img = cv2.resize(img, (94,24)) img = np.reshape(img, (24, 94, 3))

时间: 2023-10-10 19:11:20 浏览: 221
PDF

python cv2.resize函数high和width注意事项说明

这段代码使用了OpenCV库对图片进行了缩放操作，将原始图片缩放为宽度为94像素，高度为24像素的大小。然后使用NumPy库中的reshape函数将图片转化为(24, 94, 3)的三维数组，其中24表示高度，94表示宽度，3表示RGB三个颜色通道。这种形式的数组可以作为输入数据传入某些深度学习模型进行训练或推理。
阅读全文

相关推荐

pdf

Python OpenCV之图片缩放的实现（cv2.resize）

在Python的计算机视觉库OpenCV中，图片处理是其核心功能之一。图片缩放是常见的图像操作，可以改变图像的尺寸大小。cv2.resize函数是OpenCV用于执行此任务的关键工具，它允许我们根据需要调整图像的宽度和高度。...
pdf

IE之动态添加DOM节点触发window.resize事件

标题所指的知识点是IE浏览器环境下，动态添加DOM节点可能会无预期地触发window.resize事件，导致页面布局频繁地重新调整。而描述部分详细解释了这一问题出现的背景：页面布局使用了绝对定位，当窗口大小变化时，如果...

# 加载数据集 data_dir =r"C:\Users\HP\Desktop\image\save" patients = os.listdir(data_dir) images = [] for patient in patients: patient_dir = os.path.join(data_dir, patient) imgs = os.listdir(patient_dir) for img_name in imgs: img_path = os.path.join(patient_dir, img_name) img = cv2.imread(img_path) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_gray = cv2.resize(img_gray, (256, 256)) img_gray = img_gray / 255.0 images.append(img_gray) images = np.array(images) images = np.reshape(images, (-1, 256, 256, 1)) 如何修改这段代码使得这段代码可以读取save文件夹下面所有病人的图片

img_gray = cv2.resize(img_gray, (256, 256)) img_gray = img_gray / 255.0 images.append(img_gray) images = np.array(images) images = np.reshape(images, (-1, 256, 256, 1)) 这样可以读取 save ...

def image_processing(img,device): img = cv2.resize(img, (168,48)) img = np.reshape(img, (48, 168, 3)) # normalize img = img.astype(np.float32) img = (img / 255. - mean_value) / std_value img = img.transpose([2, 0, 1]) img = torch.from_numpy(img) img = img.to(device) img = img.view(1, *img.size()) return img

1. 使用 OpenCV 库中的 cv2.resize() 函数将原始图像重置为大小为 (168, 48) 的图像。 2. 将图像的像素值从 [0, 255] 范围归一化到 [-1, 1] 范围，以便于神经网络的处理。这里使用了预先计算好的均值和标准差值进行...

def image_processing(img,device): #img = cv2.resize(img, (32,32)) #img = np.reshape(img, (32, 32, 3)) # normalize img = img.astype(np.float32) img = (img / 255. - mean_value) / std_value img = img.transpose([2, 0, 1]) img = torch.from_numpy(img) img = img.to(device) img = img.view(1, *img.size()) return img

首先，该函数将输入的图像进行缩放和重构，使其变为32x32x3的三维数组，其中32x32是图像的尺寸，3代表RGB颜色通道。接着，函数对图像进行了标准化处理，即将像素值从[0, 255]范围转换到[-1, 1]范围，并且减去均值...

import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('3.jpg') # 定义超像素分割器 num_segments = 60 # 超像素数目 slic = cv2.ximgproc.createSuperpixelSLIC(img, cv2.ximgproc.SLICO, num_segments) # 进行超像素分割 slic.iterate(10) # 获取超像素标签和数量 labels = slic.getLabels() num_label = slic.getNumberOfSuperpixels() # 对每个超像素进行池化操作，这里使用平均值池化 pooled = [] for i in range(num_label): mask = labels == i region = img[mask] pooled.append(region.mean(axis=0)) # 将池化后的特征图可视化 pooled = np.array(pooled, dtype=np.uint8) pooled_features = pooled.reshape(-1) pooled_img = cv2.resize(pooled_features, (img.shape[1], img.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) print(pooled_img.shape) cv2.imshow('Pooled Image', pooled_img) cv2.waitKey(0)，在上述代码中加入超像素池化模块，并将得到的超像素池化后的特征图可视化

pooled_img = cv2.resize(pooled_features, (img.shape[1], img.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) cv2.imshow('Pooled Image', pooled_img.reshape(img.shape)) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows...

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt gray = cv2.imread('digits.png', 0) digits = [np.hsplit(r, 100) for r in np.vsplit(gray, 50)] # 分解数字：50行，100列 np_digits = np.array(digits) # 转换为numpy数组 # 准备训练数据，转换为二维数组，每个图像400个像素 train_data = np_digits.reshape(-1, 400).astype(np.float32) train_labels = np.repeat(np.arange(10), 500)[:, np.newaxis] # 定义标志 knn = cv2.ml.KNearest_create() # 创建kNN分类器 knn.train(train_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_labels) # 训练模型 # 用绘图工具创建手写数字5图像（大小20x20）进行测试（黑白二值图像） test = cv2.imread('d5.png', 0) # 打开测试图像 test = cv2.resize(test, (20, 20)) # 转换为20x20大小 test_data = test.reshape(1, 400).astype(np.float32) # 转换为测试数据 ret, result, neighbours, dist = knn.findNearest(test_data, k=3) # 执行测试 print(result.ravel()) print(neighbours.ravel()) # 拍摄图像数字3，进行测试（非黑白二值图像） img2 = cv2.imread('d3.png', 0) img2 = cv2.resize(img2, (20, 20)) ret, img2 = cv2.threshold(img2, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # 反二值化阈值处理 test_data = img2.reshape(1, 400).astype(np.float32) # 转换为测试数据 ret, result, neighbours, dist = knn.findNearest(test_data, k=3) # 执行测试 print(result.ravel()) print(neighbours.ravel()) 以上代码怎么优化

img2 = cv2.adaptiveThreshold(img2, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2) # 转换为测试数据 test_data = img2.reshape(1, 400).astype(np.float32) # 执行测试 ret, result, ...

base_model = tf.keras.applications.MobileNet(weights = "imagenet", include_top = False, input_shape = input_shape) base_model.trainable = False inputs = keras.Input(shape = input_shape) x = base_model(inputs, training = False) x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x) x = tf.keras.layers.Dropout(0.2)(x) x = tf.keras.layers.Dense(len(categories), activation="softmax")(x) model = keras.Model(inputs = inputs, outputs = x, name="LeafDisease_MobileNet") weight_path = os.path.join(base_dir, 'checkpoints', 'my_checkpoint') model.load_weights(weight_path) img = plt.imread(img_path) img = img / 255. img = cv2.resize(img, (224, 224)) img = img.reshape(-1, 224, 224, 3) img.astype('float32') result = model.predict(img) cate_result = categories[np.argmax(result, axis=1)[0]] return cate_result可以详细解释一下每行代码的作用吗

14. img = img.reshape(-1, 224, 224, 3): 将图像变形为模型需要的4维张量。 15. img.astype('float32'): 将图像数据类型转换为float32类型。 16. result = model.predict(img): 对图像进行预测，得到类别概率...

from keras.models import load_model import cv2 import numpy as np #调用训练好的模型 model = load_model('my_model.h5') # 读取手写数字图像并进行预处理 img = cv2.imread('test_image.jpg', 0) img = cv2.resize(img, (28, 28)) img = np.reshape(img, [1, 28, 28, 1]) img = img.astype('float32') img /= 255 # 进行预测 prediction = model.predict(img) print(np.argmax(prediction))

- 预测结果将会是一个数字，使用np.argmax(prediction)可以获得预测结果的最大值所在的下标，即为预测结果。 需要注意的是，这里的模型输入是28x28的灰度图像，如果你的模型输入有所不同，需要对代码进行相应的修改...

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img0 = cv2.imread("C:/Users/86159/Desktop/shijue/8.png") img1 = cv2.resize(img0, dsize = None, fx = 0.5, fy = 0.5) img2 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) h, w = img1.shape[:2] print(h, w) cv2.namedWindow("W0") cv2.imshow("W0", img2) cv2.waitKey(delay = 0) #K-means均值聚类 Z = img1.reshape((-1, 3)) Z = np.float32(Z) #转化数据类型 c = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0) k = 4 #聚类中心个数，一般来说也代表聚类后的图像中的颜色的种类 ret, label, center = cv2.kmeans(Z, k, None, c, 10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS) center = np.uint8(center) res = center[label.flatten()] img9 = res.reshape((img1.shape)) cv2.namedWindow("W2") cv2.imshow("W2", img9) cv2.waitKey(delay = 0) 根据以上代码分析k-means图像分割实验结果

5. 将img1的像素值reshape为(-1,3)的矩阵Z，并将其转化为float32类型。 6. 定义聚类停止条件c，包括最大迭代次数和误差阈值。 7. 定义聚类中心个数k。 8. 调用cv2.kmeans函数，对Z进行聚类，得到聚类标签label和...

检查改进代码：import cv2 # 读取图像 img1 = cv2.imread('qiao1.jpg') img2 = cv2.imread('qiao2.jpg') # 转为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用Shi-Tomasi算法检测特征点 corners1 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray1, 100, 0.01, 10) corners2 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray2, 100, 0.01, 10) # 将特征点转为整数 corners1 = corners1.astype(int) corners2 = corners2.astype(int) # 进行暴力匹配 matcher = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2, crossCheck=True) matches = matcher.match(gray1, gray2) # 根据距离排序 matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) # 取前10个最佳匹配 matches = matches[:10] # 绘制匹配点连线图 matched_img = cv2.drawMatches(img1, corners1, img2, corners2, matches, None) cv2.imshow('Matched', matched_img) cv2.waitKey(0) # 进行图像拼接 src_pts = np.float32([corners1[m.queryIdx].flatten() for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([corners2[m.trainIdx].flatten() for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) M, _ = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2 cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey(0)

matches_img = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, matches, None, flags=cv2.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS) cv2.imshow('Matches', matches_img) # 进行图像拼接 result = cv2.warpPerspective...

import cv2 import numpy as np from keras.models import load_model # 加载模型 model = load_model('unet.h5') # 准备测试图像 img = cv2.imread('data/test/0.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img = cv2.resize(img, (256, 256)) img = np.expand_dims(img, axis=-1) img = img / 255.0 # 进行分割 pred = model.predict(np.array([img])) # 可以根据需要对预测结果进行后处理，比如二值化、腐蚀、膨胀等 pred = np.squeeze(pred) pred = np.where(pred > 0.5, 255, 0) pred = np.uint8(pred) # 保存预测结果 cv2.imwrite('data/test/x.png', pred)错在哪

另外，如果测试图像是彩色图像，不应该使用 cv2.IMREAD_GRAYSCALE 参数将其读取为灰度图像，应该使用 cv2.IMREAD_COLOR 参数或者不指定参数读取为彩色图像。 最后，还需要确认 img 的维度是正确的，应该是 ...

import numpy as np import cv2 import os dirPath = "./testDataOrg/" totNum=0 if os.path.isdir(dirPath): fileList = os.listdir(dirPath) for f in fileList: nn1 = f.rfind(',')+1 nn2 = f.find('}',nn1) label = int(f[nn1:nn2])#图像标签 1到11对应”零“到”十“，12到15对应”百“，”千“，”万“，”亿“。 print(f, label) totNum += 1 fi = dirPath+f img = cv2.imread(fi)#图像数据 cv2.imshow("img", cv2.resize(img, (300, 300))) cv2.waitKey(0) print("图像数量：",totNum)完善以上所给代码使用深度神经网络构建图像识别网络

test_img = test_img.reshape(-1, 28, 28, 1) prediction = model.predict(test_img) print(prediction) 这个示例代码使用了一个简单的卷积神经网络，包含两个卷积层和一个全连接层。在训练过程中，使用了...

for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) if(area>10): print("area:",area) x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) rect = (x,y,w,h) train_chars = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2) roi = img[y:y + h, x:x + w] plt.imshow(train_chars) plt.imshow(roi) resize_roi = cv2.resize(roi,(20,30)) roi_float = resize_roi.astype(np.float32) #plt.show(resize_roi) train_data = np.append(train_data, roi_float.reshape(1, -1), axis=0) print("reshape roi",roi_float.reshape(1, -1)) train_data怎么初始化

train_data = np.empty((0, 20*30), dtype=np.float32) 这样就可以创建一个空的 train_data 数组，用于存储后续处理的字符图像数据。注意，数组的第一维是 0，表示该维度的大小未知，将在后续添加数据时动态...

import cv2 import os import numpy as np from sklearn import svm import joblib def read_images(folder): images = [] labels = [] for filename in os.listdir(folder): label = filename.split('.')[0] img = cv2.imread(os.path.join(folder,filename)) if img is not None: images.append(img) labels.append(label) return images, labels # 提取特征向量 def extract_features(images): features = [] for img in images: gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features.append(hist.flatten()) return features # 读取图像和标签 images, labels = read_images('C:/Users/Administrator/Desktop/111') # 提取特征向量 features = extract_features(images) # 训练模型 clf = svm.SVC() clf.fit(features, labels) # 保存模型到文件 joblib.dump(clf, 'model.pkl') clf = joblib.load('E:/xiangmu/measure/model.pkl') print(clf) # 预测新图像 img = cv2.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/dc9cd0a3a572635fb27973627f514dfb.jpeg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features = np.array(hist.flatten()).reshape(1, -1) print(hist) label = clf.predict(features)[0] print('识别结果：', label) 帮我优化代码，可以打印概率

img = cv2.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/dc9cd0a3a572635fb27973627f514dfb.jpeg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features = np....
rar

将system文件夹打包成system.img镜像

- **使用工具如resize2fs或fsck**：对于使用ext4等支持在线调整大小的文件系统，可以使用resize2fs来减小其大小，以适应目标分区的容量。 - **使用losetup和mount**：先挂载.img文件到一个循环设备，...
pdf

VueJs监听window.resize方法示例

window.resize事件用于当浏览器窗口大小发生变化时触发，很多情况下，开发者需要根据窗口大小调整页面布局或组件的尺寸，这就需要对 window.resize事件进行监听。 为了解决这个问题，可以通过Vue实例的生命周期钩子...
py

resize_img_xml.py

当已经标注好的数据集的图片进行缩放时，xml标签同步缩放
pdf

Angular使用 ng-img-max 调整浏览器中的图片的示例代码

ng2-img-max模块是一个非常实用的工具，它允许我们在前端实现图片尺寸的调整。本文将深入探讨如何在Angular项目中使用ng2-img-max来调整浏览器中的图片。 首先，为了在项目中使用ng2-img-max，我们需要通过...

最新推荐

recommend-type

【9493】基于springboot+vue的美食信息推荐系统的设计与实现.zip

技术选型 【后端】：Java 【框架】：springboot 【前端】：vue 【JDK版本】：JDK1.8 【服务器】：tomcat7+ 【数据库】：mysql 5.7+ 项目包含前后台完整源码。 项目都经过严格调试，确保可以运行！ 具体项目介绍可查看博主文章或私聊获取 助力学习实践，提升编程技能，快来获取这份宝贵的资源吧！ 在当今快速发展的信息技术领域，技术选型是决定一个项目成功与否的重要因素之一。基于以下的技术栈，我们为您带来了一份完善且经过实践验证的项目资源，让您在学习和提升编程技能的道路上事半功倍。以下是该项目的技术选型和其组件的详细介绍。 在后端技术方面，我们选择了Java作为编程语言。Java以其稳健性、跨平台性和丰富的库支持，在企业级应用中处于领导地位。项目采用了流行的Spring Boot框架，这个框架以简化Java企业级开发而闻名。Spring Boot提供了简洁的配置方式、内置的嵌入式服务器支持以及强大的生态系统，使开发者能够更高效地构建和部署应用。 前端技术方面，我们使用了Vue.js，这是一个用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架。Vue以其易上手、灵活和性能出色而受到开发者的青睐，它的组件化开发思想也有助于提高代码的复用性和可维护性。 项目的编译和运行环境选择了JDK 1.8。尽管Java已经推出了更新的版本，但JDK 1.8依旧是一种成熟且稳定的选择，广泛应用于各类项目中，确保了兼容性和稳定性。 在服务器方面，本项目部署在Tomcat 7+之上。Tomcat是Apache软件基金会下的一个开源Servlet容器，也是应用最为广泛的Java Web服务器之一。其稳定性和可靠的性能表现为Java Web应用提供了坚实的支持。 数据库方面，我们采用了MySQL 5.7+。MySQL是一种高效、可靠且使用广泛的关系型数据库管理系统，5.7版本在性能和功能上都有显著的提升。 值得一提的是，该项目包含了前后台的完整源码，并经过严格调试，确保可以顺利运行。通过项目的学习和实践，您将能更好地掌握从后端到前端的完整开发流程，提升自己的编程技能。欢迎参考博主的详细文章或私信获取更多信息，利用这一宝贵资源来推进您的技术成长之路！
recommend-type

(源码)基于Spring、Struts和Hibernate的OA系统.zip

# 基于Spring、Struts和Hibernate的OA系统 ## 项目简介 本项目是一个基于Spring、Struts和Hibernate框架的办公自动化（OA）系统。该系统主要用于企业内部的日常办公管理，包括用户登录、组织管理、权限管理等功能。系统前端使用现成的模板和JavaScript、jQuery技术，后端通过Struts、Hibernate和Spring框架实现业务逻辑和数据持久化。 ## 项目的主要特性和功能 ### 登录模块 防止多设备登录系统能够检测到同一账号在不同设备上的登录情况，并在检测到异地登录时通知用户并强制下线。 WebSocket支持使用WebSocket技术实现实时通知功能。 ### 组织管理模块 部门管理支持部门的增删改查操作，包括查看部门信息、职位信息和员工数量。 用户管理支持用户的增删改查操作，包括指定用户所在部门、职位和角色。 角色管理支持角色的增删改查操作，包括查看角色权限和修改角色权限。
recommend-type

基于MySQL、express框架、Vue3的光谷智慧交通系统源码+数据库+文档说明（高分项目）

基于MySQL、express框架、Vue3的光谷智慧交通系统源码+数据库+文档说明（高分项目），该项目是个人毕设项目，答辩评审分达到98分，代码都经过调试测试，确保可以运行！欢迎下载使用，可用于小白学习、进阶。该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用，亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。项目整体具有较高的学习借鉴价值！基础能力强的可以在此基础上修改调整，以实现不同的功能。 基于MySQL、express框架、Vue3的光谷智慧交通系统源码+数据库+文档说明（高分项目）基于MySQL、express框架、Vue3的光谷智慧交通系统源码+数据库+文档说明（高分项目）基于MySQL、express框架、Vue3的光谷智慧交通系统源码+数据库+文档说明（高分项目）基于MySQL、express框架、Vue3的光谷智慧交通系统源码+数据库+文档说明（高分项目）基于MySQL、express框架、Vue3的光谷智慧交通系统源码+数据库+文档说明（高分项目）基于MySQL、express框架、Vue3的光谷智慧交通系统源码+数据库+文档说明（高
recommend-type

open3d python 给点云每个点设置不同的颜色

open3d python 给点云每个点设置不同的颜色
recommend-type

黑板风格计算机毕业答辩PPT模板下载

资源摘要信息:"创意经典黑板风格毕业答辩论文课题报告动态ppt模板" 在当前数字化教学与展示需求日益增长的背景下，PPT模板成为了表达和呈现学术成果及教学内容的重要工具。特别针对计算机专业的学生而言，毕业设计的答辩PPT不仅仅是一个展示的平台，更是其设计能力、逻辑思维和审美观的综合体现。因此，一个恰当且创意十足的PPT模板显得尤为重要。 本资源名为“创意经典黑板风格毕业答辩论文课题报告动态ppt模板”，这表明该模板具有以下特点： 1. **创意设计**：模板采用了“黑板风格”的设计元素，这种风格通常模拟传统的黑板书写效果，能够营造一种亲近、随性的学术氛围。该风格的模板能够帮助展示者更容易地吸引观众的注意力，并引发共鸣。 2. **适应性强**：标题表明这是一个毕业答辩用的模板，它适用于计算机专业及其他相关专业的学生用于毕业设计课题的汇报。模板中设计的版式和内容布局应该是灵活多变的，以适应不同课题的展示需求。 3. **动态效果**：动态效果能够使演示内容更富吸引力，模板可能包含了多种动态过渡效果、动画效果等，使得展示过程生动且充满趣味性，有助于突出重点并维持观众的兴趣。 4. **专业性质**：由于是毕业设计用的模板，因此该模板在设计时应充分考虑了计算机专业的特点，可能包括相关的图表、代码展示、流程图、数据可视化等元素，以帮助学生更好地展示其研究成果和技术细节。 5. **易于编辑**：一个良好的模板应具备易于编辑的特性，这样使用者才能根据自己的需要进行调整，比如替换文本、修改颜色主题、更改图片和图表等，以确保最终展示的个性和专业性。 结合以上特点，模板的使用场景可以包括但不限于以下几种： - 计算机科学与技术专业的学生毕业设计汇报。 - 计算机工程与应用专业的学生论文展示。 - 软件工程或信息技术专业的学生课题研究成果展示。 - 任何需要进行学术成果汇报的场合，比如研讨会议、学术交流会等。 对于计算机专业的学生来说，毕业设计不仅仅是完成一个课题，更重要的是通过这个过程学会如何系统地整理和表述自己的思想。因此，一份好的PPT模板能够帮助他们更好地完成这个任务，同时也能够展现出他们的专业素养和对细节的关注。 此外，考虑到模板是一个压缩文件包（.zip格式），用户在使用前需要解压缩，解压缩后得到的文件为“创意经典黑板风格毕业答辩论文课题报告动态ppt模板.pptx”，这是一个可以直接在PowerPoint软件中打开和编辑的演示文稿文件。用户可以根据自己的具体需要，在模板的基础上进行修改和补充，以制作出一个具有个性化特色的毕业设计答辩PPT。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

提升点阵式液晶显示屏效率技术

![点阵式液晶显示屏显示程序设计](https://iot-book.github.io/23_%E5%8F%AF%E8%A7%81%E5%85%89%E6%84%9F%E7%9F%A5/S3_%E8%A2%AB%E5%8A%A8%E5%BC%8F/fig/%E8%A2%AB%E5%8A%A8%E6%A0%87%E7%AD%BE.png) # 1. 点阵式液晶显示屏基础与效率挑战 在现代信息技术的浪潮中，点阵式液晶显示屏作为核心显示技术之一，已被广泛应用于从智能手机到工业控制等多个领域。本章节将介绍点阵式液晶显示屏的基础知识，并探讨其在提升显示效率过程中面临的挑战。 ## 1.1 点阵式显
recommend-type

在SoC芯片的射频测试中，ATE设备通常如何执行系统级测试以保证芯片量产的质量和性能一致？

SoC芯片的射频测试是确保无线通信设备性能的关键环节。为了在量产阶段保证芯片的质量和性能一致性，ATE（Automatic Test Equipment）设备通常会执行一系列系统级测试。这些测试不仅关注芯片的电气参数，还包含电磁兼容性和射频信号的完整性检验。在ATE测试中，会根据芯片设计的规格要求，编写定制化的测试脚本，这些脚本能够模拟真实的无线通信环境，检验芯片的射频部分是否能够准确处理信号。系统级测试涉及对芯片基带算法的验证，确保其能够有效执行无线信号的调制解调。测试过程中，ATE设备会自动采集数据并分析结果，对于不符合标准的芯片，系统能够自动标记或剔除，从而提高测试效率和减少故障率。为了
recommend-type

CodeSandbox实现ListView快速创建指南

资源摘要信息:"listview:用CodeSandbox创建" 知识点一：CodeSandbox介绍 CodeSandbox是一个在线代码编辑器，专门为网页应用和组件的快速开发而设计。它允许用户即时预览代码更改的效果，并支持多种前端开发技术栈，如React、Vue、Angular等。CodeSandbox的特点是易于使用，支持团队协作，以及能够直接在浏览器中编写代码，无需安装任何软件。因此，它非常适合初学者和快速原型开发。 知识点二：ListView组件 ListView是一种常用的用户界面组件，主要用于以列表形式展示一系列的信息项。在前端开发中，ListView经常用于展示从数据库或API获取的数据。其核心作用是提供清晰的、结构化的信息展示方式，以便用户可以方便地浏览和查找相关信息。 知识点三：用JavaScript创建ListView 在JavaScript中创建ListView通常涉及以下几个步骤： 1. 创建HTML的ul元素作为列表容器。 2. 使用JavaScript的DOM操作方法（如document.createElement, appendChild等）动态创建列表项（li元素）。 3. 将创建的列表项添加到ul容器中。 4. 通过CSS来设置列表和列表项的样式，使其符合设计要求。 5. （可选）为ListView添加交互功能，如点击事件处理，以实现更丰富的用户体验。 知识点四：在CodeSandbox中创建ListView 在CodeSandbox中创建ListView可以简化开发流程，因为它提供了一个在线环境来编写代码，并且支持实时预览。以下是使用CodeSandbox创建ListView的简要步骤： 1. 打开CodeSandbox官网，创建一个新的项目。 2. 在项目中创建或编辑HTML文件，添加用于展示ListView的ul元素。 3. 创建或编辑JavaScript文件，编写代码动态生成列表项，并将它们添加到ul容器中。 4. 使用CodeSandbox提供的实时预览功能，即时查看ListView的效果。 5. 若有需要，继续编辑或添加样式文件（通常是CSS），对ListView进行美化。 6. 利用CodeSandbox的版本控制功能，保存工作进度和团队协作。 知识点五：实践案例分析——listview-main 文件名"listview-main"暗示这可能是一个展示如何使用CodeSandbox创建基本ListView的项目。在这个项目中，开发者可能会包含以下内容： 1. 使用React框架创建ListView的示例代码，因为React是目前较为流行的前端库。 2. 展示如何将从API获取的数据渲染到ListView中，包括数据的获取、处理和展示。 3. 提供基本的样式设置，展示如何使用CSS来美化ListView。 4. 介绍如何在CodeSandbox中组织项目结构，例如如何分离组件、样式和脚本文件。 5. 包含一个简单的用户交互示例，例如点击列表项时弹出详细信息等。 总结来说，通过标题“listview:用CodeSandbox创建”，我们了解到本资源是一个关于如何利用CodeSandbox这个在线开发环境，来快速实现一个基于JavaScript的ListView组件的教程或示例项目。通过上述知识点的梳理，可以加深对如何创建ListView组件、CodeSandbox平台的使用方法以及如何在该平台中实现具体功能的理解。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依