急~cairo库移植问题~~

cocat 2011-01-26 06:17:21
把cairo这个图形库移植给自己Windows上,在WinCe平台上画图可以很正常的实现,而在bada平台却出现问题,比如如下代码

void PolyLine(UIPOINT *pts, int num)
{
int i;
if (!pts || num <= 1)
{
return;
}
cairo_move_to (cr, pts[0].x, pts[0].y);

for (i = 1; i < num; i++)
{
cairo_line_to (cr, pts[i].x, pts[i].y);
}
cairo_stroke(cr);
}

想画连续的直线,在Ce下完全正常,bada平台下就会有问题,断断续续的

是什么问题呢?求教?是平台之间的问题还是操作内存的问题?希望大虾求解啊~急用啊~谢谢~

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Defonds 2011-01-28
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都有在 BADA 上开发的了。。。偶落伍了
cocat 2011-01-27
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的确~自己也了解不多,只是现在得找出原因,那调试难调的~哎~
昵称很不好取 2011-01-26
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关注下,估计对bada平台了解的不多
cocat 2011-01-26
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自己帮顶下了,如果能解决这个问题,不胜感激~
内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入,Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征,提升SOC预测精度。文中详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析,并与传统方法进行对比,验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模中的潜力,也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,熟悉PyTorch框架,从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算;②为电池健康管理(BMS)提供可靠的状态输入;③推动深度学习在时间序列预测中的实际落地,提升现有预测模型的泛化能力与稳定性; 阅读建议:建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)的资源,重点研读所提供的Python代码,深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路,尝试调整超参数以观察对预测性能的影响,从而全面掌握Basisformer在时序建模中的优势、适用边界及工程化实现路径。

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