四、GstEvent

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#gstreamer

  事件是一系列控制粒子，随着缓冲区被发送到管道的上游和下游。下游事件通知流状态相同的元件，可能的事件包括中断，flush，流的终止信号。在应用程序与元件之间的交互以及事件与事件之间的交互中，上游事件被用于改变管道中数据流的状态，如查找。
  这一部分我的理解也比较浅，就无法进一步总结了。大概功能就是控制元件的上下游，但是大多是控制播放速度，这个也可以通过Application和Element交互实现，所以Event一般用到很少，我猜测大概率是在插件编写中会用到，等学到插件编写后，再回来补充这一部分。

管道数据流
    ╰───缓冲区（buffers）
    ╰───事件（event）

  如果数据流包含缓冲区和事件，probe应该可以监听事件信息？
请添加图片描述

参考1：Gstreamer的组成结构
参考2：GStreamer Seek与Step事件
参考3：GstPad设定事件回调函数

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思维导图View事件分发机制点击事件传递规则事件分发的源码解析View的滑动冲突滑动冲突的解决方式参看文章 思维导图 View事件分发机制 点击事件传递规则 所谓点击事件的事件分发,就是对MotionEvent事件的分发过程,传递给某一个View. 在事件传递中有三个方法是贯穿始终的 dispatchTouchEvent():进行事件的分发 如果事件能传递到View那么此方法一定会被调用,返回值受当前View的onTouchEvent()和下级View的dispatchTouchEvent()的影.
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GstElement* encoder = gst_element_factory_make("mpph265enc", nullptr); GstElement* parser = gst_element_factory_make("h265parse", nullptr); GstElement* rtspSink = gst_element_factory_make("rtspclientsink", nullptr); GstElement* queue2 = gst_element_factory_make("queue", NULL); GstElement* queue3 = gst_element_factory_make("queue", NULL); g_object_set(queue2, "max-size-buffers", 5,"leaky", 2, nullptr); g_object_set(queue3, "max-size-buffers", 5,"leaky", 2, nullptr); // 创建 rgaconvert 和 capsfilter GstElement* videorate = gst_element_factory_make("videorate", NULL); GstElement* capsFilter = gst_element_factory_make("capsfilter", NULL); // 设置目标 caps 为 NV12 GstCaps* outCaps = gst_caps_new_simple("video/x-raw", // "format", G_TYPE_STRING, "NV12", // "width", G_TYPE_INT, 1920, //"height", G_TYPE_INT, 1080, "framerate", GST_TYPE_FRACTION, 30, 1, NULL); g_object_set(G_OBJECT(capsFilter), "caps", outCaps, NULL); gst_caps_unref(outCaps); // 不再需要该对象 g_object_set(encoder, "rc-mode", 1, "bps", 600000, "bps-max", 8000000, "bps-min", 2000000, // "iframe-interval", 30, // "qp", 20, // "level", 40, // "profile", 1, NULL); g_object_set(rtspSink, "location", parameters.at("rtsp_url").c_str(), NULL); // 添加所有元素到 pipeline gst_bin_add_many(GST_BIN(m_pipeline), branchTee, queue3, videorate, capsFilter, encoder, queue2, parser, rtspSink, NULL); if(! gst_element_link_many(branchTee, queue3, videorate, capsFilter,encoder, queue2,parser, rtspSink, nullptr)){ return; } 开启推流时，会导致其他已经存在的分支出现问题，过一段时间才恢复正常
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大华PCAPP7.0管理软件
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长线买点选股公式.zip
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遗传算法学习一之求函数的最值
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基于TROPOMI高光谱辐射与多模态特征融合的深度学习大气NO₂浓度反演方法研究
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基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料，本研究聚焦于大气污染物一氧化氮（NO₂）的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标，其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前，利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架，整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据，形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息，为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础，有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面，项目设计了一种多分支神经网络，用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征，并在深层网络中进行特征融合，从而综合利用不同数据的互补信息，显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤，以保障输入特征的质量与一致性；后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证，确保反演结果符合实际大气浓度范围，提升数据的实用价值。 此外，本研究进一步对不同功能区域（如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区）的NO₂浓度分布进行了对比分析，揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据，助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述，本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术，发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法，不仅提升了卫星大气监测的技术水平，也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
路径规划（栅格内牛耕）A星全覆盖路径规划研究（Matlab代码实现）
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gst_event_new_flush_start 解释
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