面没了 , 报错信息如下 :
This dataset provides near real-time high-resolution imagery of CO concentrations.
上次看到ViewRootImpl在performTraversals()方法中先后调用performMeasure(),performLayout(),performDraw()方法,我们先看performMeasure()方法 ViewRootImpl#performTraversals() ... if (mWidth != frame.width() || mHeight != frame.height()) { mWidth = frame.w
This dataset provides offline high-resolution imagery of atmospheric sulfur dioxide (SO2) concentrations.
当使用 Cargo 创建一个 lib 类型的包时,它会为我们自动生成一个测试模块。先来创建一个 lib 类型的 adder 包。创建成功后,在 src/lib.rs 文件中可以发现如下代码:
接着上一篇 Android6.0源码分析之View(一) 紧接着来学习view的measure,(注,开始写博客之后,很明显我的学习效率高多了,研究了俩星期硬是没有研究view的measure,接下来终于可以来好好研究研究了) 先总体分析一下view的measure,发现关于view的measure研究主要涉及到两个方法和一个类 两个方法是 onMeasure measure 一个类是,MeasureSpec。 接下里就是有针对性的研究 Chapter One,MeasureSpec分析 MeasureSp
紧接着来学习view的measure,(注,开始写博客之后,很明显我的学习效率高多了,研究了俩星期硬是没有研究view的measure,接下来终于可以来好好研究研究了)
我这里下载的是vsftpd-2.2.2-24.el6.x86_64.rpm 下载地址:ftp服务端程序vsftpd-2.2.2-24.el6.x86_64.rpm 以及ftp客户端 ftp-0.17-54.el6.x86_64.rpm
最近项目中需要使用到定时任务进行库存占用释放的需求,就总结了如何使用Spring Task进行简单配置完成该需求,本文介绍Spring3.0以后自定义开发的定时任务工具,
This dataset provides offline high-resolution imagery of atmospheric formaldehyde (HCHO) concentrations.
Landsat 5 MSS Collection 1 Tier 1 DN values, representing scaled, calibrated at-sensor radiance.
id.vars中指定相应变量;variable.name和value.name分别对variable和value列重命名
Landsat 3 MSS Collection 1 Tier 1 DN values, representing scaled, calibrated at-sensor radiance.
This dataset provides offline high-resolution imagery of the UV Aerosol Index (UVAI), also called the Absorbing Aerosol Index (AAI).
ABoVE: Vegetation Composition across Fire History Gradients on the Y-K Delta, Alaska
This dataset provides near real-time high-resolution imagery of cloud parameters.
This dataset provides offline high-resolution imagery of NO2 concentrations.
Landsat 4 TM Collection 1 Tier 1 calibrated top-of-atmosphere (TOA) reflectance. Calibration coefficients are extracted from the image metadata. See Chander et al. (2009) for details on the TOA computation.
Landsat 1 MSS Collection 1 Tier 1 DN values, representing scaled, calibrated at-sensor radiance.
Landsat 2 MSS Collection 1 Tier 1 DN values, representing scaled, calibrated at-sensor radiance.
The Balance Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 4737 Accepted Submission(s): 1895 Problem Description Now you are asked to measure a dose of medicine with a balance and a number of
This dataset provides near-real-time high-resolution imagery of total column ozone concentrations. See also COPERNICUS/S5P/OFFL/L3_O3_TCL for the tropospheric column data.
Landsat 4 MSS Collection 1 Tier 1 DN values, representing scaled, calibrated at-sensor radiance.
This dataset provides near real-time high-resolution imagery of the UV Aerosol Index (UVAI), also called the Absorbing Aerosol Index (AAI).
本文介绍了机器学习中的基本概念,包括算法、任务、性能度量以及数据集等。作者通过举例对算法、任务、性能度量以及数据集进行了详细的解释。此外,作者还指出了在机器学习领域中设计一个良好的近似算法的挑战,以及如何解决这些挑战。
Landsat 5 TM Collection 1 Tier 2 DN values, representing scaled, calibrated at-sensor radiance.
This dataset provides offline high-resolution imagery of the UV Aerosol Index (UVAI), also called the Absorbing Layer Height (ALH).
Landsat 5 TM Collection 1 Tier 1 calibrated top-of-atmosphere (TOA) reflectance. Calibration coefficients are extracted from the image metadata. See Chander et al. (2009) for details on the TOA computation.
进入help帮助文档界面,根据屏幕提示可以继续键入相应关键词进行查询,继续键入modules可以列出当前所有安装的模块:
Landsat 4 TM Collection 1 Tier 1 DN values, representing scaled, calibrated at-sensor radiance.
Ansible默认安装好后有一个配置文件/etc/ansible/ansible.cfg,该配置文件中定义了ansible的主机的默认配置部分,如默认是否需要输入密码、是否开启sudo认证、action_plugins插件的位置、hosts主机组的位置、是否开启log功能、默认端口、key文件位置等等。
1、ansible是自动化运维工具,基于Python开发,实现批量部署、配置、运行等。
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