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我也要
1.效果图
2.shader
this.intensity = intensity;
setConvolutionKernel(new float[]{
intensity * (-2.0f), -intensity, 0.0f,
-intensity, 1.0f, intensity,
0.0f, intensity, intensity * 2.0f,
});
3.原理
就是换了卷积核
Opensl ES的学习
STM32F103C8T6驱动DM542步进电机：从CubeMX配置到按键控制的全流程避坑指南
本文详细介绍了如何使用STM32F103C8T6通过CubeMX配置驱动DM542步进电机的全流程，包括PWM频率计算、GPIO模式选择及按键控制实现。重点解决了常见硬件连接错误、PWM参数配置及加减速算法优化，帮助开发者快速搭建稳定的电机控制系统。
【亲测免费】 Android GPUImage安装与配置完全指南
Android GPUImage安装与配置完全指南 项目基础介绍与编程语言 Android GPUImage 是一个基于OpenGL ES的Android图像处理库，灵感来源于iOS平台上的GPUImage框架。它允许开发者以高效的方式实现实时滤镜效果，适用于图片和视频。此项目广泛应用于增强应用的视觉体验，优化处理速度，并减少电量消耗。主要使用的编程语言为 Java，同时部分功能通过 C/C++ ...
机房电脑的“还原”秘密：如何应对重启即清零的困境
机房电脑重启后自动还原是常见的现象，这主要依靠硬件还原卡或软件还原系统（如冰点还原）实现。这类技术会定期将系统盘恢复初始状态，但通常不保护非系统盘。要高效使用公共电脑，建议：1）将个人文件存储在D/E盘；2）使用绿色便携软件；3）必要时可尝试通过热键临时关闭还原功能；4）养成云端备份习惯。掌握这些技巧既能遵守机房规定，又能保证学习资料安全，培养良好的数字资产管理能力。
Android中GPUImage的简单使用
Android中GPUImage的简单使用 小白一枚，第一次写文章，主要是想记录一下，方便以后查看，写的不好，请多见谅… 一、添加依赖工程 GPUImage是一个基于OpenGL ES 2.0的开源的图像处理库。再Android Studio中使用前需在build.gradle(app)中添加依赖： compile 'jp.co.cyberagent.android.gpuimage:gpuimage-library:1.4.1' 三、布局文件 <?xml version="1.0" encodin
mongoDB 数据莫名其妙的没了
问题 之前没有接触过mongoDB，然后接手一个项目使用的是MongoDB，我就跟着网上的教程搭建一个MongoDB的服务，并运行起来。 一开始没有啥问题，成功的把服务与MongoDB都启动以来，运行也没有问题。但是过了几天，我再次打开时发现，以前的数据神奇的消失了。我还在想，是有什么定时清除的么，还是什么原因导致崩了然后数据就被清理了。 查找原因 第一次遇到我没有在意，重启了一下MongoDB，...
3D Gaussian Splatting环境配置和运行
使用conda命令根据environment.yml文件创建虚拟环境时，安装的pytorch是使用conda install 命令来安装的，实际上并不能成功安装带有gpu的pytorch，而这两个模块的安装依赖于带gpu的pytorch。如果不注释掉这三行，直接安装会报错
MaskFilter（滤镜）BlurMaskFilter（高斯滤镜）和EmbossMaskFilter（浮雕滤镜）的简单介绍和使用
*官方介绍：***MaskFilter is the base class for object that perform transformations on an alpha-channel mask before drawing it. A subclass of MaskFilter may be installed into a Paint. Blur and emboss are imp
CSV文件输入到simulink中
将示波器波形和数据CSV文件保存下来进行数据分析。将波形绘制到simulink中
使用android-gpuimage的一些问题总结
前言 android-gpuimage虽然可以实现滤镜的效果，但遇到稍微复杂的需求，框架本身的bug和一些缺陷就暴露出来了，而且这个项目已经2年没维护过了，提issues也没人讨论，这里总结一些遇到的问题和解决办法。 1、Demo跑起来就有些bug android-gpuimage-support 重写了更友好的示例 2、异步调用getBitmapWithFilterApplied...
详解各类以太网标准10BASE-T/100BASE-T4/100BASE-FX/1000BASE-X等
以太网是现实世界中最普遍的一种计算机网络。以太网有两类：第一类是经典以太网，第二类是交换式以太网，使用了一种称为交换机的设备连接不同的计算机。经典以太网是以太网的原始形式，运行速度从3-10 Mbps不等；而交换式以太网正是广泛应用的以太网，可运行在100Mbps、1000Mbps和10000Mbps高速率，分别以快速以太网、千兆以太网和万兆以太网的形式呈现
【突变检验合集】含Pettitt突变检验等
突变检验方法合集
Android使用GPUImage实现滤镜效果精炼详解（一）
一、前期基础知识详解 “滤镜通常用于相机镜头作为调色、添加效果之用。如UV镜、偏振镜、星光镜、各种色彩滤光片。滤镜也是绘图软件中用于制造特殊效果的工具统称，以Photoshop为例，它拥有风格化、画笔描边、模糊、扭曲、锐化、视频、素描、纹理、像素化、渲染、艺术效果、其他等12个滤镜。 滤镜也可以制作或下载。滤镜直接使用效果很不自然，要合理搭配才能得到好的效果。” 以上是维基百科中对于滤镜...
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
LVGL 面试实战：图形渲染基本流程
本文结合 STM32F4+ILI9341 的实际开发场景，详解 LVGL 图形渲染的完整执行链路，包含脏区域识别、分层渲染、帧缓冲合成等核心阶段。
精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版
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win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar
win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。
HarmonyOS 游戏与图形渲染入门：Canvas、渲染管线与掉帧排查
本文详解鸿蒙图形渲染选型与优化，指出多数“游戏感”需求仅需Canvas+requestAnimationFrame即可实现。通过deltaTime保证跨设备流畅性，优先使用animateTo声明式动画，避免逐帧绘制开销。强调性能优化应从主线程长任务、过度绘制、对象分配入手，结合Profiler排查掉帧。XComponent适用于高负载场景，但需权衡开发成本。最后提醒引擎迁移三要点：性能模型差异、打包流程匹配、版本兼容。核心结论：先用简单方案验证，再决定是否上引擎。
SAP B1中文培訓教材_SDK
公司内部培训资料，对开发工具 ，DIAPI， UIAPI，Add-ON有详细解说
RDP 协议：从连接建立到图形渲染的完整链路
本文系统解析RDP协议从TCP连接到图形渲染的完整链路，基于MS-RDPBCGR等规范，逐层拆解TPKT/X.224/MCS协议栈、安全层、能力交换、会话状态机（S0-S6）及Fast-Path传输。重点阐述连接十阶段流程、虚拟通道复用机制（静态/动态VC）、RDPGFX与RemoteFX编解码、多传输支持，并通过RTSC实现索引验证规范一致性。文中所有字段均标注权威出处，强调“规范优先于实现”，并附常见陷阱清单，为开发者提供可追溯的技术参考。
Android 开发入门实践（二）：Kotlin 空安全，从可空类型到安全访问
延续 NewsApp 项目中的新闻标题练习，记录 Kotlin 安全调用。
Android 模块化收口：能力组合框架、手写 LifecycleOwner 与热修复共存
二十多个模块业务高度相似却各有差异，核心矛盾在于“统一与灵活”的平衡。通过角色接口组合（如IProjectAware、IVoiceAware）实现能力按需注入，新增功能零侵入；用模板方法锁定生命周期流程，确保顺序一致；结合@CallSuper与工厂方法，既约束关键逻辑，又保留子类自由。最终实现：骨架统一、填空自由，管得住业务，又不侵入业务。
Android 开发入门实践（十三）：用 Intent、UiState 和 Reducer 理解 MVI 的状态更新
本文记录第141—145课对MVI架构的入门实践，通过“返回列表”功能逐步构建意图（NewsIntent）、状态（NewsUiState）与状态转换（reduce）机制。基于单向数据流，用户操作生成意图，ViewModel通过Reducer根据旧状态计算新状态，并通过StateFlow更新Compose界面。代码实现清晰分离关注点，强化了对状态管理、事件驱动与数据流的理解。
Android Message源码阅读
本文梳理了Android Handler机制中Message的核心设计：链表结构、消息复用池（sPool）及回收机制，重点解析了异步消息与同步屏障（SyncBarrier）的协同机制。当主线程需优先处理UI绘制等高优先级任务时，系统通过postSyncBarrier插入屏障，使Looper跳过普通同步消息，优先执行标记为异步的UI渲染任务，确保帧率流畅。该机制是保障Android界面响应性的关键技术之一。
安卓部署Linux性能实测：一颗移动处理器，能否胜任日常 Linux 开发？
本文通过在一加Ace5上部署NimoteCode的ARM64 Linux环境，测试了其在CoreMark、SQLite编译及并行构建中的表现。结果显示，尽管单核性能约2.34GHz，多核扩展比达6.15×，但优化编译耗时仍高达35秒，反映移动处理器虽具备一定开发能力，却受限于文件系统开销与运行环境（如PRoot）。实际开发中，非优化构建效率较高，而并行编译可显著提速。结论：安卓手机可作为轻量级开发辅助工具，但无法替代桌面环境，真正价值在于便携性与即时响应，而非全功能替代。
Android 17 全栈性能分析关键字与源码手册
FrameTimeline 找异常帧，ATrace 找阶段，thread_state 找等待类型，ftrace 找内核原因，Simpleperf 找 CPU 热点，驱动源码找最终触发条件；任何根因结论都必须回到同一对象、同一时间窗口和同一条依赖链。
CTF 命令执行题学习笔记：终端特殊字符 $IFS 与 %09 的用法（HelloCTF RCE-labs）
空格被过滤时：用%09（TAB）或$IFS代替空格关键词被过滤时：用通配符?或字符类[f]拼出被禁的词，让 WAF 在原始字符串里看不到它，shell 在执行时再展开这类技巧在后续的命令执行题里会反复用到，建议亲手在靶机上敲一遍感受一下。
Android 开发入门实践（九）：把新闻数据与页面状态交给 ViewModel
本文记录第110—117课学习成果：将页面标题、新闻列表及选中编号逐步迁移至NewsViewModel，通过ViewModelProvider获取实例并读取数据。页面调用ViewModel方法处理选择与返回，实现状态管理解耦。过程中纠正了对Activity重建机制的误解，并厘清mutableStateOf的可观察性与ViewModel对象生命周期的区别，深化了对Compose状态更新机制的理解。
云手机私有化部署完整方案：基于ARM服务器搭建私有安卓云集群
ARM 服务器是私有化安卓云集群最优硬件底座，原生架构匹配 Android，高密度、低损耗，非常适合企业内网场景。整套私有化方案的核心，从来不是 “跑起来安卓”，而是隔离可控、可审计、可运维、可扩容。两条路线各有取舍：开源自建灵活、门槛高；商用私有化交付开箱即用、安全能力完备，是当前企业生产环境主流方案。六边云手机私有化方案，补齐了自建方案在驱动适配、管控平台、审计合规、信创适配上的短板，适合对数据主权、内网隔离有强需求的政企、自研 App、垂直行业客户。
Android 顶点上传：Heap 到 Direct 的零拷贝，省的是 JNI 次数
一帧数十万次putFloat的性能瓶颈源于频繁跨JNI边界，每次开销远超传输字节数。通过将写入与上传解耦：用堆内ByteBuffer高速写入，最后一次性put(writeBuf)批量传至堆外DirectByteBuffer，将数百万次边界调用压缩为一次，实现近10倍性能提升。关键在于复用堆外缓冲区、统一端序，并结合“更新-绘制”分离，仅在数据变更时上传顶点，平移缩放时零开销重绘，彻底释放CPU瓶颈。
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