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搜索关键字:拉伸    ( 652个结果
Android中ImnageView 中如何让图片拉伸显示?
通过设置android:scaleType="fitXY"使得图片拉伸显示。补充:scaleType的属性有matrix(默认)、center、centerCrop、centerInside、fitCenter、fitEnd、fitStart、fitXY。android:scaleType="cen ...
分类:移动开发   时间:2017-04-23 23:12:43    阅读次数:11
前端开发案例:【flex】完美页脚
用flex布局来实现的话,就是把“三列布局”给放倒。三列布局是水平方向排列,因此需要指明容器宽度。放倒以后需要指明高度,这样在中间内容不够的情况下,自动拉伸中间部分,能保持页脚始终在页面下方。但是由于文档高度可以是超过视口高度的,因此需要指明min-height,而不是height。#header# ...
分类:其他好文   时间:2017-04-16 12:25:54    阅读次数:14
Css3- transform
转换是使元素改变形状、尺寸和位置的一种效果,对元素进行移动、缩放、转动、拉长或拉伸。 属性:transform 2D转换属性值 translate() // x,y位置移动 rotate() // 顺时针旋转角度 scale() // x,y元素尺寸增加或减少 skew() // x,y元素翻转给定 ...
分类:Web程序   时间:2017-04-15 13:26:12    阅读次数:7
WPF: RenderTransform特效
WPF中的变形(RenderTransform)类是为了达到直接去改变某个Silverlight对象的形状(比如缩放、旋转一个元素)的目的而设计的,RenderTransform包含的变形属性成员就是专门用来改变Silverlight对象形状的,它可以实现对元素拉伸,旋转,扭曲等效果,同时变形特效也 ...
分类:Windows程序   时间:2017-04-11 11:59:16    阅读次数:11
使用FSharp 探索Dotnet图像处理功能2--均衡灰度
重新捡起大学里的图像处理,好像之前什么都没学到,但是我为什么还留着这本书呢?嘿嘿。 看到均衡灰度处理,上来就是积分,概率分布的公式,头微微的有点疼。网上看了点介绍,隔天再拿起书本,总算有了点眉目。简而言之,就是将灰度直方图的概率分布进行面积不变的拉伸,使图像有更好的显示效果。 其实进行的操作也很少 ...
分类:Web程序   时间:2017-04-08 00:57:02    阅读次数:16
使用jQuery快速高效制作网页交互特效(5)
//获取点击当前的元素 var text = $(this).html(); keydown 和 keypress 同时触发的 只不过 keypres还针对能打印出字符的按键keyup按键松开时触发 blur 失去焦点 绑定单个事件 bind("事件名",事件内容)$("li").bind("cli ...
分类:Web程序   时间:2017-03-31 00:10:28    阅读次数:14
IOS 拉伸图片(封装)
/** * 根据图片名返回一张能够自由拉伸的图片 */ +(UIImage *)resizedImage:(NSString *)name { UIImage *image=[UIImage imageWithName:name]; return [image stretchableImageWit... ...
分类:移动开发   时间:2017-03-29 22:30:07    阅读次数:24
奇异值分解(SVD)原理详解及推导
声明:转自http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513 在网上看到有很多文章介绍SVD的,讲的也都不错,但是感觉还是有需要补充的,特别是关于矩阵和映射之间的对应关系。前段时间看了国外的一篇文章,叫A Singularly ...
分类:其他好文   时间:2017-03-26 18:24:25    阅读次数:27
PS菜鸟
大学无聊之余,自学了两个月的PS。 留下的菜鸟作品也是有限,汇集在一起留个纪念吧! 一、图片的拉伸拖拽,要点为,可以把指定图片放至一个电视中 二、伟大毛主席说过的话都是真理,如下,背景,文字,效果,颜色,都是原创 三、美国的丧失片看着比较过瘾,于是乎,我也把自己P进去凑了个热闹 四、图一为原图,图二 ...
分类:其他好文   时间:2017-03-25 11:07:06    阅读次数:14
转载:矩阵的秩
在知乎上看到这个讲解,感觉很深刻。 首先,讲到矩阵的秩,几乎必然要引入矩阵的SVD分解:X=USV',U,V正交阵,S是对角阵。如果是完全SVD分解的话,那S对角线上非零元的个数就是这个矩阵的秩了(这些对角线元素叫做奇异值),还有些零元,这些零元对秩没有贡献。 有了这个前提,我们就可以用各种姿势来看 ...
分类:其他好文   时间:2017-03-24 14:06:08    阅读次数:13
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