虚拟内存是计算机系统内存管理的一种技术。它使得应用程序认为它拥有连续可用的内存(一个连续完整的地址空间),而实际上,它通常是被分隔成多个物理内存碎片,还有部分暂时存储在外部磁盘存储器上,在需要时进行数据交换。与没有使用虚拟内存技术的系统相比,使用这种技术的系统使得大型程序的编写变得更容易,对真正的物理内存(例如RAM)的使用也更有效率。
R爬虫&可视化系列文章来到了第五季,我们来聊聊欧洲足球五大联赛。本人作为一个不会踢球的资深球迷,俗称“懂球帝”,今天就与大家用数据分析一下2017-2018赛季欧洲五大联赛的各项指标。
今天继续分享有关 HarmonyOS 系统的开发组件布局类的知识,我们将在此系统上进行 App 应用开发,主要内容是讲常用的组件布局类有哪些以及它们的使用方式。
我们接着来唠唠R 的grid 绘图。gridExtra包人如其名,拓展包,自然就是要拓展的。
在前几天的文章中我们讲解了如何从Word表格中提取指定数据并按照格式保存到Excel中,今天我们将再次以一位读者提出的真实需求来讲解如何使用Python从Excel中计算、整理数据并写入Word中,其实并不难,主要就是以下两步:
a.在graphic文件夹下创建Text的背景table_text_bg_element.xml,示例代码如下
前言:大数据,人工智能,工业物联网,5G 已经或者正在潜移默化地改变着我们的生活。在信息技术快速发展的时代,谁能抓住数据的核心,利用有效的方法对数据做数据挖掘和数据分析,从数据中发现趋势,谁就能做到精准控制,实时分析,有的放矢,从而获取更快速、更平稳、更长远地发展。在航空领域,机场、航班和航线信息是至关重要的数据,本文将介绍以 HT 为平台,应用 JavaScript、HTML5、GIS 等技术开发的全球航线实例。
1.背景 目前网络中图片仍然是占用流量较大的一部分,对于移动端更是如此,因此,如何在保证图片视觉不失真前提下缩小体积,对于节省带宽和电池电量十分重要。 然而目前对于JPEG、PNG、GIF等常用图片格式的优化已几乎达到极致,因此Google于2010年提出了一种新的图片压缩格式 — WebP,给图片的优化提供了新的可能。 WebP为网络图片提供了无损和有损压缩能力,同时在有损条件下支持透明通道。据官方实验显示:无损WebP相比PNG减少26%大小;有损WebP在相同的SSIM(Structural Simi
音视频开发要掌握图像,视频,音频的基础知识,并学会如何对他们进行采集,渲染,处理,传输等一系列开发和应用。
原文:VP-SLAM: A Monocular Real-time Visual SLAM with Points, Lines and Vanishing Points
本文实例讲述了TP5.0框架实现无限极回复功能的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
传统的单目视觉SLAM(VSLAM)可以分为三类:使用特征的方法、基于图像本身的方法和混合模型。
本文是2020年4月17日来自Bitmovin的一篇Tech Talk,主题是降低OTT的峰值带宽,演讲者是来自Akamai的首席架构师Will Law和来自Bitmovin技术产品市场经理Sean McCarthy。
这一类方法的作用是拿 addr 上的值和 old 比较,如果相等,就把 new 存储到 addr。
H.264,又称为 MPEG-4 第10部分,高级视频编码(英语:MPEG-4 Part 10, Advanced Video Coding,缩写为 MPEG-4 AVC)是一种面向块的基于运动补偿的视频编码标准 。
测试图片:cos上面下载200幅不同内容的png图像,包括图像,广告,文字等,分辨率在140x80- 800x800大小不等
读者们好,今天我将使用本公司Bitmovin与Hulu合作的案例,探讨Multi-Codec Streaming, 3-pass和Per-Title encoding技术。
分块,根据句子的词和词性,按照规则组织合分块,分块代表实体。常见实体,组织、人员、地点、日期、时间。名词短语分块(NP-chunking),通过词性标记、规则识别,通过机器学习方法识别。介词短语(PP)、动词短语(VP)、句子(S)。
近期我在我们的开发者群里,经常会看到开发者们对流媒体编码不了解,问了很多问题。(编解码)今天也是有开发者问我:为什么要通过编解码才能播放视频?我刚好想到这么一个有意思的比喻:如果把整个流媒体是一个物流系统,那么编解码就是其中配货和装货的过程。是的,这个过程非常重要,它的速度和压缩比对物流系统的意义非常大,影响物流系统的整体速度和成本。同样,对流媒体传输来说,编码也非常重要,它的编码性能、编码速度和编码压缩比会直接影响整个流媒体传输的用户体验和传输成本。
原作者写了个示例,以方便理解:https://github.com/stapelberg/goturbopfor
也就是说,指针就是地址,口语中说的指针通常指的是指针变量。 事实上这样的讲法任然有些晦涩难懂,那么咱们换个说法。 其实指针(变量)是一种数据类型,和int、long、char之类的是一样的作用,用来给数据分类储存的。只不过指针是用来储存地址数据的。(所以,存放在指针中的值都被当成地址处理。) 那么地址又如何理解,在广阔的内存空间上存着许多对象,这就需要某种方式来表示各个对象内存中的位置 ,这就是地址。可以理解为整块内存是一栋楼,而每一块内存都有对应的门牌号。 总结 指针变量,用来存放地址的变量。(存放在指针中的值都被当成地址处理)。
在我们掌握了DID的基础知识(还没有掌握DID基础知识?请先阅读我之前的关于DID的文章),构建DID平台的时候,DID的常见应用就是基于DID实现第三方平台的登录。接下来,我们假设已经构建了一个基础的DID平台,用长安链实现了DID文档的链上管理,并提供了DID钱包托管用户的公私钥和VC证书,建设全新的第三方系统实现DID登录。
对于如下几个语句,哪些定义相同?哪些定义不同?哪些数据可修改?哪些数据不可修改呢?
本文我们来学习Go的atomic包,对于atomic包使用和原理比较熟悉的同学本文就可以不用看了😁。下面我们从atomic是什么,提供给我们了哪些接口,为什么有atomic包以及它的实现几个角度来学习它。 atomic有哪些内容 atomic是Go中sync下的一个package,它实现了同步算法底层的原子的内存操作原语,提供了一套原子操作的方法接口。 高级语言的一个语句对应到CPU层面往往都是多条指令,CPU一次只能执行一条指令。例如C语言中的i++操作,对应到CPU层面是3条指令:第一步将i的执行从内
LiveVideoStack:熊猫直播HEVC直播间面向哪些用户,或哪些软件和硬件平台条件的用户开放?
微服务架构设计模式里有一条讲到,要设计可配置的服务。把服务从单体架构细分成微服务后,所有配置属性都集中存储在一个位置,更易于管理。这个集中存储管理配置的地方,就是配置中心。
本篇文章我来手把手教大家做一个HarmonyOS 应用的登录页面,逐步讲解,非常细致,百分百能学会,并提供全部源码。页面使用 DevEco Studio 的低代码开发。通过本文的实践经验,我想告诉大家, HarmonyOS 应用开发其实并不难,只要了解具体的开发流程和开发思想,大家都可以很快上手。
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你是否希望在 HarmonyOS 中为你的应用程序创建一个非常干净和圆润的配置文件图像,那么我们已经为你提供服务。在本文中,我们将向你介绍在 HarmonyOS 中创建的 CircleImageView 库,并指导你基于它创建简单的应用程序是多么容易。让我们开始吧。
listview的数据显示请见Android Studio获取SQLite数据并显示到ListView上Fragment+ViewParger实现界面加载 首先要创建两个类并继承Fragment,在viewpager中实现显示时使用。
之前给大家介绍了爬山算法,虽它有其便利之处,但只对近邻点的感兴趣,难免在寻优过程中陷入局部最优。今天要介绍的模拟退火相当于爬山算法的升级版,它以一定的概率来接受一个比当前解要差的解,因为引入随机过程使得算法能够以“蛙跳式”寻优,就有可能在寻优过程中跳出局部最优从而最终找到全局最优。
本次分享我们邀请到了来自Google Open Codec Team的韩敬宁博士,他向我们分享了AV1解码器的覆盖,AV1编码器性能的提升包括AV1压缩性能的提升和运算复杂度的降低,AV1实时编码器的应用和基于AV1的图像编码器格式AVIF的最新研究进展。
因此,现代计算机系统通常把各种不同存储容量、存取速度和价格的存储器按照一定的体系组成多层结构,以解决存储器容量、存取速度和价格之间的矛盾。
则2^32Byte == 2^32/1024KB == 2^32/1024/1024MB==2^32/1024/1024/1024GB == 4GB
该文章讲述了如何通过并查集进行连通性问题求解,包括路径压缩、按秩合并等多个步骤,并给出了示例代码。
OBS studio很酷,但 JavaScript 更酷,现在,我们用 JavaScript 创建自己的录屏功能。
栈(LIFO)是一种表,队列(FIFO)也是一种表。数组是表的一种实现方式,链表也是表的一种实现方式,例如FIFO既可以用数组实现,也可以用链表实现。PacketQueue是用链表实现的一个FIFO。
在上一篇文章,我们已经掌握了DID的基本概念,接下来我们用一个具体的场景来看看DID是怎么使用的。
金磊 Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 用ChatGPT写篇博客,竟能实现日入过万! 没开玩笑,这事真真儿地就发生了。 事情的起因,是一位小姐姐正准备发布一篇数据分析文章,字数大约在3000左右。 但她觉得一边要分析数据一边要梳理文字内容,着实有点太麻烦,于是乎灵机一动,找来ChatGPT帮忙。 起初她并未对结果抱有太大的期待,但等盈利数字一出来,直接把本人给震惊到了: 日入2000美元(约14000元),很难相信一篇AI写的文章竟有如此影响力! 不仅如此,据小姐姐描述,这篇文章
操作关键:推平一段区间 cf 896c 题意:操作分四种, 区间加上一个数、区间赋值、求区间第k小、求区间幂次和
Hyperledger Fabric是目前主流的开源联盟链产品之一,自2016年5月12日开辟代码仓库之日起,已有快3年的时间了,产品趋于稳定,功能也越来越完善,正在适配不同业务场景下的需求。
“高并发 高性能 高可用”一直以来作为搬砖界用力搬砖的口号。由于CPU一次读取存储数据的长度有限,比如32bit的平台修改int64需要被拆分成两次写操作,更何况对于结构体的赋值,那么对于高并发场景下我们怎么才能保证数据的完整性和一致性呢?
改进视频压缩对于更敏捷、更高质量地传输视频文件非常重要,同时使用更少的带宽和存储空间。从4K流媒体传输到智能手机的视频聊天及笔记本电脑的屏幕共享一切都可以通过更强质量更小的压缩编码视频。
原文:http://www.streamingmedia.com/Articles/Editorial/Featured-Articles/NAB-Roundup-The-State-of-HEVC-AV1-and-Proprietary-Codecs-124455.aspx
文 / Megha Manohara,Anush Moorthy,Jan De Cock,Ioannis Katsavounidis, Anne Aaron
有些朋友可能没有注意过,在 Go(甚至是大部分语言)中,一条普通的赋值语句其实不是一个原子操作。例如,在32位机器上写int64类型的变量就会有中间状态,因为它会被拆成两次写操作(汇编的MOV指令)——写低 32 位和写高 32 位,如下图所示:
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作者:Qidong Huang, Xiaoyi Dong, Dongdong Chen, Weiming Zhang, Feifei Wang, Gang Hua, Nenghai Yu
计算机是如何“看懂”海量视频的呢?视频本质上是一系列连续的图像帧,按照一定的帧率播放,从而形成连续的动态效果。因此,计算机分析视频的基本原理就是:解码(视频转图片)-> 分析/推理(AI 算法)-> 编码(结果呈现)
本文以轻松幽默的语气,讲解了视频编解码的一些基本常识,并以爱奇艺为例,讲述了视频编解码技术在国内的发展以及未来的一些展望。
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