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镜头抖动

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UE4 后处理材质 镜头光晕(Lensflare)效果

介绍:基于PostProcessMaterial实现镜头光晕(Lensflare)的效果。不使用UE自带的Lensflare,在ShaderToy上发现一个好看的:ShaderToy地址:ShaderToyLensflareSample将其移植到UE4中,效果还行(去掉了巨亮的太阳光圈效果)↓叠加天空盒子纯黑背景步骤:1.场景摆后处理Volume,设置为Unbound2.创建后处理材质,MaterialDomain选PostProcess即可3.这样连蓝图红框是两个Cutom节点,里面写了Shader要上代码了,点赞收藏一下不过分吧=w=4.SunPosUV节点将太阳位置转换为屏幕空间UV//

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MemoryThrashing:抖音直播解决内存抖动实践

作者|王海超背景介绍直播OOM问题比较棘手难以定位,主要体现在涉及的业务很多,从定位到解决花费时间比较久。为了提前触达问题,提高定位的效率,也是对现有工具的补充,提出直播内存抖动解决方案-MemoryThrashing。为什么要提出这个方案?现有的“MemoryGraph”工具可以通过抓取的“MemoryGraph”文件分析OOM成因,比如内存泄漏、内存占用过高导致的OOM问题,但因为性能开销很大,所以是采样上报且采样率很低,不容易触达问题,只能定向对已知用户开启才行。期望自研一个工具,在内存增长时可以发现问题,也能用于OOM发生后的分析,同时具备性能开销小、全采样的能力;“MemoryGra

MemoryThrashing:抖音直播解决内存抖动实践

作者|王海超背景介绍直播OOM问题比较棘手难以定位,主要体现在涉及的业务很多,从定位到解决花费时间比较久。为了提前触达问题,提高定位的效率,也是对现有工具的补充,提出直播内存抖动解决方案-MemoryThrashing。为什么要提出这个方案?现有的“MemoryGraph”工具可以通过抓取的“MemoryGraph”文件分析OOM成因,比如内存泄漏、内存占用过高导致的OOM问题,但因为性能开销很大,所以是采样上报且采样率很低,不容易触达问题,只能定向对已知用户开启才行。期望自研一个工具,在内存增长时可以发现问题,也能用于OOM发生后的分析,同时具备性能开销小、全采样的能力;“MemoryGra

云原生爱好者周刊:揪出 Prometheus 中时间戳抖动

开源项目推荐O11ytoolkitO11ytoolkit是一个工具集,用来维护、调试和增强你的可观测性系统,改善我们日常对指标、日志和链路追踪的使用体验。例如oy-scrape-jitter就是用来解决Prometheus抓取的指标时间戳间隔不一致的问题。Prometheus使用的是delta-of-delta编码和时间戳XOR压缩技术,这就意味着当指标抓取的时间间隔完全一致时,一个时间戳存储到TSDB中只需占用一个比特(bit),可以大大节省磁盘的空间。虽然从理论上来说Promtheus每次抓取指标的间隔应该是一样的,但实际上会出现抖动的情况,抓取间隔并不是完全一致的,因此会浪费磁盘空间。o

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镜头随人物而动,视频编辑服务让用户稳站C位

现如今,视频是用户记录生活最热门的方式,各种App在发布视频界面都提供了视频简单剪辑的功能。除了增加音乐、滤镜、贴纸这些基础功能以外,用户越来越追求镜头感,这往往需要通过专业的视频剪辑软件手动打上关键帧,进行放大、缩小、移动等操作才能实现,这增加了用户分享视频的门槛,不利于UGC内容的生产。有没有可以把固定镜头视频自动生成随角色位移的动态追踪镜头视频的开放能力呢?HMSCore视频编辑服务面向开发者提供了快速构建人物追踪的能力,让用户在编辑视频时自动锁定中心位,轻松生成具有主角镜头感的专业视频。功能介绍人物追踪支持对用户输入的视频中某个特定人物进行自动锁定,轻松生成特定人物的主角视频。比如旅游

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【机器视觉】-镜头篇

前言视觉系统的运作方式与你的视觉非常相似。你的眼睛是一个复杂的光学设备。它捕捉信息并将其发送到你的大脑,大脑对此有意义。在机器视觉中,相机、灯光和镜头捕捉数据,并将数据发送到处理器,由视觉工具或算法进行解释。人类光学系统机器视觉系统机器视觉系统构成-镜头镜头的分类按照结构来分类固定光圈定焦镜头镜头只有一个可以手动调整的对焦调整环,左右旋转该环可使成像在CCD靶面上的图像最清晰;没有光圈调整环,光圈不能调整,进入镜头的光通量不能通过改变镜头因素而改变,只能通过改变视场的光照度来调整。结构简单,价格便宜。手动光圈定焦镜头手动光圈定焦镜头比固定光圈定焦镜头增加了光圈调整环,光圈范围一般从F1.2或F

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