videoproc mac 中文版是mac上一款非常好用的多功能视频处理软件，集视频转换与处理，DVD转化与备份，视频录制，视频下载等功能于一体，可以帮助您剪辑、修剪、合并、调整、转档以及压缩（4K）影片档，让你在最短时间内完成各种影音作业。而且videoproc 激活版可以将影片转档到FLV, WMV, MPEG4， H26
本篇博客参考： pytorch之数据：pack_padded_sequence()与pad_packed_sequence() Pytorch学习笔记05---- pack_padded_sequence和pad_packed_sequence理解 首先，packed是包装好的的意思；padded是填充的意思；pack有包装、压紧的意思；pad有填充的意思。 pack_padded_sequence即压紧封装填充
前言 我今年38岁，失业前是南方二线城市某知名互联网公司的部门技术主管，婚姻幸福，膝下有一儿一女，组成一个好字，房子车子：有一辆十几万的汽车，一套月供八千的房子，妻子全职在家带娃，家里的一切开销全部指望我的那点工资，从没有想过失业会降临到我的头上，当我把这个消息告诉母亲的时候，母
本文介绍deepstream-test1 样例工程。在Nvidia 官方文档中对DeepStream-test1的描述是一个DeepStream 版本的“Hello World”。 在下图中，展示了deepstream-test1,test2,test3,test4 四个样例。 test1: DeepStream的Hello World。介绍如何基于多种DeepStream 插件来构建一个Gs
根据新浪微博上的消息，有一位开发者不满NPM（Node Package Manager）的做法，收回了自己的开源代码，其中包括一个叫left-pad的模块，就是这个模块把javascript里面的React/Babel干瘫痪了。这是个什么样的模块？就是在字符串前填充一些东西到一定的长度。例如用*去填充字符串GPLT，使之长度为10
最近在学习keras框架，不得不感叹keras的确比pytorch好用。 那么，现在就来整理一下深度学习里最常用的数据迭代器的写法吧。 # 数据文件一篇就是一个文件 def _read_file(filename): """读取一个文件并转换为一行""" with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
自动生成低精度深度学习算子 深度学习模型变得越来越大，越来越复杂，由于其有限的计算和能源预算，部署在低功耗电话和IoT设备上变得充满挑战。深度学习的最新趋势是使用高度量化的模型，该模型可对输入和几位权重进行操作，诸如XNOR-Net，DoReFa-Net和HWGQ-Net之类的网络正在稳步发展，提高了
php <?php class AesCrypt { //初始化向量 private $iv = '84195bd96a8a2e7f'; //Mcrypt算法 private $cipher = MCRYPT_RIJNDAEL_128; //Mcrypt支持的加密模型 特别适用于对文件进行加密。 相比 ECB， 它的安全性有明显提升。 private $mode = MCR
本文对 V4L2 的运行时数据流设备管理做一个详细的介绍，包括什么叫 [运行时设备管理]，它是干什么用的，怎么使用等等。本文的目标是掌握 meida device 的编码使用方法以及功能运用。 一、media framework 1.1、简介 相关的控制 API 在 Documentation/DocBook/media/v4l/media-contr
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Security and Cryptography in Python - One Time Pad XOR Example def xor(x, s): print(x, 'xor', s, '=', x^s) def xorb(x, s): print(bin(x), 'xor', bin(s), '=', bin(x^s)) xor(4, 8) xorb(4, 8) xor(4, 4) xorb(4,
听百家之言，集百家智慧，站在巨人肩上攀登 来自瑞士IDIAP研究所研究员、欧盟FP7项目负责人Sébastien Marcel讲解生物特征识别的 Presentation Attack Detection。 文章目录 outline现实的例子定义一些attack没关系啊，红外相机可以检测到化妆易容术Magic passport 就
摘要 语音情感自动识别是近几年来人机交互领域的研究热点。 然而，由于缺乏对语音波形特点及时间特点的研究，目前的识别精度有待提高。为了充分利用时间特征里情绪饱和度的差异，提出了一种利用帧级语音特征结合基于注意力机制的长期短时记忆(LSTM)递归神经网络模型进行语音识别的方
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imx6芯片利用IOMUX机制来解决引脚复用的问题，其引脚配置方法也有些复杂，它涉及到的寄存器有三类：1.PAD控制寄存器2.MUX控制寄存器3.Select Input控制寄存器下面我以串口UART4_TXD这一引脚为例来简单说明：1.查看原理图： 上图可以看出UART4_TXD对应芯片的引脚为KEY_COL02
卷积神经网络 1. 整体结构 相邻层的所有神经元之间都有连接，这称为全连接（fully-connected） 在之前使用的全连接神经网络中，Affine层后面跟着激活函数ReLU层（或者Sigmoid 层）。这里堆叠了4 层“Affine-ReLU”组合，然后第5 层是Affine层，最后由Softmax层输出最终结果（概率）。 在CNN中出现
编辑距离编辑距离，又称为Levenshtein距离，是用于计算一个字符串转换为另一个字符串时，插入、删除和替换的次数。例如，将'dad'转换为'bad'需要一次替换操作，编辑距离为1。 nltk.metrics.distance.edit_distance函数实现了编辑距离。 from nltk.metrics.distance import edit_distance s
lv_cont lv_cont作用是用来解决变化的子对象布局问题，比如父对象中的子对象增加或者减少时原先的布局为了美观其他子对象位置可能需要改变，手动调用lv_set_pos比较繁琐。所以lv_cont主要有Layout和Auto fit 2个特性来解决这个问题。 相关API在lv_cont.h layout 设置类型 /** Co
树莓派遥控视频小车 实现功能硬件材料控制程序PS2手柄驱动程序运动控制程序 源码链接扩展功能 实现功能 基于树莓派3B+的视频车：可遥控，显示小车两自由度舵机支架上的摄像头视频。 1. 启动小车程序 2. 小车控制线程和摄像头线程运行 3. 使用遥控器可遥控小车行走，并控制两
Convolutional Neural Networks: Step by Step Welcome to Course 4's first assignment! In this assignment, you will implement convolutional (CONV) and pooling (POOL) layers in numpy, including both forward propagation and (optionally) backward propagati
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这是目录 1 漏洞的来源2 漏洞分析2.1 数据来源2.2 数据分析 3 举例 回顾之前的内容 逃逸攻击 投毒攻击 在前文中，我们介绍了Attack AI的基础概念，即黑客对AI发起的攻击，主要可以分为三种攻击类型，破坏模型完整性、可用性和机密性的攻击。 在本文，我们将介绍破坏模型可用性的
这款8寸国产瑞芯微加固平板电脑功能特点如下： • 国产瑞芯微RK3399，Dual-core Cortex-A72，Quad-core Cortex-A53； • 支持Android 10.1，可选银河麒麟/UOS； • 支持网口/串口/大口USB 2.0/一维/二维模块五选一； • IP67高防护等级，工业级三防品质，符合美军标MIL-STD-810G防震耐冲击，可应用
from pyDes import des, CBC, PAD_PKCS5 import binascii # 秘钥 KEY = '这里使用8个字符秘钥' def des_encrypt(s): """ DES 加密 :param s: 原始字符串 :return: 加密后字符串，16进制 """ secret_key = KEY iv = secret_key
注：本文是我在学习FFmpeg Filters Documentation过程中的中文翻译笔记，为避免英译中过程中一些死板的字面意思引起读者错误理解，有时候我还会加上一些个人注解，若有不同见解，请最好参考原文档学习。本翻译仅供参考，转载请注明！ 1. 简介 本文档将描述由libavfilter库提供的过滤器(filte
