(全解析)屏幕尺寸,分辨率,像素,PPI之间到底什么关系? 产品经理马忠信关注 22015.08.30 13:59:20字数 2,660阅读 52,661 今天我给大家来讲讲这几个咱们经常打交道的词到底啥意思,以及他们之间到底有什么关系.这篇文章是我花了一个下午从N多篇文章里提炼出的一个白话版,保证让你看得懂. 咱们从手机开始说起吧.先上一张图,给大家看看关于手机屏幕方面的一些参数.红框内的三个参数,大家一定都不陌生,我也不陌生.不过讲真的,就在不久前,我连手机的屏幕尺寸到底是怎么算出来的都不知

转载自:http://www.jianshu.com/p/c3387bcc4f6e 感谢博主的无私分享. 今天我给大家来讲讲这几个咱们经常打交道的词到底啥意思,以及他们之间到底有什么关系.这篇文章是我花了一个下午从N多篇文章里提炼出的一个白话版,保证让你看得懂. 咱们从手机开始说起吧.先上一张图,给大家看看关于手机屏幕方面的一些参数.红框内的三个参数,大家一定都不陌生,我也不陌生.不过讲真的,就在不久前,我连手机的屏幕尺寸到底是怎么算出来的都不知道.下面我们开始慢慢讲. 屏幕(主屏)尺寸是什么,

作者:马忠信,作者授权早读课发表,转载请联系作者. 原文链接:http://www.jianshu.com/p/c3387bcc4f6e#  互联网早读课:http://zaodula.com/archives/16413.html 今天我给大家来讲讲这几个咱们经常打交道的词到底啥意思,以及他们之间到底有什么关系.这篇文章是我花了一个下午从N多篇文章里提炼出的一个白话版,保证让你看得懂. 咱们从手机开始说起吧.先上一张图,给大家看看关于手机屏幕方面的一些参数.红框内的三个参数,大家一定都不陌生,

先说像素.像素是电子图像组成的基本单位,将图像放大数倍,会发现图像是由一个个“小色块”紧密排列组成的,每一个“小色块”就是一个像素点. 也就是说,每个图像都是由n多个像素点组成. 再说分辨率.所谓分辨率,指的是图像或者显示屏在长和宽上各拥有的像素个数. 比如一张照片分辨率为1920x1080,意思是这张照片是由横向1920个像素点和纵向1080个像素点构成,一共包含了1920x1080个像素点. 再比如我们说一个屏幕分辨率为800x600,意思是这块屏幕最多只能显示800x600个像素点的图片或

看下美年健康的股票,这次主要是研究下成交量和K线的关系,以最后5天为例子,股票下跌成交量降低,说明抛压很小,在最后3天,价格突破的时候,成交量是平时的两倍,说明有机构买入, 业绩部分还可以,全民健身是以后的趋势,一般一个人每年一次,我们公司每年体检也是这家,感觉还可以,建议买入

屏幕尺寸是指屏幕对角线的长度,一般以英寸为单位,1英寸(inch)=2.54厘米(cm).传统意义上的照片尺寸也是这个概念.所以同样尺寸(指对角线)的屏幕,也可能长宽比率不同.像素(Pixel):是位图(如数字图像)里的抽象概念,指计算机对图像的采样点,没有具体尺寸.通俗理解就是一个一个的方框(点),计算机会保存该采样点的位置和颜色值. 分辨率:像素的总数.如1024px*600px,表示在每行上有1024个像素(采样点),在每列上有600个像素(采样点).注意只要没有对数字图像本身进行编辑,任

1. 名词理解 屏幕尺寸(screen size) 屏幕尺寸(screen size),是屏幕的对角线长度,一般讲的大小单位都是英寸. DPI (dots per inch) dpi 是(英文Dots Per Inch)(每英寸所打印的点数)的缩写,是打印机.鼠标等设备分辨率的单位.国际上都是计算一平方英寸面积内像素的多少.这是衡量打印机打印精度的主要参数之一,一般来说,该值越大,表明打印机的打印精度越高.如果对于扫描设备,dpi越大,则采样点越高,扫描的图片越清晰. 可以理解为像素的密度,即单

1 尺寸单位定义 px(pixel,像素):每个px对应屏幕上的一个点 dip或dp(device independent pixels,设备独立像素):一种基于屏幕密度的抽象单位.在每英寸160个点的显示器上,1dip = 1px.但随着屏幕密度的改变,dip与px的换算会发生改变,dp是与实际尺寸匹配的单位 sp(scaled pixels,比例像素):主要处理字体的大小,可根据用户的字体大小首选项 进行缩放 in(inch,英寸):标准长度单位,1inch = 25.4mm pt(poin

转自DPI/PPI/dp/sp/px/pt 移动设计手册 做移动设计的同学,不管是原生app或者web app,应该对字体字号都是很头痛的问题.根本原因是,我们用唯一分辨率的电脑,设计各个不同尺寸大小分辨率的设备,那简直要疯掉了. 但不要着急,我们先来理解一下一些名词: 我们一般会碰到的度量单位主要有:dpi.ppi.dp.sp.px.pt.in.其中,px应该各位最熟悉的单位,也是我们主要使用的photoshop或者axure等工具用的度量单位,而它在移动端时,的确已经"过时"了.但

一 ppi,dpr,dip,分辨率,屏幕尺寸,设备物理像素,设备独立像素 分辨率:1920px*1080px 在这个设备上纵向上有 1920个像素点(色块)... 屏幕尺寸:5英寸(in) = 5*2.54(cm) 指的是在这个屏幕上对角线的长度使用英寸单位 这个值是每个设备固定不变的 像素密度ppi: ppi和dpi 指的是一个设备上每英寸长度上有多少个像素点 ppi = 对角线上的像素数量/尺寸 设备像素比dpr: 指的是一个设备上的 物理像素和独立像素的比值 dpr = 设备像素/设备独立

1. Merge Two Sorted Lists 我们先来看这个 问题: Merge two sorted linked lists and return it as a new list. The new list should be made by splicing together the nodes of the first two lists. 是的,这是一个非常简单链表操作问题.也许你只需要花几分种便能轻松写出代码. 2. Merge k Sorted Lists 我们现在来研究这

kmeans一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据聚类后,然后研究不同聚类下数据的特点. 算法原理: (1) 随机选取k个中心点: (2) 在第j次迭代中,对于每个样本点,选取最近的中心点,归为该类: (3) 更新中心点为每类的均值: (4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新,直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步数,误差不变. 空间复杂度o(N) 时间复杂度o(I*K*N) 其中N为样本点个数,K为中心点个数,I为迭代次数 为什么迭代后误差逐渐减小: SSE=  对于 而言,求导

关系模型的基本术语 定义:用二维表格来表示实体集,用关键码表示实体之间联系的数据模型称为关系模型 有时也习惯称呼关系为表或表格,元组为行(Row),属性为列.关系中属性个数称为“元数”,元组个数称为“基数” 关键码(Key,简称键):由一个或多个属性组成 超键(Super Kry):在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模型的超键 候选键:不含有多余属性的超键称为候选键 主键:(Primary Key):用户选作元组标识的候选键称为主键,一般不加说明,键是指主键 外键:(Foreign Key)

地址:http://www.imooc.com/video/9564 dp(安卓),pt(iphone)是物理像素 ppi是由物理像素确定的 一英寸内有多少个像素渲染,ppi越高,图片越清晰 1px = dpr^2 * dp 这个是不是有问题? 1px = dpr ^2 * dp 是平面上的像素换算,但实际开发当中使用更多的是长度上的换算: 1px = dpr * dp. 所以320px = 640dp 注意这时候320px 是长度不是平面,568px同理. 这个表达的是在CSS里的1px等于多

首先第一篇讨论的是差分约束系统解的存在 差分约束系统是有 \(n\) 个变量及 \(m\) 个(如 \(x_{i} - x_{j} \leq a_{k}\) )关系组成的系统 差分约束解的求解可以转化为图中最短路的求解问题 对一个标准的差分约束式, 我们可以如下连边\[x_{i} - x_{j} \leq a_{k}\ \Rightarrow \ V(j\ ,\ i), w[j,i] = a[k]\] 对于一个不是那么标准的差分约数式, 我们可以做如下变形:\[x_{i} - x_{j} \ge

在上节<C语言if else语句>中看到,if 的判断条件中使用了<=.>.!=等符号,它们专门用在判断条件中,让程序决定下一步的操作,称为关系运算符(Relational Operators). 关系运算符在使用时,它的的两边都会有一个表达式,比如变量.数值.加减乘除运算等,关系运算符的作用就是判明这两个表达式的大小关系.注意,是判明大小关系,不是其他关系. C语言提供了以下关系运算符: 关系运算符 含  义 数学中的表示 < 小于 < <= 小于或等于 ≤ &

BZOJ 3110 很早就想写的试炼场题. 不会整体二分啊呜呜呜,只能写写树套树. 有一个trick就是外层使用一个权值线段树,把位置作为下标的线段树放在内层,这样子的话我们在查询$k$大的时候就可以直接在外层线段树上一边走一边二分. 注意我们查询的是第$k$大不是第$k$小,所以我们在走的时候要观察右子树的权值和$k$的关系. 内层可以动态开点防mle,注意在打标记下传的时候要先给左右儿子赋值. 挺卡常的. 时间复杂度$O(nlog^2n)$. Code: #include <cstdio>

.OpenCV创建进度条以及图像对比度,亮度调整 1.创建轨迹条createTrackbar() 函数原型C++: intcreateTrackbar(conststring& trackbarname, conststring& winname,  int* value, int count, TrackbarCallbackonChange=0,void* userdata=0); 变量说明:依次为[进度条名称],[所添加到的窗口名称],[整形指针,表征进度条当前位置,并且在创建进度条

二分.情况讨论 因为数组有序,所以能够考虑用二分.通过二分剔除掉肯定不是第k位数的区间.如果数组A和B当前处理的下标各自是mid1和mid2.则 1.假设A[mid1]<B[mid2], ①.若mid1+mid2+2==k(+2是由于下标是从0開始的),则 mid1在大有序数组中下标肯定小于k,所以能够排除[0,mid1].此外.B[mid2]下标大于或等于k.能够排除[mid2+1,n]: ②.若mid1+mid2+2<k,则 mid1在大有序数组中下标肯定小于k,所以能够排除[0,mid1

根据对称性,第 k 大和第 k 小,在实现上,是一致的,我们就以第 k 小为例,进行说明: 法 1 直接排序(sort(A, A+N)),当使用一般时间复杂度的排序算法时,其时间复杂度为 O(N2) 法 2 先将 k 个元素读入一个数组并将其排序,sort(A, A+k),则这些元素的最大值在第 k 个位置上.我们一个一个处理剩余的元素,当一个元素开始被处理时,它先于数组中第 k 个元素比较, 如果该元素大,不做任何处理,遍历下一个元素: 如果该元素小,则将该元素插入在前面合适的位置: 代码逻辑