前几天发了一篇一步步优化RGB转灰度图算法,但实验做的并不完善,在上次的基础上我又补充了一些优化技巧,相对于传统实现将RGB转灰度图算法可以加速到近5倍左右。所以,这篇文章再次将所有涉及到的优化方法进行汇总,SSE优化相关的原理上一节已经讲得很清楚了,这里就不会再展开了,感兴趣可以查看上篇文章。【AI PC端算法优化】一,一步步优化RGB转灰度图算法 这一节的速度测试环境为:
该文章是一篇关于Linux、Windows和macOS操作系统之间区别的文章。文章主要介绍了Linux、Windows和macOS这三种操作系统在桌面环境、图形界面、文件系统、系统管理、软件安装、系统性能、安全性、适用范围等方面的区别。文章还探讨了每种操作系统的优缺点,以及适用场景。最后,作者提供了一些建议,帮助读者选择适合自己的操作系统。
今天要介绍的自然饱和度算法是一个开源图像处理软件PhotoDemon(地址:https://github.com/tannerhelland/PhotoDemon)上的,原版是C#的,代码如下:
或许大多数人对于高斯滤波的印象都停留在使用一个高斯在图像滑动然后计算结果。这的确没错,但从速度上考虑这种模式是难以优化的。也导致在极大分辨率图像上进行高斯滤波是压根不可行的。幸运的是,高斯滤波实际上还有另外一种表达方式,那就是递归表达。这最早见于《Recursive implementation of the Gaussian filter》论文中:
公众号输入 「高性能计算」 关键词获取刘文志大佬的《并行编程方法与优化实践》电子书以及我整理的SSE指令集PDF。
本文介绍了自然饱和度算法及其SSE实现,该算法通过计算像素点与目标值的差值,并利用SSE指令加速处理,最后将处理后的像素点存储到目标颜色空间中。
本文讲述如何使用SSE指令集进行高性能图像处理,通过将图像划分为多个Block进行处理,并利用SSE指令集实现高效的滤波处理。同时,本文还根据处理结果比较了两种滤波方法的优缺点,并给出了一种基于SSE指令集的优化方法。
本文介绍了如何利用SSE/AVX指令集进行CPU并行加速,以解决图像转置中存在的内存访问瓶颈问题。首先介绍了图像转置的算法和实现过程,然后通过具体示例展示了如何使用SSE/AVX指令集进行CPU并行加速,最后给出了针对不同CPU架构的优化策略。
向量化简单的说就是使用SIMD指令, 来实现使用一条指令同时处理多个数据, MIC中具有32个长度为512位的向量处理单元, 每个向量处理单元可以处理16个32位或者8个64位的数据. 这里主要记录一下MIC向量化的使用方式以及一些向量指令的作用.
to_char (to_Date(b.create_time,'yyyy-MM-dd HH24:mi:ss'),'yyyy-MM-dd') between to_char (to_Date(#{startTime},'yyyy-MM-dd HH24:mi:ss'),'yyyy-MM-dd')
去年年底把工程项目由VS的2015升级到2019版本,本以为直接配置下运行环境就可以了,但是一编译发现一大堆错误,所有的错误都指向一系列的指令集,比如_mm_exp_ps、_mm_log_ps、_mm_pow_ps等等,后面发现原来从2019版本开始,编译器已经自带了这些常用的函数,所以自己函数和系统的重名了,也就无法通过编译了。
方法二:(由tianshibao提供) CREATE TABLE 新表 LIKE 旧表
开源摘星计划(WeOpen Star) 是由腾源会 2022 年推出的全新项目,旨在为开源人提供成长激励,为开源项目提供成长支持,助力开发者更好地了解开源,更快地跨越鸿沟,参与到开源的具体贡献与实践中。
根据文章内容总结的摘要
今天,一个朋友想使用我的SSE优化Demo里的双线性插值算法,他已经在项目里使用了OpenCV,因此,我就建议他直接使用OpenCV,朋友的程序非常注意效率和实时性(因为是处理视频),因此希望我能测试下我的速度和OpenCV相比到底那一个更有速度优势,恰好前一段时间也有朋友有这方面的需求,因此我就随意编写了一个测试程序,如下所示:
复制表结构及数据到新表 CREATE TABLE 新表 SELECT * FROM 旧表 只复制表结构到新表 CREATE TABLE 新表 SELECT * FROM 旧表 WHERE 1=2 即:让WHERE条件不成立. 方法二:(由tianshibao提供) CREATE TABLE 新表 LIKE 旧表 复制旧表的数据到新表(假设两个表结构一样) INSERT INTO 新表 SELECT * FROM 旧表 复制旧表的数据到新表(假设两个表结构不一样) INSERT INTO 新表(字段1,字
本文利用Allegro,以制作LMK00338 的贴片PCB封装(WQFN)为例进行说明。
在上篇文章中我们介绍了MirrorMaker-V1(MM1),本质上MM1是Kafka的消费者和生产者结合体,可以有效地将数据从源群集移动到目标群集,但没有提供太多其他功能。
向量计算是在执行单个处理器指令时,对多个数据块同时执行相同类型的多个操作。这一原理也被称为 SIMD(单指令多数据)。这个名字源于与向量代数的明显相似性:向量之间的操作具有单一符号表示,但涉及对向量各分量执行多个算术操作。
那么我们还可以想到第二种思路就是跟归并排序差不多,两个数组,然后设立两个变量模拟指针,然后进行比较。
将饱和度考虑在内的函数将结果钳制到可以存储的最小/最大值。没有饱和的函数在饱和发生时忽略内存问题。
本文主要是以context_switch为起点,分析了整个进程切换过程中的基本操作和基本的代码框架,很多细节,例如tlb的操作,cache的操作,锁的操作等等会在其他专门的文档中描述。进程切换包括体系结构相关的代码和系统结构无关的代码。第二、三、四分别描述了context_switch的代码脉络,后面的章节是以ARM64为例子,讲述了具体进程地址空间的切换过程和硬件上下文的切换过程。
在Linux内核中,进程管理涉及到许多复杂的数据结构和机制,其中active_mm是与内存管理相关的一个关键概念。理解active_mm需要先了解与之相关的一些基本内核结构和概念。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 一些世界上著名杀软的专杀工具下载地址
Map类型是键值对的有序列表,而键和值都可以是任意类型。可以看做Python中的字典(Dictionary)类型。
搞音视频,相信RGB与YUV之间的转换,大家都不陌生。不过呢,由于这个转换的公式是浮点运算,再加上大量像素的密集型运算,导致对资源的消耗比较大,进而效率需要进一步的提升。
作者网名:laviewpbt 是图像处理,算法实现与加速优化方面的大神!其开发的imageshop软件大小只有1MB,却实现了非常丰富与复杂的各种图像处理功能, 邮箱地址为:Email: laviewpbt@sina.com 博客地址:https://www.cnblogs.com/Imageshop/
纸张的规格是指纸张制成后,经过636f70793231313335323631343130323136353331333365666136修整切边,裁成一定的尺寸。过去是以多少“开”(例如8开或16开等)来表示纸张的大小,如今我国采用国际标准,规定以A0、A1、A2、B1、B2……等标记来表示纸张的幅面规格。标准规定纸张的幅宽(以X表示)和长度(以Y表示)的比例关系为X:Y=1:n。
是不是经常在群中看到大神闲的无聊敲的代码构图,今天,他来了,搜集了网上尽可能多的代码构图,展示给大家,友情提示,推荐使用比较大的屏幕查看,效果会比较好的。
MTF曲线同时显示分辨率和对比度信息,能够根据特定应用的需求评估镜头,并且可用于比较多个镜头的性能。如果使用得当,MTF曲线能够帮助确定应用实际上是否可行。
本文通过分析技术社区中的内容编辑人员如何审查文章的摘要和总结,提出了一些建议。首先,编辑人员需要关注文章的核心内容,即文章的主题和论述,以确保文章的摘要和总结与文章的主题紧密相关。其次,编辑人员需要确保文章的摘要和总结准确、简洁,并且能够吸引读者的注意力。最后,编辑人员需要考虑文章的排版和格式,以确保文章的摘要和总结在视觉上清晰易读。
归档日志大小(通用) 无论归档日志放在文件系统还是ASM磁盘上,都可以通过如下方式查询: -- 按照天数计算 SELECT to_char(FIRST_TIME,'YYYY-MM-DD') MD, ROUND(SUM(a.BLOCKS * a.BLOCK_SIZE) / 1024 / 1024/ 1024) LOGsize_G FROM v$archived_log a WHERE a.STANDBY_DEST='NO' AND a.FIRST_TIME >= SYSDATE - 30
说明:返回日期时间D加N月后相应的日期时间。N为正时则表示D之后;N为负时则表示为D之前。N为小数则会自己主动先删除小数部分,而用整数部分
While playing with geometric figures Alex has accidentally invented a concept of a nn-th order rhombus in a cell grid.
本文介绍了如何利用SSE优化灰度图算法,通过在RGB空间上进行自适应直方图均衡和基于Alpha的抖动算法,实现了灰度图算法的高性能优化。
查表算法,无疑也是一种非常常用、有效而且快捷的算法,我们在很多算法的加速过程中都能看到他的影子,在图像处理中,尤其常用,比如我们常见的各种基于直方图的增强,可以说,在photoshop中的调整菜单里80%的算法都是用的查表,因为他最终就是用的曲线调整。
有如下hive记录表records,记录车辆的过车信息: create table records( id string, //记录编号 indate string, //过车记录时间 plate_no string, //车辆号牌 device_id int, //经过的设备编号 ) partitioned by(month string,day string) row format delimited fields terminated by ‘\t’ stored as ORC;
@echo off set panpath=C:\pdi-ce-5.4.0.1-130\data-integration set kpath=D:\03works\ZYWSPT\kettle
1、 所谓互换性,就是___ ____的零部件,在装配时_______________________,就能装配到机器或仪器上,并满足___________的特性。
我在我在04-转录组笔记推文任务列表(半年期)里面安排了6个经典综述和10篇转录组应用文献给大家,可惜愿意沉下心了认真苦学的并不多。(https://share.mubu.com/doc/14uneHKvPg)
出自:http://blog.csdn.net/etmonitor/一.怎样删除一个表中某个字段重复数据库
以上就是python用plt.pie绘制饼图的方法,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:python基础教程
SQL: insert into b(a, b, c) select d,e,f from b;
1060. Are They Equal (25) 时间限制 50 ms 内存限制 65536 kB 代码长度限制 16000 B 判题程序 Standard 作者 CHEN, Yue If a machine can save only 3 significant digits, the float numbers 12300 and 12358.9 are considered equal since they are both saved as 0.123*10
拉普拉斯金字塔融合是多图融合相关算法里最简单和最容易实现的一种,我们在看网络上大部分的文章都是在拿那个苹果和橙子融合在一起,变成一个果橙的效果作为例子说明。在这方面确实融合的比较好。但是本文我们主要讲下这个在图像增强方面的运用。
两层for循环,它还疯狂卡精度,double的精度不够,必须long double
问题:在多发性骨髓瘤(MM)中 NK 细胞的细胞毒性降低。潜在的分子机制尚不清楚。
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