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ringbuffer是什么_drum buffer rope

然而,环形缓冲区的执行效率并不高,读一字节之前,需要判断缓冲区是否为空,并且移动尾指针时需要进行“折处理”(即当指针指到缓冲区内存的末尾时,需要新将其定向到缓冲区的首地址);写一字节之前,需要判断缓区是否为...于是,采用度为10字节的数据块业分配内存比较方便,即每次需要内存缓冲区时,直接分配10字节,由于这10字节的地址是线性的,故不需要进行“折”处理。...由于有可能要同接收多个数据,而根据CAN总线遥通信协议,高优先级的报文抢占总线,则有可能在接收一低优先级且被分为 好几段发送的数据时,被一优先级高的数据打断。...这样会出现同时接收到多个数据中的数据包,因而需要有接收队列对同时接收的数据进行管理。...如果是,则开辟新的 frame_node;否则如果已有相应的节点存地,则将数据附加到该的末尾;插入数据的同时,应该检查接收包的序号是否正确,如不正确丢弃这包 数据

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ringbuffer是什么_Buffer

然而,环形缓冲区的执行效率并不高,读一字节之前,需要判断缓冲区是否为空,并且移动尾指针时需要进行“折处理”(即当指针指到缓冲区内存的末尾时,需要新将其定向到缓冲区的首地址);写一字节之前,需要判断缓区是否为...于是,采用度为10字节的数据块业分配内存比较方便,即每次需要内存缓冲区时,直接分配10字节,由于这10字节的地址是线性的,故不需要进行“折”处理。...由于有可能要同接收多个数据,而根据CAN总线遥通信协议,高优先级的报文抢占总线,则有可能在接收一低优先级且被分为 好几段发送的数据时,被一优先级高的数据打断。...这样会出现同时接收到多个数据中的数据包,因而需要有接收队列对同时接收的数据进行管理。...如果是,则开辟新的 frame_node;否则如果已有相应的节点存地,则将数据附加到该的末尾;插入数据的同时,应该检查接收包的序号是否正确,如不正确丢弃这包 数据

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速读原著-TCPIP(ARP高速缓存)

当我们另一个系统( s u n)上运行带有- e选项的t c p d u m p命令时,显示的是硬件地址(我们的例子中是48 bit的以太网地址)。...1中紧接着的一输出字段是 a r p,表明类型字段的值是 0 x 0 8 0 6,说明此数据是一A R P请求或回答。...1中的下一输出字段 arp who-has表示作为A R P请求的这个数据中,目的 I P地址是s v r 4的地址,发送端的 I P地址是b s d i的地址。...中,行号后面的数字表示 t c p d u m p收到分组的时间(以秒为单位)。除1外,其他每行在括号中还包含了与上一的时间差异(以秒为单位)。...令人感兴趣的是看到多次进行 A R P请求:1次请求发生后5 . 5秒进行2次请求,2 4秒之后又进行3次请求(2 1章我们看到T C P的超时和重发算法的细节)。

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SD-SDI数据解析

1.的概念(Frame) 一视频序列是由N组成的,采集图像的时候一般有2种扫描方式,一种是逐行扫描(progressive scanning),一种是隔行扫描(interlaced scanning...对于隔行扫描,一般有2场(field),一叫顶场(top field),一叫底场(bottom field)。...顶场和底场的空白的个数也有所不同,那么,对于一标准的 8bit BT656(4:2:2)SDTV(标清)的视频而言,对于一图像,其格式定义如下: 对于PAL制式,有625,其中,顶场有效数据...为什么是288?因为PAL制式的SDTV或者D1的分辨率为 720*576,即一有576,故一场为288。顶场有效数据的起始行为23,底场有效数据的起始行为335。 3。...图2 ITU-R BT656 422数字视频流 其数据流如图3所示,有两定时基准信号,一每个视频数据块的开始(Start ofActiveVideo,SAV),另一个每个视频数据块的结束(End

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Python音频信号处理问题汇总

短时分析中,语音信号分为一段一段的语音一般取10-30ms,我们的研究就建立的语音特征分析上。...inc为移,表示后一前一的偏移量,fs表示采样率,fn表示一段语音信号的分帧数。...第一是一包含着特征的大小为nfilt的numpy数组,都有一特征向量。第二返回值是的能量。...,返回: 一包含特征的大小为nfilt的numpy数组,都有一特征向量参数 参数:signal - 需要用来计算特征的音频信号,应该是一N*1的数组samplerate - 我们用来工作的信号的采样率...appendEnergy - 如果是true,则将0倒谱系数替换为总能量的对数。winfunc - 分析窗口应用于每个框架。 默认情况下不应用任何窗口。

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独家 | 利用OpenCV和深度学习来实现人类活动识别(附链接)

我们将会回顾一下两Python脚本,每一都会接收上面三文件作为输入: human_activity_reco.py :我们的人类活动识别脚本每次N图像作为取样,用于活动分类预测。...22和23定义采样持续时长(用于分类的帧数)和采样尺寸(的空间维度大小)。...52将对图像调整尺寸至400像素宽,而且保持原长宽比不变。...至此,我们已经做好了执行人类活动识别推断的准备,然后在给图像标注上预测的标签,并将预测结果展示屏幕上: 64和65blob通过网络,获得输出列表(预测结果)。...为了更好的展示为什么这个问题会与推断速度相关,让我们设想一含有N图像的视频文件: 如果我们用移动图像预测,我们进行N次分类,即1图像都进行1次(当然是等deque数据结构被填满时)。

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iOS的GIF动画效果实现

它负责对GIF文件格式进行解析,并将解析之后数据转换为一图片输出。幸运的是我们并不是“轮子”的创造者,而是只要使用轮子即可。...使用UIImagePNGRepresentation方法UIImage数据类型存储为PNG格式的data数据类型,2代码和3代码获取应用的Document目录,4调用write方法图片写入到本地文件中...; 代码1设置GIF图片属性,设置当前GIF中图片展示时间间隔为0.1s。代码2构建一GIF图片属性字典,字典使用GIF之间的时间间隔初始化。...代码4使用遍历的方法已经准备好的图片快速追加到GIF图片的Destination中。代码5初始化一可变字典对象,该字典对象主要用于设置GIF图片中图片属性。...25通过for循环67张图片依次加载到当前数组中。6实例化一UIImageView实例对象。

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Python音频信号处理

短时分析中,语音信号分为一段一段的语音一般取10-30ms,我们的研究就建立的语音特征分析上。...inc为移,表示后一前一的偏移量,fs表示采样率,fn表示一段语音信号的分帧数。...第一是一包含着特征的大小为nfilt的numpy数组,都有一特征向量。第二返回值是的能量。...,返回: 一包含特征的大小为nfilt的numpy数组,都有一特征向量 参数 参数: signal - 需要用来计算特征的音频信号,应该是一N*1的数组 samplerate - 我们用来工作的信号的采样率...appendEnergy - 如果是true,则将0倒谱系数替换为总能量的对数。 winfunc - 分析窗口应用于每个框架。 默认情况下不应用任何窗口。

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游戏渲染优化

随后这一批次的数据就会被清空。 在此之后,下一批次就开始了。绑定到 GPU,加到批次中,冲刷,绘制,循环往复,直到遍历完整个显示列表。 这个过程是都会执行的,值得一提的是这个遍历是深度优先的。...显示的调试代码中,我们可以看到标绿的是最耗时的,比如 drawElements,clear 函数等等。同时下方的序列可以看到一步绘制的对象。...使用批次渲染优化 我们可以看到 fireDebug 中显示的渲染次序,一图标,然后一文字,然后再一图标,再一文字,很明显便是文字打断了图标的批次。...考虑到我们的渲染批次原理,第一想到的优化便是图片放到一批次里,或者图,然后先绘制图标,再去绘制文字。...第一是 clearBeforeRender,Phaser 默认会在开始前,清除所有的像素,这是一次 draw call,而另一个则是 Phaser 自己的 debug 发送的一 texture

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MediaMuxer录制视频踩坑记录

基本知识MediaCodec的相关数据时间单位为(纳秒/1000),类似610,729,613,772, 倒数7位代表秒级MediaMuxer.writeSampleData Failed描述:写入数据失败常见原因这类错误基本和时间戳有关时间戳倒退问题现象解决吐出时间戳倒退丢弃异常...(经测试无影响,且量级不大)吐出时间戳相等丢弃异常(有些机器能接受相等的数据,为了通用性还是丢弃)此类问题出现一般异常后的一写入报错分析问题需要区分音频视频各自的时间戳查看示例第二ts小于第一的...所以分析此类问题可能需要往前多找几,出现问题的帧数据不一定是当前的音视频录制合成后音频速率加快MediaCodec的工作原理两队列管理入队出队,原始数据给到input,通过output吐出来图片问题原因如果...解决方案使用队列保存原始数据,一般使用HandlerThread的Looper机制保存消息同一线程做input,output,每一次input等到output完成再进行下一次input,保证数据消费完音视频录制后卡顿这类问题一般两种情况...视频初始化很慢,时间错开,导致另一个通道数据到达之后,因为MediaMuxer没有start,所以这部分数据默认被丢弃了。

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打破视频标注成本壁垒,图像字幕引领文本到视频检索训练新趋势,超越零样本CLIP Baseline !

给定一组成的 未标注 训练视频,作者从视频中选取(),并使用图像字幕生成器提取字幕,形成一初始标签集,其中。然后作者为获得文本描述,每个视频总共得到标签。...一区别在于作者使用了 Query 评分,这在表4中已经进行了消融研究。另一个区别可能是由于不同的超参数,例如帧数(作者的为 N=10 ,而[40]中为12)。...特别是,有些视频可能只有观察几个之后才能被识别。同样,作者采用的时序池化方法相对简单,忽略了的顺序。然而,时序建模的努力并没有检索基准测试[5]中带来增益。...伪标签方法可以扩展到4.6节提到的更多种类的视频数据。可以研究自监督表示学习方法的互补性,以增加 未标注 视频中监督信号。另一个未来的方向是探索一系列图像字幕合并成单个视频字幕的方法。...表6中,作者使用了通过多标题 Query 评分训练的模型,其中对角线对应于5节倒数第二相同数据集上进行训练和评估)。

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SENT协议

如下是一Nibble的电压逻辑信号: 时间精度以1节拍Tick来定义(一般1Tick的时间是3~10us),每一Nibble从一下降沿开始,并且之后再逻辑0状态至少维持4Ticks,之后下一下降沿距离第一下降沿的时间差作为...Ticks,SENT2010之后,部分通过此功能可以动态条件TICKS的个数,实现整个SENT协议是同一固定长度TICKS 高级功能 以上是SENT协议中一报文的基本定义即功能,SENT协议的高级功能是报文组合以实现更高复杂的通信功能.../Com字段bit3组13和18位都为0 而数据域依然由18SENT报文的Status/Com字段的bit2值组合而成,但其数据组成又根据Status/Com字段bit3组8位的不同分为...字段bit2组的1~6bit是6bit的CRC数据之后的7~18bit则为要传输的12bit的数据 (2)Status/Com字段bit3组8位为1: Status/Com字段bit3组的...9~12bit为4bit ID,而Status/Com字段bit2组的1~6bit是6bit的CRC数据之后的7~18bit和bit3组的14~17bit则组合为要传输的16bit的数据 发布者:

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使用OpenCV和Python生成电影条形码

给定一组的RGB平均值列表,我们可以使用这些数据创建显示屏幕上的实际电影条码可视化。...——output:我们将对输入视频文件中的进行循环,并计算的RGB平均值。这些RGB平均值将被序列化为一JSON文件,因此我们可以在下一节中使用这些数据来进行实际的电影条形码可视化。...为什么我们要跳过呢?以《侏罗纪公园》预告片为例:一小于3m30s的电影片段有超过4700。如果我们只使用一像素来可视化的RGB平均值,我们的电影条码超过4700像素宽!...因此,我们需要跳过n来减少输出的可视化文件大小。...最后,15-16电影条形码写入磁盘,并将可视化结果显示屏幕上。

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Pandas 秘籍:1~5

本章中,您将学习如何从数据中选择一数据列,该数据列将作为序列返回。 使用此一维对象可以轻松显示不同的方法和运算符如何工作。 许多序列方法返回另一个序列作为输出。...它是标量值,元组,另一个序列还是其他 Python 对象? 花一点时间,看看一步之后返回的输出。 您可以命名返回的对象吗? 步骤 1 中head方法的结果是另一个序列。...,而是使用equals方法: >>> college_ugds_.equals(college_ugds_) True 工作原理 步骤 1 数据与一标量值进行比较,而步骤 2 数据另一个数据进行比较...这在 3 步中得到确认, 3 步中,结果(没有head方法)返回新的数据列,并且可以根据需要轻松地将其作为列附加到数据中。axis等于1/index的其他步骤返回新的数据。...正是这个索引 Pandas 数据结构与 NumPy 的 n 维数组分开。 索引为数据一列提供了有意义的标签,而 Pandas 用户可以通过使用这些标签来选择数据

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LCD RGB 控制技术讲解 — 时钟篇(上)【转】

图像,就从第一的第一像素点一直填充到最后一的最后一像素点。 为了能简单演示一下效果,假设我们现在让LCD显示蓝色,那么LCD的填充效果就像下面的图片 ?...其实很简单,因为新的一数据不就是从LCD第一的第一像素开始填充嘛,那么前面我们已经说明了都自己的同步信号,而也有对应的数据有效信号线。...所以垂直同步信号只用关心从一数据(8000*480)的同步,而不同关心的同步。 于是,我们将上面分析的时钟放在一起,就变成了LCD RGB模式的典型时序图 ?...其实很简单,因为新的一数据不就是从LCD第一的第一像素开始填充嘛,那么前面我们已经说明了都自己的同步信号,而也有对应的数据有效信号线。...所以垂直同步信号只用关心从一数据(8000*480)的同步,而不同关心的同步。 于是,我们将上面分析的时钟放在一起,就变成了LCD RGB模式的典型时序图 ?

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RD-VIO: 动态环境下移动增强现实的稳健视觉惯性里程计

内容概述 首先从一基线VIO系统开始,该系统基于PVIO,但不使用平面先验,基线VIO也将用于比较,我们系统的流程如图2所示。...滑动窗口结构中的管理策略 添加新时,滑动窗口中的最后一关键始终是一N-同一子窗口中,不会同时存在N-R-。...包含N-的最后一窗口的处理:如果最后一窗口包含N-,则有足够的平移和深度观察。在这种情况下,使用相同的捆集调整,但固定关键和这些关键中观察到的地标。...这样,只有最后一窗口中观察到的新地标以及这些子的状态会被优化。 包含R-的最后一窗口的处理:如果最后一窗口中填满了R-,则会处理一系列预积分,以更好地估计IMU偏差。...我们从地面真实数据中计算运动速度并绘制速度曲线。对于每个检测到的R,我们添加了一表示其时间点的红色线。对于所有序列,都存在长时间的停止期。我们的方法几乎可以这些时期的所有标记为R

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Keras 之父讲解 Keras:几行代码就能在分布式环境训练模型

说起来,这个子小小的男人不但是畅销书 《Deep learning with Python》的作者,更在 Kaggle 的数据科学家中世界排名 17 位(最高),堪称是青年 AI 工程师中的翘楚。...谷歌,我们相信,未来深度学习存在于每一普通 IT 开发者的工具箱中,不再局限于机器学习专家。原因很简单:每个开发者都需要做出更智能的应用。...现在,你可以把视频矢量和问题矢量连结起来,它们之上添加一分类器。该分类器的任务,是从一堆潜在回答中,选出正确的那一。 第一步,是把视频输入矢量转化为张量。...一视频只是一组连续的画面都是一图像。对于图像处理,你要做的全部的事,就是运行一 CNN。 每个 CNN,会从画面提取一矢量表示。最后所得到的,是对画面进行编码的矢量序列。...有了 estimator 之后,再用它创建 Experiment,在其中你确认输入数据

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SQL干货 | 窗口函数的使用

Mysql从8.0版本开始,也和Sql Server、Oracle一样支持查询中使用窗口函数,本文根据官方文档,通过实例介绍窗口函数并举例分组排序函数的使用。...因为,所有窗口函数的执行在JOIN, WHERE, GROUP BY, HAVING的结果集之后ORDER BY, LIMIT, SELECT DISTINCT之前。...,也可以是一能计算出数字的表达式 N FOLLOWING:当前行之后N,可以是数字,也可以是一能计算出数字的表达式 如果没指定的话,默认的frame取决于ORDER BY。...RANK: 返回结果集的分区内数据进行跳跃排序。也就是为相同数值的输出相同排序结果,对于下一不同的数据返回行号(例如:1,1,3,4...)...以本文数据为例,60-90分的分数等分为4组,即1组为[90, 82.5),2组为[82.5, 75),3组为[75, 67.5),4组为[67.5, 60] SELECT 学生,科目,分数

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Python探索性数据分析,这样才容易掌握

每个 CSV 文件转换为 Pandas 数据对象如下图所示: ? 检查数据 & 清理脏数据 进行探索性分析时,了解您所研究的数据是很重要的。幸运的是,数据对象有许多有用的属性,这使得这很容易。...我们这份数据的第一问题是 ACT 2017 和 ACT 2018 数据集的维度不一致。让我们使用( .head() )来更好地查看数据,通过 Pandas 库展示了一列的前五,前五标签值。...我将以 2018 年 ACT 数据为例: ? 预览了其他数据的前五之后,我们推断可能存在一问题,即各个州的数据集是如何存入的。...请注意,显示 print()的输出后,添加 “\ n” 表达式会打印一。 由于这次分析的目的是比较 SAT 和 ACT 数据,我们越能相似地表示每个数据集的值,我们的分析就越有帮助。...现在再试着运行这段代码,所有的数据都是正确的类型: ? 开始可视化数据之前的最后一步是数据并到单个数据中。为了实现这一点,我们需要重命名每个数据中的列,以描述它们各自代表的内容。

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