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  • 分段-源码

    2021-03-02 03:19:26
    分段
  • 通过分段正交匹配实现分段稀疏信号恢复
  • 分段和聚类 这是分段和聚类
  • Pycharm分段执行代码

    万次阅读 2018-10-11 22:10:01
    Pycharm分段执行代码 在最新版的pycharm中拥有类似jupyter的分段执行代码功能,其使用方法如下: 1.在想要分段运行的段前一行(空白行)输入#%% 2.选择Use scientific mode 3.分段运行的结果 ...

    Pycharm分段执行代码

    在最新版的pycharm中拥有类似jupyter的分段执行代码功能,其使用方法如下:

    1.在想要分段运行的段前一行(空白行)输入#%%
    步骤2选择后的图

    2.选择Use scientific mode
    在这里插入图片描述

    3.分段运行的结果
    在这里插入图片描述

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  • 获取一个向量、一个延迟列表和一个窗口定义,并返回围绕这些延迟的分段数据和分段的平均值(这是进行 EEG 分析时非常常用的函数)。
  • 文中介绍了Oracle9i增强了本地管理减轻了数据字典的负担、增强了自动分段空间管理(ASSM),因此能够改善分段存储本质。
  • 6.1.3 日志分段

    千次阅读 2021-04-14 23:52:55
    6.1.3 日志分段 服务端处理每批追加到日志分段中的消息集,都是以nextOffsetMetadata作为起始的绝对偏移盘。因为这个起始偏移量总是递增的,所以每一批消息的偏移量也一直保持递增。我们可以得州的结论是:同一个...

    6.1.3 日志分段

    服务端处理每批追加到日志分段中的消息集,都是以nextOffsetMetadata作为起始的绝对偏移盘。因为这个起始偏移量总是递增的,所以每一批消息的偏移量也一直保持递增。我们可以得州的结论是:同一个分区的所有日志分段中,所有消息的偏移量都是递增的。如图6-11所示,上面的箭头从全局的日志分段角度看,下面每个日志分段中的箭头则只从当前的日志分段看,有下面的两个特点:

    • 新创建日志分段的基准偏移盐,都比之前分段的基准偏移量要大;
    • 同一个日志分段中,新消息的偏移量也比之前消息的偏移盘要大。
      在这里插入图片描述

    如图6-12所示,客户端传递的每一批消息,它们的偏移量都是从0开始的相对偏移量。消息集追加到日志分段后,相对偏移量会被更新为绝对偏移量。每个日志分段都有一个基准偏移盘(segmentBaseOffset),日志分段中每条消息的偏移量都是以这个基准偏移量为基础的。

    在这里插入图片描述

    Kafka消息代理节点上的一个主题分区(TopicPartition)对应一个日志(Log)。每个日志有多个日志分段(LogSegment),一个日志管理该分区的所有日志分段。下面列举了日志对象中与日志分段有关的代码:
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    这里最重要的是活动日志分段(activeSegment),用到它的相关变量和方法有下面几个。

    • activeSegment被定义为一个方法,它会获取segments的最后一个元素,作为日志最新的活动分段。如果有新日志分段产生,就会被加入到segments的最后一个,这样再次调用activeSegment方法获取的就是新创建的日志分段。
    • “下一个偏移盐元数据”(nextOffsetMetadata)被定义为一个变量,它的数据依赖于activeSegment,比如活动分段的下一个偏移量值(nextOffset)、活动分段的基准偏移量(baseOffset)、活动分段的大小(size)。
    • 日志的最新偏移盐(logEndOffset)表示下一条消息的偏移量,它取向nextOffsetMetadata的下一个偏移量,实际上是活动日志分段的下一个偏移量值。

    “下一个偏移扯元数据”是一个LogOffsetMetadata对象。它的下一条消息偏移量(nextOffset),一般会随君’消息的追加z直发生变化。另外,因为消息追加到活动的日志分段,日志分段的大小(size)也会发生变化。“日志分段的大小”会用来判断当前日志分段是否达到阔值,如果达到阔值,日志就会创建一个新的日志分段,并把新创建的日志分段作为“当前活动的日志分段”。日志分段的“基准偏移盘”(baseOffset)一般不会变化,除非“当前日志分段”发生变化。“下一个偏移盘元数据”对象在追加消息过程中起到重要的作用,相关的步骤如下。

    (1)追加消息前,使用nextOffsetMetadata的消息偏移量,作为这一批消息的起始偏移量。
    (2)如果滚动创建了日志分段,当前活动的日志分段会指向新创建的日志分段。
    (3)追加消息后,更新阳<tOffsetMetadata的消息偏移量,作为下一批消息的起始偏移盘。
    
    1. 日志的偏移量元数据
      日志的偏移主元数据是日志的一个重要特征。客户端对消息的读写操作,都会用到日志的偏移量信息。如图6-13所示,写入消息集到日志,日志的“下一个偏移量”(nextOffset)会作为消息集的“起始偏移盘”。从日志读取消息时,不能超过日志的“结束偏移盘”(logEndOffset)或“最高水位”(high阳ter1’1ark)。

    在这里插入图片描述

    日志的偏移量结构包括3部分:消息的偏移量(messageOffset)、日志分段的基准偏移:Q:(segmentBaseOffset)、消息在日志分段中的物理位置(relatlvePosltionlnSegment),且;中后两者不一定会有值。追加消息时使用的nextOffsetMetadata,这3个变i主都从当前活动的日志分段(actlveSegment)获取。相关代码如下:
    在这里插入图片描述

    追加消息时,因为很明确地知道要写到日志的活动分段中,所以活动分段的基准偏移盐和!大小都是已知的,nextOffsetMetadata关于日志偏移量元数据的3个变量都有值。但读取时使用的日志偏移量元数据(比如结束偏移量、最高水位)只有消息的偏移盘(第一个变盘),没有其他的两个变量信息。

    如图6-14所示,读取和写入消息集时都会创建或更新LogOffsetMetadata。写入操作主要使用了Log的nextOffsetMetadata(图中虚线上半部分)。读取操作主要使用了Replica的logEndOffsetMetadata和highWatermarkMetadata(图中虚线下半部分)。

    在这里插入图片描述

    下面来看一个logEndOffsetMetadata和lnextOffsetMetadata关联的例子。日志的logEndOffsetMetadata方法获取的“结束偏移量元数据”,最终用到的是“下一个偏移量元数据”。调用这个方法的是副本的logEndOffset方法。相关代码如下:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    为什么日志的“结束偏移盐”可以认为和“下一个偏移量”相等?如果相等的话,为什么不只用一个变量来统一表示?实际上,如图6-15所示,“下一个偏移盘”专门针对写人操作,“结束偏移量”则专门针对读取操作。这两个偏移量对应的元数据虽然相同,但是对应的客户端不同。
    在这里插入图片描述

    注意:Kafka的分区有主副本和各份副本,它们分布在不同的节,点上。不同节点上的副本都有一个日志文件。因为每个副本在对应的消息代理节点上都有日志文件,所以每个副本也都有日志的偏移量信息。日志(Log)和分区(Partition)之间并没有直接的关联,日志(Log)和副本(Replica)才有关联关系。分区通过管理主副本和备份副本,从而间接地管理所有副本中的日志。日志和副本是一一对应的,一个副本对应一个日志。但实际上在Kafka分布式存储系统中,因为存在主副本和各份副本,副本如果不是本地的,就没有日志。总结下:副本有主副本和备份副本之分,日志则有本地和远程之分。

    2.滚动创建日志分段
    为消息集分配偏移盘后,日志会将消息追加到最新的日志分段。如果当前的日志分段放不下新追加的消息集,日志会采用“滚动”方式创建一个新的日志分段,并将消息集追加到新创建的日志分段中。如图6-16所示,滚动创建日志分段分为下面3个步骤。

    (1)“当前活动的日志分段”指向旧的日志分段。
    (2)旧的日志分段空间不足,会创建新的日志分段。
    (3)“当前活动的日志分段”指向新的日志分段。
    

    在这里插入图片描述

    注意:采用滚动方式创建日志分段的好处是,要根据时间、大小或偏移量3种策略删除日志的部分数据,实现起来比较容易。每个日志分段不仅有对应的大小,也记录了基准偏移量。如果要删除指定偏移量之前的数据,只需要选择满足条件的部分日志分段,并不需妥获取分区的所有日志分段。
    判断是否需要创建新的日志分段,有下面3个条件。

    • 当前日志分段的大小加上消息大小超过日志分段的|调值(log.segment.bytes配置项)。
    • 离上次创建日志分段的时间到达一定需要滚动的时间(log.roll.hourS配置项)。
    • 索引文件满了。日志分段由数据文件和索引文件组成,第一个条件是数据文件满了,会创建新的日志分段;这里的第三个条件是索引文件满了,也会创建新的日志分段。

    采用滚动方式创建日志分段的代码如下:
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    新创建日志分段的基准偏移量取自logEndOffset,实际上是nextOffsetMetadata的消息偏移量值(fTlessageOffset),也是当前活动日志分段的下一个偏移量值(nextOffset)。如图6-17所示,假设已经有两个日志分段,第三个日志分段初始时nextOffsetMetadata的下一个偏移量等于10,基准偏移量等于10。客户端发送多批消息集,服务端的处理步骤如下。

    (1)第一批消息有3条消息,追加到第三个日志分段,下一个偏移量改为13,基准偏移量仍是10。
    (2)第二批消息有5条消息,追加到第三个日志分段,下一个偏移量改为18,基准偏移盘仍是10。
    (3)第二批消息、有2条消息,追加到第三个日志分段,下一个偏移量改为20,基准偏移量仍是10。
    (4)第四批消息有10条消息,当前活动的日志分段即第三个日志分段放不下这10条消息。满足滚动条件,创建第四个日志分段。第四个日志分段的下一个偏移量初始时为20,基准偏移量也是20。当新创建的日志分段加入到segments后,当前活动的日志分段会指向新创建的日志分段。第四批的10条消息就会追加到第四个日志分段。
    

    在这里插入图片描述

    消息集追加到已有的日志分段或者新创建的日志分段,每个日志分段由数据文件和笨’引文件组成。数据文件的实现类是文件消息集(FileMessageSet),它保存了消息集的具体内容。索引文件的实现类是偏移量索寻I(Offsetindex),它保存了消息偏移量到物理位置的索引。

    1. 数据文件
      追加一批消息到日志分段,每次都会写到对应的数据文件中,同时间隔indexlntervalBytes大小才写入一条索引条目到索引文件中。假设一条消息占用IO字节,每隔100字节才会写入一个索引条目,即IO条消息才会写入一个索引条目。如果一批消息有500字节,因为只会调用一次日志分段的append()方法,所以最多也只会创建一个索引条目。相关代码如下:

    在这里插入图片描述

    消息集(ByteBufferMessageSet)写入到数据文件(FileMessageSet),实际上是要将消息集中的字节缓冲区(ByteBuffer)写入到数据文件的文件通道中(FileChannel)。相关代码如下:

    在这里插入图片描述

    注意:日志分段的追加方法中,log.sizeinBytes()方法和messages.sizeinBytes方法的结果不一样。前者是数据文件的大小,后者是当前这才比消息的大小,数据文件包括了多批追加的消息集。

    消息集存储到日志分段中只是简单的追加。但要查询指定偏移量的消息,如果一条条查询就太慢
    了,而建立索引文件的目的就是:快速定位指定偏移量消息在数据文件中的物理位置。

    1. 索引文件
      写人数据文件的每一个消息集,它的每条消息都带有消息的绝对偏移量、大小、内容。为数据文件建立索引文件的基本思路是:建立“消息绝对偏移量”到“消息在数据文件中的物理位置”的映射关系。索引文件的存储结构有下面3种形式。
    • 为每条消息都存储这样的对应关系:“消息的绝对偏移量”到“消息在数据文件中的物理位置”。
    • 以稀疏的方式存储部分消息的绝对偏移2到物理位置的对应关系,减少内存占用。
    • 将绝对偏移盐改用相对偏移量,进一步减少内存的占用。

    Kafka的索引文件采用第三种形式,具有以下特性。

    • 索引文件映射偏移量到文件的物理位置,它不会对每条消息都建立索引,所以是稀疏的。
    • 索引条目的偏移ill存储的是相对于“基准偏移量”的“相对偏移量”,不是消息的“绝对偏移盘”。
    • 索引条目的“相对偏移量”和1物理位置各自占用4字节,即l个索引条目占用8字节。
    • 消息集的“消息绝对偏移量”占用8字节,索引文件的“相对偏移量”只占用4字节。
    • 消息集8字节的“消息绝对偏移量”减去8字节的“基准偏移量”,结果是4字节。
    • 偏移盘是有序的,查询指定的偏移量时,使用二分查找可以快速确定偏移量的位置。
    • 指定偏移主;如果在索引文件中不存在,可以找到小于等于指定偏移量的最大偏移量。
    • 稀疏索引可以通过内存映射方式,将整个索引文件都放入内存,加快偏移量的查询。

    为了理解索引文件的几个特点,下面来看个例子。如图6-18所示,假设有1000条消息,每100条消息写满了一个日志分段,一共会有10个日志分段。客户端要查询偏移量为28的消息内容,如果没有索引文件,我们必须从第一个日志分段的数据文件中,从第一条消息一直往前读,直到找到偏移量为28的消息。有了索引文件后,我们可以在第一个日志分段的索引文件中,先找到偏移量等于20的物理位置39,然后再到数据文件中,从文件物理位置39开始往前读每一条消息,直到找到偏移量为28的消息。

    索引文件通常比较小,可以直接放入内存。索引条目的键如果存储的是消息的绝对偏移量,那么每个索引条目占用12字节;如果存储的是消息的相对偏移量,每个索引条目只会占用8字节,可以减少三分之一的内存。
    在这里插入图片描述

    日志分段如果需要添加索引条目到索引文件,会先添加索引条目,然后才开始追加消息集到数据文件。索引文件的追加方法接收两个参数:第一个参数是追加消息集的起始绝对偏移fil(它表示消息集第一条消息的绝对偏移量,这个偏移量值是nextOffset,已经是上一个消息集的最后一条消息偏移量再加上一了);第二个参数是消息集第一条消息在数据文件中的物理位骂A这两个参数都表示消息集第一条消息的信息,所以索引条目存储偏移量到物理位置的映射关系是准确的。相关代码如下:
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    这一节分析了消息集的追加流程,以及日志、日志分段、数据文件和索引文件这些概念。下面总结下这些概念之间的关联关系,以及在消息集追加过程中各自起到的作用。

    • 一个日志由多个日志分段组成,日志管理了所有的日志分段。
    • 日志用segMents保存每个日志分段的基准偏移量到日志分段的映射关系。
    • 日志分段的基准偏移量是分区级别的绝对偏移量。
    • 日志分段中第一条消息的绝对偏移量也等于日志分段的基准偏移量。
    • 每个日志分段都由一个数据文件和一个索引文件组成。
    • 日志分段的数据文件和索引文件的文件名称以基准偏移量命名。
    • 数据文件保存每条消息的格式是:消息的绝对偏移量、消息的大小、消息的内容。
    • 索引文件保存消息偏移盐和消息在数据文件中的物理位置。
    • 索引文件中索引牵目的键存储值是:消息的绝对偏移量减去基准偏移量。
    • 索引文件可以通过内存映射的方式,将整个索引文件加载到内存中,加快文件的读取。

    下一节我们分析消息的读取流程,和追加消息流程一样,也从日志开始,不会涉及上层的业务逻辑。

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  • 分段CNN-源码

    2021-02-14 06:20:52
    分段CNN
  • 分段流-源码

    2021-02-05 23:36:38
    分段
  • 分段插值法 用多项式作为插值函数来逼近某一函数f(x)f(x)f(x)是最简单易行的一种插值方法,但是插值多项式的次数是随着插值节点的数目而增加的,且次数高的插值多项式往往插值效果并不理想,会出现所谓的Runge现象,...

    分段插值法

    用多项式作为插值函数来逼近某一函数f(x)f(x)是最简单易行的一种插值方法,但是插值多项式的次数是随着插值节点的数目而增加的,且次数高的插值多项式往往插值效果并不理想,会出现所谓的Runge现象,即在插值函数pn(x)p_n(x)的两端会发生激烈地震荡(不稳定)。为此,在实际应用中常采用分段插值方法。

    所谓分段插值法就是将被插值函数逐段多项式化,构造一个分段多项式作为插值函数。

    分段插值:首先,将插值区间划分为若干小段,在每一小段上使用低阶插值;然后,将各小段上的插值多项式拼接在一起作为整个区间上的插值函数。如果使用的低阶插值为线性插值(两点插值),则将拼接成一条折线,用它来逼近函数f(x)f(x)

    应用低阶插值的关键在于恰当地选择插值节点。由插值余项公式(9)可知,所选节点xix_i离插值点x越近则误差越小。

    1. 分段线性插值

    将插值区间[a,b][a,b]分成
    a=x0,x1,x2,,xn=b a=x_0,x_1,x_2,\cdots,x_n=b
    n个小段,在每一个小段[xi1,xi](i=1,2,,n)[x_{i-1},x_i](i=1,2,\cdots,n)上,其分段线性插值的公式为:
    s(x)=yi+yiyi1xixi1(xxi) s(x)=y_i+\frac{y_i-y_{i-1}}{x_i-x_{i-1}}(x-x_i)
    根据
    i={1xx0kxk1<xxk(1kn)nx>xn i = \begin{cases} 1 \quad x\leq x_0 \\ k \quad x_{k-1}<x\leq x_k时,(1\leq k\leq n) \\ n \quad x>x_n \end{cases}
    选择插值节点,即当插值节点为x0,x1,x2,,xk1,xk,,xnx_0,x_1,x_2,\cdots,x_{k-1},x_k,\cdots,x_n时,依次从左至右取出各节点。如果插值点x不超过节点x1x_1(即在[x0,x1][x_0,x_1]之间),则取节点x0x_0x1x_1进行线性插值,否则,再检查x是否超过x2,x_2,\cdots,依次逐步检查。一旦发现x不超过某个节点xnx_n,则取它与前面一个节点xn1x_{n-1}进行线性插值。如果x已超过xn1x_{n-1},则不论是否超过xnx_n,插值节点均取xnx_nxn1x_{n-1}(也就是一律当成是在[xn1,xn][x_{n-1},x_n])范围内取插值点。

    在小段[xn1,xn][x_{n-1},x_n]上,分段线性插值的误差是:
    R(x)=f(x)s(x)f(2)(ξ)8(xnxn1)2,ξ[xn1,xn] |R(x)|=|f(x)-s(x)|\leq \frac{|f^{(2)}(\xi)|}{8}(x_n-x_{n-1})^2, \quad \xi \in [x_{n-1},x_n]
    可见,当f(2)f^{(2)}有界时,小段[xn1,xn][x_{n-1},x_n]越小,分段线性插值的误差就越小。用分段线性插值方法提高插值精度是有效的。

    1. 分段抛物插值

    为了提高插值精度,可以在每一小段取3个节点xi1,xix_{i-1},x_ixi+1x_{i+1}进行二次插值,从而构成分段抛物插值。其插值公式如下:
    y=(xxi)(xxi+1)(xi1xi)(xi1xi+1)yx1+(xxi1)(xxi+1)(xixi1)(xixi+1)yi+(xxi1)(xxi)(xi+1xi1)(xi+1xi)yi y=\frac{(x-x_i)(x-x_{i+1})}{(x_{i-1}-x_i)(x_{i-1}-x_{i+1})}·y_{x-1}+\frac{(x-x_{i-1})(x-x_{i+1})}{(x_i-x_{i-1})(x_i-x_{i+1})}·y_i+\frac{(x-x_{i-1})(x-x_{i})}{(x_{i+1}-x_{i-1})(x_{i+1}-x_i)}·y_i
    根据
    i={1x<x1k1xk1<x<xkxxk1xxk,k=2,3,,n1kxk1<x<xkxxk1>xxk,k=2,3,,n1n1x>xn1 i=\begin{cases} 1 \quad x<x_1 \\ k-1 \quad x_{k-1}<x<x_k 且 |x-x_{k-1}|\leq |x-x_k|, k=2,3,\cdots,n-1 \\ k \quad x_{k-1}<x<x_k 且|x-x_{k-1}|>|x-x_k|,k=2,3,\cdots,n-1 \\ n-1 \quad x>x_{n-1} \end{cases}
    选择插值节点。即靠近x0x_0i=1i=1,计算节点为x0,x1x2x_0,x_1,x_2;靠近xk1x_{k-1}i=k1i=k-1,计算节点为xk2,xk1,xkx_{k-2},x_{k-1},x_k;靠近xkx_ki=ki=k,计算节点为xk1,xk,xk+1x_{k-1},x_k,x_{k+1};靠近xnx_ni=n1i=n-1,计算节点为xn2,xn1,xnx_{n-2},x{n-1},x_n

    1. 分段插值方法特点

    (1)分段插值方法算法简单,收敛性可以得到保证,只要节点间距充分小,就能达到任何精度的要求。

    (2)如需修改某个数据,则插值函数仅在相关的某个局部范围内受影响。

    (3)分段抛物插值所拼接成的插值函数曲线不一定光滑。

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  • n维分段二次插值计算方法 n维分段二次插值的算法研究及应用 作者鄂江三张 摘要数值分析中的插值方法在工程设计中有着广泛的应用多变量的插值结构形 式复杂但适合计算机编程使用本文给出了一种n维变量的分段二次插值...
  • 摘要:针对命中率随存储的流媒体片段流行度变化的特征,提出了一种新的基于最佳分段点估计的流媒体非均匀分段方法,根据不同存储大小下的流媒体外部分界流行度对其内部最佳分段点进行估计,进而把每个视频分成高流行...
  • 将目标信号和掩蔽信号分成段。 计算分段能量,然后计算 SNR,并返回平均分段 SNR (dB)。 还包括非分段 SNR 例程。
  • 利用微分中值定理对分段函数在分段点处的导数进行了讨论,并给出了一种求导方法.
  • 分段线性变换

    2019-04-13 11:45:37
    数字图像处理中点运算的分段线性变换用matlab实现阈值变换,图像特定部分突出,比特面的提取,对比度的分段增强
  • 分段进度条

    千次阅读 2019-02-14 10:49:57
    SegmentedProgressBar 项目地址:carlosmuvi/SegmentedProgressBar  简介:Instagram like segmented progress bar for Android, written in Kotlin!...分段进度条- Instagram like segmented progress ...

    SegmentedProgressBar

    项目地址:carlosmuvi/SegmentedProgressBar 

    简介:Instagram like segmented progress bar for Android, written in Kotlin!

    更多:作者   提 Bug   

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    分段进度条-

    Instagram like segmented progress bar for Android.

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  • 分段函数

    2017-12-08 15:24:09
    分段函数
  • 分段快速滚动控件

    2021-04-04 14:19:04
    该源码案例是一个可以支持分段快速滚动控件,源码SuperSaiyanScrollView,分段快速滚动控件,可以在一个overlay上显示当前分段标题,源码由源码天堂Android源码频道整理和上传。
  • matlab开发-分段工具用于分段图像的交互式组合。以交互方式找到分割(遮罩)图像的最佳方法
  • 分段管理

    2019-12-11 20:41:12
    #分段管理 这几天在学zend的内存管理,看着不是很懂,于是了解到计算机有两种内存管理,一种叫分段管理,一种叫分页管理 今晚上在这里看了分段管理,尽管自己也不是很懂,但是还是写下来吧,加深自己的学习记忆 ...
  • 实现分段区域标识

    2021-04-05 02:21:37
    这是一款非常不错的实现分段区域标识案例,作者gspd-mobi,源码SegmentedBarView,SegmentedBarView实现分段区域标识,希望大家能够喜欢。
  • 语义分段动物-源码

    2021-03-01 17:15:38
    语义分段动物
  • 分段选择 iOS源码

    2021-04-06 18:23:09
    作者MuYanQin,源码MCPageView.git,分段选择。
  • 数列分段

    2019-09-27 00:22:49
    数列分段 试题编号: 201509-1 试题名称: 数列分段 时间限制: 1.0s 内存限制: 256.0MB 问题描述: 问题描述  给定一个整数数列,数列中连续相同的最长整数序列算...
  • 数据分段2-源码

    2021-02-11 22:24:21
    数据分段2
  • 自定义分段进度条

    2018-11-28 11:30:35
    自定义分段进度条:1.可以根据权重设置不同段的大小;2.可以设置进度到某段时进度条显示的颜色;
  • 分段刻度尺

    2018-09-13 17:12:42
    分段刻度尺,可以设置3段不同刻度的刻度尺进行组合,自定义对应的刻度尺的数据。
  • 本库主要提供一个简单易用的自定义分段控件,方便快速实现分段效果,支持xml配置、代码配置、分段规则按均分/比例分、数字分段、文本分段、渐变分段、bar条样式正常/圆形/三角形,segment文字样式、进度设置、进度...

空空如也

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