文章目录 一、像素 px 与 密度无关像素 dip 二、像素 px 与 密度无关像素 dip 在不同屏幕像素密度 dpi 下的换算关系 参考文档 : 设备兼容性概览 屏幕兼容性概览 支持不同的像素密度...) 与 屏幕像素密度 ( DPI , Dots Per Inch ) 概念进行区别 ; 屏幕像素密度 的单位是 DPI , 是 Dots Per Inch 的缩写 , 也就是每 英寸 的 像素点 个数...; 二、像素 px 与 密度无关像素 dip 在不同屏幕像素密度 dpi 下的换算关系 ---- px 与 dip 的换算关系 : 屏幕像素密度 ( DPI , Dots Per Inch )...; 160 dpi 是 像素识别 基准 , 在该 屏幕像素密度 dpi 下 , 1 px = 1 dip ; 不同屏幕像素密度下的像素比例 : \rm mdpi : hdpi : xhdpi :...xxhdpi : xxxhdpi=2 : 3 : 4 : 6 : 8 其中 mdpi 也就是 160 dpi 下 , 1像素 px = 1密度无关像素 dip ;
本篇内容主要介绍了：Docker：不同环境下的安装部署，包括，Docker 在 Centos7 下的安装、Docker 在 MacOS 下的安装、Docker 在 Windows 下的安装、以及 Docker...一、Docker 在 Centos7 下的安装 Docker 官方说至少 Linux 内核 3.8 以上，建议 3.10 以上（ubuntu 下要 linux 内核 3.8 以上， RHEL/Centos...---- 二、Docker 在 MacOS 下的安装 1、Homebrew 方式安装 Homebrew 的 Cask 已经支持 Docker Desktop for Mac，因此可以很方便的使用 Homebrew...---- 三、Docker 在 Windows 下的安装 1、前置说明 Docker 并非是一个通用的容器工具，它依赖于已存在并运行的 Linux 内核环境。...Docker 实质上是在已经运行的 Linux 下制造了一个隔离的文件环境，因此它执行的效率几乎等同于所部署的 Linux 主机。 因此，Docker 必须部署在 Linux 内核的系统上。
问题： 我在谷歌地球引擎中有一个Landsat 7的镶嵌图，在网络应用的地图窗口中显示时（导出前）看起来没有问题。但是，当我导出它时，有些像素变窄了，有些变宽了。...如果我使用检查器功能，导出前和导出后的文件在重叠变形的地方有不同的像素值，所以这不仅仅是一个显示错误。...如果我对同一集合的图像做同样的事情（只有原始图像，没有马赛克），导出的文件看起来与原始文件完全一样。 我试着用不同的坐标参考导出，如WGS84和不同的UTM-zone。这些都不影响结果。...思考： 首先我想，马赛克和原始图像之间的差异可能意味着，不规则是马赛克操作试图将空间位置略有不同的像素装入同一光栅的结果。但如果是这样，我就不明白为什么在输出前的光栅渲染中没有显示出来。...默认情况下，GEE以EPSG:4326导出图像，这导致在这个纬度上出现矩形的像素。最好的办法是在导出时将图像重新投射到本地投影--在你的例子中是EPSG:32633。
CString在普通ASCII编码情况下，系统默认是跟char*差不多的方式来存储（个人觉得）。...例如，声明和赋值一个CString可以这样： char* charStr = "Kenko"; CString cstr = charStr; 因为在ASCII编码下，CString会把后边这个指针的内存位置...但在_UNICODE宏定义下，默认都变为宽字节。那么CString存储方式将以宽字节的形式。...但例如截取网页之类的，输入的字节流还是ASCII，所以会出现问题。 我在编程过程中，就以ASCII编码字节流赋值，导致在后续查找字符串的时候总是找不到。...后边找到问题根源后，就把从CString得到的wchar_t*强制转化为char*。具体问题根源在代码注释中有写。 代码如下，是关于用CInternetSession，截取网页内容的。
16位（最大65535）； & 0xFFFF引起了我的兴趣，发现这个的操作是取低16位。...然后我百度了下。 发现。...，其中高的两字节存入low16，低的存入high16。...我们知道内存中存储是补码，如果按uint读取，都是整数补码与原码相同。...如果按照i读取,内存中的数值为补码表示，所以0xFFFFFFFF是一个负数的补码。
每个进程的虚拟地址范围都是一样的，那不同进程对应相同的虚拟地址，在 TLB 是如何区分的呢？ 我在网上看到一篇讲解 TLB 原理很好的文章，也说了上面这个问题，分享给大家，一起拜读。...TLB的别名问题 我先来思考第一个问题，别名是否存在。我们知道PIPT的数据cache不存在别名问题。物理地址是唯一的，一个物理地址一定对应一个数据。 但是不同的物理地址可能存储相同的数据。...TLB的歧义问题 我们知道不同的进程之间看到的虚拟地址范围是一样的，所以多个进程下，不同进程的相同的虚拟地址可以映射不同的物理地址。这就会造成歧义问题。...如果TLB在判断是否命中的时候，除了比较tag以外，再额外比较进程ID该多好呢！这样就可以区分不同进程的TLB表项。...ASID就类似进程ID一样，用来区分不同进程的TLB表项。这样在进程切换的时候就不需要flush TLB。但是仍然需要软件管理和分配ASID。
在本文中，我将给出sharded工作原理，并向您展示如何利用PyTorch 在几分钟内用将使用相同内存训练模型参数提升一倍。...在一种方法（DP）中，每批都分配给多个GPU。这是DP的说明，其中批处理的每个部分都转到不同的GPU，并且模型多次复制到每个GPU。 但是，这种方法很糟糕，因为模型权重是在设备之间转移的。...例如，Adam 优化器会保留模型权重的完整副本。 在另一种方法（分布式数据并行，DDP）中，每个GPU训练数据的子集，并且梯度在GPU之间同步。此方法还可以在许多机器（节点）上使用。...在此示例中，每个GPU获取数据的子集，并在每个GPU上完全相同地初始化模型权重。然后，在向后传递之后，将同步所有梯度并进行更新。...除了仅针对部分完整参数计算所有开销（梯度，优化器状态等）外，它的功能与DDP相同，因此，我们消除了在所有GPU上存储相同的梯度和优化器状态的冗余。
文章目录 需求 实现 Step 1 Nacos Config 新增公共配置 Step 2 验证 配置文件优先级 源码 需求 举个例子，同一个微服务，通常我们的servlet-context 都是相同的...，不区分生产环境、测试环境， 那类似这样公共的配置，我们可以每个自己单独配置一份，有没有更好的方式呢？...配置那么artisan-config-center.yml就是一个通用配置了，不管是启动prod,还是dev都会有该段配置artisan-config-center.yml的 context-path...: Tomcat started on port(s): 5678 (http) with context path '/configApp' 访问 配置文件优先级 精准配置 会覆盖 与通用配置 相同的配置...验证下 启动服务 ，观察日志 源码 https://github.com/yangshangwei/SpringCloudAlibabMaster
有时候我们在写页面中，会发现绝对定位的父级元素已经相对定位了，但是在不同分辨率的电脑下，绝对定位还是会错乱，似乎父级的相对定位并没有起了作用。...2、为了页面在不同的分辨率下正常显示，要给页面一个安全宽度，一般在做1920px宽的页面时，中间要有一个1200px左右的安全宽度，并且居中，所有的内容要写在这个宽度的box里，如果有背景图或者轮播图必须通栏整个页面的时候...绝对定位的使用： 绝对定位的时候，该元素的父元素一定要记得设为相对定位，这样在不同分辨率下定位才不会错乱，但是前提是这个父元素在一个安全的宽度里面，如果这个父元素本身是一个会因为分辨率降低而改变的元素...而是在放大图背景的div里继续放一个安全宽度div，再把它作为父元素做相对定位，给里面的子元素做绝对定位，这样就不会出现不同分辨率下绝对定位错乱的问题了。...还有一个小问题，在页面加载慢的时候重新刷新页面会先显示放大的效果，再变为缩小后的效果，会闪一下，这个还没找到解决办法，希望懂的朋友们多多交流。
怎么在不同的分辨率完美展示图片 废话不多说，直接上代码，CSS样式套用，根据自己需求修改即可食用。... /*分辨率低于1280，采用下面的样式*/ @media screen and (max-device-width:1280px){...width: 200px; height: 200px; background-color: green; } } /*分辨率高于...height: 300px; background-color: red; } } 版权声明：本站原创文章 HTML前端 PC端/手机端，怎么在不同的分辨率完美展示图片...转载请注明：HTML前端 PC端/手机端，怎么在不同的分辨率完美展示图片？ - 小维的个人博客 部分素材来源于网络，如有侵权请联系删除！
今天有个朋友问我一个SQL问题，大体是一个update语句，看起来逻辑没有问题，但是执行的时候却总是报错。...user_debt WHERE out_trade_no = 'bestpay_order_no1491812746329')); 但是这个问题才是开始，我对比了一下在两个数据库的表现...，还是有很大的差别，我们先在MySQL复现一下。...date); create table user_debt(out_trade_no varchar2(30), data_no varchar2(30)); 然后我会逐个运行下面的4个语句，同时标识在MySQL...,Oracle的表现。
在springboot进行事务测试的时候，发现事务没有生效，在方法上添加了@Transactional注解并让方法先执行插入操作，接着再抛出个异常，触发事务回滚，代码如下： @Transactional...，事务回滚并没有效果，数据已经插入到DB中： 搜索了下，发现有人提到说MySQL数据库的事务不生效，可能和引擎类型有关系，因此下一步往这个方向排查一下。...修改JPA自动创建表时的引擎 测试工程中，使用的是JPA自动创建数据表的方式，默认情况下，创建出来数据表使用的是MyISAM引擎，因此如果需要使用事务，可以手动配置下，指定使用InnoDB引擎进行创建数据表...如果执行大量的SELECT，MyISAM是更好的选择。 InnoDB：这种类型是事务安全的。它与BDB类型具有相同的特性，它们还支持外键。InnoDB表格速度很快。...只有在executeSave方法执行完成跳出此方法之后，即执行到调用逻辑中return ""语句的时候，数据库中才能查询到记录。
p=10134 ---- 我进行一个小型仿真，以在不同样本量下测试Little的MCAR检验1。我可以研究线性回归中的异方差。...我能够找到一些使用Little's MCAR检验的小样本研究人员的例子，因此我进行了仿真。
硬件设计人员有责任在系统硬件中使用LOCK＃信号来控制处理器之间的存储器访问。...对于P6和更新的处理器系列，如果被访问的存储区域在处理器内部高速缓存，则LOCK＃信号通常不被断言;相反，锁定仅应用于处理器的缓存。...缓存一致性机制自动阻止缓存相同内存区域的两个或多个处理器同时修改该区域中的数据。 ...为了更清楚理解cmxchg，需要同时看ARM和x86两种架构下的实现一个RISC,一个CISC，linux内核提供了两种架构下的实现。...先看ARM架构下，ARM架构是精简指令集，没有提供cmpxchg这种复杂指令，和其它所有RISC架构一样提供了LL/SC（链接加载，条件存储）操作，这个操作是很多原子操作的基础。
在我们有多家连锁店的情况下，同一个商品在不同的门店单价是不尽相同的，那么在管家婆软件中应该怎么去管理呢？...一般来说，我们不同的门店都对应着不同的仓库，方便我们去统计库存，比如A门店出货对应A仓库，B门店出货对应B仓库。...在这种情况下，我们只需要调整商品在仓库里的单价即可实现：同类商品，在不同门店的销售单价不同。 操作步骤 1、在【辅助功能-仓库物价管理】，选择我们需要调价的仓库，然后在选择我们需要调价的商品。...2、进入调价页面后，点击下方的修改售价， 填入我们新的单价即可。 3、如果商品太多，我们可以选择【物价生成】，批量修改某一仓库的商品售价。...修改完毕后，这个门店的某一商品售价就会和其他门店的不同了。 你学会了吗？愿你有所收获。
但是，non-local空间交互作用并不是跨尺度的，因此它们无法捕获在不同尺度中的对象（或部分）的非局部上下文信息。...最后，本文在实例级（即目标检测和实例分割）和像素级分割任务中进行了广泛的实验，使用不同的主干和头部网络，并观察到比所有baseline和最先进的方法一致的改进。...由于卷积神经网络（CNN）的层次结构，如图1（a）所示，通过pooling池化、stride或空洞卷积等操作，将上下文编码在逐渐变大的感受野（绿色虚线矩形）中。...)的目的是在同一张特征图上捕获共同发生的对象特征。...输出特征图与Xf具有相同的尺度。一般来说，不同尺度的图像特征提取的语义或语境信息不同，或者两者兼而有之。
(utf8字符集的PAD_ATTRIBUTE值为PAD SPACE) 3 更详细的请参见比较中的尾部空间处理https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/charset-binary-collations.html...4 sql_mode的值对尾随空格的比较行为没有影响。...------------+-------------+---------+---------------+ 1 row in set (0.00 sec) 解决方法 1、utf8字符集下，...，如果列具有需要唯一值的索引，则在列中插入仅在尾随字符数量上不同的值将导致重复键错误。 ...：char 在入库的时候 会把后面的空格去掉！
在许多非可见光波段，传感器每像素的价格非常昂贵。这里显示了2015年几种非可见光波段的传感器的单像素价格。...也就是说，每秒钟大概能获得10000个测量值——这使得短时间采集的数据不足以重建更高分辨率的视频。这也是为什么前面的SOTA结果的分辨率也只是在128x128。...这是LiSens的原型设计，其中作者还加入了一个SPC，用于对比。这个系统总的采样频率达到了1MHz 接下来，我们比较LiSens和SPC在相同捕获持续时间下获得的重建结果。...捕获持续时间很重要，因为它对应于该设备的时间分辨率。捕获持续时间越短，设备的帧速率越高，最终目标就是尽可能缩短捕获持续时间。...作者对SPC的参数进行了优化，以在给定的捕获持续时间内获得可能的最佳重构。尽管如此，SPC的低测量速率仅提供低空间分辨率的重建。相比之下，LiSens即使在较低的捕获持续时间下也能提供高质量的重建。
让我们探讨一下 OpenCV 和 NumPy 中图像表示的剖析。 图像是多维数组。 它具有像素的行和列，并且每个像素都有一个值。 对于不同种类的图像数据，可以以不同方式格式化像素值。...size：这是数组中元素的数量。 在灰度图像的情况下，这与像素数相同。 在 BGR 图像的情况下，它是像素数的三倍，因为每个像素都由三个元素（B，G 和 R）表示。...除了复制在检测到的面部矩形中的所有像素外，我们将仅复制该矩形的主要深度层中的像素。 这应该获得交换面孔的效果，但不能交换面孔周围的背景像素。...尽管Cameo从矩形区域复制像素（并且在交换区域的底部清晰可见，在前景中很明显），但是某些背景像素没有交换，因此我们在各处都看不到矩形边缘。...我们要使用与源矩形具有相同尺寸的给定遮罩。 我们将仅复制源矩形中掩码值不为零的那些像素。 其他像素应保留目标图像中的旧值。
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