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  • 控件如下 ...设置如下: View view = findViewById(R.id.devicelist_layout); view.getViewTreeObserver().addOnGlobalLayoutListener(new OnViewGlobalLayoutListener(view, 300)); 转自: ...

    控件如下

        <LinearLayout
            android:id="@+id/devicelist_layout"
            android:layout_width="match_parent"
            android:layout_height="wrap_content">
         </LinearLayout>
    

    写一个类

        public class OnViewGlobalLayoutListener implements ViewTreeObserver.OnGlobalLayoutListener {
            private int maxHeight = 500;
            private View view;
         
            public OnViewGlobalLayoutListener(View view, int height) {
                this.view = view;
                this.maxHeight = height;
            }
         
            @Override
            public void onGlobalLayout() {
                if (view.getHeight() > maxHeight)
                    view.getLayoutParams().height = maxHeight;
            }
        }
    

    设置如下:

        View view = findViewById(R.id.devicelist_layout);
        view.getViewTreeObserver().addOnGlobalLayoutListener(new OnViewGlobalLayoutListener(view, 300));
    

    转自:https://blog.haloxin.me/post/100.html

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  • 有一个点云,想得到它x,y,z三个轴上的最大和最小值。可以用pcl::getMinMax3D函数。在这儿。函数参数:1点云,2放最小值的容器,3放最大的容器。容器类型是点云中点的类型(正好有三个)代码:// // Created by...

    有一个点云,想得到它x,y,z三个轴上的最大值和最小值。可以用pcl::getMinMax3D函数。在这儿

    函数参数:1:点云,2:放最小值的容器,3:放最大值的容器。容器类型是点云中点的类型(正好有三个值)

    代码:

    //
    // Created by ethan on 18-6-26.
    //
    #include <iostream>
    #include <ros/ros.h>
    #include <pcl/point_types.h>
    #include <pcl/io/pcd_io.h>
    #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h>
    #include <pcl/common/common.h>
    using namespace std;
    int
    main(int argc,char **argv)
    {
    
        //加载点云模型
        pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    
        cloud->width  = 5; //设置宽度
        cloud->height = 1; //设置高度
        cloud->points.resize (cloud->width * cloud->height); //变形,无序
        for (size_t i = 0; i < cloud->points.size (); ++i) //设置cloud_a中点的坐标(随机数)
        {
            cloud->points[i].x = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
            cloud->points[i].y = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
            cloud->points[i].z = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
        }
        std::cerr << "Cloud: " << std::endl;
        for (size_t i = 0; i < cloud->points.size (); ++i) //打印cloud_a的点坐标信息
        std::cerr << "    " << cloud->points[i].x << " " << cloud->points[i].y <<" "<< cloud->points[i].z << std::endl;
    
        pcl::PointXYZ min;//用于存放三个轴的最小值
        pcl::PointXYZ max;//用于存放三个轴的最大值
        pcl::getMinMax3D(*cloud,min,max);
    
        cout<<"min.z = "<<min.z<<"\n"<<endl;
        cout<<"max.z = "<<max.z<<"\n"<<endl;
    
    }
    

    输出:

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  • 需求:echarts想将柱状图的0% 1% 2%到100%的所有,都显示在100%处。如图: 我想到了用一个重叠透明的柱顶起,但如何series[0] 的top去显示series[1]的?? ...

    需求:echarts想将柱状图的0% 1% 2%到100%的所有值,都显示在100%处。如图:

    我想到了用一个重叠透明的柱顶起值,但如何series[0] 的top去显示series[1]的值??

     

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  • 在经济关系中,当解释变量X的达到某一水平X′之前,与被解释变量之间存在某种线性关系;当解释变量X的达到或者超过X′以后,与被解释变量的关系就会发生变化。此时,如果已知X的转折点X′,我们就可以用虚拟变量...

    分段线性回归:是用虚拟变量估计不同数量水平的解释变量对被解释变量的影响。在经济关系中,当解释变量X的值达到某一水平X′之前,与被解释变量之间存在某种线性关系;当解释变量X的值达到或者超过X′以后,与被解释变量的关系就会发生变化。此时,如果已知X的转折点X′,我们就可以用虚拟变量来估计每一段的斜率,也就是所谓的分段线性回归。

    如下图所示,为分段线性拟合工具的界面(文末有下载地址),主要用来计算气温、降水等多年来分段线性变化趋势,原因是气温和降水等的变化在某个年份会存在突变,分段线性拟合变化趋势会比较准确的拟合变化趋势。

    下面以实际的案例俩说明分段线性拟合工具的详细使用说明。如下图所示为某个气象台站102年以来气温的平均最低值和最高值:

    运行步骤:

    一、分段线性拟合最低气温


    1. 双击Nonlineartrends.exe,运行软件。

    2. 将input data改为Lisboa.dat,将First lines to skip设置为7,Missing value field设为-99,x column设为1,y column设为2。

    3. 选择Linear problem→Imposed breakpoints,计算突变点。

    4. 点击Run按钮,开始计算。

    5. 点击SEE Result查看拟合报告。

     

     二、分段线性拟合最高气温


     

    链接:https://pan.baidu.com/s/1ZB9p8buN-AflUT_c7chZcA
    提取码:qsgb

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  • 设置echarts最大最小值

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如何设置最高值