WxAutoImage 来源 微信小程序开发论坛 垂直微信小程序开发交流论坛 有话说 如果你已经看过一段时间的微信小程序后，你会发现，小程序中的图片虽然给了很多种mode，但是在你使用过程中，会出现很尴尬的问题。 比如： 图片很高，但是在显示的时候，只能看到小的缩略图，且如不指定宽高，则在默认渲染中，则宽高都为320，240. 在视觉设计上会有一定的麻烦。 在实际开发中，也有很多人问过我这个问题，今天说一下单图片的适配，多图片我目前还没有找到合适的处理方案，等有了再说。 通过image的bindload来计算自适应宽高 > 微信小程序中image暴漏的函数比较少，但是bindload十分有用。 官方说明： 当图片载入完毕时，发布到 AppService 的事件名，事件对象event.detail = {height:'图片高度px', width:'图片宽度px'} ⚠️： 这里的height:'图片高度px', width:'图片宽度px'都是原始宽高，这就给了我们可以计算的余地 思路 获取图片原始宽高 获取系统屏宽 以原始宽与系统屏宽对比大小，以大者为基准缩放 实现函数

健身搏击 使用OpenAI环境工具包的战舰环境。 基本 制作并初始化环境： import gym import gym_battleship env = gym.make('battleship-v0') env.reset() 获取动作空间和观察空间： ACTION_SPACE = env.action_space.n OBSERVATION_SPACE = env.observation_space.shape[0] 运行一个随机代理： for i in range(10): env.step(env.action_space.sample()) 观察隐藏的游戏状态： print(env.board_generated) 有效动作 有两种输入动作的方法。 第一种方法是按原样输入元组： env = gym.make('battleship-v0') env.reset(

为了研究基于人类视觉系统特性(亮度自适应特性和视网膜神经元感受野非经典侧抑制特性)的仿生图像处理方法,增强仿生图像增强算法的自适应性,提出了一种新的自适应仿生图像增强算法―――LDRF算法.LDRF算法首先建立参数对数模型对图像全局亮度进行自适应调整,然后采用三高斯动态滤波进行局部细节增强,引入Wal-lis算子建立增益因子模型,使局部细节增强具有自适应性,最后通过线性变换恢复图像彩色信息.在大量图像上进行对比实验和分析.实验结果证明,LDRF算法能够避免过增强现象,并且针对不同大孝不同内容的图像能够自适

基于FPGA的自适应滤波器去除检测信号中50Hz工频干扰.pdf

源码介绍： 1、HTML是目前在用户体验、界面舒适度最先进的语言 2、HTML所有标签都是容器，CSS调试效果方便 3、最重要的一点，让做界面的去界面，写程序的去写程序吧，界面与程序分享得更彻底 4、支持js、jq和易语言交互！ 例子中，做了简单的交互示例。 (调用了wke模块，该模块已开源) 什么是wke？ WebKit 是一个开源的浏览器引擎，同时WebKit 也是苹果Mac OS X系统引擎框架版本的名称，主要用于Safari，Dashboard，Mail 和其他一些Mac OS X 程序。WebKit 前身是 KDE 小组的KHTML，WebKit 所包含的 WebCore 排版引擎和 JSCore 引擎来自于 KDE 的 KHTML 和 KJS，当年苹果比较了 Gecko 和KHTML 后，仍然选择了后者，就因为它拥有清晰的源码结构、极快的渲染速度。apple将 KHTML 发扬光大，推出了装备 KHTML 改进型WebKit 引擎的浏览器 Safari。Safari, Google Chrome,傲游3,猎豹浏览器,百度浏览器opera浏览器 等都是基于 Webkit开发。,Webkit作为一款优秀的浏览器内核，它众多优秀的特性引起业内的的广泛关注。尤其是近来，google的加入更是让Webkit有所升温，从 GooleChrome浏览器, Goole Anroid手机操作系统内置浏览器均采用Webkit作为内核。

Paulo S.R. Diniz 著的第三版 自适应滤波算法与实现 英文版

数字信号处理的一些经典算法，内有标准C代码，有使用方法和结果验证，可用于数字信号处理程序，是初学者的福音。

自适应波束形成中的采样矩阵逆算法（SMI） 程序基于窄带自适应波束形成编写，很适合初学者学习使用！

此提交包含一组脚本，这些脚本复制了 J.Ward 关于机载 STAP 的开创性技术报告中包含的数字。 这对任何 STAP 新手都可能很有价值，因为它展示了基本的 STAP 概念。 它提供了从数学公式到清晰的数值结果的路径，从而验证了各种处理方法的性能。 具体而言，以下章节中的所有数字均已复制： 第 2 章：机载阵列雷达信号环境。 第 3 章：时空处理基础。 第 5 章：元素空间 STAP。 第 6 章：波束空间 STAP。 第 7 章：其他性能结果。 此外，基本样本矩阵求逆 (SMI) 算法的性能通过图 29 再现脚本中的少量蒙特卡罗运行来证明。

针对带有动态领导者的多智能体系统,为了使其达到跟踪一致性,设计只依赖于相对位置信息的自适应跟踪控制律.根据接收到的相对位置信息为每个跟随者设计动态输出反馈控制律,并根据控制律估计出智能体之间的相对速度信息.在此基础上设计自适应跟踪控制律,并且通过Lyapunov 稳定性理论和矩阵理论分析得到使系统达到跟踪一致性的充分条件.最后通过数值仿真验证了所提出的设计方法的有效性.