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我也要
| 方法/变量 | 解释 |
| void writeAlignOne() | 插入1 bit，直到字节对齐 |
| void writeAlignZero() | 插入0 bit，直到字节对齐 |
| void writeByteAlignment() | 插入1 bit，然后用0来进行字节对齐 |
将0~9的编码情况列举如下：
0=>1
1=>010
2=>011
3=>00100
4=>00101
5=>00110
6=>00111
7=>0001000
8=>0001001
9=>0001010
这个表示无符号指数哥伦布编码的占用的位数
static const uint8_t bitSize[256] =
{
1, 1, 3, 3, 5, 5, 5, 5, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7,、
| 获取无符号指数哥伦布码占用的位数 |
| int bs_size_ue_big(unsigned int val) | |
x265中图像质量评估算法SSIM( 结构相似性 Structural Similarity )的实现
x265中的SSIM是在calculateSSIM函数中实现的。源代码如下，其主要的步骤： 将像素块以4x4的尺寸进行划分，分别计算其基本计算单元，包括∑∑a(i,j)\sum\sum a(i,j)∑∑a(i,j)、∑∑b(i,j)\sum\sum b(i,j)∑∑b(i,j)、∑∑[b(i,j)2+a(i,j)2]\sum\sum [b(i,j)^2+a(i,j)^2]∑∑[b(i,j)2+a...
biTStream功能介绍与应用
一、 背景在上一篇《浅析mpeg-ts封装结构》中介绍了mpegts流的封装格式，接下来在了解了基本结构之后就是如何解析了。如果自己写代码一个位一个位的去判断并处理，这固然很有乐趣，但你的老板并不一定这么有耐心，所以借助于成熟的工具势必能让你事半功倍。下面要隆重介绍的biTStream项目就可以实现。 biTStream项目来自大名鼎鼎的开源组织VideoLan发布的一款开源项目。你也许不知
【x265编码器】章节2——x265编码流程及基于x265的编码器demo
hevc、h265、x265、编码器、x265API、基于x265的编码器、x265编码流程、x265demo、x265代码解析、x265流程解析
C++ Bitstream类
从raknet上剥下来的 比较适用于前后端通讯，可以对BitStream进行二次封装，方便使用. BitStream.h: 1 #ifndef __BITSTREAM_H 2 #define __BITSTREAM_H 3 4 #ifdef _WIN32 5 #if defined (_INTEGRAL_MAX_BITS) && _INTEG...
【x265编码器】章节3——x265帧内预测流程
本章对x265的帧内预测流程做了分析
【x264编码器】章节4——x264的帧内预测流程
例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。
音视频开发之旅——音频基础概念、交叉编译原理和实践（LAME的交叉编译）（Android）
音视频开发之旅——本文主要讲解的是音频基础概念、交叉编译原理和实践（LAME的交叉编译），是基于Android平台。
【x264编码器】章节1——x264编码流程及基于x264的编码器demo
提供了一种方便的方式来根据指定的配置profile应用相应的设置到 x264 参数结构体上。不同的配置文件类型会对参数结构体进行不同的修改，以满足特定的编码需求。然后是编码器参数，包括帧参考数、最大关键帧间隔、最小关键帧间隔、B 帧数、场景切换阈值等。结构体的成员进行赋值，将其初始化为默认值。之后是一些编码器设置，如去块滤波、CABAC 编码、码率控制方法、参考帧压缩系数等。接下来是一系列与视频属性相关的参数，如色度格式、宽度、高度、宽高比等。然后是一些与日志输出、分析类型、量化矩阵等相关的参数。
用X265对HEVC/H.265视频进行隐写steganography---二、基本思路（二）
用X265对HEVC/H.265视频进行隐写steganography—二、基本思路（二） 1.概述 这篇主要讲一下C编码器的主要实现思路和主要注意事项。 2.C编码器的基本思路 C编码器的主体流程图如下所示： 图中灰色的是X265原始的代码/函数，橙色是需要自己添加的代码。Compressframe是X265的编码一帧的函数，我们涉及到的最上层函数就是这个。在编码一帧的过程中，在这一层次，我们需要做三件事情： 创建并初始化根据ctu序号和zu序号定位的结构体数组。（所有取值按cu序号和ctu序号来，这
元数据管理：DataHub和OpenMetadata对比分析
DataHub和OpenMetadata都试图解决数据编目，搜索，发现，治理和质量方面的相同问题。这两种工具都是出于为需要支持大量数据源、团队和用例的大型组织解决这些问题而诞生的。尽管这些工具在发布历史和成熟度方面略有不同，但它们的功能存在显着重叠。
drm 之modes
#define _GNU_SOURCE #include <errno.h> #include <fcntl.h> #include <stdbool.h> #include <stdint.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <sys/mman.h> #include <time.h&...
X265时域分层编码结构(LDP)实践(附交流群和代码获取方式)
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Aruba CX交换机VSX配置实战：如何避免脑裂导致的网络中断（含详细命令）
本文提供Aruba CX交换机VSX配置的实战指南，重点讲解如何通过构建高可靠的ISL链路聚合与独立隔离的Keepalive链路，有效避免网络脑裂风险。文章包含详细的命令步骤，从基础配置到高级故障排查，帮助网络工程师构建坚如磐石的高可用核心网络，确保业务流量零中断。
x265-1.7版本-common/bitstream.h注释
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OpenClaw 性能调优五步法
本文介绍了优化OpenClaw性能的五步方法，将响应时间从3秒降至300毫秒。首先建立性能基线，分析模型加载、上下文检索等主要瓶颈。五步优化包括：1）启用模型缓存减少60%延迟；2）优化记忆检索策略降低25%延迟；3）并行化工具调用节省40%时间；4）智能选择轻量级模型减少50%推理时间；5）启用流式输出改善70%感知延迟。最终整体性能提升10倍，并建议建立持续监控机制。这些优化方法经过实战验证，适用于不同规模的OpenClaw部署场景。
基于深度学习的农作物病虫害检测识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集
该系统的目标是使用YOLOv8模型自动检测农作物的病虫害，并通过UI界面提供实时反馈。用户可以通过上传图像，系统会输出图像中是否存在病虫害以及具体种类。数据集准备与处理：收集并准备包含农作物病虫害图像的数据集，并进行标注和数据增强。YOLOv8模型训练：使用YOLOv8训练农作物病虫害检测模型。UI界面设计与开发：开发一个用户友好的界面，支持上传图像并展示检测结果。系统测试与优化：评估模型的准确性、实时性，并对系统进行优化。
x265 2.2版本更新
Date: Mon, 26 Dec 2016 15:14:00 +0530x265 version 2.2 has been released. This release contains new algorithms to limit the search of optimal transform units, a new motion search method, and optimizat
Transformer实战（32）——Transformer模型压缩
在本节中，我们学习了如何在硬件资源受限的情况下减轻运行大模型的负担。我们介绍了如何通过蒸馏、剪枝和量化从训练好的模型中提取高效模型。预训练轻量级的通用语言模型(如 DistilBERT) 可以在各种任务上进行微调，并表现出与非蒸馏模型相当的性能。随着数据量的不断增加，我们希望模型能够更快地运行，在这方面，高效 Transformer 起着至关重要的作用。
X265墒编码--代码分析
x265 墒编码X265 HEVC编码器架构分析一 整体代码架构1.1 目录与模块划分source/├── x265cli.cpp / x265cli.h # 命令行入口、参数解析、help├── x265.h # 对外 API、参数结构、版本├── encoder/ # 编码核心│ ├── encoder.cpp/h # 编码器顶层：创建/销毁、encode() 主流程、VPS/SPS/PPS│
YOLOv8与UNetV2融合：一种面向目标检测与图像分割的混合方法【附核心代码】
我们提出了一种基于YOLOv8和UNetV2相结合的混合架构。该架构利用YOLOv8作为主干进行目标检测，同时在YOLOv8的特征提取过程中，引入UNetV2来进行图像分割任务的增强。在该架构中，YOLOv8负责大范围目标检测和位置预测，而UNetV2则在检测网络的特征图基础上，通过其高效的上下文信息提取和细节恢复能力，进一步优化分割任务。在本文中，我们提出了一种改进YOLOv8的方法，通过引入图像分割网络UNetV2来提高图像分割检测性能。
手把手教你学simulink（28.2）--四旋翼无人机景示例：基于自抗扰控制（ADRC）的无人机姿态稳定系统
通过上述代码实现，您可以逐步创建和搭建一个基于自抗扰控制的无人机姿态稳定系统。该系统能够实时估计和补偿外部扰动及模型不确定性，确保无人机姿态稳定。自抗扰控制具有较强的鲁棒性和适应性，能够在存在不确定性和扰动的情况下提供快速且精确的控制性能。Simulink提供了强大的建模和仿真工具，使得控制系统工程师能够快速构建复杂的控制算法，并将其应用于实际工程中。无人机动力学建模：建立无人机的六自由度（6-DOF）动力学模型，包括位置、速度、姿态角和角速度。自抗扰控制器设计。
个人收集的一些库、工具、技术介绍
搞开发有好多个年头了，经常不时地因工作需要接触到各类工具，有的是通过搜索得到，用完就扔了，也没个记录。最近心血来潮，专门写个文章收集个人在工作中使用过的工具以及库。万一哪天自己用到，也好找一些。由于本人主要工作环境为GNU/LInux和嵌入式，也因工需要其它的技术。因此接触的东西比较多，很是杂乱无章。平台类的有arm、x86，嵌入式的从uboot/bios到kernel到rootfs到SDL和MFC(MS的MFC)。视频标准也接触过h264、h265，还接触过ffmpeg。
OV9734 DATASHEET，完整规格书
OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
UE5实时渲染视频流处理：从帧捕获到硬件编码的完整架构与实践
实时渲染技术是构建高保真交互式应用的核心，它通过GPU实时计算生成每一帧画面，其原理在于将三维场景数据通过图形管线快速转换为二维像素。这项技术的价值在于实现了所见即所得的动态视觉体验，广泛应用于游戏、虚拟仿真和数字孪生等领域。为了将高质量的实时画面持久化或进行流式传输，需要引入运行时录制技术，这涉及到从GPU异步捕获帧数据、进行色彩空间转换与缩放等处理，再通过高效的视频编码器（如硬件编码器）进行压缩。其中，GPU负载管理和多线程同步是关键挑战，尤其是在高负载场景下，不当的资源管理容易导致系统不稳定甚至崩溃。
温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
华为的C语言编程规范.pdf
华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。
x265-bitstream.cpp
#define MIN_FIFO_SIZE 1000 Bitstream（） bitstream的构造函数 Bitstream::Bitstream() { m_fifo = X265_MALLOC(uint8_t, MIN_FIFO_SIZE); m_byteAlloc = MIN_FIFO_SIZE; resetBits(); } Bitstream::push_back（uint8_t val） 把int值放到fifo中，如果空间不够，就重新分配； void Bit...
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大
x265探索与研究（八）：x265中的并行处理机制函数关系分析
x265探索与研究（八）：x265中的并行处理机制函数关系分析 HEVC的高计算复杂度如果仅仅依赖于单核处理器计算能力的提高，其代价是非常昂贵的，为此，HEVC的设计充分考虑到了并行计算的需求。x265不同于HM（HEVC test Model），x265将并行计算发挥地更加淋淋尽致。在main()函数中，为了完成多线程计算，读完...
x265帧内预测模式RDO过程
x265的帧内预测模式的选择流程如下图所示： compressIntraCU函数进行递归划分CU的操作，对于每一个划分后的CU，调用CheckIntra函数进行帧内预测模式的RDO过程。 CheckIntra主要是调用estIntraPredQT和estIntraPredChromaQT分别选出当前CU的亮度最优预测模式和色度最优预测模式，然后计算编码当前CU所使用的的RD Cost。代码及注释如下： void Search::checkIntra(Mode& intraMode, co
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