public void setVideoScalingMode(int mode) { if (!isVideoScalingModeSupported(mode)) { final String msg = "Scaling mode " + mode + " is not supported"; throw new IllegalArgumentException(msg); } Parcel request = Parcel.obtain(); Parcel reply = Parcel.obtain(); try { request.writeInterfaceToken(IMEDIA_PLAYER); request.writeInt(INVOKE_ID_SET_VIDEO_SCALE_MODE); request.writeInt(mode); invoke(request, reply); } finally { request.recycle(); reply.recycle(); } }

这是MediaPlayer类的一个公共方法，用于设置视频缩放模式。它接受一个整数类型的参数mode，表示要设置的缩放模式。如果传入的模式不受支持，该方法将抛出IllegalArgumentException异常。

在方法的实现中，它首先调用isVideoScalingModeSupported()方法来检查传入的模式是否受支持。如果不受支持，则抛出异常。否则，它创建两个Parcel对象request和reply，用于向MediaPlayer发送请求和接收响应。然后，它向request对象中写入接口标记和请求ID，以及传入的缩放模式。最后，它调用invoke()方法，向MediaPlayer发送请求并等待响应。

在方法的最后，它通过调用recycle()方法回收request和reply对象的内存，以避免内存泄漏。

相关问题

x1=x1,x2=x1+x2,x3=x1+x2+x3这种累计方式导致的累计特征差异，应该用什么缩放因子好，差分不行会还原成原数据

对于累计特征的差异，如果差分操作不适用或无法还原到原始数据，可以考虑使用其他方法来确定缩放因子。以下是一种可能的方法：

1. 计算累计特征的增量：对于累计特征x1、x2和x3，可以计算它们的增量序列，即x1、x2和x3与它们前一个时间点的差值。

increment_x1 = x1.diff()
increment_x2 = x2.diff()
increment_x3 = x3.diff()

2. 计算增量序列的比例：对于每个增量序列，计算它与前一个时间点增量序列的比例。

ratio_x2_x1 = increment_x2 / increment_x1
ratio_x3_x2 = increment_x3 / increment_x2

3. 缩放因子计算：对于每个比例序列，计算其均值作为缩放因子。

scaling_factor_x2_x1 = ratio_x2_x1.mean()
scaling_factor_x3_x2 = ratio_x3_x2.mean()

在这里，我们通过比较每个时间点的增量序列之间的比例来计算缩放因子。这些比例可以衡量增量序列之间的相对差异，并提供用于缩放的因子。

最后，使用得到的缩放因子将累计特征进行缩放。

scaled_x1 = x1
scaled_x2 = x1 + x2 * scaling_factor_x2_x1
scaled_x3 = x1 + x2 * scaling_factor_x2_x1 + x3 * scaling_factor_x3_x2

需要注意的是，这只是一种通过比较增量序列之间的比例来确定缩放因子的方法之一。具体选择方法应根据数据的特点和具体需求进行调整。另外，确保在计算增量和比例时，排除掉可能存在的缺失值或异常值，以确保结果的准确性。

Equation+is+badly+conditioned.+Remove+repeated+data+points+or+try+centering+and+scaling.

"Equation is badly conditioned. Remove repeated data points or try centering and scaling." 这个警告信息通常出现在拟合模型时，表示方程的条件较差。它可能是由于数据中存在重复的数据点或者数据没有经过中心化和缩放导致的。为了解决这个问题，可以采取以下几种方法：

1. 删除重复的数据点：如果数据中存在重复的数据点，可以将其删除，以避免方程的条件恶化。

2. 中心化和缩放：对数据进行中心化和缩放操作，可以使得数据的均值为0，方差为1，从而改善方程的条件。可以使用一些数据预处理的方法，如标准化或归一化。

下面是一个示例代码，演示如何处理这个警告信息：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 假设有一个数据集 X，y
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]])
y = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 删除重复的数据点
X_unique, y_unique = np.unique(X, axis=0, return_index=True)
X = X[X_unique]
y = y[y_unique]

# 中心化和缩放
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 进行模型拟合
# ...