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deliver maximum performance such as GPU, DLA, PVA-Improves High level software interactions such as Python -Gst-nvinfer (for deep learning inference), Gst-nvstreammux (for batching video streams), Gst-nvtracker boxes), Gst-nvvideoconvert (for video format conversion) -Gst-nvinfer (for deep learning inference), frames)-Gst-nvvideoconvert (for video format conversion), Gst-nvstreammux (for batching video streams (Check all that apply):-Gst-nvinfer-Gst-nvvideoconvert-Gst-nvmultistreamtiler-Gst-nvtracker13.What kind

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GStreamer在Magic Leap One上的应用

其次,Xavier对Magic Leap One进行了详细的讲解,Magic Leap One运行的浏览器引擎是Alan Jeffrey用Rust写的Mozilla browser,用Cargo构建了由python 所以只需运用gst-build,而无需其他外部依赖。Magic Leap SDK 有iconv.h,但是并没有实现。Gst-build还编译了很多的插件,安装了很多文件。

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    看GrEARN(GST)如何打造一个真正可落地应用的新零售公链

    采用双层跨链技术,一层将GST与以太坊瞄定,扩展GST生态用户,实现价值传递;另一层是在GST上嫁接侧链,采用POW共识机制,承载GST核心价值。 (图片来源:GST白皮书—GST流通)在GST生态领域内,基金会会以智能合约的形式回购交易所里的GST,完成价值转移,并且这个流动是单向的,即应用生态里的数字货币不会进入到交易所里面参与交易,只会在应用生态里流通 GST发行总量为60亿,总量恒定,随着GST数量的不断减少,GST的价值会逐步上升,这将保证生态建设者的利益,使GST更有投资价值。GST融资情况每个投资者都拥有自己的投资逻辑。 可以看到,投资GST的投资机构都是知名资本方,给GST项目提供了非常大的品牌背书和信任传递。GST的核心价值1GST为中小企业技术赋能传统零售行业中,中小型企业往往缺乏技术人才,就算有技术能力也有限。 从白皮书中可以了解到,GST零售链有明确的发展规划:(图片来源:GST白皮书—路线图)其次,笔者了解到GST公众号每周都会更新项目进度,感兴趣的投资者可以作为了解项目进展的入口。

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    开源库gstreamer编译安装

    源码下载链接gst-plugins-base 安装gst-plugins-base-1.10.4之前,需要安装orc-0.4.26版本,否则会提示configure: *** Orc acceleration Slower code paths will be used.配置: .configure 编译安装: make && make install gst-libav-1.10.4配置gst-libav, 安装依赖: sudo apt-get install yasm, 解决问题编译安装: make && make install gst-plugins-good-1.10.4.configure make && maket install gst-plugins-bad-1.10.4.configure make && maket install

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    基于光芯片的内存内计算(memory-in computing)

    他们在SiN波导上方生长一层Ge2Sb2Te5(以下简称GST), 如下图所示,?(图片来自文献1)SiN波导与GST层之间存在消逝波耦合,因此会有部分能量被GST吸收。 GST材料在吸收了一定的能量后,会发生相变,从晶体变成非晶态。当逐渐增加SiN波导中的光强,达到阈值后,GST材料发生相变,成为部分非晶态,如下图所示。根据光强吸收的比例变化, 可以编码信息。 ? (图片来自文献1)实验中,需要首先输入write脉冲,其能量大于阈值,使得GST材料发生相变。接着输入in脉冲,其能量小于阈值,不会使得GST材料的状态发生改变。 其中a是GST相变后系统的透过率,b为输入脉冲in的能量,c为最终的光强。由于Pin小于阈值能量,因此其不会改变GST的状态,由write脉冲存储在GST中的信息不会改变。? 几点comments:1) 采用了GST相变材料,利用其相变带来的透过率变化,来存储信息。但GST材料对加工工艺有特殊的要求。

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    谈谈税及对SAP软件系统实施的影响-(1)税概览介绍

    GST的本质也是增值税,但简化后的GST与包括中国在内的其它国家的增值税相比,印度的GST还是要复杂很多印度为联邦制,为保证各邦(类似于中国的省份,但更加独立)利益,采用了少见的双轨制GST。 将GST分为了CGST(Central GST缴纳给中央政府)、SGST(State GST向所在邦缴纳)、IGST(Integrated GST由联邦政府统一收取,再由联邦政府内部分配)不同情况下是不同的税收征收方式 印度在GST税制下设计了进项税和销项税的“配对机制“,要求所有企业向政府申报GST-1,GST-1类似发票信息,具体填报的信息包括HSN code、对应的服务类型、含税金额、税率,且每张发票信息都需要录入 跨邦的货物移动都需要缴纳GST这一点,对系统的影响最大,不是以货物的买卖作为缴纳GST的基础,而是以货物的移动。当商品从一个邦转移到另外一个邦时,则需要缴纳GST。 譬如如果在印度某个邦有一个工厂,同时在不同的邦有多个办事处,当货物从工厂调拨到办事处,则工厂就需要缴纳GST。当办事处销售给最终客户时,抵扣工厂开过来的GST,同时再向当地邦缴纳GST

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    python gstreamer实现视频快进快退循环播放功能

    关于视频快进快退循环播放的知识总结:1.本地视频时长获取:Gst.Pad.query_duration官方函数介绍:def Gst.Pad.query_duration (self, format): #python 2.视频播放当前位置获取:Gst.Pad.query_position官方函数介绍:def Gst.Pad.query_position (self, format): #python wrapper 播放跳转函数:Gst.Element.seek_simple官方函数介绍:def Gst.Element.seek_simple (self, format, seek_flags, seek_pos): #python 有视频快进快退循环播放功能的小播放器.import os, _thread, timeimport gigi.require_version(Gst, 1.0)gi.require_version(Gtk , 3.0)from gi.repository import Gst, GObject, Gtk, Gdkclass GTK_Main:def __init__(self):window = Gtk.Window

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    makefile-rpm编译软件,输出依赖软件包的编译顺序

    www.linuxfromscratch.orgblfsviewsvnindex.html网站查询下载的软件包的依赖关系,   GLib-2.34.3依赖于:libffi-3.0.13 pkg-config-0.28 Python -2.7.4 PCRE-8.32 attr-2.4.46 D-Bus-1.6.10 GTK-Doc-1.18   libffi-3.0.13依赖于:DejaGnu-1.5.1   gst-libav-1.0.7 依赖于:gst-plugins-base-1.0.7 yasm-1.2.0  GCC-4.7.2依赖于:DejaGnu-1.5.1 Zip-3.0 UnZip-6.0 which-2.20  usbutils pkg-config-0.28 GStreamer-0.10.36依赖于:GLib-2.34.3 libxml2-2.9.1 gobject-introspection-1.34.2 GTK-Doc-1.18 Python -2.7.4   Python-2.7.4依赖于: expat-2.1.0 libffi-3.0.13 pkg-config-0.28 BlueZ-4.101   SQLite-3.7.16.2依赖于:

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    Mac 安装Python3

    Mac默认是集成Python 环境的,一般是2版本。 你可以在终端输入命令看一下: zhangyudeiMac:~ zhangyu$ python Python 2.7.10 (default, Jul 15 2017, 17:16:57)  on darwin Homebrew安装Python3详细步骤指令:1、执行  brew search python ==> Searching local taps... app-engine-python   gst-python boost-python@1.59   ipython@5           python-markdown     zpython ==> Searching taps on GitHub... caskroomcaskawips-python               caskroomcaskmysql-connector-python caskroomcaskkk7ds-python-runtime

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    【深度讲解】手把手教你python制作萝莉音智能对话语音机器人,附全部源码!速速学起来!!

    (水印名就是我b站用户名) python智能对话机器人演示个人b站暂时主要讲了qq机器人制作,感兴趣点开看看:川川菜鸟b站主页前言一定要看,很重要!!! non-URL-safe characters import os try: from urllib.request import pathname2url except ImportError: # python 2 from urllib import pathname2url import gi gi.require_version(Gst, 1.0) from gi.repository import Gst set_result)) # FIXME: use some other bus method than poll() with block=False # https:lazka.github.iopgi-docs#Gst

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    python 播放声音

    #import winsound #winsound.Beep(600,1000) import os os.system(paplay 1.wav) python使用pygame播放音乐. pygame.mixer.Sound(tkzc.wav) track2.play() 以下内容的链接地址为:http:stackoverflow.comquestions260738play-audio-with-python thesong.ogg) clock = pygame.time.Clock() song.play() while True: clock.tick(60) pygame.quit() GStreamer Python usrbinenv python import pygst pygst.require(0.10) import gst import gobject import os mainloop = gobject.MainLoop usrbinenv python import pyaudio import wave chunk = 1024 wf = wave.open(thesong.wav, rb) p = pyaudio.PyAudio

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    python提取pdf文档中的表格数据、svg格式转换为pdf

    https:www.analyticsvidhya.comblog202008how-to-extract-tabular-data-from-pdf-document-using-camelot-in-python gstcouncil.gov.insitesdefaultfilesgst-revenue-collection-march2020.pdf第一步是读入pdf文件import camelottables = camelot.read_pdf(gst-revenue-collection-march2020 (aa)b = pd.DataFrame(bb)a.append(b) SVG格式转换为pdf格式原文链接https:www.tutorialexample.coma-simple-guide-to-python-convert-svg-to-pdf-with-svglib-python-tutorial

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    如何在Jetson TX2上使用CSI相机(续)

    gst-launch您可以使用gst-launch-1.0 运行GStreamer管道。示例1:查看相机的1080p视频gst-launch-1.0 nvcamerasrc ! gst-launch-1.0 nvcamerasrc ! (扫描二维码进入网站)gst-inspect您可以使用gst-inspect-1.0来检查管道元素例如:检查CSI摄像头接口的功能。 gst-inspect-1.0 nvcamerasrc OpenCV好吧,让我们开始在我们自己的代码中捕捉视频,而不是仅仅在终端中鼓捣视频。

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    Human Language Processing——Controllable TTS

    这样就能保证我们用非常少量的人声语料做到声纹迁移GST 为 Global Styple Tokens 的缩写,GST-Tacontron 是可以做条件语音生成的模型。 之后就和原版的 Tacontron 对特征向量解码同样为了防止模型复制输入语音输出,GST-Tacontron 做了特殊的设计,让输入的语音内容难以通过特征提取器传递给 Tacontron 解码。 即让两个注意力权重矩阵保持一致----最后总结下关于 GST-Tacontron 补充几个问题:如何知道 GST-Tacontron 学到的不是 Speaker Identity,而是 Prosody 因为 GST 的数据集中只有一个说话人,所以不会有不同说话人的差异,只有抑扬顿挫的差异。如果我们想做得更好一点,我们需要把 Speaker Identity 和 Prosody 再做特征分离。 除掉这些共同的特征后剩下的就会是表征 Prosody 信息的向量GST-Tacontron 只用一个向量来表征说话的风格,这是否足够表征抑扬顿挫信息呢?一个向量的表征能力有限。

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    谷歌Tacotron进展:使用文字合成的语音更加自然

    我们称这些嵌入称为全局风格符号(Global Style Tokens,GST),它用来发现他们在演讲者的风格中学习了与文本无关的变化(柔和,高亢,激烈等),而不需要明确的样式标签。?GST模型架构。 例如,使用GST,我们可以使不同长度的句子听起来更“活泼”,“愤怒”,“悲痛”等等。? GST的独立于文本的特性使它们成为风格迁移的理想选择,它采用以特定风格说出的参考音频剪辑,并将其风格转移到我们选择的任何目标短语。为此,我们首先运行推理来预测我们想要模仿的话语的GST组合权重。 最后,我们的论文表明,GST不可以建模的不仅仅是说话风格。当它受到来自未标记的说话者的嘈杂音频(来自YouTube)的训练时,启用了GST的Tacotron学会了用单独的符号表示噪声源和不同的说话者。 也就是说,通过选择我们用于推理的GST,我们可以合成无背景噪声的语音,或者合成一个数据集中特定的没有标记的说话者的声音。

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    NVIDIA Jetson nano可以处理4K相机吗?来验证编码性能吧(中)

    fps = 4.384 CPU = 100%,14%,12%,19% $gst-launch-1.0 -e v4l2src device=devvideo1 ! fps = 8.229CPU = 100%,100%,98%,100%$gst-launch-1.0 -e v4l2src device=devvideo1 ! fps = 29.768 CPU = 73%,2%,0%,9%$gst-launch-1.0 -e v4l2src device=devvideo1 ! fps = 2.479 CPU = 14%,10%,16%,100% $gst-launch-1.0 -e v4l2src device=devvideo1 ! fps = 29.779 CPU = 75%,5%,5%,8%$gst-launch-1.0 -e v4l2src device=devvideo1 !

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    RTSP 流相关工具介绍

    gstreamer1.0-qt5 gstreamer1.0-pulseaudio 查看所有插件:# conda deactivategst-inspect-1.0 -a 播放 ~Videostest.mp4 文件:gst-launch libgstreamer1.0-dev libgstrtspserver-1.0 git clone https:github.comGStreamergst-rtsp-server.git cd gst-rtsp-servergit rtph264pay name=pay0 pt=96stream ready at rtsp:127.0.0.1:8554test 用 gst-launch 接收 RTSP 测试流:gst-launch rtph264pay name=pay0 pt=96 接收 RTSP,以 gst-launchgst-launch-1.0 playbin uri=rtsp:127.0.0.1:8554test# orgst-launch

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    菜鸟手册(2):给Jetson Nano安装树莓派摄像头

    输入这个指令:$ gst-launch-1.0 nvarguscamerasrc ! $ python simple_camera.py simple_camera.py是一个Python脚本,它从摄像机中读取数据,然后使用OpenCV在屏幕上显示一个窗口自己试试吧。 最后试一个人脸识别的例子: $ python face_detect.py? face_detect.py 是一个python脚本,它从摄像机中读取数据,使用Haar Cascades 来检测人脸和眼睛,看看是不是真的可以识别你的脸和眼睛?

    12K31

    业界 | 带有韵律的合成语音:谷歌展示基于Tacotron的新型TTS方法

    例如,使用 GST,我们能创造出语音长度多样化的不同语句,更为「活泼」、「气愤」、「悲伤」等:? GST 文本无关的特性使得它们能更理想的做风格迁移,采用特定风格的语音片段,将其风格转换为我们选择的任意目标语句。为了做到这一点,我们首先推理预测我们想要模仿风格的 GST 组合权重。 当从 YouTube 未标记声纹的噪声语音上训练时,带有 GST 的 Tacotron 系统能学习表示噪声源,把不同声纹区分成独立 tokens。 GST 引出了一系列重要结果,其生成的软可解释「标签」可以用于以全新的方式控制合成,如独立于文本长度地合成不同速度与讲话语调的声音。 在经过充满噪音、无标签的数据训练之后,GST 可以学会区分噪音和说话人的声音,该研究为高度可扩展且具有鲁棒性的语音合成打开了道路。

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    在NVIDIA Jetson 平台上运行Deepstream速度慢的常见解决办法

    (二次推理的意思是:第一次基于全图像进行目标检测,第二次只针对第一次识别出的区域进行二次推理,比如第一次识别出车的区域,然后第二次针对识别出的车的区域进行推理,识别车类别颜色)7在Jetson上,使用Gst-nvoverlaysink 而不是Gst-nveglglessink,因为overlay的不需要使用GPU绘制(输出单元合并即可),GL的需要GPU上(跑shader之类的)8如果GPU是性能瓶颈,我们可以增加主检测器的推理时间间隔 ,通过修改应用程序配置中的组的interval属性或Gst-nvinfer配置文件的interval属性来实现。 请尝试通过设置组的num-extra-surfaces属性来增加解码器分配的缓冲区数量,这是 在应用程序或Gst nvv4l2decoder元素的num-extra-surfaces属性中。

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      消息队列 TDMQ

      消息队列 TDMQ 是基于 Apache 顶级开源项目Pulsar自研的金融级分布式消息中间件,是一款具备跨城高一致、高可靠、高并发的分布式消息队列,拥有原生Java 、 C++、Python、GO 多种API, 支持 HTTP 协议方式接入,可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力,同时也具备互联网应用所需的海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。

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