相信大家有很多人在做图像，或者做过图像，甚至视频，最近有个需求，实现多路usb摄像头同开，用c/c++实现。
如果是想通过培训掌握生物信息学，那么可以参考：彻底入门生物信息学，可能需要12天！ 推文介绍的。
之前我们讲过树莓派交叉编译工具链的安装和配置，今天我们就来讲如何利用我们安装好的交叉编译器编译树莓派linux内核。 首先通过以下命令获得linux内核源码，也可以自己下载然后拷贝过来 $ git clone --depth=1 https://github.com/raspberrypi/linux 因为小猿已经下载过了，我们就直接进入以下命令，我们使用的是树莓派3，所以配置如下 进入linux文件夹 cd linux KERNEL=kernel7 make ARCH=arm CROSS_COMPILE=
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centos是一个基于Red Hat Linux提供的可自由使用源代码的企业级Linux发行版本，它是来自于Red Hat Enterprise Linux依照开放源代码规定释出的源代码所编译而成。
现在网上视频资源很多，我一开始很喜欢这些资源，看到了也总想保存，有种感觉是收藏了自己就一定会看，看了就一定会用。其实资源太多，太杂并不是好事，会让你不知道应该看什么，看这个好，看那个也觉得好，反而会误事，最终什么也没学到。下面我将推荐几个我看过的视频资源（目前都是Java相关的），可以看出很多都是传智播客、黑马的，他们的视频确实讲得很好，特别是对于Java基础的视频，讲得很详细，对于学习与面试都很有帮助，强烈推荐。 视频资料： 1. Java基础视频 链接：https://pan.baidu.com/s
在之前分享过一篇有关PHP学习路线的思维导图，得到了大家的关注，有朋友推荐根据学习路线分享一些有关的学习资源(学习文章、学习数据或者学习网站等)。该篇文章结合自己学习总结一些不错的学习资源。同时该文章后面也会不断更新与完善，可以通过该链接了解最新进度文档地址
现在回首看看，接触Linux已经很长时间了。 在大三的时候开始学习Java， 但是一直学Java的话， 感觉有点腻， 就尝试找点其他东西来学习。 所以当时就选择学习了Linux。 至于为什么要学习Linux， 有以下三个原因。
这篇文章将为大家详细讲解有关linux系统中添加路由的方法，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
2.流程参考（https://www.jianshu.com/p/8a340b103a41）
生信分析人员如何系统入门linux？ linux系统在生物信息学数据处理中的重要性就不用我多说了，鉴于一直有学生问我一些很显而易见的问题，对应系统性的学习并理解了linux系统操作的专业人士来说是显而易见的。 我在这里仅以过来人的角度给大家总结一下linux该如何学，该学什么，该花多少工夫，学习重点是什么？ 就我个人这么多年处理生物信息学数据经验来看，可以把linux的学习过程分成三个阶段: 一是把linux系统玩得跟windows系统一样顺畅。 这一阶段的主要目的就是去可视化，熟悉黑白命令行界面。 左右鼠
跑完一个RNA-SEQ项目，下意识的看了看bam文件大小，还有最后的文库统计情况，发现非常的 诡异，首先是bam文件大小就很奇特：
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▼扫描下图二维码或点击阅读原文▼ 了解音视频技术大会更多信息 翻译、编辑：Alex 技术审校：赵军 本文来自OTTVerse，作者为Krishna Rao Vijayanagar。 FFmpeg Easy-Tech #017# FFmpeg是一款开源软件，用于生成处理多媒体数据的各类库和程序。FFmpeg可以转码、处理视频和图片（调整视频、图片大小，去噪等）、打包、传输及播放视频。作为最受欢迎的视频和图像处理软件，它被来自各行各业的不同公司所广泛使用
说在前面的话 此笔，对于仅对于Hadoop和Spark初中学者。高手请忽略！ 1 Java基础： 视频方面： 推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入，java学习到javase，在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。 书籍方面： 推荐李兴华的《java开发实战经典》 2 Linux基础： 视频方面： （1）马哥的高薪Linux视频课程-Linux入门、
1. 音视频开发进阶指南(笔者主要从事移动端开发，以这本书入门，通篇了解音视频处理比较合适):
视频方面： 推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入，java学习到javase，在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。
Media Encoder是 Adobe 公司推出的一款专业视频编码工具，是 Adobe Creative Cloud 套装中不可或缺的一部分。Media Encoder 2021是其最新版本，为用户提供了更出色的编码体验和更高效的工作流程。
本文主要是介绍如何使用ffmpeg命令行工具进行各式各样的音视频处理操作——缩放、裁剪、剪辑、旋转、格式转换，etc。。。学了本文，基本可以把格式工厂之类的音视频处理软件删了。
本文介绍了如何使用 git 进行版本控制，包括初始化仓库、添加文件、查找文件、与远程仓库交互、创建分支、合并分支、添加标记、推送标记、恢复变更等功能。同时还介绍了如何与其他开发人员协作，包括创建和共享分支、解决合并冲突、拉取和推送变更等。
TMS320DM368 是德州仪器公司（TI）于2010 年4 月推出的新一代基于Davinci 技术的高清视频处理器，内部集成了一颗 ARM 内核和两个视频图像协处理器，同时内部还集成了一个视频处理子系统和丰富的系统外设[31]。芯片采用的 65nm 的制造工艺技术，性能稳定，成本低，单片价格约为 100RMB。ARM 内核是基于 ARM926EJ-S 的 RISC处理器，是整个 TMS320DM368 处理器的核心，执行整个系统的控制功能。两个视频图像协处理器分别为高清视频编解码处理器 HDVICP(HD Video Imagging Co-Processor)和 MJCP(MPEG-4 JPEG Co-Processor),支持 H.264、MPEG-2、MPEG-4、MJPEG 以及 VC1 等视频格式的编解码[32]，HDVICP 最高可支持 1080p@30pfs 的高清视频 H.264 格式编码，MJCP 最高支持 1080p@25pfs 的 MPEG4 格式编码，功能十分强大。视频处理子系统 VPSS（Video Processing Subsystem）中包括视频处理前端 VPFE（Video Processing Front End）和视频处理后端 VPBF（Video Processing Back End）。视频处理前端包含有图像传感器接口、图像管道接口、图像管道，支持噪声过滤、视频稳定、自动白平衡、自动对焦、自动曝光、人脸检测以及边缘增强等影像增强技术，可显著提升视频处理的智能化水平[33]。视频处理后端包括屏幕显示、视频编码器和数字LCD控制器，不仅可将多个窗口的视频数据混合显示，同时还支持模拟 SDTV、数字 HDTV 和数字 LCD 等多种形式的视频输出。DM368 内部集成了多种常用的外设控制器，提供了丰富的外设接口，可实现视频编解码应用中与大多数外设器件的无缝连接。DM368的结构功能框图如图3.1 所示。
这里仅仅是针对一个数据集，就是r包airway并且通过assay函数拿到其表达矩阵。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 随着国内新媒体技术发展不断创新，互动媒体作为一种全新的媒体方式逐渐受到更多关注。时隔近一年，LiveVideoStack Meet再次来到上海，这次我们仍旧带来了极丰富的内容，希望与新老朋友一同探讨交流，报名已开放，期待会面～ 活动时间：2022年10月16日 14:00 ～ 17:00 活动地址：上海科技绿洲A区2号楼（国核大厦）312 会议室 防疫要求：进入会场需持24小时内核酸阴性证明&健康码绿色！ 扫描海报「二维码」或点击「阅读原文」即可免费报名。
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！
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FFmpeg 是一款知名的开源音视频处理软件，它提供了丰富而友好的接口支持开发者进行二次开发。
Linux是一个多用户的操作系统。每个用户登录系统后，都会有一个专用的运行环境。 通常每个用户默认的环境都是相同的，这个默认环境实际上就是一组环境变量的定义。 环境变量是全局的，设置好的环境变量可以被所有当前用户所运行的程序所使用。 用户可以对自己的运行环境进行定制，其方法就是修改相应的系统环境变量。 环境变量有很多，需要重点理解的就是PATH，很多时候大家看到教程某些软件的使用，比如 mkdir -p ~/tmp/chrX_Y/hg19/cd ~/tmp/chrX_Y/hg19/#conda inst
ffmpeg是一个很强大的音视频处理工具，官网是：http://ffmpeg.org/ 官网介绍ffmpeg是：一个完整的、跨平台的解决方案，可以记录、转换和传输音频和视频。ffmpeg既可以播放视频，也提供命令行工具来处理视频，另外还有强大的视频处理库用于开发，下面是以Linux为例介绍ffmpeg的安装流程的简单的命令行对视频进行转码操作，是ffmpeg中最最简单的入门内容.
IDO-SOM3022-V1.0 适用于工业主机，物联网设备，医疗健康设备， 广告一体机，互动自助终端，教学实验平台，显示控制，车载安防等多个领域 。
选自TowardsDataScience 作者：Léo Beaucourt 机器之心编译 参与：李诗萌、路雪 本文展示了如何使用 Docker 容器中的 TensorFlow 目标检测 API，通过网
📷 本文来自英特尔资深软件工程师张华在LiveVideoStackCon 2018讲师热身分享，并由LiveVideoStack整理而成。在分享中张华介绍了英特尔GPU硬件架构，并详细解析了英特尔QS
” “音视频+无限可能”是一扇 LiveVideoStackCon面向新兴领域开启的大门，在移动互联网红利消失、内卷的局面下，智能车、制造、金融、医疗、出海等新兴领域还在迫切追寻新技术带来的增值。在“音视频+无限可能”，提前看到新机会、新案例、新实践。 5月20日-21日，LiveVideoStackCon 2022 上海站，和你一同开启通向未来的大门。 开源与创新 在广阔的多媒体技术生态中，有大量的开源技术工具、框架和库， 比如被广泛使用的FFmpeg, GStreamer， SRS， WebRTC， X
随着Linux应用的扩展许多朋友开始接触Linux，根据学习Windwos的经验往往有一些茫然的感觉：不知从何处开始学起。就像是战争，你有勇气战胜一切敌人，但你的眼前一片 漆黑，你知道前面有很多敌人，但就不知道具体的位置，无从下手。所以认清方向，确定目标很重要。下面就说说学习Linux的一些建议，希望能对大家有所帮助。 一、放弃Windows的思维，用Unix的思维学习Linux Linux与Windows的设计理念是完全不同的，不要用Windows的思维来学习Linux。Linux是参照Unix思想
在本文中，我将介绍如何在 Docker 容器中使用 Tensorflow Object-detection API 来执行实时（网络摄像头）和视频的目标检测。我使用 OpenCV 和 python3 的多任务处理库 multiprocessing、多线程库 multi-threading。
ffmpeg主要用于音视频转码，以及增删水印等处理，是一款简单实用且强大的音视频处理工具。
在视频编码中，延迟是一个常见的问题。对于实时性要求较高的应用（如视频直播、视频会议等），延迟问题尤为重要。本文将重点讲解FFmpeg中H264和H265编码器的延迟问题，以及如何优化和降低编码延迟。
同时，由于 Python 绑定下的 C ++代码，它使开发者可以在数十行代码中实现较高的 GPU 利用率。解码后的视频帧以 NumPy 数组或 CUDA 设备指针的形式公开，以简化交互过程及其扩展功能。
Davinci Resolve 12是Blackmagic Design公司推出的一款专业级别的视频后期制作软件，其功能强大且专业，在视频制作、后期调色、音频处理等方面得到了广泛应用。与其他视频后期处理软件 相比，Davinci Resolve 12极具特色，它不仅支持多平台，还集成了无数突破性的功能和工具，特别注重视频的调色功能，在影片的色彩处理上提供了无限的控制能力。
Topaz Video AI是一款专业的视频处理软件，可以实现视频的无损放大和增强效果。该软件采用了最新的人工智能技术，能够智能地分析视频内容，并通过高级算法进行图像处理，从而提高视频的清晰度、细节和色彩。
在音视频处理中，经常会遇到一些错误和异常情况。其中之一就是"Invalid packet stream index"错误。本文将详细解释这个错误的含义、可能的原因以及如何解决它。
NVIDIA Video Codec SDK包括一套完整的api、示例和文档，用于在Windows和Linux上进行硬件加速视频编码和解码。
本文将引导你逐步把视频处理的功能迁移到云转码，从腾讯云官网得知，视频处理VC的功能已迁移至云转码，不过老用户依然可以正常使用视频处理VC，但云转码不支持文件上传到cos后自动转码，需要调用一次云API发起转码；
数字视网膜技术体系及芯片 Topic 《数字视网膜技术体系及芯片》 贾惠柱 北京大学信息科学技术学院副研究员 , 北京大学数字媒体研究所副所长 随着人工智能技术应用不断向纵深发展，视频系统也从建设期进入到全面应用期，对视频大数据的感、传、知、用各个环节的计算提出了新挑战，亟需成体系、开放的“端-边-云” 协同视觉智能计算体系。 数字视网膜是仿人类视网膜与人脑之间的协同机理被提出的视觉智能计算体系和标准，本演讲将首先介绍数字视网膜的提出、特点和标准，然后对数字视网膜芯片及解决方案进行阐述，最后提出数字视网膜
该台灯首发价格为399元，月销上万，可以说是一款月流水千万级的产品。相较于传统台灯，主要增加了亮度、色温调节和手机控制，身价也涨了几倍，该智能台灯如图 2.1.1 所示，功能如下：
开课提醒 随着近年来 AI 技术的兴起，视频监控、汽车、智能家居、移动设备及数据中心等对高清视频处理有了越来越高的要求。为应对此类新兴技术的挑战，安谋科技推出了“玲珑”V6/V8视频处理器，以满足主流市场不断增长的4K /8K实时编解码需求。这款视频处理器针对主流市场的视频流媒体技术进行了大量投入，通过一系列智能权衡实现了极大优化，为所有合作伙伴提供灵活的组合和选择。 安谋科技“玲珑” VPU概览 扫描屏幕右侧二维码 扫码加入公开课交流群 直播可与分享嘉宾直接互动哦 开播时间： 2023 年 2
无论你是刚接触Ubuntu，还是最近从微软Windows改用Ubuntu，都会在下文中找到适合你的一款软件。并非所有的应用程序对每个人都有用，欢迎分享你认为最出色的Linux应用程序。
01. FaaS 产品与容器生态的结合 容器镜像已成为云原生时代标准的交付物，并且有其强大的生态来解决 CICD、存储、编排等实际需求。云函数 SCF 从设计之初即是基于云原生架构的 FaaS 产品，同时也是 Serverless 思想的最佳产品化体现之一。在 Runtime 层支持自定义容器镜像后，意味着产品形态整体向容器化生态迈出了第一步。 一方面，解决函数运行时的环境依赖问题，给予用户更大的自由发挥空间；另一方面，产品形态层面的呈现使得用户无需受困于 Kubernetes 集群管理、安全维护、
多媒体应用程序是典型的资源密集型应用，因此优化多媒体应用程序至关重要，这也是使用视频处理专用硬件加速的初衷。作为回报，这允许整个系统更加有效地运行（以达到最佳性能）。 但是为了支持硬件加速，软件开发厂商面临着各种挑战：一个是存在潜在的系统性能风险问题；此外，软件开发商一直也因为要面对各种硬件架构的复杂性而苦苦挣扎，并需要维护不同的代码路径来支持不同的架构和不同的方案。优化这类代码，耗时费力。想想你可能需要面对不同的操作系统，诸如Linux，Windows，macOS，Android，iOS，ChromeOS；需要面对不同的硬件厂商，诸如Intel，NVIDIA，AMD，ARM，TI, Broadcom……，因此，提供一个通用且完整的跨平台，跨硬件厂商的多媒体硬件加速方案显得价值非凡。
作为一个新人，怎样学习嵌入式Linux？被问过太多次，特写这篇文章来回答一下。 在学习嵌入式Linux之前，肯定要有C语言基础。汇编基础有没有无所谓(就那么几条汇编指令，用到了一看就会)。C语言要学到什么程度呢？越熟当然越好，不熟的话也要具备基本技能。比如写一个数组排序、输入数字求和什么的。学C语言唯一的方法是多写程序多练习，编译出错没关系，自己去解决；执行出错没关系，自己去分析。以前我是用VC来练习C语言的，经常去尝试着写一些C语言竞赛的题目。它们是纯C、纯数学、纯逻辑的题目，不涉及界面这些东西，很适合煅炼你的编程能力。 回到主题，首先我们要明白你的目的是什么，大概来说所谓嵌入式Linux可以分为两部分：底层系统、应用开发。如果你是想做应用开发，那么你去把C语言、数据结构、JAVA什么的学好吧。嵌入式应用开发和PC上的应用开发并没有什么特别要注意的。也许你说在嵌入式上要做些优化，是的，要优化，但是未经优化的程序和PC上的程序开发没什么差别。另外，当你有能力去优化时，你已经不用来问这个问题了。具体到某个例子，比如说开发界面，在PC上我们用VC；在嵌入式Linux里也许我们用QT也许用Android，这个时候你应该去学学QT、Android的编程。但是基础还是C或JAVA，在此基础上去熟悉它们的接口。你学过VC的话，也是要花时间去了解那些类、控件的。
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