目录前言一. 源码包下载1.FFmpeg源码下载2.MSYS2安装 2.1执行下面命令配置环境 2.2安装完成后将MSYS2安装路径下的mingw64/bin配置到windows环境变量中 2.3安装其他工具(默认全部安装)：3.安装CMake工具 3.1将CMake加入环境变量4.下载x264，x265 4.1x264源码下载： 4.2x265源码下载（直接git）：二. 开始编译1. 编译x2642. 编译x2653.编译FFmpeg三.功能验证1.x264验证2.x265验证3.FFmpeg验证四.FFmpeg支持Intel，Nvidia，AMD硬件加速1.支持IntelQSV硬件加速2
👨💻个人主页：@元宇宙-秩沅👨💻hallo欢迎点赞👍收藏⭐留言📝加关注✅!👨💻本文由秩沅原创👨💻收录于专栏：Unity游戏demo⭐🅰️Unity3D赛车游戏⭐文章目录⭐🅰️Unity3D赛车游戏⭐⭐前言⭐⭐常见问题⭐🎶（==A==）车辆模型——脚本优化特性的添加🎶（==B==）车辆模型——加速优化相机部分😶🌫️相机部分——添加shift加速时相机的变化😶🌫️相机部分——模块化处理🎶（==C==）车辆模型——加速优化车部分🎶（==D==）车辆模型——导入加速记录器😶🌫️1.新建UI——Image，改为适应屏幕尺寸😶🌫️2.添加node指针和SpeedChange仪表盘的精灵图片
ChatGPT、GPT-4等的发布，让我们在见识到大模型（LLM）的魅力后，伴随而来的是其所面临的各种挑战。如何让LLM变得更好？面对大模型，到底有哪些需要解决的问题？成为AI领域重要的研究课题。本文，计算机科学家ChipHuyen从10个方面入手，全面阐述LLM面临的挑战。具体而言，前两个方面是关于幻觉以及上下文学习的，其他几个方面包括但不限于多模态、架构、寻找GPU替代品等。原文地址：https://huyenchip.com/2023/08/16/llm-research-open-challenges.html以下是对原文的翻译整理。1.如何减少幻觉幻觉问题是指LLM生成的文本虽然流畅
我想加密/解密大量小(2-10kB)数据。目前性能还可以:在Core2Duo上，我得到大约90MBytes/sAES256(使用2个线程时)。但我可能需要在未来改进它-或者至少减少对CPU的影响。是否可以将专用AES加密硬件与Java结合使用(使用JCE，或者可能使用不同的API)？如果我有更好的CPU，Java会利用特殊的CPU特性(SSE5？!)吗？或者是否有更快的JCE供应商？(我试过SunJCE和BouncyCaSTLe-没有太大区别。)其他可能性？ 最佳答案 当执行恰好是AES加密的代码时，JVM本身不会利用特殊的CPU功
皮爷咖啡（Peet’sCoffee）是美国精品咖啡品牌，于2017年进入中国，为中国消费者带来传统经典咖啡饮品，并特别呈现更加丰富的品质咖啡饮品体验。通过深入应用亚马逊云科技云原生数据库产品AmazonRedshift以及AmazonDMS等数据库产品，皮爷咖啡在1个月内，快速构建了敏捷的数据架构，加速数据治理进程。 皮爷咖啡采用的亚马逊云科技的产品及服务包括：AmazonRedshift、AmazonKinesisDataStreams、AmazonLambda、AmazonGlue、AmazonAthena、AmazonLakeformation、AmazonDMS。 机会：未经治理的数据
目录I2C起始条件：终止条件： 发送一个字节接收一个字节 接收发送应答 代码I2CI2C.CI2C.hMpu6050Mpu6050.cMpu6050.hMpu6050Reg.hmain.c结果 要想获取Mpu6050陀螺仪和加速度那就需要了解一下Mpu6050。Mpu6050使用的是I2C通讯先了解一下I2C起始条件：SCL高电平期间，SDA从高电平切换到低电平终止条件：SCL高电平期间，SDA从低电平切换到高电平 发送一个字节接收一个字节 接收发送应答 代码下来让我们用代码实现一下I2C通讯：I2CI2C.C#include"stm32f10x.h"//Deviceheader#includ
ChatGPT、GPT-4等的发布，让我们在见识到大模型（LLM）的魅力后，伴随而来的是其所面临的各种挑战。如何让LLM变得更好？面对大模型，到底有哪些需要解决的问题？成为AI领域重要的研究课题。本文，计算机科学家ChipHuyen从10个方面入手，全面阐述LLM面临的挑战。具体而言，前两个方面是关于幻觉以及上下文学习的，其他几个方面包括但不限于多模态、架构、寻找GPU替代品等。原文地址：https://huyenchip.com/2023/08/16/llm-research-open-challenges.html以下是对原文的翻译整理。1.如何减少幻觉幻觉问题是指LLM生成的文本虽然流畅
tensorflow1和2的安装部署windows和linux用法一致，我是在win10和ubuntu2204下都手动测试过的本文使用的conda的方式，2023年8月17日更新链接：tensorflow官网注意：如果因为网络问题出现错误或卡住，请取消后多次尝试，我这里面都是默认网络环境就可以安装的。大部分时间很快一、基本配置1.需要安装anaconda如果没有安装，按照我的这个教程（windows和linux都有）：因为notebook使用很方便，所以不要用miniconda，那样就没有notebook！链接:anaconda安装初学者建议用cpu版本，gpu配置相对复杂，坑多我这里的教程是
如何在Debian、Ubuntu或LinuxMint上的GoogleChrome、Brave、Vivaldi和Opera浏览器中启用硬件加速视频解码 铬，操作方法，视频GoogleChrome88（及更新版本）已在Linux上提供了硬件加速视频解码功能，但默认情况下未启用。不过，GoogleChrome并不是唯一支持Linux硬件加速的基于Chromium的网络浏览器。本文解释了如何在运行在Debian，Ubuntu，Pop！或LinuxMint（仅限Xorg）上的GoogleChrome，Brave，Vivaldi和Opera网络浏览器中启用硬件加速视频解码_OS。在Web浏览器中使用硬件加
我经常需要从requirements.txt重新创建虚拟环境，而且我已经在使用$PIP_DOWNLOAD_CACHE.这仍然需要很多时间，我注意到以下几pip:Pip在以下两行之间花费了大量时间:Downloading/unpackingSomePackage==1.4(from-rrequirements.txt(line2))Usingdownloadcachefrom$HOME/.pip_download_cache/cached_package.tar.gz平均大约需要20秒来决定是否使用缓存包，然后安装速度很快。这是很多时候要安装几十个包的时候(其实已经够写这道题了)。后台发
