0、应用场景问题我们使用opencv作为拉流客户端，获取画面后进行图像处理并推流（使用ffmpeg库）。opencv解码同样使用ffmpeg库。我们要求opencv能根据业务不断进行拉流操作，等效的逻辑代码如下：while(1){printf("startopenrtmp\n");cv::VideoCapturecap; if(!cap.open("rtmp://192.168.3.100:1935/live/1581F5FHB228R00200S3",cv::CAP_FFMPEG))////无流时会有20-30s超时时间{printf("reopenrtmp\n");continue;}//
1：版本说明：qt5.12.10opencv4.5.3（yolov5模型部署要求opencv>4.5.0）2：检测的代码yolo.h#pragmaonce#include#include#include#include#includeclassyolo{public:yolo(){}~yolo(){}boolreadModel(cv::dnn::Net&net,std::string&netpath,boolisCuda);structOutput{intid;//结果类别idfloatconfidence;//结果置信度cv::Rectbox;//矩形框intship_id;//船的idin
泊松融合我自己写的第一版程序大概是2016年在某个小房间里折腾出来的，当时是用的迭代的方式，记得似乎效果不怎么样，没有达到论文的效果。前段时间又有网友问我有没有这方面的程序，我说Opencv已经有了，可以直接使用，他说opencv的框架太大，不想为了一个功能的需求而背上这么一座大山，看能否做个脱离那个环境的算法出来，当时，觉得工作量挺大，就没有去折腾，最近年底了，项目渐渐少了一点，公司上面又在搞办公室政治，我地位不高，没有参与权，所以乐的闲，就抽空把这个算法从opencv里给剥离开来，做到了完全不依赖其他库实现泊松融合乐，前前后后也折腾进半个月，这里还是做个开发记录和分享。 在翻译算法过
泊松融合我自己写的第一版程序大概是2016年在某个小房间里折腾出来的，当时是用的迭代的方式，记得似乎效果不怎么样，没有达到论文的效果。前段时间又有网友问我有没有这方面的程序，我说Opencv已经有了，可以直接使用，他说opencv的框架太大，不想为了一个功能的需求而背上这么一座大山，看能否做个脱离那个环境的算法出来，当时，觉得工作量挺大，就没有去折腾，最近年底了，项目渐渐少了一点，公司上面又在搞办公室政治，我地位不高，没有参与权，所以乐的闲，就抽空把这个算法从opencv里给剥离开来，做到了完全不依赖其他库实现泊松融合乐，前前后后也折腾进半个月，这里还是做个开发记录和分享。 在翻译算法过
更新安装软件需要用到指令：sudoapt-getupdate此时ubuntu20.04报错网上大部分方法是告诉你需要添加秘钥，把NO_PUBKEY后面的秘钥输入到下面指令并执行：sudoapt-keyadv--keyserverhkp://keyserver.ubuntu.com:80--recvBAC6F0C353D04109但是这个方法对我没用，终端报错：gpg:从公钥服务器接收失败：无数据这里提供另一种解决方法，先查看自己报错里公钥前面的网址，然后到ubuntu系统设置->关于->其他软件,找到对应的网址，把前面的√取消，保存即可。最后update成功。
文章目录一、前言二、环境说明三、原因分析3.1确认宿主机和虚拟机是否连通3.2确认宿主机是否可上网3.3查看虚拟机的DNS记录3.4查看虚拟机的DNS设置3.5是否可以直接访问外网ip四、问题解决4.1修改虚拟机DNS的设置4.2修改网络配置4.3验证虚拟机网络五、疑问和总结5.1遇到的问题5.1.1Nameserver和DNSserver是一个东西吗？5.1.2DNS的优先级是什么？5.1.3Linux如何查看hosts文件？5.1.4如何查看和修改DNSserver？5.1.5如何修改网络配置？5.1.6常见DNSserver有哪些？5.2总结一、前言原先部署的一台虚拟机，今天在安装应用时
ubuntu部署ChatGLM-6B完整流程模型量化Nvidia初环境与设备环境准备克隆模型代码部署ChatGLM-6B完整代码ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。ChatGLM-6B使用了和ChatGPT相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62亿参数的ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答本篇
本课对应源文件下载链接：https://download.csdn.net/download/XiBuQiuChong/88680079这节课我们开始利用ffmpeg和opencv来实现一个rtmp播放器。播放器的最基本功能其实就两个:显示画面和播放声音。在实现这两个功能前，我们需要先用ffmpeg连接到rtmp服务器，当然也可以打开一个文件。1.压缩备份上节课工程文件夹为demo.rar，并修改工程文件夹demo为demo2，及时备份源文件并在原基础上继续迭代开发是一种好习惯。2.打开fmlp.cpp，修改其中的删除原来init函数中的代码，并加入以下代码：runFFmpegHandle=
我想知道我是否可以通过创建一个iDevice应用程序并将其发布到RockyourPhoneStore上来赚钱。我应该使用哪种语言，是否有异常(exception)。 最佳答案 几周前我试过了。有一个名为GnuStep的项目，其中包含用于ObjectiveC的运行时库。但是，我有点失望地发现，Apple提供的(且仅在Apple提供的)Cocoa库存在很大差异。我在Apple的Cocoa文档中找到的很多类和方法都不受支持，因此编程变得有点乏味。可用的Objective-C方言甚至存在差异。我最终使用XCode在我的MacBook上进行开
内容的一部分来源于贾志刚的《opencv4应用开发、入门、进阶与工程化实践》。这本书我大概看了一下，也就后面几章比较感兴趣，但是内容很少，并没有想像的那种充实。不过学习还是要学习的。在实际工程项目中，并不是说我们将神经网络训练好拿来就直接落地，事实上，一个深度学习网络的落地在训练验证好才是开始的第一步，剩下为了部署网络，需要考虑场景问题，硬件配置，软件配置。需要对网络进行蒸馏，剪枝，轻量化，是模型大小适宜硬件配置，此外为了更好，更快速的推理，还需要将模型转成不同的模型格式，使其更加适配软件推理。目前使用较多推理加速工具英特尔的OpenVINO，Nvidia的TensorRT，都是目前主流的加速
