多媒体工作难题总结

智慧校园多媒体教室运维构建运维知识库的重要性 随着教育信息化的不断推进,多媒体教室已经成为大中院校的重要组成部分,媒体教室类型和数量的增多,带来了教室管理上的麻烦。传统的个体记录已越来越不能满足日常的管理需求。由于各个教学区域的教室信息由管理员自己来记录、存储和更新,记录格式不统一,汇总麻烦,信息查询繁琐,信息修改容易出现人为失误,对设备的管理不能及时地提供数据参考。报修管理仍以电话为主,对故障信息和解决办法没有形成历史记录,不能形成有效地知识库。根据以上实际情况,建设多媒体教室运维管理平台具有重要性和紧迫性。有效提高教室的科学管理水平。 阅读详情

问题描述:

             Camera中拍摄图片后,通过主Activity中的public void gotoGallery()进入图片廊,发现竖屏拍摄的图片与上一张拍摄的图片不对称,但横屏拍摄的图片不会这样。横屏拍摄的图片与上一张水平方向很对称。


分析问题的步骤:

            <1>通过手动public  abstract  class LocalMediaData implements LocalData

 VideoData d = new VideoData(id, title, mimeType, dateTakenInSeconds,
                    dateModifiedInSeconds, path, width, height, sizeInBytes,
                    latitude, longitude, durationInSeconds);//这个方法主要对数据进行处理

              自己手动修改图片的大小把小图(320*240)改成大图(3420*1200) 后,图片正常显示了。但这继续分析下去,不能解决根本问题。

            <2>发现通过手动滑动到Gallery图库,图片显示正常;准备模仿侧滑的方法来处理图片,是图片先正常

显示,给出一个解决方案,等项目在测试的时候,在想最好的解决方案。(急于1天左右拿出解决方案)

            <3>通过一天的打adb log 发现一些问题,最终解决。

                       adb logcat -v time *:V > test.log

                   

                        通过从里到外,慢慢发现时PhotoModule.java 中的问题

                        1》首先研究侧滑类()public class FilmStripView extends ViewGroup implements BottomControlsListener {

<span style="font-size:18px;">/**
         * Layouts the view in the area assuming the center of the area is at a
         * specific point of the whole filmstrip.
         *
         * @param drawArea The area when filmstrip will show in.
         * @param refCenter The absolute X coordination in the whole filmstrip
         *            of the center of {@code drawArea}.
         * @param scale The current scale of the filmstrip.
         */
        public void layoutIn(Rect drawArea, int refCenter, float scale) {
            final float translationX = (mTranslationXAnimator.isRunning() ?
                    (Float) mTranslationXAnimator.getAnimatedValue() : 0f);
            int left = (int) (drawArea.centerX() + (mLeftPosition - refCenter + translationX) * scale);
            int top = (int) (drawArea.centerY() - (mView.getMeasuredHeight() / 2) * scale);
            Log.i(TAG, getId()+"+layoutIn ===top=== "+top+"==left==="+left );
            layoutAt(left, top);
            
            mView.setScaleX(scale);
            mView.setScaleY(scale);

            // update mViewArea for touch detection.
            int l = mView.getLeft();
            int t = mView.getTop();
            mViewArea.set(l, t,
                    l + mView.getMeasuredWidth() * scale,
                    t + mView.getMeasuredHeight() * scale);
        }

        /** Returns true if the point is in the view. */
        public boolean areaContains(float x, float y) {
            return mViewArea.contains(x, y);
        }</span>

研究LayoutIn 并打印一些关键的变量值,发现top的值与正常情况(侧滑进入图片)的值明显大了许多。


    2》此时并不知道为什么这个top值会变大,(但却忘了横屏的时候值是对的),大脑一直局限在侧滑情况是对的。

想把侧滑的代码放入gotoGallery()方法中,来实现进入gallery图库。

             结果发现是找到的解决方案,但发现但不能解决根本问题,而且很麻烦。(思维的局限性)

 

            最后在保存图片的方法打印log  发现 在竖屏时 宽和高传入方法的值是颠倒的。

           为什么颠倒呢?

             发现

         

<span style="font-size:14px;">private void GIFencode(){
       mGIFstatus = GIF_ENCODING;
       String title = new SimpleDateFormat(TIME_STAMP_NAME).format(new Date(System.currentTimeMillis()));
       String giffilename = PIC_PATH + title + ".gif";
       startGifencoding(mPiclist,giffilename,(int)count_num);
       Size PreviewSize = mParameters.getPreviewSize();
       
       if(mGIFOrientation == 90 || mGIFOrientation == 270){
           mActivity.getMediaSaveService().addGIFImage(title,
                   System.currentTimeMillis(), null,
                   PreviewSize.width/IN_SAMPLE_SIZE, PreviewSize.height/IN_SAMPLE_SIZE
                   , 0, mOnMediaSavedListener, mContentResolver);
       }else{
           mActivity.getMediaSaveService().addGIFImage(title,
                   System.currentTimeMillis(), null,
                   PreviewSize.height/IN_SAMPLE_SIZE, PreviewSize.width/IN_SAMPLE_SIZE
                   , 0, mOnMediaSavedListener, mContentResolver);   
       }
    }</span>
           传入的值有问题。立马 兴奋了。


总结: 这个Cr解决用了接近2天的时间,但如果从外面往里找,也许就半天解决了。

 思维方式有问题,以后要从简单想起。






短视频媒体处理系统应急响应自动化实践 动手点关注干货不迷路背景每天在世界各地都有海量用户在短视频 App 上分享充满创意的视频或是生活中的精彩故事。由于使用者所在的环境不可控(高铁、电梯等弱网环境),若直接播放原始画质的视频,可能导致观看影片的过程中出现卡顿甚至无法播放的情形,导致观影感受不佳。为了让不同网络条件的使用者,都能顺畅地观看这些视频,每一条视频的发布,都需要经过转码的过程,生成不同档位的视频,即使用户在网络不好的环境中,也... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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推荐系统毕业设计选题合集涵盖了管理系统、小程序、深度学习、机器学习、算法、人工智能、大数据、网络安全、嵌入式、推荐系统、目标检测等多个热门领域。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、通信工程专业的毕业生而言,选择一个合适的毕业设计选题至关重要。在这个毕业设计选题合集中,我们精心收集了各种有趣且具有挑战性的选题,旨在帮助学生们在毕业设计中展现他们的技术实力和创新能力。不论是对于对深度学习技术感兴趣的同学,还是希望探索机器学习、算法或人工智能的领域的同学,本合集都能为您提供丰富的选题资源和灵感。

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NootRX:让AMD RDNA 2显卡在macOS上完美运行

想要在macOS上使用AMD RDNA 2系列独立显卡吗?NootRX项目正是为这个目标而生。这个开源项目通过Lilu插件的形式,为那些不被官方支持的AMD显卡提供必要的驱动补丁,让您的Hackintosh系统获得完整的图形支持。 ## 为什么需要NootRX? **问题现状:** - AMD RDNA 2显卡在macOS上缺少官方驱动支持 - 黑苹果用户无法充分利用高性能显卡 - 图形加速和

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ELAN音视频标注工具:5个步骤解决跨平台多媒体分析难题

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ELAN多媒体标注工具:3大场景解决跨平台分析难题

还在为复杂的音视频标注工作而困扰吗?ELAN作为一款专业的跨平台多媒体标注工具,能够帮助你轻松应对各种标注挑战。本文将为你揭示这款强大工具的完整使用方法。 ## 为什么你需要这款标注工具? ### 解决实际工作中的三大难题 **多语言同步困难**:传统工具难以实现多轨道并行标注,ELAN支持100+轨道同时操作,完美解决多语言字幕同步问题。 **标注精度不足**:普通工具时间控制不够精确,

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linuxMinx
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