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    【Android 内存优化】libjpeg-turbo 函数库交叉编译与使用 ( 交叉编译脚本编写 | 函数库头文件拷贝 | 构建脚本配置 | Android Studio 测试函数库 )

    ; ( 上述编译脚本仅做参考 ) 发现 libjpeg-turbo 源码路径下的 BUILDING.md 文件中有预置好的交叉编译脚本示例 ; 二、NDK r16b 版本配置 ---- NDK 配置...: 交叉编译 libjpeg-turbo 只能使用 NDK r16b 或者之前的版本 , 这里使用 r16b 版本 ; ① NDK 官方主页 : 点击该链接进入界面 ② NDK 下载地址 : 点击该链接进入界面...替换上述配置 , 生成下面的配置文件 : # 设置 NDK 的目录 , 这里使用 ndk-r16b 版本 NDK_PATH=/root/NDK/android-ndk-r16b # 设置 NDK 的交叉编译工具链..., 这里特别注明 , 只能使用 NDK r16b 或者之前的版本 TOOLCHAIN=gcc # Android 的最低兼容版本 ANDROID_VERSION=16 # 进入最终编译生成编译结果目录...函数库 ---- 在 native-lib.cpp 代码中 , 使用 libturbojpeg.a 函数库中的结构体 , 看是否可以使用 ; #include #include <string

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    nmake(vs2015)命令行编译libjpeg-turbo(x86amd64)

    windows下用mingw编译libjpeg-turbo的过程。...当时对cmake的使用并不非常熟悉,对msvc的命令行编译也不在行,所以还不会用msvc编译libjpeg_turbo源码,所以只能从暂时libjpeg_turbo的官网(http://libjpeg-turbo.virtualgl.org...因为官网提供的windows版本是用vs2010编译的,在vs2015下使用需要打补丁才能避免连接错误(参见我的这个博客《VS2015下解决:error LNK2019: 无法解析的外部符号 __iob_func...这阵子总算把msvc命令行编译的问题搞清楚了,于是顺理成章也把libjpeg_turbo用vs2015重新编译一遍,这样就可以不再使用补丁的方式将就了。...关于编译环境要求,除了vs2015之外,其他需要安装的软件参见《mingw(gcc)编译libjpeg-turbo》 生成命令行编译环境 如下图打开”VS2015开发人员命令提示” ?

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    Git示例教程 - 同步本地分支的添加删除状态到远程(或反之)

    相关命令: # 遍历本地仓库中的所有分支,如果该分支在远程仓库中不存在,则在远程仓库中创建该分支 # 遍历远程仓库中的所有分支,如果该分支在本地仓库中不存在,则在远程仓库中删除该分支 git push...--all --prune # 遍历远程仓库中的所有分支,如果该分支在本地仓库中没有对应的远程追踪分支,则在本地仓库中创建该分支 # 遍历本地仓库中的所有远程追踪分支,如果该分支在远程仓库中没有对应的分支...,则将其删除 git fetch --prune ‍ 情景模拟: 为了方便测试,我们先在GitHub上创建一个名为git-test-repo的仓库,然后将其克隆到本地,之后,我们再用相应的命令创建一个测试分支...分支被删除,并且又创建了b1和b2分支,所以 git fetch --prune 命令删除了本地仓库中的远程追踪分支 origin/b3(但没有删除其本地分支b3),并创建了远程追踪分支 origin/...到这里,有关本地仓库和远程仓库分支添加删除状态的同步就讲完了,希望对你有所帮助。

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    有效地读取图像,对比opencv、PIL、turbojpeg、lmdb、tfrecords

    opencv和PIL都是很常见的图像处理库了,就不介绍了,主要介绍后面三个: turbojpeg:libjpeg-turbo的python包装器,用于jpeg图像的解码和编码。...基本用法: import cv2 from turbojpeg import TurboJPEG, TJPF_GRAY, TJSAMP_GRAY, TJFLAG_PROGRESSIVE # using...让系统访问大量小文件的开销很大,而LMDB使用内存映射的方式访问文件,使得文件内寻址的开销非常小,使用指针运算就能实现。数据库单文件还能减少数据集复制/传输过程的开销。...基本用法: # -*- coding: utf-8 -*- import lmdb # 如果train文件夹下没有data.mbd或lock.mdb文件,则会生成一个空的,如果有,不会覆盖 # map_size...) image_paths = get_images_paths(args.path) store_many_tfrecords(image_paths, args.output) 使用不同的方式读取图像

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    simplifyEnrichment的使用示例

    GO的条目是冗余的,做一次GO富集分析可以得到几千条term,让人眼花缭乱,clusterprofiler可以使用simplify函数去冗余。...并且它会自动检测需不需要进行log2转换,如果是count矩阵,会自动使用DESeq2、limma、edgeR进行差异分析,如果不是,会自动进行wilcoxon和limma的差异分析: library(...,如果没有使用Org注释包的富集分析函数就只能用ENTREZID。...有了这两个结果,我们就可以演示simplifyEnrichment的用法了。 基本用法 我们就以GO ORA和GO GSEA的富集结果为例进行演示,其他类型数据的使用方法也是基本一样的。...plot of chunk unnamed-chunk-19 上图可以分为3个部分,左上角是相似性矩阵热图以及8种聚类方法的热图,左下角是两两比较的一致性热图(展示不同方法间的一致性,或理解为相关性),

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    Android AIDL 教程 (一)—— 简单的示例

    教程 (一)—— 简单的示例 Android AIDL 传递对象(Parceable) AIDL(Android Interface Definition Language)是Android系统自定义的接口描述语言...使用 Messenger Messenger 进行进程间的通讯是串行的,而且是单向的,如果客户端和服务端想进行双向通讯,需要维护两个 Messenger,相对比较麻烦 使用 AIDL ---- AIDL...List List 中的所有元素都必须是以上列表中支持的数据类型、其他 AIDL 生成的接口或您声明的可打包类型。...另一端实际接收的具体类始终是 ArrayList,但生成的方法使用的是 List 接口。...当你使用实现Parceable 的自定义类型的时候,当其作为参数的时候,你必须为其制定是输入或者是输出参数。

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    使用PyTorch-LSTM进行单变量时间序列预测的示例教程

    来源:Deephub Imba 本文约4000字,建议阅读10分钟 在本教程中,我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。 时间序列是指在一段时间内发生的任何可量化的度量或事件。...最简单的方法是使用自回归模型,我们将专注于使用LSTM来解决这个问题。 数据准备 让我们看一个时间序列样本。下图显示了2013年至2018年石油价格的一些数据。 这只是一个日期轴上单个数字序列的图。...模型架构 我们将使用一个单独的LSTM层,然后是模型的回归部分的一些线性层,当然在它们之间还有dropout层。...但是我们通过这个示例完整的介绍了时间序列预测的全部过程,我们可以通过尝试架构和参数的调整使模型变得得更好,预测得更准确。 本文只处理单变量时间序列,其中只有一个值序列。...还有一些方法可以使用多个系列来进行预测。这被称为多元时间序列预测,我将在以后的文章中介绍。

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    怎样使用git进行协同开发?git协同开发的完整示例教程

    下面是一个典型的 git 分支的工作流示例图 Master:这里指 master 主分支,master 分支记录的重大版本更新 Develop:这里指 develop 开发分支,从 master 分支创建...换一种说法是,我们将本地 develop 分支追踪远端的 master 分支。以上的设置只是个示例,在实际中,根据分支名称,本地分支应当与远端分支一一对应。...,我们需要另外的效果,如下图 将功能分支的提交记录追加在主分支上,让 git 保持一条线的提交记录,我们可以使用以下命令 # 使用rebase的方式将feature分支合并到develop分支 git...使得两个分支的代码保持提交的记录是一致的。 实际上不仅仅本地分支的合并可以使用rebase的方式。...查看标签 使用以下指令查看已经存在的标签 git tag 这个指令会根据标签的字母顺序列出,如果只想查看某个关键字的分支,可以使用以下指令 # 查看 带有 "v1."

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    使用PyTorch-LSTM进行单变量时间序列预测的示例教程

    时间序列是指在一段时间内发生的任何可量化的度量或事件。尽管这听起来微不足道,但几乎任何东西都可以被认为是时间序列。...对于这些例子中的每一个,都有事件发生的频率(每天、每周、每小时等)和事件发生的时间长度(一个月、一年、一天等)。 在本教程中,我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。...我们的目标是接收一个值序列,预测该序列中的下一个值。最简单的方法是使用自回归模型,我们将专注于使用LSTM来解决这个问题。 数据准备 让我们看一个时间序列样本。...但是我们通过这个示例完整的介绍了时间序列预测的全部过程,我们可以通过尝试架构和参数的调整使模型变得得更好,预测得更准确。 本文只处理单变量时间序列,其中只有一个值序列。...还有一些方法可以使用多个系列来进行预测。这被称为多元时间序列预测,我将在以后的文章中介绍。

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