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    苹果一倍图尺寸(iphone11pro屏幕尺寸)

    iPhone手机屏幕尺寸一般指:物理像素,ps像素。 iPhone的app现在一般适配2倍图和3倍图。 iphont4s 是2倍图,但是你画一个粗为0.5的线,iphont4s显示不出来,iphont5s却可以看到一个像素(从截图上看到的)的线来。 识别手机机型使用的是几倍图,一般通过这个值来识别:[UIScreen mainScreen].scale。若为1就1倍图(iphone 4/iphone 4s是个例外),若为2就是2倍图,若是3就是3倍图。但是现在iphone 4/iphone 4s都是按照2倍图处理的,并且他们的屏幕截图也是640*960,说明它是2倍图。但是若你在iphone 4/iphone 4s手机上画条0.5像素的线是显示不出来的,但是在iphone 6及更高版本画一条1/([UIScreen mainScreen].scale)(就是0.5或1/3)的线是显示出来的,说明iphone 4/iphone 4s物理分辨率是1像素。 准确的倍图计算公式是:round(屏幕截图宽度/[[UIScreen mainScreen] bounds].size.width)。屏幕截图(上传苹果商店的屏幕快照或者用手机截屏得到的图片)的宽度(或高度)除以物理宽度(或高度,宽度是[[UIScreen mainScreen] bounds].size.width,高度是[[UIScreen mainScreen] bounds].size.height)的四舍五入的整数。iPhone XR的828/375=2.2.08,四舍五入值是2,它的[UIScreen mainScreen].scale也为2(FULL_WIDTH:375.000000, FULL_HEIGHT:812.000000, [UIScreen mainScreen].scale:2.000000),所以它是用2倍图。 下面是开发中用到的iphone,ipod,ipad对应的实际像素点和图片倍率: iphont4,iphone4s实际像素点: 3.5英寸屏(320/480) iphone5,iphone 5s,iphone 5se实际像素点: 4英寸屏 (320/568) iphont6,iphone7,iphone8实际像素点: 4.7英寸屏(375/667) iphont6 plus,iphone7 plus,iphone8 plus实际像素点: 5.5英寸屏 (414/736) iphontX若不设置启动图片相当于iPhone8的放大模式(375/667) ,若设置了启动图片才是他的实际像素 实际像素点: 5.8英寸屏(375/812) iPhone 12 mini实际像素点: 5.8英寸屏(375/812) ipod4实际像素点: 4英寸屏(320/568) iphontX若不设置启动图片相当于iPhone8的放大模式(375/667) ,若设置了启动图片才是他的实际像素,实际像素点: 5.4英寸屏(iPhone 12 mini)(375/812) 5.8英寸屏(iPhone X,iPhone XS,iPhone 11Pro)(375/812) 6.1英寸屏(iPhone XR,iPhone11) (414/896) 6.1英寸屏(iPhone12) (390/844) 6.5英寸屏(iPhone XS Max, iPhone 11 Pro Max, iPhone 12 Pro)(414/896) 6.7英寸屏(iPhone 12 Pro Max)(428/926) ipod4实际像素点(强制横屏模式): 4英寸屏(320/568) 只支持iPhone不支持iPad的app在iPad上运行都是2倍图,竖屏模式实际像素点:(375/667) iPad (8th generation) FULL_WIDTH:375.000000, FULL_HEIGHT:667.000000, [UIScreen mainScreen].scale:2.000000, 倍率:2.000000 iPad Air(4th generation) FULL_WIDTH:375.000000, FULL_HEIGHT:667.000000, [UIScreen mainScreen].scale:2.000000, 倍率:2.000000 iPad Pro (9.7-inch) FULL_WIDTH:375.000000, FULL_HEIGHT:667.000000, [UIScreen mainScreen].scale:2.000000, 倍率:2.000000 iPad Pro (11-inch) FULL_WIDTH:375.000000, FULL_HEIGHT:667.000000, [UIS

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    PR曲线和ROC曲线概念及其区别

    Precision=TP/(TP+FP) Recall=TP/(总的正样本)=TP/(TP+FN) # 这个时候的 TPR=TP/(TP+FN)=Recall # 真正例率 FPR=FP/(TN+FP) # PR曲线 横Recall,纵Precision PR曲线的绘制 场景:有限样本。 方法:固定分类阈值(比如0.5),对分类器的预测结果按照置信度进行降序排序,然后按此顺序对样例进行预测,每次可以计算出当前的查全率(Recall)和查准率(Precision),然后以此作图,绘制出P-R曲线。(疑惑??:P-R曲线是按照固定的分类阈值,还是按照西瓜书所讲,按照置信度降序的顺序,逐个把样本作为正例进行预测??我做商汤的笔试题,是采取固定分类阈值的策略) ROC曲线 横FPR,纵TPR,理想的情况是TPR=1,FPR=0,一般来说,FPR增大,则TPR也会跟着增大。 ROC曲线的绘制: 场景:有限样本。 方法:卡阈值,对学习器的预测结果排序,排在前面的是最可能为正例的样本,最后的是最不可能的样本,然后计算不同阈值下的TPR和FPR值,绘制出曲线。 卡阈值作为正负样本的判定依据,阈值较高时,Precision比较大,阈值较低时,Recall较大。(推荐的话,想Precision较大,用户希望排名靠前的推荐是自己想要的,刑侦的话希望Recall较大,不错过一个犯人) AUC:ROC曲线下面积。 PR和ROC曲线应用范围: 1.当正负样本比例差不多的时候,两者区别不大。 2.PR曲线比ROC曲线更加关注正样本,而ROC则兼顾了两者。 3.AUC越大,反映出正样本的预测结果更加靠前。(推荐的样本更能符合用户的喜好) 4.当正负样本比例失调时,比如正样本1个,负样本100个,则ROC曲线变化不大,此时用PR曲线更加能反映出分类器性能的好坏。 5.PR曲线和ROC绘制的方法不一样。

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