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基于STM32设计的数码相册

常用的解码算法有JPEG解码和BMP解码。 （2）图片显示 为了更好的实现图片旋转和缩放功能，在显示图片时需对其进行矩阵运算。通过左右翻转和上下翻转，可实现图片的旋转功能。...通过计算图片与显示屏幕之间的比例关系并进行缩放，实现自适应居中和图片的缩放功能。 （3）SD卡 SD卡模块可通过SPI接口与STM32芯片进行通信，读取SD卡中的图片数据，实现对图片的加载和显示。...（4）按键和触摸屏 在使用过程中，用户可以通过按键和触摸屏对图片进行切换、旋转和缩放等操作。通过设置中断处理函数，响应用户的操作并及时更新显示屏幕上的图片。...初始化设定的宽度为0 picinfo.S_XOFF=0; //初始化x轴的偏移量为0 picinfo.S_YOFF=0; //初始化y轴的偏移量为0 picinfo.staticx=0;...设定xy,的范围不能太大. } if(gif->gifISD.xoff>pimge.xoff) { x0=x+pimge.xoff; y0=y+pimge.yoff; x1=x+

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（48）STM32——图片显示实验

目录 学习目标 图片格式 BMP 组成 JPG GIF 介绍 代码 总结  ---- 学习目标         本节要学习的是使用单片机来显示图片，但是因为目前SD卡还没有图片，暂时做不了实验，等我把图片放到...组成 位图头文件数据结构，它包含BMP图像文件的类型、显示内容等信息； 位图信息数据结构，它包含有BMP图像的宽、高、压缩方法，以及定义颜色等信息； 调色板，这个部分可选，有些位图需要调色板，有些位图不需要调色板...（比如：24位的BMP）； 位图数据，这部分的内容根据BMP位图使用的位数不同而不同，在24位图中直接使用RGB，而其他的小于24位的使用调色板中颜色索引值。...=0; //初始化设定的宽度为0 picinfo.S_XOFF=0; //初始化x轴的偏移量为0 picinfo.S_YOFF=0; //初始化y轴的偏移量为0 picinfo.staticx=0...,不能快速显示 //显示的开始坐标点 picinfo.S_YOFF=y; picinfo.S_XOFF=x; //文件名传递 temp=f_typetell((u8*)filename)

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机器学习(9)之ID3算法详解及python实现

ID3算法的信息论基础 1970年代，一个叫昆兰的大牛找到了用信息论中的熵来度量决策树的决策选择过程，它的简洁和高效就引起了轰动，昆兰把这个算法叫做ID3。下面我们就看看ID3算法是怎么选择特征的。...两个椭圆的并就是H(X,Y)。 ? ID3算法的思路 上面提到ID3算法就是用信息增益大小来判断当前节点应该用什么特征来构建决策树，用计算出的信息增益最大的特征来建立决策树的当前节点。...6）否则，按特征Ag的不同取值Agi将对应的样本输出D分成不同的类别Di。每个类别产生一个子节点。对应特征值为Agi。返回增加了节点的数T。 　　...= plotTree.xOff + 1.0/plotTree.totalW plotNode(secondDict[key], (plotTree.xOff, plotTree.yOff...), cntrPt, leafNode) plotMidText((plotTree.xOff, plotTree.yOff), cntrPt, str(key)) plotTree.yOff

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决策树的构建、展示与决策

概述 上一篇文章中，我们介绍了两个决策树构建算法 — ID3、C4.5： 决策树的构建 -- ID3 与 C4.5 算法 本文我们来看看如何使用这两个算法以及其他工具构建和展示我们的决策树。 2....使用 C4.5 构建决策树 有了上一篇日志中，我们介绍的 ID3 与 C4.5 算法，递归进行计算，选出每一层当前的最佳特征以及最佳特征对应的最佳划分特征值，我们就可以构建出完整的决策树了： 流程图非常清晰...我们可以利用 matplotlib 模块来实现树结构的绘制： # -*- coding: UTF-8 -*- # {{{ import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager...= plotTree.xOff + 1.0 / plotTree.totalW plotNode(secondDict[key], (plotTree.xOff, plotTree.yOff...), cntrPt, leafNode) plotMidText((plotTree.xOff, plotTree.yOff), cntrPt, str(key)) plotTree.yOff

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机器学习（四）—决策树

今天就来学习一下决策树，所有的代码均python3.4实现，确实与2.7有很多不同。 　　决策树和KNN一样，都是处理分类问题的算法。...（2）划分数据集 　　基于之前的分析，信息增益表示的是信息的变化，而信息可以用熵来度量，所以我们可以用熵的变化来表示信息增益。...= plotTree.xOff + 1.0/plotTree.totalW plotNode(secondDict[key], (plotTree.xOff, plotTree.yOff...), cntrPt, leafNode) plotMidText((plotTree.xOff, plotTree.yOff), cntrPt, str(key)) plotTree.yOff...沿着决策树的不同分支，我们可以得到不同患者需要佩戴的隐形眼镜类型，从该图中我们可以得到，只需要问四个问题就可以确定出患者需要佩戴何种隐形眼镜。 本章主要使用的是ID3算法，自身也存在着很多不足。

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Python | GDAL处理影像

This will be overwritten if it exists. # 使用驱动对象来创建数据集，因为使用的是GeoTIFF驱动，无论给它任何扩展名，输出的文件都是GeoTIFF gtiff_driver...], [win_xsize], [win_ysize], [buf_xsize], [buf_ysize], [buf_obj]) xoff: 列读取的起点，默认为0 yoff: 行读取的起点，默认为0..., yoff = map(int, offsets) print(xoff, yoff) 4262 2581 # 按照偏移量读取一个像元 # And use them to read a pixel...([xoff], [yoff], [win_xsize], [win_ysize], [buf_xsize], [buf_ysize], [buf_obj]) 通过制定buf_xsize和buf_ysize...的大小来实现 如果它们比win_xsize和win_ysize大，那么会重采样为更高的分辨率，更小的像素 如果它们比win_xsize和win_ysize小，那么会重采样为更低的分辨率，更大的像素，使用最邻近插值来实现

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python机器学习实战（二）

，内容包括决策树算法的构造过程，使用matplotlib库绘制树形图以及使用决策树预测隐形眼睛类型....让我们来测试一下，先自己定义一个数据集 下表的数据包含 5 个海洋动物,特征包括:不浮出水面是否可以生存,以及是否有脚蹼。我们可以将这些动物分成两类: 鱼类和非鱼类。 ?...这种嵌套的字典正是决策树算法的结果，我们可以使用它和Matplotlib来进行画决策 1.4 使用决策树执行分类 这个就是将测试合成一个函数，定义为classify函数 参考代码如下： 1 def classify...每次检测出是叶子，就记录下它的坐标，并写出叶子的信息和父子节点间的信息。plotTree.xOff和plotTree.yOff是用来追踪已经绘制的节点位置，以及放置下一个节点的恰当位置。...存储树的深度，还有一点是plotTree.xOff和plotTree.yOff是在这个函数这里初始化的。

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​python机器学习实战（二）

matplotlib库绘制树形图以及使用决策树预测隐形眼睛类型....这种嵌套的字典正是决策树算法的结果，我们可以使用它和Matplotlib来进行画决策 1.4 使用决策树执行分类 这个就是将测试合成一个函数，定义为classify函数 参考代码如下： def classify...每次检测出是叶子，就记录下它的坐标，并写出叶子的信息和父子节点间的信息。plotTree.xOff和plotTree.yOff是用来追踪已经绘制的节点位置，以及放置下一个节点的恰当位置。...存储树的深度，还有一点是plotTree.xOff和plotTree.yOff是在这个函数这里初始化的。...3 使用决策树预测眼睛类型 隐形眼镜数据集是非常著名的数据集 , 它包含很多患者眼部状况的观察条件以及医生推荐的隐形眼镜类型 。隐形眼镜类型包括硬材质 、软材质以及不适合佩戴 隐形眼镜 。

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决策树（Decision Tree）ID3算法

优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不想管特征数据 缺点：可能会产生过拟合问题 使用数据类型：数值型和标称型 相较于KNN，决策树的主要优势在于数据形式非常容易理解...= plotTree.xOff + 1.0/plotTree.totalW plotNode(secondDict[key], (plotTree.xOff, plotTree.yOff...), cntrPt, leafNode) plotMidText((plotTree.xOff, plotTree.yOff), cntrPt, str(key)) plotTree.yOff...沿着决策树的不同分支，就能得到不同患者需要佩戴的隐形眼镜类型。 createPlot(lensesTree) 可以看出该决策树非常好的匹配了实验数据，但是匹配项可能太多了，会造成过拟合。...除了ID3算法以外，还有其他决策树的构造算法，最流行的是C4.5和CART

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机器学习之决策树一-ID3原理与代码实现

这篇文章主要介绍ID3算法原理与代码实现（属于分类算法） 分类与回归的区别 回归问题和分类问题的本质一样，都是针对一个输入做出一个输出预测，其区别在于输出变量的类型。...这就是信息增益的由来，所以信息增益定义如下： ? 决策树算法 1. 算法简介 决策树算法是一类常见的分类和回归算法，顾名思义，决策树是基于树的结构来进行决策的。...以二分类为例，我们希望从给定训练集中学得一个模型来对新的样例进行分类。...代码实现 paython3.6，Spyder运行环境，每行代码我基本都做了注释，最终能生成最优决策树结构，并用pyplot绘制了决策树，以及该决策树的叶子结点，树的深度。...= plotTree.xOff + 1.0/plotTree.totalW 65 plotNode(secondDict[key], (plotTree.xOff, plotTree.yOff

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dotnet X11 设置窗口鼠标触摸命中穿透

本文记录如何在 X11 应用里面，使用 XShapeCombineRegion 方法配置一个 X11 窗口支持和 Win32 窗口一样的命中测试穿透功能，即对应 Win32 的 WS_EX_TRANSPARENT...的鼠标、触摸等的点击等动作的穿透功能，可以实现在窗口中挖空一块范围直接穿透到后面的窗口 在 X11 窗口中，想要实现让窗口不可命中，即所有的鼠标、触摸等的事件穿透到后面的窗口上，可以采用 libXext.so...的窗口激活作为前台窗口，点击此窗口的内容，可以看到点击穿透到后面的窗口 以上两个方法都能实现功能，且通过阅读 X Server的代码，可以发现以上两个方法核心实现基本相同。...只是这个 libXfixes.so 也足够旧了，基本上系统都会带的 所有代码放在 github 和 gitee 上，可以使用如下命令行拉取代码 先创建一个空文件夹，接着使用命令行 cd 命令进入此空文件夹..., int yOff, IntPtr region, int op); 更新之后的代码放在 github 和 gitee 上，欢迎拉取代码阅读和构建 参考文档： 如何在屏幕上显示一局部透明、鼠标点击可穿过的窗口

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【Python机器学习实战】决策树和集成学习（二）——决策树的实现

摘要：上一节对决策树的基本原理进行了梳理，本节主要根据其原理做一个逻辑的实现，然后调用sklearn的包实现决策树分类。...= plotTree.xOff + 1.0/plotTree.totalW plotNode(secondDict[key], (plotTree.xOff, plotTree.yOff...), cntrPt, leafNode) plotMidText((plotTree.xOff, plotTree.yOff), cntrPt, str(key)) plotTree.yOff...= plotTree.yOff + 1.0/plotTree.totalD 　　运行createPlot函数，即可得到决策树的可视化，同样运用上面那个简单的数据集： 　　上面就是决策树的一个简单实现过程...决策树已经实现完成了，仅作为算法的理解过程，这里没有考虑连续型数据的处理问题，以及算法中很多不合理的地方。

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PopupWindow 点击外部和返回键无法消失背后的真相（setBackgroundDrawable(Drawable background)）

刚接手PopupWindow的时候，我们都可能觉得很简单，因为它确实很简单，不过运气不好的可能就会踩到一个坑： 点击PopupWindow最外层布局以及点击返回键PopupWindow不会消失 新手在遇到这个问题的时候可能会折腾半天...public void showAsDropDown(View anchor, int xoff, int yoff, int gravity) { if (isShowing() ||...mContentView == null) { return; } registerForScrollChanged(anchor, xoff...，这个内部类里面封装了处理返回键退出和点击外部退出的逻辑，但是这个类对象的构造过程中（preparePopup方法中）却有个mBackground !...View.LAYOUT_DIRECTION_INHERIT); mPopupWidth = p.width; mPopupHeight = p.height; } 这里实现返回键监听的代码是

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对于Android业务开发的一些理解总结

，单独写工具栏就还不如对PopupWindow 进行抽象封装，把 view 的事件和UI都放到该实现类里面，还可以避免写重复代码，提取共性，以上是我的理解，下面是抽象 PopupWindow 代码。..., int yoff) { this.showAsDropDown(anchor, xoff, yoff, Gravity.TOP | Gravity.START); }...@Override public void showAsDropDown(View anchor, int xoff, int yoff, int gravity) { super.showAsDropDown...(anchor, xoff, yoff, gravity); initBackGroundLevel(); } /** * 初始化背景颜色灰度 */...我的订单页面 简单的说一下该页面的布局和业务逻辑，待付款页面的 item 有关闭订单和确认支付两个按钮，而待收货页面的 item 里有确认收货按钮，已关闭的页面的 item 有删除按钮，按钮的操作逻辑顾名思义

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Android PopupWindow怎么合理控制弹出位置（showAtLocation）

说到PopupWindow，应该都会有种熟悉的感觉，使用起来也很简单 // 一个自定义的布局，作为显示的内容 Context context = null;　　// 真实环境中要赋值 int layoutId...默认只会向下弹出显示，这种情况有个最明显的缺点就是：弹窗口可能被屏幕截断，显示不全，所以需要使用到另外一个方法showAtLocation,这个的坐标是相对于整个屏幕的，所以需要我们自己计算位置。...如下图所示，我们可以根据屏幕左上角的坐标A，屏幕高宽，点击View的左上角的坐标C，点击View的大小以及PopupWindow布局的大小计算出PopupWindow的显示位置B ?...计算方法源码如下： /** * 计算出来的位置，y方向就在anchorView的上面和下面对齐显示，x方向就是与屏幕右边对齐显示 * 如果anchorView的位置有变化，就可以适当自己额外加入偏移来修正...显示的左上角的xOff,yOff坐标 */ private static int[] calculatePopWindowPos(final View anchorView, final

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