位图

【Vim使用】vim键位图 写在前面：知道vim也有几年了，也轻度用了很久很久了，我觉着不是很好用呀！还逼自己学过，感觉不值得！ 这玩意要不是Linux默认是它我都不想学！ 需要学吗？就和当初说Linux又多好一样，我反复切过好几次，到头来还是Windows更适合我的使用！ 同样的还有一个Totoal Commander。 等级太低了！ 记录一下vim的键位图，供自己查查，我估摸着用处不大！ 来源： https://www.cnblogs.com/shengwang/p/11974233.html

CBitmap类主要是加载位图资源，或者建立一个空白位图用于存储画面。 BOOL LoadBitamp(UINT nIDResource) 从工程资源中加载一张位图 BOOL LoadOEMBitmap(UINT nIDBitmap) 从系统资源中加载一张位图 BOOL CreateBitmap(int nWidth, int nHeigjt, UINT nPlane, UINT nBitCnt, const void* lpBits) 根据指定的值创建一张位图 BOOL CreateCompatibleBitmap(CDC* pDC, int nWidth, int nHeight) 根据高宽创建一张兼容位图 BOOL CreateBitmapIndirect(LPBITMAP lpBitmap) 根据BITMAP结构体创建一张空白位图 int GetBitamp(BITMAP* pBitmap) 根据BITMAP结构体获取位图属性信息 static CBitmap* FromHandle(HBITMAP hBitmap) 将HBITMAP句柄转换为CBitamp对象 operator HBITMAP() const 从CBitmap对象中获取HBITMAP句柄 BITMAP结构体： /* Bitmap Header Definition */ typedef struct

说明位图,矢量图,像素,分辨率，PPI,DPI？ 显示全部 关注者 28 被浏览 7,031 关注问题 写回答 ​邀请回答 ​添加评论 ​分享 ​ 2 个回答 默认排序 刘凯 21 人赞同了该回答 位图：位图图像（bitmap）, 亦称为点阵图像或绘制图像，是由称作像素（图片元素）的单个点组成的。这些点可以进行不同的排列和染色以构成图样。当放大位图时，可以看见赖以构成整个图像的无数单个方块。只要有足够多的不同色彩的像素，就可以制作出色彩丰富的图象，逼真地表现自然界的景象。缩放和旋转容易失真，同时文件容量较大。bmp，jpg，gif，png。便携式网络图形（Portable Network Graphics，PNG）是一种无损压缩的位图图形格式，截图首选png格式。 矢量图像：由数学向量组成，文件容量较小，在进行放大、缩小或旋转等操作时图象不会失真，缺点是不易制作色彩变化太多的图象。 像素：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。像素表示图形尺寸的大小。不同设备显示效果相同。这里的“相同”是指像素数不会变，比如指定UI长度是100px，那不管分辨率是多少UI长度都是100px。也正是因为如此才造成了UI在小分辨率设备上被放大而失真

在使用到9.png的布局上面添加 android:padding="0dip" 比如 <LinearLayout android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:layout_margin="20dp" android:layout_marginRight="10dp" android:orientation="vertical" android:layout_weight="1" android:background="@drawable/sysbtnblue" android:padding="0dip" > 解决方法来源 http://stackoverflow.com/questions/3904852/android-layout-broken-with-9-patch-background 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/778987/blog/277663

Web前端笔记 第三部分：PS学习 1. 常用图片格式 图片是网页制作中很重要的素材，图片有不同的格式，每种格式都有自己的特性，了解这些特效， 可以方便我们在制作网页时选取适合的图片格式，图片格式及特性如下： 1、psd photoshop的专用格式。 优点：完整保存图像的信息，包括未压缩的图像数据、图层、透明等信息，方便图像的编辑。 缺点：应用范围窄，图片容量相对比较大。 2、jpg 网页制作及日常使用最普遍的图像格式。 优点：图像压缩效率高，图像容量相对最小。 缺点：有损压缩，图像会丢失数据而失真，不支持透明背景，不能制作成动画。 3、gif 制作网页小动画的常用图像格式。 优点：无损压缩，图像容量小、可以制作成动画、支持透明背景。 缺点：图像色彩范围最多只有256色，不能保存色彩丰富的图像，不支持半透明，透明图像边缘有锯齿。 4、png 网页制作及日常使用比较普遍的图像格式。 优点：无损压缩，图像容量小、支持透明背景和半透明色彩、透明图像的边缘光滑。 缺点：不能制作成动画 5、webp 将要取代jpg的图像格式。 优点：同jpg格式，容量相对比jpg还要小。 缺点：同jpg格式，目前不支持所有的浏览器。 位图和矢量图 位图也叫点阵图，是由一个个的方形的像素点排列在一起拼接而成的， 位图在放大时，图像会失真。上面讲的5种图像都属于位图。 矢量图和位图组成图像的原理不同

在上篇文章中，我们介绍了渲染流水线中的 DOM 生成、样式计算和布局三个阶段，那今天我们接着讲解 渲染流水线后面的阶段 。 这里还是先简单回顾下上节前三个阶段的主要内容：在 HTML 页面内容被提交给渲染引擎之后，渲染引擎首先将 HTML 解析为浏览器可以理解的 DOM；然后根据 CSS 样式表，计算出 DOM 树所有节点的样式；接着又计算每个元素的几何坐标位置，并将这些信息保存在布局树中。 分层 现在我们有了布局树，而且每个元素的具体位置信息都计算出来了，那么接下来是不是就要开始着手绘制页面了？ 答案依然是否定的。 因为页面中有很多复杂的效果，如一些复杂的 3D 变换、页面滚动，或者使用 z-indexing 做 z 轴排序等，为了更加方便地实现这些效果， 渲染引擎还需要为特定的节点生成专用的图层，并生成一棵对应的图层树（LayerTree） 。如果你熟悉 PS，相信你会很容易理解图层的概念，正是这些图层叠加在一起构成了最终的页面图像。 要想直观地理解什么是图层，你可以打开 Chrome 的“开发者工具”，选择“Layers”标签，就可以可视化页面的分层情况，如下图所示： 现在你知道了 浏览器的页面实际上被分成了很多图层，这些图层叠加后合成了最终的页面 。 下面我们再来看看这些图层和布局树节点之间的关系，如文中图所示： 通常情况下， 并不是布局树的每个节点都包含一个图层

虽然「LaTeX 只能识别 EPS 格式的图档」是多年的误传，但是仍有许多杂志和期刊只接受 EPS 格式的图档。所以，尽管在日常使用中，我们很少会用到 EPS 格式，但是有时候不得不用。 今天帮朋友排版论文的时候，就又遇到了这样无节操的期刊。没办法，转呗。结果一看傻眼了，一共五六十个图片，手工得弄到猴年马月……于是动了动脑，写了个批处理搞定。 在现在的 TeX 发行版中，一般都带有一个 bmeps 的小程序，它能将 png , jpg 和 bmp 等格式的位图转换成 EPS 格式的图档。我们用它来处理图片是最好不过了，以 png 格式为例，批处理命令如下 大专栏 在 Windows 下批量将位图转为 EPS 格式的图档12345 for /f %%i in ('dir /b *.png') do ( @echo %%i bmeps -c %%i %%~ni.eps @echo Finished ) 这里用到了 for 循环，在当前目录下遍历所有后缀为 png 的文件，然后对当前文件依次执行 bmeps 命令。 我写了一个完整的批处理文件，可以在 这里 下载，置于位图所在的目录，双击运行即可。 来源： https://www.cnblogs.com/liuzhongrong/p/11921222.html

　　 今天有朋友问到我如何用redis记录一亿用户的一天的登录状态，其实这个问题有两种需求，不同的需求可以使用不同的方法，如果说要做详细的统计的话，那么可以使用Redis位图 　　我们都知道8bit = 1b = 2^-10kb， bitmap 就是通过最小的单位 bit 来进行0或者1的设置，表示某个元素对应的值或者状态。 一个bit的值，或者是0，或者是1；也就是说一个bit能存储的最多信息是2。 位图并不是一种特殊的数据结构，其实本质上是二进制字符串，也可以看做是 byte 数组。可以使用普通的 get/set 直接获取和设置整个位图的内容，也可以使用位图操作 getbit/setbit 等将 byte 数组看成「位数组」来处理。 位图的优势: 基于最小的单位bit进行存储，所以非常省空间。 设置时候时间复杂度O(1)、读取时候时间复杂度O(n)，操作是非常快的 二进制数据的存储，进行相关计算的时候非常快 方便扩容 一般可以在如下场景使用： 用户签到 用户在线状态 统计活跃用户 各种状态值 常用命令 SETBIT 对 key 所储存的字符串值，设置或清除指定偏移量上的位(bit)。 SETBIT key offset value offset 参数必须大于或等于 0 ，小于 2^32 (bit 映射被限制在 512 MB 之内)。 GETBIT 对 key 所储存的字符串值

1.简介 日常开发工作中会有很多bool类型的值需要存取，比如记录某个玩家一年的活跃情况，每天对应的状态只有两种，活跃/不活跃。如果使用一个set来记录当天活跃的用户，当用户量非常大时会浪费非常多的空间。因此redis提供了位图(bitmap)，让用户可以对每一位进行单独操作，设定某一位的值，位图并不是一个新的数据类型，它其实是使用了字符串类型。 127.0.0.1:6900> setbit bitmap|test 1 1 (integer) 1 127.0.0.1:6900> type bitmap|test string 2.操作 位图的操作主要有以下几个： 1). setbit key offset value 设定某一位的值，如果key不存在就创建一个新的key并设定值,offset是偏移量，可以看做是下标 可以看到只能对某一位设定为0或者1，其他值会报错 2). getbit key offset 获取某一位的值 在上边的操作之后继续执行getbit命令可以看到，没有setbit的位会默认设定为0 3). bitcount key start end 统计start到end之间的1的数量 4). bitpos key bit start end 返回0/1在start到end之间第一次出现的位置 3. 使用场景注意，位图的目的是节省空间

随着各个业务系统的不断增加，以及各业务系统数据量不断激增，业务用户的分析诉求越来越多且变化很快，IT数据支撑方的工作变得越来越复杂。 1、数据来自多个不同的系统，存在需要跨数据源分析，需要对接各种不同数据源等问题。 2、需要分析的数据体量越来越大，并且要快速获得分析结果的问题。 3、部分数据还需要二次加工处理的问题。 供数支撑方在业务系统的前端看起来基本没有任何操作，但背后的逻辑十分复杂，实现难度也很大。就像看得到的是冰山一角，看不到的是海水下绝大部分的支撑。 为了解决日益激增的大数据量分析诉求，大部分公司会通过搭建Hadoop、Spark等大数据架构，配以BI工具做数据层面的分析，来搭建这样一整套大数据分析平台。 大数据分析很关键的一个点在于性能：取数快不快，分析响应快不快，能否实时？ 这个问题除了平台的底层架构，BI（ 商业智能 ）的运行性能也有很大相关。 大家可能普遍认为的BI，就是一个数据展现工具，在前端看起来没有太多有技术含量的操作，但背后的逻辑十分复杂，实现难度也很大。就像看得到的是冰山一角，看不到的是海水下绝大部分的支撑。 好的BI工具都有与之依赖的数据引擎，数据引擎的作用一方面是数据响应的性能（数据量、速率），还有很重要的一点是能否适应企业不同业务情况的模式/方案。比如小数据快速读取，大数据分布式并行运算，节点数据实时展现等等..... FineBI V5