Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

java android, почему размеры изображения искажены и как использовать реальный размер?

например, в моем XML-файле макета я использую 2 png - один имеет высоту 188 пикселей, второй - 180. Первый я использую в плитке, второй я просто растягиваю с помощью android:scaleType="fitXY".

Но когда я делаю скриншот из eclipce - он совсем другой - первый на скриншоте 138 пикс, второй - 95 - так что разница в высоте намного больше, чем должна быть

android:layout_height="wrap_content" в обоих случаях, поэтому они оба должны иметь реальный размер. Я не хочу, чтобы они оба были реальными пикселями на скриншоте из затмения, я хочу, чтобы отношение их высот друг к другу было одинаковым.

Какие-либо предложения?

android java size imageview
29.07.2013

Ответы:


1

в моем проекте я использовал «вес» для правильного другого устройства Android, сначала вы должны установить высоту 0 пикселей, затем установить вес для просмотра изображения с правильным значением и сохранить «fitxy» или использовать «centerCrop», чтобы обрезать это изображение;

29.07.2013
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..