好久没写文章了,有些同学问我公众号是不是废了?其实并没有。其实想写的东西很多很多,主要是最近公司比较忙,以及一些其他个人原因没有时间来更新文章。这几天抽空写了一点点东西,证明公众号还活着。 长久以来的认知,对于托管代码 .NET / JAVA ,都是需要在服务器上安装 SDK 或者运行时的。比如 .NET Framework 4.XX ,JDK/JRE.XX 等。其实从 .NET Core 2.1 开始我们的 .NET 程序可以独立打包成可以执行文件,在服务器上根本不需要安装任何运行时相关的东西就可以运行。这个发布模式在某些情况下可以大大提高部署的效率。以下简单介绍一下。
Linux 操作系统的内核裁剪不仅是为了提升系统的安全性,而且是为了进一步提升应用系统的性能。如《Linux 内核裁剪框架初探》所述,Linux 的内核裁剪技术并没有得到广泛的应用,对于安全性、应用的性能以及开发效率而言,业界普遍采用的是虚拟化技术——虚拟机和容器。无论哪一种虚拟化技术,本质上都可以看作是操作系统能力的抽象、分拆和组合。
大约是在2000年的时候,老码农还很年轻,当时希望将Linux 作为手机的操作系统, 于是才有了进行内核裁剪的想法并辅助实践,效果尚好,已经能在PDA上执行手机的功能了。一晃20多年过去了,Linux 已经有了太大的变化,内核裁剪的技术和方式也有了较大的不同。
SOC (System on a Chip) bring-up是一个复杂的过程,涉及到硬件、固件和软件的集成和验证,以下是一个基于BROM,SPL,UBOOT和Linux的启动流程的概述:
因为mtd的kernel分区只有2M大,而实际内核有2.37MB,所以需要裁剪到小于2M(或者修改mtd分区值)
机器之心报道 机器之心编辑部 全栈硬核工程师选择了创业? 在科技圈,稚晖君绝对称得上一颗耀眼的明星。他在华为是AI算法工程师、天才少年,也是B站著名的Up主,因为自研各类电子设备,至今已经有226万粉丝。 最近一段时间,稚晖君的视频更新频率有所降低,不过昨天的一则消息让他突然又成为了关注的焦点。 知乎链接:https://www.zhihu.com/question/573385993 据多方消息透露,稚晖君在上周已经离开华为,在公司内部的welink上已经搜不到了。 稚晖君本名彭志辉,出生于江西吉安,2
如上图,问题都是出在fs/yaffs2/下,很多error都讲述:调用的成员名,在struct mtd_info结构体里没有定义.
PDF Plus Mac版是Mac平台上的一款PDF文档处理工具,功能强大,只需三个简单的步骤即可帮助您合并,拆分,加水印和裁切PDF文档。
AI科技评论今天为大家介绍一个GitHub上最新开源的一个基于强化学习的自动化剪枝模型,本模型在图像识别的实验证明了能够有效减少计算量,同时还能提高模型的精度。
我们知道,视锥体裁剪(near clip)是整个渲染流水线前期组的任务,视锥体内部的物体都被cpu剔除掉,我们用虚幻的材质来模拟一下,利用蒙版(masked)材质实现部分剔除,单纯图一乐呵,没什么实用性,首先是最简单的视锥球的剔除:
在设计嵌入式RTOS系统逻辑时,我们往往希望系统简洁并且代码可控,这样我们做方案时心里才有底。下面我们来从原理层面和实现层面上讲一下rt-thread裁剪相关的知识。
每个公司随着业务的发展都会沉淀下来一套独有的问题处理流程,映射到技术线就会有一系列的解决方案。毫无疑问,起先都是基于人工或者脚本,在这个基础上逐渐沉淀成工具,然后像剥玉米皮一样把一些细节做裁剪,整合到平台里面,可以说这就是自动化平台的一个雏形了。 所以这里说的自动化平台其实不是自动化,只是做到了平台化。然后把流程打通,匹配特定的业务场景,能够达到更高的业务价值,自动化平台的优势和意义就显现出来了。 当然我这里所说的平台或者工具是理想中的状态,根据公司的实际情况,可能会有很大的差异或者准确说
嵌入式产品往往为了压缩成本而使用较小的flash存储器,因此可能需要对系统进行裁剪来减少对flash的占用。系统经过裁剪过后,通常也会提升启动速度以及减少内存占用。 本文介绍TinaLinux中系统裁剪的方法,为有裁剪需求的使用者提供参考。
嵌入式已经在生活中无处不在,我们正在使用的手机,电视,机顶盒等等都是嵌入式的典型的代表,早在十年前嵌入式培训就非常流行,中兴华为等企业对于嵌入式研发工程师需求量巨大,最近十年在国内属于互联网如火如荼发展的阶段,大量的集成化高级编程语言在国内需求量剧增,像JAVA,PHP,Python此类的语言在国内得以快速发展,这是和互联网公司产品的性质决定的,互联网典型模式是拥有一个核心服务器,再开发对应的多种访问终端,有app方式的,有通过网址访问的,有通过微信或者小程序方式的。
OpenGL是一套多功能开放标准库,用于处理可视化2D和3D数据。OpenGL可以将调用函数转换成图形处理命令并传送给底层图形硬件,因此OpenGL的绘制效率非常快。
一直以来,云、管、边、端操作系统领域的碎片化,都是切实存在但又不得不面对的问题。在服务器上使用一个系统,在云计算集群上使用另一个系统,而在边缘计算设备和嵌入式设备则又是一个新的系统。似乎天经地义的,不同场景的设备就该使用不同的操作系统。
古人有个很恰当的比喻,无襄阳荆州不足以用武,无汉中则巴蜀不足以存险,无关中河南不能以豫居,形势使然也。操作系统亦是如此:无Linux,操作系统不能以服务器自居。Linux是公认的中高端服务器的主要操作系统,而且一时半会是不会被替代的。 1.高效率 很多软件只有运行在Linux上才能拥有更高的效率,例如:nginx,一个著名的Web Server,nginx虽然有官方的Windows版本,但是官方也声明了,Windows版本是试验性质,仅仅能用,不要指望有很好的性能。 2.易于裁剪 Android和IO
Android调用系统裁剪,这个已经使用的很熟悉了。但是近期项目里使用的时候遇到了一些小问题,所以在此整理一下,以作记录。
今天来实现一个利用Python的moviepy类库裁剪视频的功能。写这个功能的初衷是想批量的裁剪一下视频,下面一起来看一下代码吧!
区别:ucos有执行效率高、占用空间小、实时性和可扩展性强等特点,linux有稳定性、强大网络功能和出色的文件系统等优点。
博主手里有一个正点原子 STM32F103ZET6,行情最贵的时候买的,得好好利用。
上学期的网络程序设计课程(12-19week)很快就要结束了,回想起来这两个月的学习,感悟很多。在以往的学习中,常用的一些系统性的简单但易忘的知识点我往往会整理下放在博客上,可以经常进行查阅,从CSDN到博客园到8月份刚建的我的域名博客:blog.csxiaoyao.com,可以说以往的博文都是写给自己看的,只能算是个笔记,而这次的博文完全是为了能够向读者阐述我的学习经历和心得。
最近需要一个在线截图的接口,但是找了很久没有合适的,然后自己写的话又有点麻烦,突然想起来之前使用wordpress的时候碰到一个略缩图类。使用起来不要太方便。这里推荐给大家timthumb.php这个类。
在音视频领域接触最多实现的方案通常是通过ffmpeg(PC和sever端居多)或者硬件厂家的的SDK实现特定硬件的编解码功能(机顶盒,电视等嵌入式设备)。这里我们介绍一个在国内不太常用的解决方案----gstreamer媒体库
LosslessCut 是一款免费的视频剪辑软件,使用该软件不会影响视频的质量。软件基于 Electron 开发,支持Windows、macOS和Linux平台。
关注rt-thread已经两年多了,从2017年的第一次接触到现在已经能够熟练的使用这个操作系统工具了。现在我想谈一谈嵌入式与操作系统的理解,将自己的想法和大家分享。
项目中要求图片上传并裁剪的功能,之前也有接触过很多图片裁剪插件,效果体验不是很好,今天推荐一款好用的插件-cropper,超级好用,裁剪功能丰富,满足了各种需求。 功能: 1:点击选择图片,弹出文件
嵌入式系统变得越来越复杂, 它们的软件也反映了这种复杂性的增加。 为了支持新的特性和修复,很有必要让嵌入式系统上的软件 能够以绝对可靠的方式更新。 在基于linux的系统上,我们可以在大多数情况下找到以下元素:
ArcPy可以让您访问ArcGIS Pro中的所有地理处理工具。在Python中,地理处理工具被称为地理处理工具。这个名称并不完全对应于工具标签,这是工具在ArcGIS Pro中显示的方式。工具名称通常与工具标签相同,但不包含空格。例如,数据管理工具箱中的AddField工具的名称是AddField in ArcPy。
required this.tag : 不能为空 , 用于 关联两个界面的 Hero 组件 , 两个 Hero 组件有关联关系 , 则设置相同的 tag 字符串 ;
我写这个帖子的意图,在于三个: 1.用代码生成代码的思维。 2.shell编程的思路。 3.裁剪字库的具体程序。 我打算分为三节来说: 第一节讲裁剪词库的意义以及使用场合; 第二节讲如何用shell来解决这个问题; 第三节讲如何测试结果。 很多带有点阵液晶的硬件项目可能需要显示汉字、ASCII字符,有的廉价的液晶里没有字库,有的液晶里带有了字库但可能需要其他字体的支持。这种时候我们就需要使用外置的字库了。一般一个字库需要几百K大小,当然对于有外置flash的情况下根本不算
为了缓解上述问题,有研究者提出了一种简单而高效的方法,称为保持增强(KeepAugment),以提高增强图像的保真度。其主要思想是首先使用显著性map来检测原始图像上的重要区域,然后在增强过程中保留这些信息区域。这种信息保护策略使我们能够生成更忠实的训练示例。
数据增强(DA)是训练最先进的深度学习系统的必要技术。在今天分享中,实证地表明数据增强可能会引入噪声增强的例子,从而在推理过程中损害非增强数据的性能。
王瀚宸 王小新 编译自 TheOrangeDuck 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 每个人在调试神经网络的时候,大概都遇到过这样一个时刻: 什么鬼!我的神经网络就是不work!到底该怎么办!
作者 | Michael Laskin、Kimin Lee、Adam Stooke、Lerrel Pinto、Pieter Abbeel、
每个人在调试神经网络的时候,大概都遇到过这样一个时刻: 什么鬼!我的神经网络就是不 work!到底该怎么办! 机器学习博客 TheOrangeDuck 的作者,育碧蒙特利尔实验室的机器学习研究员 Da
支持.Net Core(2.0及以上)与.Net Framework(4.5及以上)
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite
各位宝友大家好,今天给大家带来了 smartcrop.js ,它是什么呢?通过名字我们大概能猜出来就是智能裁剪。我用我拙劣的东北英语大概翻译了下:Smartcrop.js 实现了一种算法来为图像找到好的裁剪。它提供了三种使用方式分别是 浏览器中、node、 和CLI 。
VGG卷积神经网络是牛津大学在2014年提出来的模型。当这个模型被提出时,由于它的简洁性和实用性,马上成为了当时最流行的卷积神经网络模型。它在图像分类和目标检测任务中都表现出非常好的结果。在2014年的ILSVRC比赛中,VGG 在Top-5中取得了92.3%的正确率。同年的冠军是googlenet。
马毅老师曾说过:”如果你没有看过近30年的经典论文,你是做不出成果的”.现如今深度学习如此火热,一些关键节点发布的文章更应该好好的阅读,因此我想在未来的一段时间内去阅读一些经典的论文,去推敲和分析,并且争取可以使用TensorFlow去复现他.而这篇文章我们将会阅读VGG这篇经典文章,希望和大家交流,如果有理解不到位的地方,也请大家多多指正.
上篇简单聊了一下NGUI中Panel裁剪的实现原理,总结来看其实比较简单,就是通过Shader计算fragment关于Panel裁剪区域的相对位置,然后通过调整alpha值来实现裁剪效果~
不得不说,在数据库层面的连接类型话题,已经是一个老生常谈的话题了。(文章中有些错别字,还是感觉重新编辑一下发送比较好)
马毅老师曾说过:”如果你没有看过近30年的经典论文,你是做不出成果的”.现如今深度学习如此火热,一些关键节点发布的文章更应该好好的阅读,因此我想在未来的一段时间内去阅读一些经典的论文,去推敲和分析,并且争取可以使用TensorFlow去复现他.而这篇文章我们将会阅读VGG这篇经典文章,希望和大家交流,如果有理解不到位的地方,也请大家多多指正。
前一段时间因为工作需要,我对ARM模拟器进行了一番调研。调研目的是:由于项目参与人员比较多,如果人手一块ARM开发板,资源比较紧张,希望能够用模拟器来代替。
欢迎关注“ 计算机视觉研究院 ” 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 数据增强(DA)是训练最先进的深度学习系统的必要技术。在今天分享中,实证地表明数据增强可能会引入噪声增强的例子,从而在推理过程中损害非增强数据的性能。 长按扫描二维码关注我们 一、前言&简要 为了缓解上述问题,有研究者提出了一种简单而高效的方法,称为保持增强(KeepAugment),以提高增强图像的保真度。其主要思想是首先使用显著性map来检测原始图像上的重要区域,然后在增强过程中保留这些信息区域。这种信息保护策略使我
Linux 桌面系统中都默认自带了不错的图像查看器,除非您要使用某个特定的功能或希望获得更好的用户体验,可以尝试一下其它图像查看器。此前,系统极客向大家推荐了 5 款好用的 Linux 音乐播放器和 7 款好用的 Linux 电子书阅读器,本文将向大家推荐 11 款适用于 Linux 系统的图像查看器。
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