发布于:12分钟前之前的vue项目中用到视频播放器，但是UI不是很好看，索性就打算写一个视频播放器插件紧随着vue3的发布，vue3的生态还不是很完整，就索性把这个视频播放器插件修改成了vue3版，最终使用vite2+vue3开发插件Github地址 vue-video-player先看一下这个播放器(vue3-video-play)的界面吧vue3-video-play视频播放插件基于原生的HTML5的 标签开发，所以支持的视频格式和 一致，并且支持标签的所有原生属性和方法主页https://xdlumia.github.io功能一览支持快捷键操作支持倍速播放设置支持镜像画面设置支持关灯模
发布于:12分钟前之前的vue项目中用到视频播放器，但是UI不是很好看，索性就打算写一个视频播放器插件紧随着vue3的发布，vue3的生态还不是很完整，就索性把这个视频播放器插件修改成了vue3版，最终使用vite2+vue3开发插件Github地址 vue-video-player先看一下这个播放器(vue3-video-play)的界面吧vue3-video-play视频播放插件基于原生的HTML5的 标签开发，所以支持的视频格式和 一致，并且支持标签的所有原生属性和方法主页https://xdlumia.github.io功能一览支持快捷键操作支持倍速播放设置支持镜像画面设置支持关灯模
版本及环境说明Android源码版本:android-12.0.0_r3Android源码来源:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/git/AOSP/platform/manifestAndroid源码编译配置:aosp_crosshatch-userdebug设备型号:GooglePixel3XL(crosshatch)设备驱动:SP1A.210812.016.A1主机环境:Ubuntu22.04LTSCodeless表示尽可能少的代码.声明本位所有的内容均为个人理解,由于能力一般,水平有限,文章中难免有疏漏及错误,望体谅为了求证大部分流程的正确性,本文
版本及环境说明Android源码版本:android-12.0.0_r3Android源码来源:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/git/AOSP/platform/manifestAndroid源码编译配置:aosp_crosshatch-userdebug设备型号:GooglePixel3XL(crosshatch)设备驱动:SP1A.210812.016.A1主机环境:Ubuntu22.04LTSCodeless表示尽可能少的代码.声明本位所有的内容均为个人理解,由于能力一般,水平有限,文章中难免有疏漏及错误,望体谅为了求证大部分流程的正确性,本文
uniapp微信小程序video视频监听播放时间使用uniapp开发微信小程序，需要实现这样的需求当我用户离开页面的时候，我就要记录下用户视频播放的那个地方然后第二次进来，接着离开时候的地方播放uniapp中video提供的方法是@timeupdate 具体代码这样呈现，看下面 函数代码这样呈现，看下面 timeupdate(e){ console.log(e.detail);//{currentTime:32.698034,duration:4786.121} this.videoTime=e.detail.currentTime//获取到的时间赋值给变量 },当你再
uniapp微信小程序video视频监听播放时间使用uniapp开发微信小程序，需要实现这样的需求当我用户离开页面的时候，我就要记录下用户视频播放的那个地方然后第二次进来，接着离开时候的地方播放uniapp中video提供的方法是@timeupdate 具体代码这样呈现，看下面 函数代码这样呈现，看下面 timeupdate(e){ console.log(e.detail);//{currentTime:32.698034,duration:4786.121} this.videoTime=e.detail.currentTime//获取到的时间赋值给变量 },当你再
ASurveyonDeepLearningTechniqueforVideoSegmentation0.摘要本文回顾视频分割的两条基本研究路线：视频目标分割（objectsegmentation）和视频语义分割（semanticsegmentation）。本文介绍它们各自的tasksetting、背景概念、感知需求、发展历史以及主要挑战。本文详细概述相关的方法和数据集的代表性文献。本文在一些知名的数据集上对这些方法检测（benchmark）。最后，指出这些领域的opneissue以及未来的研究方向。1.简介视频分割（找出视频中具有特殊性质或者语义（semantics）的关键目标）是计算机视觉（
ASurveyonDeepLearningTechniqueforVideoSegmentation0.摘要本文回顾视频分割的两条基本研究路线：视频目标分割（objectsegmentation）和视频语义分割（semanticsegmentation）。本文介绍它们各自的tasksetting、背景概念、感知需求、发展历史以及主要挑战。本文详细概述相关的方法和数据集的代表性文献。本文在一些知名的数据集上对这些方法检测（benchmark）。最后，指出这些领域的opneissue以及未来的研究方向。1.简介视频分割（找出视频中具有特殊性质或者语义（semantics）的关键目标）是计算机视觉（
背景需要将存放在ES系统中的IMEI信息，将全量的数据分批拉取结果集到另外的系统，处理流程大抵就是先调用ES的查询方法，Scroll查询每批次10000条数据，得到数据集合后，在转换成自己系统需要的信息，最后插入到数据库，然后再通过scrollId进行下一次的查询。但是有的时候会报下面的问题，我观察后发现，都是在处理一些大数据量的时候查询条件时，因为要入库，可能耗时比较多一些，而期初我们的setScroll中的过期时间比较短导致的。DEBUG!!default!![2022-08-2820:11:06,432][DEBUG][action.search.type][][27419]Failed
背景需要将存放在ES系统中的IMEI信息，将全量的数据分批拉取结果集到另外的系统，处理流程大抵就是先调用ES的查询方法，Scroll查询每批次10000条数据，得到数据集合后，在转换成自己系统需要的信息，最后插入到数据库，然后再通过scrollId进行下一次的查询。但是有的时候会报下面的问题，我观察后发现，都是在处理一些大数据量的时候查询条件时，因为要入库，可能耗时比较多一些，而期初我们的setScroll中的过期时间比较短导致的。DEBUG!!default!![2022-08-2820:11:06,432][DEBUG][action.search.type][][27419]Failed
