经常有兄弟伙在群里问怎么实现WebGL播放rtsp监控，真就是隔行如隔山，如果有个网页前端，咱们Unity开发哪至于这么苦啊！闲话少述，本文这就教大家如何在WebGL中播放RTSP监控。前言：刚开始接触WebGL中播放监控的需求，大家都是希望AVPRO、UMP能出奇迹，但是遗憾暂时不支持。其实吧，这玩意人家网页前端浏览器接监控能接出花来：方案一：监控厂商不是有网页版的终端嘛，网页前端直接能够拆解出来，你要啥给你拆解啥，最后以或者标签整到你的Unitywebgl容器之上。但是好像他们提供的网页终端平台只能在ie这种老式浏览器，而老式浏览器它不能很好的支持webgl……方案二：使用成熟的基于web
文章目录1.安装Docker2.自建Joplin服务器3.搭建JoplinSever4.安装cpolar内网穿透5.创建远程连接的固定公网地址Joplin是一个开源的笔记工具，拥有Windows/macOS/Linux/iOS/Android/Terminal版本的客户端。多端同步功能是笔记工具最重要的功能，只有实现了多端同步，我们才能在工作电脑和手机之间无缝切换笔记体验。本文介绍如何在自己的服务器上利用docker搭建JoplinServer，并对同步进行配置，再结合cpolar内网穿透工具实现公网远程访问本地JoplinSever。1.安装Docker本篇文章演示环境为CentOS7,使用
1.TensorRT-LLM编译模型1.1TensorRT-LLM简介使用TensorRT时，通常需要将模型转换为ONNX格式，再将ONNX转换为TensorRT格式，然后在TensorRT、TritonServer中进行推理。但这个转换过程并不简单，经常会遇到各种报错，需要对模型结构、平台算子有一定的掌握，具备转换和调试能力。而TensorRT-LLM的目标就是降低这一过程的复杂度，让大模型更容易跑在TensorRT 引擎上。需要注意的是，TensorRT针对的是具体硬件，不同的GPU型号需要编译不同的TensorRT格式模型。这与ONNX模型格式的通用性定位显著不同。同时，TensortR
我想处理和显示从树莓派相机创建的网络rtsp流。我有这段代码:#include#include#include#includeintmain(intargc,char**argv){cv::VideoCapture*stream=newcv::VideoCapture("rtsp://192.168.55.151:8554/");if(!stream->isOpened())return-1;cv::namedWindow("rtsp_stream",CV_WINDOW_AUTOSIZE);cv::Matframe;while(true){if(!stream->read(frame)
我有一个控制台应用程序，它使用SetConsoleCtrlHandler设置一个处理程序来处理和CTRL_CLOSE_EVENT。处理程序仅返回TRUE，这将导致出现一个对话框并提示用户继续关闭或取消。该软件在WindowsXPSP3和WindowsWebServer2008SP2上运行。在XP上，当单击控制台窗口上的“X”时，将调用我的控制处理程序并按预期出现提示。在Server2008上，关闭控制台窗口不会调用我的控制处理程序，应用程序会在没有提示的情况下关闭。为了检查控制处理程序是否设置正确，我为CTRL_C_EVENT添加了一个案例。我可以看到为Ctrl-C调用了代码。在Ser
关闭VScode时没有关闭终端的Ubuntu进程？导致重启后不能正常连接到Ubuntu了Windows系统自带的cmd终端通过ssh可以连接应该是vscode里对Ubuntu的服务器端配置出了问题参考：记录VSCodessh连接远程服务器时出错及解决方法在Windows的vscode里面执行ctrl+shift+p，输入：KillVSCodeServeronHost之后连接成功
我需要一些解码rtsp视频流的帮助。我从AXISIP摄像机获得它。我为此使用ffmpeg库。需要单独创建AVCodecContext，而不是从AVFormatContext->streams[...]->codec;所以我创建了AVCodec、AVCOdecContext并尝试初始化它们。AVCodec*codec=avcodec_find_decoder(codec_id);if(!codec){qDebug()}AVCodecContext*context=avcodec_alloc_context3(codec);if(!context){qDebug()}avcodec_ope
golang中net/http源码剖析net/http/server.goHandlerResponseWriterServerServeMuxmuxEntrynet/http/server.go首先，文件开头定义了一些错误变量，这些错误变量用于表示在处理HTTP请求和响应过程中可能出现的一些错误情况var( //表示当HTTP方法或响应状态码不允许有请求体时，ResponseWriter.Write调用会返回此错误 ErrBodyNotAllowed=errors.New("http:requestmethodorresponsestatuscodedoesnotallowbody") /
引言本文以Ubuntu20.04操作系统为例，演示如何配置深度学习GPU环境。一、NVIDIA显卡驱动的安装访问如下网址https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=20.04&target_type=runfile_local下载推荐的cuda并安装复制箭头所指处的命令到命令行wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.0/local_i
问题vscode升级到最新的1.86版本后，无法远程连接服务器RemoteSSH，在log中提示如下：观察下面的log提示可得：glibc的版本好像不符合vscode1.86版本的要求。你可以在你的服务器上运行下面的指令查看glibc的版本：ldd--version经过查阅，博主的版本是2.27，不符合要求。解决方法通过在vscode官方网站查看FAQ可知，vscode1.86版本的确是需要glibc版本大于等于2.28。对于此问题，官网给出了两种解决方案：回退vscode的版本到1.15。这个解决方案博主是有点接受不了的。使用1.85protable版本(也就是免安装版本)的vscode。也
