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在 JavaScript 中优雅提取循环数据

翻译:疯狂技术宅 http://2ality.com/2018/04/extracting-loops.html 在本文中,我们将介绍两种提取循环数据方法:内部迭代和外部迭代。...stats.isDirectory()) { 10 logFiles(filePath); // (B) 11 } 12 } 13} 14logFiles(process.argv[2]); 从 A 行开始循环用来记录文件路径...它是 for-of 循环和递归组合(递归调用在 B 行)。 如果你发现循环某些数据(迭代文件)有用,但又不想记录它,那应该怎么办?...内部迭代 提取循环数据第一个方法是内部迭代: 1const fs = require('fs'); 2const path = require('path'); 3 4function logFiles....forEach()类似:logFiles() 实现循环并对每个迭代值(行A)调用 callback。

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从HEVC到VVC:预测技术演进(2) – 多划分及多参考行预测

因为当前预测单元与其临近像素之间有很强相关性,该预测技术可以有效地降低信号间空间冗余。然而,如果当前预测单元像素与其周围临近像素之间相关性较弱时,该预测技术并不能很好发挥作用。...近几年研究结果表明,多划分(sub-partition)和多参考行(Multiple reference line)预测技术可以进一步提高预测性能。...图 1 HEVC编码单元有两种类型预测单元,分别是2Nx2N和NxN。...图 2 二、 HEVC标准制定前后多划分及多参考行预测技术演进 在HEVC标准制定初期阶段, JCTVC-A111 [2] 以及JCTVC-A118 [3] 提出了基于行或列预测技术。...对于采用该技术预测单元,其需要编码一个比特位来标记当前预测单元采用是逐行预测技术还是逐列预测技术。由于该技术大大减小了预测像素和参考像素之间距离,编码性能得到显著提高。

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AV1编码 DC模式数据拷贝过程

AV1DC预测模式,是将整个预测块所有像素值全部赋值为128,即十六进制0x80,赋值根据块大小不同共分为以下六个函数进行: aom_dc_128_predictor_32x32_avx2 aom_dc...avx2 aom_dc_128_predictor_64x32_avx2 aom_dc_128_predictor_64x16_avx2 函数分别为 // 将值128作为预测像素值填充到一个32x32预测快中..._mm256_storeu_si256((__m256i *)dst, *r); dst += stride; } } 下面详细地说一下这两个函数,第一个函数实现功能就是制造一个长度为...256bit,且每8个bit装有0x80一个vector。...然后第二步,函数通过一个循环循环次数为height(height=32),来将这个256/8=32个像素vector赋值到整个预测块。 ? 这样,一个32x32预测块就生成了。

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基于SVMVVC快速CU划分算法

为了降低编码复杂度,我们对VVC编码提出了一种基于支持向量机(SVM)快速 CU 划分算法,该算法通过使用纹理信息预测 CU 划分来提前终止冗余划分。...我们注意到,大多数不同大小 CU 倾向于选择不划分 (NS),尤其是矩形 CU。这意味着在这种情况下,如果编码器可以跳过分区过程,直接进行预测,则可以节省大量编码时间。...03 PART 实验 机器学习有效性与训练数据多样性和相关性密切相关。...这些序列被证明具有良好空间信息和时间信息分布。均用 VTM-10.0进行编码,使用 All-Intra (AI) 配置和默认时域采样率(8)。...为了在保证预测精度同时控制分类器自身复杂度,我们将训练子集大小设置为200个数据,并使用交叉验证方法来确定最优子集

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数据学习整理

在了解数据之前,我们得先知道OSI参考模型 咱们从下往上数,数据在第二层数据链路层处理。我们知道,用户发送数据从应用层开始,从上往下逐层封装,到达数据链路层就被封装成数据。...FCS:循环冗余校验字段,用来对数据进行校验,如果校验结果不正确,则将数据丢弃。该字段长4字节。 IEEE802.3格式 Length:长度字段,定义Data字段大小。...其中Org Code字段设置为0,Type字段即封装上层网络协议,同Ethernet_II数据在网络中传输主要依据其目的mac地址。...当数据帧封装完成后从本机物理端口发出,同一冲突域中所有PC机都会收到该,PC机在接受到后会对该做处理,查看目的MAC字段,如果不是自己地址则对该做丢弃处理。...如果目的MAC地址与自己相匹配,则先对FCS进行校验,如果校验结果不正确则丢弃该。校验通过后会产看type字段,根据type字段值将数据传给上层对应协议处理,并剥离头和尾(FCS)。

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VP9到HEVC转码加速算法

VP9预测提供了丰富深度信息,这对于优化HEVC预测模式是一个很好入手点。...文献[5]详细对比了VP9和HEVC编码效率,其提供编码数据考虑了多种因素影响,并在尽可能消除差异因素情况下给出了实验数据,对VP9和HEVC编码效率进行了一个很好整理和总结,如表...对于利用深度信息进行加速来说,我们需要验证是VP9划分深度决策和HEVC划分深度决策在全I配置下相似程度,为此,需要排除方向差异和SAO差异带来影响。表2提供数据正是这种情况下。...从数据上可以看出来,仅从深度决策差异角度来说,VP9和HEVC在全I模式下编码效率是十分相近,因此有理由认为VP9提供深度信息能够有效指导HEVC再编码过程。...VP9(左)与HEVC(右)划分示意图 因此,第一个加速方法就是利用VP9划分最大深度来提前终止HEVC搜索过程。图2是该方法流程图。

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深入理解H264预测模式编码

引言   在H264预测选择了最佳预测模式后,需要对选择每个4x4预测模式进行编码成信号,以便后面传输给解码器。但是一个图像4x4块很多,这样会需要大量比特来表示。...考虑到相邻4x4块本身是强相关,因此它们预测模式也是强相关。利用这个特性,我们可以对图像预测模式进行压缩编码输出,从而在保证相同质量情况下,达到降低视频码率目的。   ...下面分别从编码器和解码器角度对H264预测模式编解码过程进行详细说明。 2....利用这个特性,H264标准做了如下规定,E块最有可能预测编码模式是min(A,B),也就是取A和B两个块已知预测模式最小值。...以上就是H264编码模式压缩编码和解码过程。

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第三章:HEVC中空间()预测

在很大程度上,编码过程中视频数据压缩是通过从视频图像序列中消除冗余信息来实现。显然,在时间上相邻视频图像极有可能看起来彼此相似。...为了消除时间冗余,在先前编码中搜索与当前中要编码每个块最相似的图像。一旦找到,该图像就被用作正在被编码区域估计(预测),然后从当前块像素值中减去预测像素值。...这种预测被称为空间或预测(intra)。因此,“混合”一词所指的是同时使用两种可能方法来消除视频图像中时间或空间冗余。还应当注意,预测效率在很大程度上决定了整个编码系统效率。...现在让我们更详细地考虑HEVC标准提供预测方法和算法主要思想。 预测块划分 如前所述,HEVC系统中编解码是在逐块基础上执行。...在HEVC中对PU(预测单元)执行空间预测。PU大小与CU大小相同,但有两个例外。

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结合神经网络预测及变换核选择

然而,对于 NN-based 预测模式而言,构建一个固定映射关系是几乎不可能。...预测是非线性(神经网络自身非线性导致),因此输入和输出不一定是一对一关系。...针对上述问题,Dumas 建议是用网络学习一种映射关系:根据预测网络中间特征来推测当前块要选用变换核。 22....图3: 计算过程 3.2 网络训练 如前文所述,为了给不同 采用不同隐式表示,需要得到对应 数据,即 VVC codec 编码得到真实 。...实验 5.1 实验参数设定 NN-based 预测模式: VVC 中仅添加一个 NN-based 预测模式; 共有 8 个神经网络,分别用于不同块尺寸: ; 块相邻重建内容( )要先在水平方向进行降采样

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TMM 2022 | 基于深度特征融合和概率估计高效 VVC 预测

在 VVC 中,输入视频被分成称为编码树单元 (CTU) 块。CTU 由不同级别的编码单元 (CU) 组成,这些编码单元共享相同预测风格(即间)。...为了解决这个问题,本文提出了一个两阶段框架。 提出算法 VVC 预测包含两个步骤。首先,将 CTU 迭代分解为多个编码深度不同 CU。...最后利用所选择深度和分区来加快 VVC 编码中 CU 分区速度。 基于深度特征融合深度预测 参考信息 VVC 与 HEVC 相比,采用了更大 CTU 尺寸和深度。...模型训练 本文从 LIVE 数据集、UVG 数据集和 AVS2/AVS3 标准序列中收集了 58 个视频序列。...考虑到间预测不同分区分布,还可以进一步完善该模型以提高 RD 性能。 表5 算法在随机接入和低时延配置下结果

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使用基于分层深度学习分块预测加速VP9编码

with Hierarchical Deep Learning Based Partition Prediction”,主题是使用基于分层深度学习分块预测加速VP9编码。...因为分块搜索中组合复杂性,基于分块决策率失真优化(RDO)是一个较慢过程,这严重限制了编码器速度。他们工作目标就是通过将此RDO过程替换为基于深度学习分块预测来加速VP9内模式。...然后演讲者介绍了他们方法总流程,如下图,其中包括使用分层全卷积神经网络(H-FCN)自底向上块合并预测。 ? 下面演讲者介绍了数据制作。...VP9参考编码器被修改成可以提取出编码码流分块树和QP值,从而可以获得数据标签;把原视频降采样到编码分辨率,然后从亮度通道提取无重叠64x64块作为原始像素值,这些也就是数据具体数据数据集含有...QP为8到105数据

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数据链路层】循环冗余码CRC、后退N协议GBN、选择重传协议SR、CSMACA

文章目录 循环冗余码CRC 多滑动窗口 连续ARQ协议 后退N协议GBN 选择重传协议SR CSMA/CA---针对无线局域网 处理隐蔽站问题RTS,CTS 循环冗余码CRC /**...总线传播时延x数据传输速率x2 避免碰撞 802.11标准定义了无线网CSMA/CA协议。...局域网不使用碰撞检测,一旦开始发送就会完整发送,但是碰撞存在时候,仍然发送整个数据,会严重降低网络效率,因此要采用碰撞避免技术降低碰撞可能性。...只有第一个发送时候不使用退避算法,其他情况都会使用 处理隐蔽站问题RTS,CTS 假设站A和站B都在AP覆盖范围,但是A和B相距较远,彼此都听不到对方广播,那么在A和B都检测到信道空闲时候,...源站在发送数据之前要广播一个很短请求发送控制(RTS)该包含有本次通信所需维持时间,能够被其范围内包括AP在内站点听到。

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从HEVC到VVC:预测技术演进(1) —方向预测(Angular intra prediction)

在HEVC预测过程中,当前块所有像素根据指定预测方向被映射到左侧或者上侧参考像素。...二、 VVC中方向预测技术 VVC技术框架沿用HEVC,预测单元大小仍然是从4x4到64x64,但是VVC采纳了更加精细预测方向来更好预测视频和图像中结构信息,其中包括65个传统预测方向以及...下图中是水平矩形预测单元预测方向范围示意图。...对于预测过程,VVC沿用了HEVC中预测像素向参考像素映射过程,但是VVC采用了两组不同插值滤波器来更好拟合不同块大小和不同预测方向下数据统计特性。...三、 总结 本文总结了HEVC和VVC标准中方向预测设计方案。

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【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 音频简介 | AudioStreamCallback 中数据说明 )

文章目录 一、音频概念 二、AudioStreamCallback 中音频数据说明 Oboe GitHub 主页 : GitHub/Oboe ① 简单使用 : Getting Started...类型 ; 上述 1 个音频字节大小是 2\times 2 = 4 字节 ; 二、AudioStreamCallback 中音频数据说明 ---- 在 Oboe 播放器回调类 oboe::...AudioStreamCallback 中 , 实现 onAudioReady 方法 , 其中 int32_t numFrames 就是本次需要采样帧数 , 注意单位是音频 , 这里音频就是上面所说...2\times 4 = 8 字节 ; 因此在该方法中后续采样 , 每都要采集 2 个样本 , 每个样本 4 字节 , 每采集 8 字节样本 , 总共 numFrames 需要采集...numFrames 乘以 8 字节音频采样 ; 在 onAudioReady 方法中 , 需要 采集 8 \times numFrames 字节 音频数据样本 , 并将数据拷贝到 void

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