支持水印功能：可直接将layout中的view转化为 bitmap添加到图片上，支持前后摄像头切换，自动对焦，时间为动态当前时间，拍照完成进行图片预览，支持图片放大预览

利用wget工具批量下载GLASS NDVI/EVI产品（其他产品代码类似，只需要按照网页端命名方式改对应位置参量的名称即可）（官网地址：https://glass.hku.hk/download.html）。 方法十分简单，wget工具只需在官网（https://eternallybored.org/misc/wget/）下载（不用安装，配置一下环境变量即可），然后就可以直接双击文件（因为是bat后缀，是windows批处理命令）就可以开始下载啦，高效快速。 如需修改bat文件，只需要右键在记事本中编辑即可~ 省去了大家在官网疯狂重复手点的麻烦，提高工作效率，有需要的友友完全可以尝试使用。 ps：代码中所有可能需要修改的地方——目录位置/目标瓦片/生产日期（官网文件名中最后一个日期）/下载年份/参量名称 有任何问题欢迎大家交流探讨~

在Android开发中，`SurfaceView` 和 `MediaPlayer` 是两个重要的组件，它们常被用于实现视频播放功能。`SurfaceView` 提供了一个高效的显示机制，适用于处理大量的图形更新，而`MediaPlayer` 则是Android系统提供的媒体播放器，能够处理各种音频和视频格式的播放。在本篇文章中，我们将深入探讨如何利用`SurfaceView` 和 `MediaPlayer` 控制视频的大小，以适应不同的屏幕尺寸和用户体验需求。 让我们了解`SurfaceView`。`SurfaceView` 是一个特殊的视图，它拥有自己的显示表面，可以独立于窗口管理器进行渲染，这使得它在处理多媒体数据时能够避免频繁的界面刷新带来的性能损失。在播放视频时，`SurfaceView` 的优点在于能够减少画面撕裂，提高播放流畅性。 `MediaPlayer` 类是Android的媒体播放引擎，它可以加载、解码和播放音频和视频文件。`MediaPlayer` 支持多种媒体源，包括本地文件、网络流和内容提供者的URI。对于视频播放，我们通常会将`MediaPlayer`与`SurfaceView` 结合使用，通过`MediaPlayer`加载和解码视频，然后在`SurfaceView`上显示。 要控制视频大小，我们需要关注以下几个关键步骤： 1. 创建`SurfaceView`: 在布局文件中添加`SurfaceView`，并将其ID设为`SurfaceHolder.Callback` 的引用，以便在`SurfaceView`准备就绪时接收通知。 2. 实现`SurfaceHolder.Callback`: 在Activity或Fragment中实现此接口，重写`surfaceCreated()`, `surfaceChanged()` 和 `surfaceDestroyed()` 方法。`surfaceChanged()`方法会在Surface尺寸变化时调用，我们可以在这里调整`MediaPlayer`的视频显示大小。 3. 初始化`MediaPlayer`: 使用`MediaPlayer.create()` 或者手动构造`MediaPlayer`对象，然后设置数据源（例如，本地文件路径）。调用`setDisplay()`方法，将`SurfaceView`的`SurfaceHolder`传递给`MediaPlayer`，使视频能够在`SurfaceView`上显示。 4. 调整视频大小：在`surfaceChanged()`方法中，获取`SurfaceView`的新尺寸，然后调用`MediaPlayer`的`setVideoSize()`方法，传入对应的宽度和高度参数。这样，`MediaPlayer`就会按照指定的尺寸播放视频。 5. 播放和控制：调用`MediaPlayer`的`prepare()`方法准备播放，然后通过`start()`开始播放。还可以利用`seekTo()`跳转到视频的任意位置，`pause()`暂停，`stop()`停止，`release()`释放资源。 6. 处理播放结束：监听`MediaPlayer`的`OnCompletionListener`，当视频播放完毕时，可以选择重新播放或执行其他操作。 7. 注意兼容性：不同设备的屏幕尺寸和分辨率各不相同，因此在设置视频大小时要考虑兼容性问题。可以使用`DisplayMetrics`获取设备的屏幕尺寸，并根据需要进行适配。 通过`SurfaceView`和`MediaPlayer`的组合，开发者可以实现自定义的视频播放功能，包括控制视频的大小以适应不同的屏幕。这不仅提高了用户体验，还为应用提供了更大的灵活性。在实际开发过程中，还需要考虑性能优化和异常处理，确保在各种情况下都能稳定地播放视频。

随着半导体制造业的快速发展，芯片表面缺陷检测技术成为了保障产品质量的关键环节。芯片表面缺陷数据集作为研究和开发缺陷检测算法的基础资源，对于促进先进检测技术的发展具有重要意义。在这一背景下，“Chip-surface-defect-dataset-数据集资源”应运而生，旨在提供一套全面且实用的数据集，供相关领域的研究者和工程师使用。 该数据集资源包含多个文件，其中readme.txt文件是整个数据集的使用说明书，详细说明了数据集的结构、内容以及如何使用数据集进行研究和开发工作。其余文件则按照不同的数据生成方式和数据类型被分类命名。例如，DatasetA-Semantic-generated和DatasetB-Semantic-generated分别代表两个不同批次或不同类型的芯片表面缺陷数据，通过语义生成的方式获得；而DatasetA-Handcrafted-generated和DatasetB-Handcrafted-generated则代表了使用手工方式标记的缺陷数据；DatasetB-Real和DatasetA-Real则包含了实际从生产线上采集到的包含缺陷的芯片表面图片。这些数据集涵盖了从实验生成到实际应用的广泛场景，为芯片缺陷检测算法的训练和测试提供了多样化、真实的训练材料。 在半导体制造过程中，芯片表面缺陷可能由多种因素引起，包括但不限于晶圆生产过程中的物理损伤、化学残留、光刻过程中的误差以及芯片封装过程中的应力问题。这些缺陷在微观尺度上可能表现为划痕、斑点、坑洞、裂纹或其他不规则形态，若不及时发现并处理，将直接影响芯片的性能和可靠性。因此，对芯片表面进行有效的检测和分类是保证最终产品质量的基础工作。 传统的芯片缺陷检测主要依靠人工目检或使用简单的机器视觉系统，但随着芯片制造技术的不断进步，芯片特征尺寸不断缩小，人工检测的效率和准确性已经无法满足生产需求，机器视觉和人工智能技术在此背景下得到了广泛应用。通过深度学习和模式识别技术，可以自动从大量芯片表面图像中提取特征，自动识别和分类各种缺陷类型，从而大幅提高检测效率和准确性。 Chip-surface-defect-dataset-数据集资源的提供，将极大地推动基于机器学习的芯片表面缺陷检测算法的研究与开发。研究人员可以利用该资源进行算法的训练、验证和测试，优化模型的性能，开发出更加高效、准确的缺陷检测系统。此外，数据集的开放性也为全球的研究者提供了一个共享的平台，有助于学术交流与合作，共同推动芯片制造技术的发展和创新。 芯片表面缺陷检测是一个集成了机械工程、电子工程、计算机科学和人工智能等多个学科的综合性技术领域。随着机器学习技术的不断进步，特别是深度学习方法在图像识别领域的突破性进展，未来芯片表面缺陷检测技术有望实现更高水平的自动化和智能化。而Chip-surface-defect-dataset-数据集资源的问世，正是这一发展进程中的重要一步，它为技术的进一步创新和应用提供了必要的数据支持。

沃尔什码matlab代码表面活性可见 将人口活动映射到皮质表面的代码 在 Matlab 命令窗口中的函数名称前键入 help 以获取使用说明。 为 Froudist-Walsh、Sean、Daniel P. Bliss、Xingyu Ding、Lucija Jankovic-Rapan、Meiqi Niu、Kenneth Knoblauch、Karl Zilles、Henry Kennedy、Nicola Palomero-Gallagher 和 Xiao-Jing Wang 开发的原始代码。 “多巴胺梯度控制对猴子皮层分布式工作记忆的访问。” bioRxiv (2020)。 和 Froudist-Walsh、Sean、Ting Xu、Meiqi Niu、Lucija Rapan、Karl Zilles、Daniel S. Margulies、Xiao-Jing Wang 和 Nicola Palomero-Gallagher。 “猕猴皮层中受体表达的梯度。” bioRxiv (2021)。 这个代码版本是为即将发表的论文 Ulysse Klatzmann 等人开发的。 （准备中） 示

内容概要：本文综述了填充n边形区域（n>4）的技术，主要分为两大类方法：多片法和单片面法。多片法通过将n边形分解为四边形或三角形来填充，关键在于确保各片之间的平滑过渡，如采用不同阶次的多项式曲面和连续性条件。单片面法则尝试用单一曲面完成填充任务，包括有理曲面和非有理曲面，其中又细分为基于基点表示和其他变体。此外，文中还讨论了细分方法在解决n边形问题中的应用，以及拓扑理论在建模中的潜在用途。最后，作者总结了现有方法，并指出了未来研究的方向。 适用人群：计算机图形学、几何建模领域的研究人员和技术人员，特别是对曲面设计和多边形填充技术感兴趣的学者。 使用场景及目标：①用于研究和开发新的曲面设计算法，特别是在处理复杂边界条件下的自由曲面建模；②帮助理解现有n边形填充方法的优缺点，为实际应用提供理论支持；③探索细分方法和拓扑理论在曲面建模中的应用潜力。 其他说明：本文不仅涵盖了传统的方法和技术，还介绍了最新的研究成果，如基于代数几何的多边形补丁比较，以及利用环面补丁填充n边形孔洞的新思路。此外，文章提供了丰富的参考文献列表，方便读者进一步深入研究相关主题。

标题中的“Wafer surface defects dataset”是一个专门针对晶圆表面缺陷的数据集，这通常与半导体制造过程中的质量控制和缺陷检测密切相关。晶圆是制造集成电路（IC）的基础，其表面的任何缺陷都可能影响最终产品的性能和可靠性。在这个数据集中，我们可以预期包含了大量的图像，这些图像捕获了不同类型的缺陷，例如刮痕、颗粒等。 描述虽然简洁，但暗示了这个数据集的核心内容——它是由图像组成的，这些图像展示了晶圆表面的各种问题。这些图像可能是通过高分辨率显微镜或专门的检测设备拍摄的，用于训练机器学习模型或者进行人工分析，以识别和分类不同的缺陷类型。 标签“wafer defect scratch particle”进一步细化了数据集包含的主要缺陷类别。"wafer defect"泛指晶圆上的任何异常，而"scratch"和"particle"则具体指出了两种常见的缺陷类型。刮痕可能在晶圆处理过程中由于工具或环境因素产生，可能会影响电路的导电性。"particle"通常指的是在晶圆表面上的外来物质，如尘埃或污染物，它们可能会导致短路或其他制造问题。 在压缩包子文件的文件名称列表中，“Images”表明数据集主要由图像组成。这些图像可能按照一定的命名规则，比如包含缺陷类型、位置或其他相关信息，以方便数据分析和模型训练。每个图像可能代表一个单独的缺陷实例，或者是一组缺陷的集合，具体取决于数据集的设计。 利用这个数据集，研究者和工程师可以开发和优化算法来自动检测晶圆表面的缺陷，提高半导体制造的质量控制。这可能涉及到计算机视觉技术，包括图像预处理、特征提取、分类器设计以及深度学习模型的应用，如卷积神经网络（CNN）。同时，该数据集也可能用于评估现有检测方法的效率和准确性，推动半导体行业的技术创新。 "Wafer surface defects dataset"是一个专注于晶圆表面缺陷的图像数据集，涵盖了刮痕和颗粒两类常见缺陷。这个数据集对于改进和自动化半导体制造过程中的缺陷检测具有重要价值，也是相关领域的研究人员和工程师进行模型开发和验证的理想资源。

纳米固体与表面力学，孙长庆，L. K. Pan，An analytical solution shows that a competition between bond order loss and the associated bond strength gain of the lower coordinated atoms near the edge of a surface dictates the

The Rh influence on the surface distribution of the ternary alloy Pt-Pd-Rh，陈羽，，Using the modified analytical embedded atom method (MAEAM) and combining with Monte Carlo computer simulation, the surface segregation of Pd-Rh alloys have been firstly discussed,

Orientation-resolved 3d5/2 energy shift of Rh and Pd surfaces: Anisotropy of the skin-depth lattice strain and quantum trapping，孙长庆，，Incorporating the BOLS correlation algorithm [C. Q. Sun, Phys Rev B 69, 045105 (2004); Y. Sun, J Phys Chem C 113, 14696 (2009)] into the high-resolution XPS measurements [J. N. And