适逢FFmpeg6.1发布，准备深入学习下FFmpeg，将会写下系列学习记录。在此列出主要学习资料，后续再不列，感谢这些大神的探路和分享，特别是雷神，致敬！《FFmpeg从入门到精通》《深入理解FFmpeg》雷霄骅_FFMPEG,FFmpeg,视频质量评价-CSDN博客Documentation(ffmpeg.org)chatGPT1、FFmpeg组成命令行工具ffmpeg主命令行工具ffplay基于SDL的播放器ffprobe获取多媒体信息基础库libavcodec编解码库libavformat封装、解封库libavfilter滤镜库libavdevice多媒体输入/输出设备libavuti
目录1.如何自定义数据集：咱们以花朵数据集为例：任务1：读取txt文件中的路径和标签任务2：通过上面字典返回数据，分别把数据和标签都存在list里任务3：图像数据路径得完整任务4：把上面那几个事得写在一起,整合到一个类。任务5：数据预处理(transform)¶任务6：根据写好的classFlowerDataset(Dataset):来实例化咱们的dataloader任务7：用之前先试试，整个数据和标签对应下，看看对不对任务8：把做到的数据往模型里传2.构建损失函数和优化器 训练函数1.如何自定义数据集：1.数据和标签的目录结构先搞定(得知道到哪读数据)2.写好读取数据路径和标签路径的函
ARINC825规范简介机载CAN网络通用标准ARINC825规范全称为机载CAN网络通用标准（TheGeneralStandardizationofCANforAirborneUse）。顾名思义，ARINC825规范是建立在CAN物理网络基础上的高层规范。CAN网络使用共享的双绞电缆传输数据，在航空航天领域应用中能够有效地节省重量。同时，CAN物理层协议还提供了错误恢复和保护机制，从而能适应有高可靠性要求的应用场景。新一代的商用飞机，例如空客A380和波音787，都在多个子系统中使用了CAN网络，包括驾驶舱系统、发动机控制及飞行控制系统等。为了使CAN网络能够更好、更简单的与其他机载网络协同
1、MAE0621A：支持RGMII接口，1000MEthernetPHY，PintoPin替代RTL8211F MAE0621A兼容1000Base-tIEEE802.3ab、100Base-txIEEE802.3u、10Base-tIEEE802.3u，支持RGMII，支持IEEE802.3az-2010(能源效率以太网)，支持中断功能，支持并行检测交叉检测、自动校正及自动极性校正，支持PHYRSTB核心功率关断，漂移校正。可配置3.3V、2.5V、1.8V或1.5VRGMIII/O，支持25/50MHz外部晶体或OSC，为MAC提供125MHz的时钟源，QFN40封装，与RTL821
简介 Minio是一个go编写基于ApacheLicensev2.0开源协议的对象存储系统,是为海量数据存储、人工智能、大数据分析而设计，它完全兼容AmazonS3接口，十分符合存储大容量的非结构化数据从几十kb到最大5T不等。是一个小而美的开源分布式存储软件。特点 简单、可靠：Minio采用简单可靠的集群方案，摒弃复杂的大规模的集群调度管理，减少风险与性能瓶颈，聚焦产品的核心功能，打造高可用的集群、灵活的扩展能力以及超过的性能。建立众多的中小规模、易管理的集群，支持跨数据中心将多个集群聚合成超大资源池，而非直接采用大规模、统一管理的分布式集群。 功能完善：Minio支持云原生，能与Kuber
本文采用Python及PyTorch版本如下：Python：3.9.0PyTorch：2.0.1+cpu本文为博主自用知识点提纲，无过于具体介绍，详细内容请参考其他文章。线性代数&微积分1.线性代数1.1基础1.1.1标量1.1.2向量长度（维度）、形状1.1.3矩阵1.1.3.1迹1.1.3.2转置矩阵1.1.3.3特征值1.1.3.4奇异值1.1.3.5逆矩阵1.1.3.6Moore-Penrose伪逆1.1.4张量1.2向量空间1.3运算1.3.1加&减1.3.2内积&点积1.3.2.1内积1.3.2.1点积1.3.3外积&克罗内克积1.3.4哈达玛积1.3.5矩阵乘积1.3.6向量-向
系列文章目录IDEA上面书写wordcount的Scala文件具体操作IDEA创建项目的操作步骤以及在虚拟机里面创建Scala的项目简单介绍目录系列文章目录前言一准备工作1.1安装Maven1.1.1 Maven安装配置步骤1.1.2 解压相关的软件包1.1.3 Maven配置环境变量1.1.4配置Maven的私服1.2创建一个本地的MySQL数据库和数据表二创建Java项目2.1方式一数据库连接池druid2.1.1MySQL-connector-java资源分享链接2.1.2druid资源链接2.2 创建Java项目步骤如下2.2.1创建项目目录2.2.2 创建一个新的Java类2.2.
目录1.概述2.体系结构2.1插件2.2事件2.2.1访问事件属性2.2.2事件API2.3队列2.3.1持久化队列2.3.2死信队列3.管道配置3.1主管道配置3.2单管道配置3.3多管道配置4.编解码器插件4.1plain插件4.2line编解码器4.3json编解码器4.4序列化编解码器5.输入输出插件5.1stdin输入插件和stdout插件5.2elasticsearch插件5.3文件插件5.3.1事件属性5.3.2读取模式5.3.3多文件5.3.4文件输出插件5.4面向关系型数据库的插件5.5面向消息中间件的插件5.6面向通信协议的插件6.过滤器插件6.1全文数据结构化过滤器6.1
【Linux】Ubuntu20.04版本配置pytorch环境2023.09.05【教程】文章目录【Linux】Ubuntu20.04版本配置pytorch环境2023.09.05【教程】一、安装Anaconda虚拟环境管理器二、创建虚拟环境并激活三、anaconda取消默认激活虚拟环境四、安装Pytorch四、测试pytorchReference一、安装Anaconda虚拟环境管理器首先进入Anaconda官网下载linux版本的安装文件Anaconda3-2023.07-2-Linux-x86_64.sh，进入安装文件路径，运行下面的脚本进行安装bashAnaconda3-2023.07-
Randomseed（随机种子）是在生成随机数时使用的起始点。它用于控制随机数生成器产生随机数的序列。设置了随机种子后，每次生成的随机数序列将是确定性的，这意味着可以在不同的运行中获得相同的随机数序列，从而使实验可复现。在机器学习中，确保实验的可复现性是至关重要的，因为它允许其他人重现你的结果并验证你的研究成果。如果不设置随机种子，每次运行程序时生成的随机数都会发生改变，这将导致结果的不可复现性。在Python中，随机种子是通过random.seed()函数设置的，而在PyTorch中，可以通过设置torch.manual_seed()来实现，在TensorFlow中，使用tf.random.
