气象数据基本为多维数据(通常是4维,空间3维加时间维),只让数据中一维可变,其它维均固定即可提取一维数据.比如此例中固定了时间维.高度维.纬度维,只保留经度维可变:hgt = f['hgt'][0,[500],[4],[180,360]].固定某一维可以用序号(从0开始),比如此例中的时间维为0,既第一个时次.也可以用该维中真实的数据,比如高度维希望是500 hPa,此时需要用中括号:[500],纬度维的固定也是类似.维的范围可用序号来限定,比如:5:20,也可用该维的真实值限定,比如此例中的经

DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法,和K-Means,BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比,DBSCAN既可以适用于凸样本集,也可以适用于非凸样本集.下面我们就对DBSCAN算法的原理做一个总结. 1. 密度聚类原理 DBSCAN是一种基于密度的聚类算法,这类密度聚类算法一般假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定.同一类别的样本,他们

包括两种计算方法:精确计算和近似计算(思考:local density=单位面积的点数 vs  local density =1/单个点所占的面积) 每种方法可以实现三种模式的点云密度计算,CC里面的点云计算依赖于 给定的近邻半径所对应的最佳八叉树层级 (通过findBestLevelForAGivenNeighbourhoodSizeExtraction()方法实现) 在GeometricalAnalysisTools类文件中实现. //volume of a unit sphere stat

Android支持下列所有单位: px(像素):屏幕上的一个点.不同设备显示效果相同,一般我们HVGA代表320×480像素,这个用的比较多.in(英寸):长度单位.mm(毫米):长度单位.pt(磅):1/72英寸.是一个标准的长度单位,用于印刷业,非常简单易用: dp(dip)(与密度无关的像素):一种基于屏幕密度的抽象单位.与像素没有关系.在每英寸160点的显示器上,1dp = 1px. sp(与刻度无关的像素):主要用于字体显示.根据 google 的建议,TextView 的字号最好使用

前言 Android 设计之初就考虑到了UI在多平台的适配,它本身提供了一套完善的适配机制,随着版本的发展适配也越来越精确,UI适配主要受平台两个因素的影响:屏幕尺寸 (屏幕的像素宽度及像素高度)和屏幕密度,针对不同的应用场景采用的适配方案也不一样,此文档仅针对Android4.0及以下版本http://www.jinhusns.com/Products/Download/?type=xcj 相关概念 分辨率:整个屏幕的像素数目,为了表示方便一般用屏幕的像素宽度(水平像素数目)乘以像素高度表示,

根据各行业特性,人们提出了多种聚类算法,简单分为:基于层次.划分.密度.图论.网格和模型的几大类. 其中,基于密度的聚类算法以DBSCAN最具有代表性.  场景 一 假设有如下图的一组数据, 生成数据的R代码如下 x1 <- seq(,pi,length.) y1 <- sin(x1) + ) x2 <- ,pi,length.) y2 <- cos(x2) + ) data <- data.frame(c(x1,x2),c(y1,y2)) names(data) <-

有时需为视图属性指定大小尺寸值(通常以像素为单位,但有时也用点.毫米或英寸).最常见的属性有: 文字大小(Text Size),指设备上显示的文字像素高度: 边距(Margin),指定视图组件间的距离: 内边距(Padding),指定视图外边框与其内容间的距离. Android 使用 drawable-ldip.drawable-mdip 以及 drawable-hdip 三个目录下的图像文件自动适配不同像素密度的屏幕.假如图像完成了自动适配,但边距无法缩放适配,又或者用户配置了大于默认值的文字

Android手机适配是非常让人头疼的一件事,尤其是图片,android为了做到是适配提供了很多文件夹来存放不同大小的图片,比如:drawable-ldpi.drawable-mdpi.drawable-hdpi.drawable-xhdpi.drawable-xxhdpi等,其实同一张内容的图片放到上面不同的文件夹中是有区别的,可能你会问:如果在上述各个文件夹中都放置一张内容相同,尺寸不同的图片,那么系统会选择加载哪一张图片呢?这个问题,系统有内部的选择机制,简单来说:系统会选择最接近手机屏幕

讲到像素密度,我们先要搞明白什么是像素密度,像素密度的字面上的意思为手机屏幕上一定尺寸区域内像素的个数.在Android开发中, 我们一般会使用每英寸像素密度(dpi)这样一个单位来表示手机屏幕的像素密度,dpi的换算方法如下: 步骤1:计算得到手机屏幕的斜角像素长度: 步骤2:使用屏幕斜角像素长度去除上手机屏幕尺寸得到dpi 所以,通过这样的一个公式我们就能很方便的了解到dpi,其实就是斜角像素长度与手机屏幕尺寸的一个比值,而我们目前每个Android手机 都是通过这样一个dpi值来区分手机屏

一.算法概述 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法.与划分和层次聚类方法不同,它将簇定义为密度相连的点的最大集合,能够把具有足够高密度的区域划分为簇,并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类(笔者认为是因为他不是基于距离的,基于距离的发现的是球状簇). 该算法利用基于密度的聚类的概念,即要求聚类空间中的一定区域内所包含对象(点或其他空间对象)的数目不小于某一给

  android中获取屏幕的长于宽,参考了网上有很多代码,但结果与实际不符,如我的手机是i9000,屏幕大小是480*800px,得到的结果却为320*533 结果很不靠谱,于是自己写了几行代码,亲测一下 测试参数: 测试环境: i9000(三星) 物理屏幕:480*800px density :1.5 测试代码: // 获取屏幕密度(方法1) int screenWidth  = getWindowManager().getDefaultDisplay().getWidth();      

相关概念 分辨率:整个屏幕的像素数目,为了表示方便一般用屏幕的像素宽度(水平像素数目)乘以像素高度表示,形如1280x720,反之分辨率为1280x720的屏幕,像素宽度不一定为1280 屏幕密度:表示单位面积内的像素个数,通常用dpi为单位,即每英寸多少个像素点 px:长度单位,以具体像素为单位 dp:长度单位,与具体屏幕密度无关,显示的时候根据具体平台屏幕密度的不同最终转换为相应的像素长度,具体转换规则是: 1dp = (目标屏幕密度/标准密度)*px,标准密度为160dpi,例如,1dp长

1. 设备的 显示密度 是由 设备的尺寸 和 设备的分辨率 两个因素决定的. 相同分辨率设备的尺寸越大显示密度越小, 相同尺寸的设备,分辨率越高显示密度越高. 2. 显示密度等级:  160 / 240 / 320 / ... 3. 不同显示密度下, dp 与px 的换算比不相同: 密度为160时, 1dp = 1px;  密度为240时, 1dp = 1.5px; 密度为320, 1dp = 2dp; 4. 在Android中, 一般宽高用dp, 5. 在不同的drawable-??dpi文件

常见长宽单位表 名称 单位缩写 单位全拼 介绍 屏幕尺寸 '' 或 in inch 屏幕的大小,通常用屏幕对角线的长度表示.单位是寸 屏幕分辨率 px pixels 整个屏幕的像素数,一般用屏幕的像素宽度(水平像素数)乘以像素高度表示,形如1280x720, 反之分辨率为1280x720的屏幕,像素宽度不一定为1280 屏幕密度 dpi dots per inch 每英寸中的像素数.计算公式:屏幕分辨率/屏幕尺寸, 打印分辨率 dpi dots per inch dpi 原是印刷上的记量单位,意

传统的Java应用部署模式,一般遵循“硬件->操作系统->JVM->Java应用”这种自底向上的部署结构,其中JEE应用可以细化为“硬件->操作系统->JVM->JEE容器->JEE应用”的部署结构.这种部署结构往往比较重,操作系统.JVM和JEE容器造成的overhead很高,而很多时候一个Java应用并不需要跑满整个硬件的资源,导致这种模式的资源利用率是比较低的. 而另一方面,硬件虚拟化技术逐渐成熟:VMware Hypervisor.Xen.KVM.Powe

1.  什么是density 引用 1) density density表示每英寸有多少个显示点(逻辑值),它的单位是dpi:dot per inch,通常屏幕大时,density就大,屏幕小时,density就小,通常 屏幕实际分辨率为240px*400px时,density=120 屏幕实际分辨率为320px*533px,density=160 屏幕实际分辨率为480px*800px,density=240 2)  分辨率 是整个屏是多少点,比如800x480,它是软件的显示单位 3) 从A

###########################################Android计量单位########################################### px   :是屏幕的像素点 in    :英寸 mm :毫米 pt    :磅,1/72 英寸 dp   :一个基于density的抽象单位,如果一个160dpi的屏幕,1dp=1px dip  :等同于dp sp   :同dp相似,但还会根据用户的字体大小偏好来缩放. 建议使用sp作为文本的单位,其它

像素于分辨率 像素,又称画素,为图像显示的基本单位,译自英文“pixel”,pix是英语单词picture的常用简写,加上英语单词“元素”element,就得到pixel,故“像素”表示“图像元素”之意,有时亦被称为pel(picture element).每个这样的信息元素不是一个点或者一个方块,而是一个抽象的采样.仔细处理的话,一幅图像中的像素可以在任何尺度上看起来都不像分离的点或者方块:但是在很多情况下,它们采用点或者方块显示.每个像素可有各自的颜色值,可采三原色显示,因而又分成红.绿.蓝

数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为:望闻问切.而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样:闻:仔细分析数据是否合理:问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流:切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析. "望"的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程,而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的.R语言提供了多种图表对数据分布进行描述,本文接下来将逐一讲解. 绘制基本直方图 本例选用如下测试集: 直方图的横轴为绑定变量区间分隔的取值范围,纵轴则表

合理的keyword密度散布与黑帽SEO之躲藏文本 咱们都晓得.关于baidu的keyword排行有一个非常重要的条件即是keyword密度.在咱们的了解中keyword的密度在2%-8%这个规模之内.咱们想为啥在这个规模之内呢?韶关查找引擎优化今日就跟咱们讨论一下这个keyword密度和用黑帽SEO躲藏文本方面来堆砌keyword取得排行. 站点keyword密度剖析 关于一个正常的站点,他的主页是会有十分多的文字.这儿的文字的字数就能够作为这个站点的总字数,而keyword密度即是用keyw

基于密度的方法:DBSCAN 基于密度的方法:DBSCAN DBSCAN=Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise 本算法将有足够高密度的区域划分为簇,并可以发现任何形状的聚类 若干概念 r-邻域:给定点半径r内的区域 核心点:如果一个点的r-邻域至少包含最少数目M个点,则称该点为核心点 直接密度可达:如果点p在核心点q的r-邻域内,则称p是从q出发可以直接密度可达 如果存在点链是从关于r和M直接密度可达 ,则称点p是