本帖子已过去太久远了，不再提供回复功能。自己检测 轻松找出笔记本屏幕的各种参数和配置
07:55:39 来源：中关村在线 作者：郭耀魁 我要评论:
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& & &一般来说，大多数非专业用户选购时，最关心的就是CPU、显卡、内存、硬盘等等这些硬件配置，以及笔记本的外观，常常忽略了另外一个笔记本重要硬件&&屏幕。可能大多数人对于笔记本屏幕的研究就停滞于屏幕尺寸大小的问题，其实一块显示效果好的屏幕可以让用户有更佳的视觉体验效果，而一块渣屏哪怕配上再强大的硬件配置，也会让要求比较高的用户无法忍受。
& & 那么笔记本屏幕的好坏到底如何分辨呢？除了主观视觉感受之外，还有其他的办法判断笔记本的显示效果好坏吗？今天我们就一起来探讨这个问题。
找出隐藏在屏幕型号中的奥秘
&&&&要想知道一款笔记本的屏幕是否出色通过它的参数就可以判断出来，包括我们经常听到的屏幕材质、色域、亮度、可视角度等。但作为普通用户，并没有那些昂贵的测试仪器，只能靠肉眼里判断吗？事实上，我们还可以通过屏幕的一些参数来判断它的优劣。
&&&&屏 幕的详细参数该怎么获取呢？首先，需要先知道笔记本搭配的屏幕品牌以及型号，这需要利用到工具软件，笔者采用的是AIDA64。在显示设备选项中，点击显 示器选项就能看到该笔记本所搭配的屏幕信息。如下这款笔记本的屏幕品牌为AUO，型号为B156HTN0.36。
该产品屏幕型号为B156HTN03.6
&&&&AIDA64 只能读取到这款屏幕的尺寸、分辨率等基础信息，详细的信息需要通过屏库这个网站进行查看。如下图通过搜索规格书可以搜到，该笔记本屏幕面板品牌为友达 （AUO），型号为B156HTN03.6。它的面板类型为a-Si&TFT-LCD液晶屏，主要应用在笔记本电脑上，并且符合欧盟RoHS环保认证标准。
友达液晶屏B156HTN03.6基本信息（图片来自屏库页面截图）
&&&&通过查找还可以发下这块面板的分辨率为FHD，像素密度为141&PPI，表面为雾面屏，同时它的外观尺寸也可以在这里查到。
结构特性（图片来自屏库页面截图）
&&&&当 然决定一块面板的视觉体验的关键就在于下图中的这些光学特性参数。可以看出这块面板为TN屏，亮度为220&cd/m2(1&cd /m2=&1&nits)，显示颜色为262K（6-bit），而显示色域为45%&NTSC，可是角度为45/45/15/35(Typ.) (CR&10)（左/右/上/下）。
光学特性（图片来自屏库页面截图）
&&&&如上面所述，通过获取笔记本屏幕型号以及在屏库网进行检索，我们能够得到这块屏幕面板的详细信息。但是怎么通过这些信息来判断这块屏幕面板的素质表现呢？下文笔者接着和大家说。
屏库网官方网址：如何来分析佳能镜头的参数判断好坏
分析佳能镜头的参数判断好坏方法：　　1、有L就是好镜，肯定价格高!但没L也不一定就是差头。　　2、看焦距，一般焦距范围越短为越好，公式：大变焦&小变焦&　　3、看光圈值，越大越好，单一的恒定光圈要好于非恒定光圈。　　4、其他性能，IS
II 这种标志如果都出现在一个镜头上，就是最好的。　　一般的说看的好坏一般就是看是否恒定和焦段是否合理，比如：光圈是F/4-5.6(非恒定光圈)，肯定不如F/2.8(恒定光圈)，恒定光圈是指的光圈在那你的时候不会变化。　　比如说：你用28mm-200mm F/4-5.6的镜头，镜头焦距在28mm的时候光圈是4 当你推到200mm的时候光圈就自动限制为5.6了，而用数值是F/2.8(恒定光圈)的镜头就不会出现这种问题，但是恒定光圈的镜头不是很多，价格很高，基本在10000左右(可以考虑二手)。　　再就是光圈大小也很关键，因为光圈的大小决定了相机进光量的多少，也决定了在阴暗环境下相机的，比如傍晚在房间内拍照，F/4-5.6光圈的镜头快门速度肯定要比F/2.8要慢，所以就更容易拍虚。　　另外一点焦段的合理性是镜头变焦段的组合，如果只是初级喜欢摄影，佳能机身也可以配腾龙的18mm-300mm，一镜走天下，除了不能拍到月亮上的嫦娥其他基本都行。　　如果你是发烧友或者专业从业者，对片子的质量要求比较专业则建议你选择小焦段镜头，比如说12-24 24-70 70-200 因为只有这样焦段的镜头才有恒定光圈或大光圈。在一个简单的办法，镜头的口径越粗越是好镜头，因为口径大光圈一定就大。　　在初级摄友接触较多的镜头里，佳能(Canon)和尼康(Nikon)的产品占据了大部份，另外如宾得(Pentax)、适马(Sigma)、图丽(Tokina)和腾龙(Tamron)等知名品牌也各有一片天地。
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C++如何判断输入了几个参数？
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16:22 上传
这个是小甲鱼老师视频中留的作业。
重载函数我已经写了出来，但是我如何判断用户输入了几个参数呢？
我想完成的是如下的步骤：
用户输入n个数 （1≤n≤3）
switch（用户输入的个数）
{
& & case 1:&&cal(a);
& & case 2:&&cal(a, b);
& & case 3:&&cal(a, b, c);
}
输出结果复制代码
重载函数如下：
int cal(int a)
{
& & & &
& & & & sum = a*a;
& & & &
}
int cal(int a, int b)
{
& & & &
& & & & sum = a *
& & & &
}
int cal(int a, int b, int c)
{
& & & &
& & & & sum = a + b +
& & & &
}复制代码
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用 gets() 把参数存到一个数组里，相邻两个参数你可以用空格隔开,再判断个数，最后switch。
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本帖最后由 Krant5 于
12:50 编辑
我昨天也没想到什么好办法，只能用gets()读入字符串然后再判断转换成数字了。
#include &iostream&
#include &stdlib.h&
#include &stdio.h&
int cal(int i)
{
& & return i*i;
}
int cal(int i, int j)
{
& & return i*j;
}
int cal(int i, int j, int k)
{
& & return i+j+k;
}
int main()
{
& & char buf[20];
& & char tmp[10];
& & cout&&&please input n numbers (1&=n&=3):\n&;
& & gets(buf);
& & char *p=
& & int nCount=0;
& & int a[3];
& & while(nCount&=3)
& & {
& && &&&while(*p==' ')
& && &&&{p++;}
& && &&&char *q=
& && &&&while(*p!=' '&& *p!='\0')
& && &&&{
& && && && &*q++=*p++;
& && &&&}
& && &&&*q='\0';
& && &&&a[nCount]=atoi(tmp);
& && &&&cout&&&a[i]=&&&a[nCount]&&
& && &&&nCount++;
& && &&&if(*p=='\0')
& && &&&{
& && && && &
& && &&&}
& & }
& & switch(nCount)
& & {
& && &&&case 1:
& && && && &cout&&cal(a[0]);
& && && && &
& && &&&case 2:
& && && && &cout&&cal(a[0],a[1]);
& && && && &
& && &&&case 3:
& && && && &cout&&cal(a[0],a[1],a[2]);
& && && && &
& && &&&default:
& && && && &cout&&&error\n&;
& & }
& & return 0;
}
复制代码
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你想的好奇怪哦 ，应该是三个函数都定义之后，你调用函数的时候传入几个参数就会自动判断的
兄弟你没完全懂我的意思呀，输入的数是由用户来给的，所以需要判断呀，如果向你说的已经知道要计算什么数了，当然简单了。
最终要完成的效果应该是这样的，有什么办法么？
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用 gets() 把参数存到一个数组里，相邻两个参数你可以用空格隔开,再判断个数，最后switch。
可是gets()的话是一次读取一行字符，包括空格
我查了一下get()这个函数貌似是符合要求的但是怎么用呀？
直接这样写会报错
int a[3];
cin.get(a, 3);复制代码
还有就是cin我觉得应该就可以，他不是遇到空格就会停么，所以写了如下程序
int i = 0;
while ( std::cin && a[i] && i&3 )
{
& & & & i++;
}复制代码
我想的是要么读完3个数，要么cin读到结尾直接跳出来，可是这样写也是会报错的。。。
还有一个问题就是我如何判断数组里面存入数的个数呢？
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可是gets()的话是一次读取一行字符，包括空格
我查了一下get()这个函数貌似是符合要求的但是怎么用呀？
这个满足要求吗？？
当用户输入时由用户决定是否结束
int cale(int a)
{
& & cout&&a;
& &
}
int cale (int a, int b)
{
& & cout&&a+b;
& & return a+b;
}
int cale (int a,int b,int c)
{
& & cout&& a+b+c;
& & return a+b+c;
}
int main()
{
& & int i=0,a[3];
& & while(i&3&&cin&&a[i])i++;
& & switch(i)
& & {
& && &&&case(1):cale(a[0]);
& && && && && &
& && &&&case(2):cale(a[0],a[1]);
& && && && && &
& && &&&case(3):cale(a[0],a[1],a[2]);
& && && && && &
& && &&&default:
& & }
& & return 0;
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可是gets()的话是一次读取一行字符，包括空格
我查了一下get()这个函数貌似是符合要求的但是怎么用呀？
还有那个cin.get()是用于字符串的
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这个满足要求吗？？
当用户输入时由用户决定是否结束
这样确实是可以~
但我对cin还是有点疑惑
① 我输入三个数的时候，最后一定要敲回车才能结束，为什么敲空格不行？
② 为什么ctrl+z 可以结束cin？
③ 有没有什么读取字符串的方法是中间有空格就继续读取，遇到回车就结束的？
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gets()不会过滤空格，以回车为结尾，这是一个c语言函数，必须包含头文件&stdio.h&，，将字符串数字转化为整型数字用int atoi(const char *nptr);函数。这样的话就可以用空格判断参数个数。
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本帖最后由 小剑剑 于
09:22 编辑
这样确实是可以~
但我对cin还是有点疑惑
1不敲空格字符就没有输入,c的话可以用getch，但c++我也才刚刚开始学,不太清楚
2ctrl+z时cin&&a，读取失败cin&&a返回false，需重置才可以继续输入
3可以用getline(char*,int)
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gets()不会过滤空格，以回车为结尾，这是一个c语言函数，必须包含头文件，，将字符串数字转化为整型数字用i ...
你的意思是：先用gets()读一整个字符串进来，然后用个循环去监测里面的空格，对字符串进行分片，然后在用atoi() 把字符转换为数字
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1不敲空格字符就没有输入,c的话可以用getch，但c++我也才刚刚开始学,不太清楚
2ctrl+z时cin&&a，读取 ...
哦哦，明白了，谢谢~
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•••(
Powered by避免参数崇拜主义 合理结合直觉判断
发布时间： 10:29:24
我之前曾简要谈到参数崇拜主义及其如何主宰游戏设计，以及我们需要注意什么。
metrics logging tools
过去大家根据直觉反应设计游戏。注意我并没有说这是“美好往日”，只是陈述实际情况。若你想要获得反馈信息，最好进行游戏测试，观察玩家如何与控制装置斗争，或如何顺利通过你认为困难的部分。然后进行内容更新。
后来随着电脑开始连网并逐渐变得更加强大，我们开始记录有关玩家体验情况的参数，将其重新运用至游戏设计中。我们将大量数据植入数据库，然后在数据中寻找线索，获悉如何优化某些游戏内容，及游戏是否“有趣”或“ARPU”情况。过去这发生在开发过程中，现在很多游戏都连网，这通常在我们发行游戏后进行，我们不断基于游戏发行后的相关参数更新内容。
参数和封闭反馈循环从理论角度看效果非常显著，但和其他工具一样，它们也会受到误用。就向完全基于直觉设计游戏（游戏邦注：未将此直觉同控制装置操作者的实际情况联系起来）非明智之举一样，盲目收集、追踪反馈数据也不是好主意。
过去我们过于注重直觉的重要性，但现在我们过于偏重参数。这就是我所谓的参数崇拜主义。
问题不是数据存在错误，问题是我们倾向收集便于获得的数据，我们崇拜这些数据，因为这是游戏设计和玩家行为的具体表现，然后我们假设自己能够从这些数据中得出合理衍生内容，让自己在设计领域更上一层楼。
但就像略知数学知识之人所说的那样，爬山方法并非优化复杂功能的合适算法，游戏设计本身就是非常复杂的功能。爬山方式的问题在于其只能看到局部极限，无法综观行业全局极限。若你盲目进行爬山算法，你最终只能置身最近山坡的最高峰，没有勇气移动，因为所有衍生内容都指向下方，游戏设计大山屹立在不远处，令人望而生畏。
Local maximum
我们希望结合直觉和参数。直觉让我们跳脱局部极限，其有时会让事情变得更糟，但这是找到更高峰的唯一希望。在模拟退火之类的全局优化算法中，直觉相当于升温，这样你就会在状态空间中跳跃。参数让你能够最大程度地优化这些内容，但仅有参数无法让你找到需要完善的部分，在此方面，你需要相信自己的直觉。（本文为游戏邦/编译，拒绝任何不保留版权的转载，如需转载请联系：游戏邦）
Metrics Fetishism
In my recent lecture, Achievements Considered Harmful?, I ranted briefly about what I call metrics fetishism, and how’s it’s taking over game design and how we should be careful.
In the old days, people designed games by their instinct and intuition. Notice I didn’t say the “good old days”, it was just how things were done. If you wanted feedback, you’d playtest the game, and watch the players struggle with the controls, or waltz through some section you thought was hard, or whatever. Then you’d iterate.
More recently, as computers got networked and more powerful, we started recording metrics about how players played our games, and feeding that back into the design process. We dump a lot of information to a database, and then we mine that information for clues about how to optimize certain aspects of our games, whether it’s “fun” or “ARPU” or whatever. This happens during development, and now that a lot of games are online, it happens after we ship, with the design being constantly iterated based on metrics gathered live after launch.
Now, metrics and closed feedback loops are great in the abstract, but like any tool, they can be misused. Just as it’s usually a bad idea to design a game based totally on your intuition without grounding that intuition in the cold hard reality of another human being touching the controls, it’s also bad to blindly gather and follow metrics data.
In the old days, we erred too far on the intuition side of the equation, but now I fear we’re erring too far on the metrics side of the equation. This is what I call metrics fetishism.
The problem is not that the data is wrong[1], the problem is that we tend to gather the data that is convenient to gather, we worship that data because it is at least some concrete port in the storm of game design and player behavior, and then we assume we can take a reasonable derivative from that data and hill-climb to a better place in design-space.
But, as anybody who knows any math can tell you, hill-climbing is not a very good algorithm for optimizing complex functions, and game design is a very complex function indeed. The problem with hill-climbing is it can only see local maxima, it doesn’t have any visibility into where the global maxima lie in the space. If you blindly hill-climb, you will end up at the top of the nearest hill, terrified to move because all derivatives point down, while the giant mountain of game design awesomeness is sitting right over there.
We really want a mix of intuition and metrics. The intuition gets you out of local maxima, and yes, it sometimes makes things worse for a bit, but it’s our only hope for finding higher hills. In a globally optimizing algorithm like simulated annealing, the intuition is the equivalent of turning up the temperature so you jump around in state space. The metrics allow you to polish those new points to perfection, but metrics alone won’t find points worth polishing…you need to trust your intuition for that. （Source：）
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