OpenGL ES作为移动设备的主要图形API，是客户端调用GPU的主要入口，不管是做游戏还是音视频，都给我们提供了强大的支持。 ...在Android平台上，PBO是从FBO读取像素数据最高效的的方法吗。显然不是，否则这篇文章就没有意义了。下面我们来盘点Android下有哪些从FBO读取像素数据的方式，以及最高效的方式。...在使用的时候，先绑定第一个PBO，然后调用另一个特殊的glReadPixels异步读取像素数据，这时候会立即返回，而不是像第一种方法那样需要等待。...size, pbos, 0) } } 由于这个过程中我们需要使用另一个特殊的glReadPixels，而这个api是没有提供jni接口的，所以需要我们自己开一个jni接口，以供java层调用...而且在Android最新的Camera 2.0中也提供了这样的应用方式，通过addTarget(Surface)把摄像头数据绘制Surface，然后从中取出数据。
曾领导开发多个Hadoop在云平台上优化与拓展的项目与产品。目前在腾讯致力于领导腾讯云大数据及人工智能产品研发工作。...过去的系统软件主要是由闭源软件来驱动的。虽然像操作系统涌现出Linux这样优秀的软件，但后面的数据库和应用服务器，仍然几乎都是从闭源产品去驱动的。...现在基本上各家数据平台团队，都是在hadoop生态系统上小修小改，去支持大数据相关的业务系统，可以认为它是开源的一个标准吧。 Q 与传统的闭源生态相比，开源有什么好处呢？ ...A 首先是避免“重复发明轮子”的问题，不同的个人和团体可以在公开的代码平台上集体创作，而不是封闭起来做重复的事情。其次是用户不必被绑架在特定的软件平台上，随时可以迁移应用和数据。...包括现在极具话题性的AI人工智能，如果没有大数据平台的进步，也是发展不起来的。 Q 之前是有技术难关的限制吗？
自动行驶自行车演示平台 要实现这些任务，需要克服三个主要挑战： 首先，在室外自然环境中成功检测并平滑跟踪移动目标、跨越减速带，并在必要时自动避开障碍物。...这两种模型的语言有很大不同，它们有不一样的计算原理，有不一样的信号编码方式，也有不一样的应用场景，所以它们所需要的计算架构和存储架构是非常不一样的，哪怕设计的优化目标都是很不一样的，这一点可以从目前我们能看到的一些深度学习加速器...问：为什么选择无人自行车作为一个切入点？ 施路平：自行车是为我们芯片服务的。当时我们经过了反复的深入讨论，确定要开发一款什么样的应用平台来展示我们这样一个异构融合新的功能，这是一件不容易的事情。...我们有四点考量： 第一，我们希望这是一个有点类似大脑的一个多模态系统，而不是像现在AI的一些做算法，只做单一应用。...问：类脑可以超越人脑吗？ 施路平：大家对于类脑技术能否超越人脑这方面很感兴趣。实际上这就和大家始终在问电脑如何来超越人脑一样。 电脑早就超越了人脑，只是说在哪些方面。
之前写过一篇关于Web字体简介及使用技巧的文章： 你该知道的字体 font-family。 该篇文章基本没有太多移动端的字体选择及分析。...它们是什么呢？是一种特定的字体吗？ 字体基础知识 在继续之前，我们先简单回顾关于字体的一些基础知识。 衬线字体与无衬线字体 就 Web 常用的一些字体而言，其实大体上分为衬线字体和无衬线字体。...衬线字体 -- 关键字为 serif，意为有衬线的字体，衬线的意思是在字符笔画末端有叫做衬线的小细节的额外装饰，而且笔画的粗细会有所不同，这些细节在大写字母中特别明显。 ?...一类是类似这样的具体的字体族名定义：font-family: Arial 这里定义了一个具体的字体样式，字体族名为 Arial; 一类是通用字体族名，它是一种备选机制，用于在指定的字体不可用时给出较好的字体...但是像 -apple-system、BlinkMacSystemFont 没有在最新的标准里出现。它们又代表什么意思呢？ 在此之前，先了解下 San Francisco Fonts 。
我 ……] 最近，有位读者大人在后台反馈：在参加一场面试的时候，面试官要求他用 shader 实现图像格式 RGB 转 YUV ，他听了之后一脸懵，然后悻悻地对面试官说，他只用 shader 做过 YUV...YUV 看图工具推荐 有读者大人让推荐一个 YUV 看图软件，由于手头的工具没法分享出来，又在 Github 上找了一圈发现这一类开源软件用起来都不少 BUG 。...glReadPixels 性能瓶颈一般出现在大分辨率图像的读取，在生产环境中通用的优化方法是在 shader 中将处理完成的 RGBA 转成 YUV (一般是 YUYV)，然后基于 RGBA 的格式读出...如图所示，我们在 shader 中执行两次采样，RGBA 像素（R0,G0,B0,A0）转换为（Y0，U0，V0），像素（R1,G1,B1,A1）转换为（Y1），然后组合成（Y0，U0，Y1，V0），这样...（一脸坏笑）： RGBA 转 YUV 的 shader 中 uv 分量为什么要加 0.5 ?
最近，有位读者大人在后台反馈：在参加一场面试的时候，面试官要求他用 shader 实现图像格式 RGB 转 YUV ，他听了之后一脸懵，然后悻悻地对面试官说，他只用 shader 做过 YUV 转 RGB...glReadPixels 性能瓶颈一般出现在大分辨率图像的读取，在生产环境中通用的优化方法是在 shader 中将处理完成的 RGBA 转成 YUV (一般是 YUYV)，然后基于 RGBA 的格式读出...YUV 图像，这样传输数据量会降低一半，性能提升明显，不用考虑兼容性问题。...如图所示，我们在 shader 中执行两次采样，RGBA 像素（R0,G0,B0,A0）转换为（Y0，U0，V0），像素（R1,G1,B1,A1）转换为（Y1），然后组合成（Y0，U0，Y1，V0），这样...（一脸坏笑）：RGBA 转 YUV 的 shader 中 uv 分量为什么要加 0.5 ?
之前介绍 OpenGL PBO 使用方法的文章发出去之后，陆陆续续有一些同学看过代码之后提出疑问：使用 PBO 读取渲染结果还是很慢啊？ 今天掰扯掰扯问题出在哪？...为什么要用 PBO 在 OpenGL 开发中，特别是在低端平台上处理高分辨率的图像时，图像数据在内存和显存之前拷贝往往会造成性能瓶颈，而利用 PBO 可以在一定程度上解决这个问题。...使用 PBO 可以在 GPU 的缓存间快速传递像素数据，不影响 CPU 时钟周期，除此之外，PBO 还支持异步传输。...之前介绍 OpenGL PBO 使用方法的文章发出去之后，陆陆续续有一些同学看过代码之后提出疑问：使用 PBO 读取渲染结果还是很慢啊？...在 OpenGL 中，glMapBufferRange 函数用于映射缓冲区对象到 CPU 可以访问的内存空间，以便应用程序可以直接访问和修改缓冲区的数据，实际上也是这个函数间接完成了 glReadPixels
的加工方式，了解如何优化产品，同时降低成本，包含了圆角、倒角、设置、钻孔到文字的加工建议，设计师看完后绝对能对CNC有更进一步的认识！...通常师傅会将待加工的「工件（Part）」先以「夹具（Vise）」固定，再固定在CNC 工作台上，机台上的「刀具（Tool、Cutter）」就能够以三个轴向自由切削物料。...平铣刀（Flat End Mill）：或称平底刀，是最常见的铣刀，可用于材料挖空和垂直壁的加工。...圆角细节（Fillet Specifics） 依照自己所用的刀具尺寸，尽可能维持较大的内圆角半径，这样当刀具移动到角落时，就不会迅速增加其切削量，而导致刀具断裂。...外圆角（Fillet External Corners） 你可以在零件的所有外边角都导小圆角，不会增加任何成本。这样可以减少锋利的边缘，并消除容易损坏或刮擦其他零件的弱角。
在Linux中，有grep、awk等命令来查找；使用一些高级语言，像Java，Python也可以通过IO流来读取一个文件。到这为止，有什么可以优化的点吗？...从外存，内存到缓存 在计算机当中，数据是存在磁盘的。当在Windows平台上进行解压缩文件操作时，打开任务管理器可看到清晰的数据读写，通常是MB/s的级别。 而内存呢？...那么这种类似JSON一样传输文件的就是Memcache。 全部数据返回优点不太现实，于是尝试在“值”加入类型，再给于一定增删改查方法，这种数据向计算移动的做法。...使用上有什么亮点呢？ 比如去存储一个中国的“中”字，UTF-8编码会占三个字节，GBK编码就会占两个字节。假如你在链接时使用了--raw，这样就解锁了ASCII编码，取出来的值又变成了其他方式。...团队在使用时要统一编码格式。 还有很多优化的点，篇幅有限，先略过。 云上的 Redis 笔者作为开发人员，只熟悉一些简单部署命令，很多时候需要一个面板来操作。
这样重大的事情，安智客急不可耐地想进行学习了解，这里有三个关键词：安全、人脸识别、支付，安全是整体的安全方案，达到金融级别的安全，人脸识别是指包括算法在内的软硬件，支付就是基于IFAA技术方案的人脸识别进行支付...也就是说IFAA这一金融级别的人脸识别安全方案首先是在学习追平苹果，在Android上用TEE+SE的安全基础安全设施保证，并通过IFAA方案整合了安卓生态一起协作完成的。...目前已经发布或正在起草的的有关人脸识别相关安全技术标准有（非完全统计）： 正在起草 信息安全技术 人脸识别认证系统安全技术要求 正在起草 信息技术 移动设备生物特征识别 第3部分：人脸 正在公示 信息安全技术...《移动终端基于TEE的人脸识别安全评估方法》则是可信执行环境的角度定义了移动终端设备在人脸识别中的：信息采集、传输、存储、识别、比对以及销毁各环节的安全技术和指标，对要求和指标的评估流程和评估方法加以规范...IFAA联盟发布“本地人脸识别解决安全方案”来说，由于呈现的细节不多，只是说其3D人脸数据的提取与计算分别由两个安全芯片负责,也就是采用的是在高通芯片平台上的TEE+双SE的方案吗？ ?
下面是第 19 期面试题精选，我们来介绍几种在 Android 开发中读取纹理数据的方法： 1、介绍一下 glReadPixels？ 2、介绍一下 ImageReader？...glReadPixels 性能瓶颈一般出现在大分辨率图像的读取，所以目前通用的优化方法是在 shader 中将处理完成的 RGBA 转成 YUV （一般是 YUYV 格式），然后基于 RGBA 的格式读出...YUV 图像，这样传输数据量会降低一半，性能提升明显。...设置图像可用监听器：可以为 ImageReader 设置一个 OnImageAvailableListener 监听器，在新图像可用时收到通知，这样可以实现对图像数据的实时处理和分析。...，其底层就是基于 GraphicBuffer 来实现的，因此本质上是 Android 系统开放了更底层的 API，我们才可以有更高效的实现，接下来看具体如何基于 HardwareBuffer 跨进程传输纹理
腾讯公司总裁刘炽平在现场宣布，持续增加腾讯整个开放平台的规模是坚定不移的路线，未来无论腾讯建立了什么样的用户平台，都会义无反顾地开放，并希望借助微信将开发者带“出海”。 ...刘炽平透露，在腾讯的开放平台里，有规模非常巨大的支付体系，财付通这样高结算的渠道也可以帮助开发者结算收入。未来腾讯将进一步将支付体系延伸到更多平台，也会通过广点通的联合，产生广告的商业模式。...手机管家等平台产品将开放 谈及移动化趋势，刘炽平指出，无线互联网很可能提供10倍于PC互联网的机会，腾讯移动端有日活跃超过5000万的手机QQ平台及数个日活跃超过数千万的例如浏览器、手机管家等，...谈及多元化趋势时，刘炽平表示，腾讯开放平台上面绝大部分应用尤其是产生收入的应用还是跟娱乐与游戏有关，随着移动化到来，未来开放平台会更好的能满足人们各式各样生活需求，这里有媒体需求、电商需求、生活服务需求...刚才我们说的三个基础、三个坚持，这种理念我们也会引入到整个移动开放平台上面，我们希望通过前期开放平台经验累计，在移动平台上面开放步伐可以走得更稳健也更快。
采访实录 CSDN：能否介绍滴滴研究院目前关注的技术？ 叶杰平：作为一个创新性研究机构，滴滴研究院的目标是成为滴滴出行的“大脑”，孵化出未来一切有助于提高移动出行效率的技术创新，人工智能是这样的技术。...链接：专访滴滴算法大赛冠军团队：回归树模型取胜 CSDN：一定需要人工智能才能解决吗？ 叶杰平：不只是滴滴，比如医疗方面，人类的很多难题的解决都需要大数据和人工智能的结合。...未来我们会不断优化我们的模型，将预估的精度不断提高，更好地服务用户。 CSDN：拼车业务的算法，机器学习的应用方式是一样的吗？ 叶杰平：拼车的关键问题是需要将所有乘客多耗费的时间最小化。...CSDN：您谈到研究会尽快产品化，能否透露滴滴目前还有一些秘密的研发吗？ 叶杰平：可视化对机器学习算法性能优化和数据服务化都是一项重要的技术。...我们正在研发一款名为“九霄”的可视化系统，可以呈现过去发生了什么以及正在发生什么，比如告诉我们哪里有交通拥堵以及当前的供需情况等。 ?
一旦播放速率（每秒帧数）达到 16-24 FPS 时，大脑就会认为这些画面是连续移动的场景，看起来就是影片的效果了（大部分数字电影拍摄是每秒 24 帧）。...这表示我们的动画效果，更流畅了！ 这里动画效果为什么更流畅了呢？暂时按下不表，后文解释。高级操作 噢噢噢，原来你是位高级前端，你还会这样 will-change 这样高级的操作！...红条减的更少了！ 这么厉害的嘛？不妨再往下看！ 顶级操作 至此，你的手中还有牌吗？ 或许我们还能从 DOM 结构找找突破口！...: scale(n); 旋转动画：transform: rotate(ndeg); 不透明度动画：opacity: n; 在第 4 步操作为什么具有魔法呢？...而【高级操作】中的 will-change 能告知浏览器元素会有哪些变化，这样浏览器能在变化之前做好优化准备工作，将一部分复杂计算提前准备好，所以页面的反应更加快速灵敏。
可以看到，同⼀位置上，⽬标函数在竖直⽅向（x2轴⽅向）⽐在⽔平⽅向（x1轴⽅向）的斜率的绝对值更⼤。**因此，给定学习率，梯度下降迭代⾃变量时会使⾃变量在竖直⽅向⽐在⽔平⽅向移动幅度更⼤。...在本节之前⽰例的优化问题中，所有梯度在⽔平⽅向上为正（向右），而在竖直⽅向上时正（向上）时负（向下）。这样，我们就可以使⽤较⼤的学习率，从而使⾃变量向最优解更快移动。...有意思的是，AdaDelta算法没有学习率这⼀超参数。 AdaDelta算法也像RMSProp算法⼀样，使⽤了小批量随机梯度gt按元素平⽅的指数加权移动平均变量st。...我想那确实是你坐在马鞍上的那个点，而这里导数为 0。 鞍点中的平稳段是一个问题，这样使得学习十分缓慢，**这也是像 Momentum 或是RMSprop，Adam 这样的算法，能够加速学习算法的地方。...调参优化角度 如果你知道模型的性能为什么不再提高了，那已经向提升性能跨出了一大步。超参数调整本身是一个比较大的问题。
移动APP的流量测试和优化经验 活动时间：2016年12月8日 QQ群视频交流 活动介绍：TMQ在线沙龙第十四期分享 本次分享的主题是移动互联网APP的流量测试和优化经验。...其他不是关键的信息，比如广告，更新等信息，本次拉取不下来，可以不重试，待下个时间点再拉取。如果几次均失败再考虑重试。 3、提问：有什么标准判断报文过长，或者总的流量过大？根据什么基准？...4、提问：监控平台上线后 对应用的流量测试都转为自动化测试了么？若新增了协议什么的（当前分析方法不适用了），怎么维护监控平台呢？先手动测试--->逐个分析--->添加相关自动化逻辑咩？...7、提问：IOS是否有类似tcpdump的抓取方式 答：IOS在越狱后可以用GT或者tcpdump抓包。...不越狱可以连接mac，使用rvictl -s命令在mac上创建rvi0端口，在mac上使用wireshark，抓取rivi0端口的报文即可。
这个平台是在我们现在的基础之上，碳云智能本身想出来做这个事，在中间做一层健康数据的共享、共有平台，能够在这个平台上形成闭环的方式，这样能够通过商业模式逐渐来把数据的共享问题解决。...第二层，多层次的数据整合，需要我们平台把相关的像基因检测、蛋白质或小分子检测这样的一些上游供应商以及我们谈到的一些其它一些数据采集，比如说智能设备相关的移动生活这样的一些供应商的数据能够给它对接起来，能够在我们平台上整合起来...我们希望是这样，每个人都是智慧健康的生活，什么是智慧健康的生活，你一定是生活在一个，你没有感知的情况下，但是你相关的这些设备或者感应器整个直接把你的一些生命数据能够采集，而且能够在我们系统上能够给予它一个相对来讲智能和个性化的这样的一个回馈...这几个层面加在一起，包括是不是有可能形成更多的用户互相之间的跨应用之间的用户之间导流，这几个优势在一起最终打造数据平台的优势，一般情况下，为什么刚才你也讲到，很多做不成，我觉得在某一个具体方面可能是做得很好...数据猿记者：碳云智能有想过未来的盈利方式吗？ 李英睿：一定程度上，我们可以这样来考虑。
大量新生移动设备的兴起，改变了互联网的未来。在技术的发展上，HTML5会取代App应用吗？或者说能够在多大程度上取代呢？在HTML5规范中，已经加入了相机、磁力罗盘、GPS信息的支持。...介绍 移动应用程序(App)和HTML5都是目前最火的技术，二者之间也有不少重叠之处。在移动设备浏览器里运行的html5的web页面，也可以重新打包成不同平台上运行的app。...仍然有许多必要原因，使得开发者选择了app开发。很明显，很多人已经在这么做了。本文将详细分析两种方案的优劣。 功能丰富 正方：App里可以开发出更丰富的功能 我们把移动功能分成两类。...总得来说，移动设备在发展，而web也同样在快速变化。桌面浏览器本身，有5家主要浏览器开发商在改进现有标准，丰富新的功能。所以原生App在快速前进，同时，web也在缩小差距。...很多更传统的app也是一样，比如Twitter客户端。 传播途径 正方：原生应用更容易接触客户 象Google Play和Apple Store这样的app发布机制这几年势不可挡，推动了整个移动行业。
image.png 9月5日，吉尼斯世界纪录有限公司在深圳腾讯大厦为QQ颁发吉尼斯世界纪录“单一即时通信平台上最多人同时在线”的荣誉证书。...腾讯集团总裁刘炽平表示，15年来，QQ已经成为一个社交符号，是互联网用户生活的一部分。...这一具有里程碑意义的群体社交产品，迅速在全国范围内风靡起来。后续，QQ不断优化群组的功能，如新增了超级群、群组动态、群管理等，这也让社交网络诞生了群体的概念。...在生活化布局方面，游戏、购物、吃喝玩乐、兴趣部落、QQ钱包等多功能，为用户带来了更为多元化的移动生活体验，手机QQ对于用户来说越来越像一个移动社交平台。...现在QQ上最活跃的用户是90后跟00后的年轻人，占整个活跃人群的50%。 为什么在15年后，富有激情和活力的年轻人，依然如此的喜欢QQ？
然而，这会造成⾃变量在⽔平⽅向上朝最优解移动变慢。 动量法的提出是为了解决梯度下降的上述问题。...在本节之前⽰例的优化问题中，所有梯度在⽔平⽅向上为正（向右），而在竖直⽅向上时正（向上）时负（向下）。这样，我们就可以使⽤较⼤的学习率，从而使⾃变量向最优解更快移动。...有意思的是，AdaDelta算法没有学习率这⼀超参数。 AdaDelta算法也像RMSProp算法⼀样，使⽤了小批量随机梯度gt按元素平⽅的指数加权移动平均变量st。...我想那确实是你坐在马鞍上的那个点，而这里导数为 0。 鞍点中的平稳段是一个问题，这样使得学习十分缓慢，这也是像 Momentum 或是RMSprop，Adam 这样的算法，能够加速学习算法的地方。...3、调参优化角度 如果你知道模型的性能为什么不再提高了，那已经向提升性能跨出了一大步。超参数调整本身是一个比较大的问题。
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