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Linux 终端修改分辨率Linux 系统添加新分辨率方法;

linux 分辨率设置:找到合适分辨率-cvt 生成分辨率参数-添加分辨率模式-使用图形界面选择; step1:找到合适显示器分辨率 1366*768 1920*1080 等; step2:打开命令窗口...,输入cvt 1920 1080(假设屏幕合适分辨率为1920*1080) 出现:Modeline "1920x1080_60.00"  173.00  1920 2048 2248 2576  1080...1088 1120 -hsync +vsync  step4: xrandr 命令确定模式生成成功; step5:xrandr --addmode VGA-1 "1920x1080_60.00"  添加新模式...; 使用图形界面的settting 软件选择新添加模式即可; 本方案已经验证可用; ?...保持更新,转载请注明出处;更多内容请关注cnblogs.com/xuyaowen; 注意:要是此刻使用是远控软件,改变分辨率后,重新登录即可;

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Python字典提取_python字典键对应

(详解) ** 方案一 #encoding=utf-8 print ('中国') #字典一键多值 print('方案一 list作为dict 允许重复' ) d1={} key=1 value...d1.get(key,[]) ) 方案一输出结果 中国 方案一 list作为dict 允许重复 {1: [2, 2]} 方案一 获取值 [2, 2] 方案一 删除,会留下一个空列表 {1: []...} 方案一 检查是否还有一个 [] 方案二 print ('方案二 使用子字典作为dict 不允许重复') d1={} key=1 keyin=2 value=11 d1.setdefault(....get(key,()) ) 方案二输出结果 方案二 使用子字典作为dict 不允许重复 {1: {2: 22, 3: 33}} 方案二 获取值 [```2, 3] 方案二 删除,会留下一个空列表...(d1.get(key,()) ) 输出结果: 方案三 使用set作为dict 不允许重复 {1: {2, 3}} 方案三 获取值 [2, 3] 方案三 删除,会留下一个空列表 {1: set

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Excel公式练习58: 获取与查找对应多个

导语:本文所讲案例在第一季公式练习中有相似的例子,这里再巩固一下。只要知道要在公式中使用函数,没有Excel解决不了问题!...本次练习是:如下图1所示,单元格区域A1:B7中存放着数据,要求使用公式查找单元格D2中分类对应名称。例如,单元格D2中是“水果”,则从列B中获取是水果名称并放置在列E中。 ?...公式解析 公式中: COUNTIF(A:A,$D$2)<ROWS($E$2:E2) 用来计算符合条件结果数,并与已放置单元格数(已返回)相比较,以确定在单元格中输入。...FALSE;6;FALSE},ROW(A1))) 转换为: INDEX(B:B,SMALL({2;3;FALSE;FALSE;6;FALSE},1)) 转换为: INDEX(B:B,2) 得到单元格B2中...: 苹果 当向下拖拉时,ROW(A1)将更新为ROW(A2)、ROW(A3)……,得到2、3……等,从而可以获取相应位置

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kri插实例,批量气象插(文件对应关系)

不懂逻辑了,好吧废话不多说,这次解决问题其实也比较基础,但却是非常常用和实用,对于入门简直神器。。。通常我们遇到数据,不会整理十分友好,需要我们对数据进行进一步处理,才能应用,特别是。。。...如果数据之间排列跟预期差别很大时候。。。那就。。。...虽然我说也不是很清楚,但是明白自然明白,就是这么佛系自己: 贴代码咯 from __future__ import division import numpy as np from scipy import...x_hour=[] y_hour=[] for j in range(int(len(train))): if timeuni[i] == train[j,13]:##对应序号或者对应属性...,例如x=1,2 y=1,1,1,2,2,2 依次对应 # train_hour=list(train_hour) # x_hour=list(x_hour)

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php 数组根据找key,从数组查找key对应 – key

datetimeDEFAULTNULL,PRIMARYKEY… php$arr = [5=>’name’,8=>’age’,10=>’city’]; $num = ‘5,10’; $str = ”; //如何查找5,10对应...=value; } } 回复内容: php$arr = [5=>’name’,8=>’age’,10=>’city’]; $num = ‘5,10’; $str = ”; //如何查找5,10对应,...除了楼上给出分解num后通过array_key_exists在arr数组寻找相应后在implode到一起之外。...exists(key):确认一个key是否存在del(key):删除一个keytype(key):返回类型keys(pattern):返回满足给定pattern所有keyrandomkey:随机…...*[]和转义\ 2、key是否存在: … } /** * 设置 构建一个字符串 * @param string $key KEY名称 * @param string $value 设置 * @param

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Python如何修改字典键所对应

字典中有成对出现键和,但是字典中键值对不是都能修改,只有才能修改,我们可以把字典中键理解为列表下标,一个列表下标永远是从0开始依次递增1,是无法修改。...1.修改字典中 dict4 = {'name': 'Tom', 'age': 18} # 字典中只能改,key是不可变,所以不能改 dict4['name'] = 'jerry' print(dict4...': 'Tom', 'age': 18} new_dict = {'name': 'xiaoming', 'weight': 180} dict4.update(new_dict) # 遇到键相同修改...,然后再取两个字典交集print(dict4) 返回结果: {'name': 'xiaoming', 'age': 18, 'weight': 180} 可以看出来两个字典合并之后name键只出现一次...,你可以这样理解,键名是一个变量名,就相当于这个变量,dict4把name这个变量赋值为"Tom",在new_dict中又把name赋值为"xiaoming",所以最后结果一定是变量最后所赋

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为什么linux中权限r对应4、w对应2、x对应1

第一个解释 我们都知道,在linux中权限r对应数字为4,w对应数字为2,x对应数字为1。 那,有没有人想过为什么4就代表r?2就代表w?难道是因为读起来朗朗上口???...命令后面接数字是怎么来就很清楚咯。...A、B、C这三个数字如果各自转换成由“0”、“1”组成二进制数,则二进制数每一位分别代表一个角色读、写、运行权限。...比如User组权限A: 如果可读、可写、可运行,就表示为二进制111,转换成十进制就是7。 如果可读、可写、不可运行,就表示为二进制110,转换成十进制就是6。...一些人说“4=r,2=w,1=x”意思是: r 代表读,w 代表写,x 代表执行, 如果可读,权限是二进制100,十进制是4; 如果可写,权限是二进制010,十进制是2; 如果可运行,权限是二进制

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linux系统分辨率低怎办

在实际应用中,我们有时候会遇到“linux系统分辨率低怎办”这样问题,我们该怎样来处理呢?下文给大家介绍了解决方法,希望这篇“linux系统分辨率低怎办”文章能帮助大家解决问题。...当我们用Linux桌面环境时候,有时屏幕发生偏移或分辩率太低,解决办法总共有两个,一个是安装显示卡以驱动,另一个方法是通过xorg-x11软件包所提供工具 gtf 来调整。...值得注意是如果您用液晶显示器,一定要选择LCD。 二、显示卡驱动 显示卡驱动能提供更强功能,比如支持3D功能等。另外屏幕分辨率等问题,都与显示卡是否有驱动有关。...我们通过gtf 工具计算显示器屏幕尺寸、分辨率,然后我们把计算出来插入到 xorg.conf配置文件中,就能达到自动调节屏幕显示尺寸、位置 及分辨率。 3、gtf用法。...关于“linux系统分辨率低怎办”就介绍到这了 免责声明:本站发布内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:zbxhhzj@qq.com

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在Power Pivot中如何查找对应求得费用?

(一) 简单匹配 有2个表,需要通过右边报价表求出重量清单对应单价。 ?...但是这个条件会显得不一样,因为报价时间和发货时间是不等,因为一般报价都是在发货前,所以在筛选时候条件是报价时间<=发货时间,这时在筛选时候会出现多个内容表。 ?...我们以最后1条2019/2/5时候A客户发深圳报价来看。前2个条件一样,再多加1个时间条件,但是这样写法出来结果是不正确。...[单位价格kg]中最大一个,而不是最后一个。...这里我们需要查找是2个,一个是首重,一个是续重(单位价格),然后再去求运费。我们通过var变量来写,相对能够更清楚些。最终我们可以在添加列里面写上如下公式。

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分辨率方法比较——插、重构、学习

Learning-based methods 一、基本介绍 图像超分辨率模型基本假设是,如果低空间分辨率图像遵循与创建低空间分辨率图像相同重采样过程,则低空间分辨率图像中缺失细节可以被重建或从其他高空间分辨率图像中学习...主要有三组方法:1)基于插方法,2)基于重构方法,3)基于学习方法。...1、基于插方法 首先,基于插方法是基于一定数学策略,从相关点计算出待恢复目标点像素,具有低复杂度和高效率特点。...3、基于学习方法 第三,基于学习方法[12-20]通过确定重建方法分辨率提高倍数,克服了困难局限性,可以面向单幅图像,这是目前超分辨率重建主要发展方向。...二、方法比较 方法类型 基本假设 代表模型 优点 缺点 基于插方法 当前像素可以用附近像素表示 The nearest neighbor interpolation 低复杂度,高效率 没有图像纹理细节可以预测

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