说明前面好早写过一个文章，说明如何把LVGL移到RV1109上的操作，使用DRM方式！但出现刷新效率不高的问题！因为一直没有真正的应用在产品中，所以也就放下了！最近开发上需要考虑低成本，低内存的方案，所以后续考虑使用LVGL上来做UI，所以这里捡回来再炒一次！性能分析这里还是使用的LV_DEMO中的lv_demo_benchmark来测试的！代码见前一相关的文:LVGL-RV1109LVGLUI开发-01先找到了为什么刷新FPS如此低的原因，主要耗时花在了: lvgl_drm_flush->display_commit_ex->drm_commit_ex->drmCommit上面！这样导致UI
目录1.编译opencv2.拷贝SDK源码到虚拟机3.拉取TIM-VX代码4.拉取Tengine源码并配置1.编译opencv编译opencv是为了，在编译Tengine时指定OpenCVConfig.cmake,以便寻找特定的opencv动态库01.从github拉取opencv源代码gitclone-b4.5.5https://github.com/opencv/opencv.git 02.在虚拟机安装cmakesudoapt-getupdatesudoapt-getinstallcmake04.解压opencv源码，并进入文件05.新建文件ax620a.toolchain.cmake配置
尝试让ffmpeg在VisualStudio2010中工作。到目前为止，所有ffmpegheader和库都已加载，没有错误或警告发生。avcodec_register_all();AVFormatContext*pFormatCtx=NULL;charerrbuf[256];pFormatCtx=avformat_alloc_context();intrv=avformat_open_input(&pFormatCtx,"myfile.ext",NULL,NULL);if(rv!=0){av_strerror(rv,errbuf,sizeof(errbuf));}问题是，avforma
RV1109与RV1126参数主要区别RV1126处理器(例子) 四核核Cortex-A7，ARM架构V7-A指令，独立NeonSIMD(一种高级单指令多数据扩展指令集，可执行并行数据处理)，与独立FPU(浮点计算)。（RV1109双核A7） 每核有32KBL1I-Cache（一级指令高速缓存），32KBL1D-Cache（一级数据高速缓存） 512KBL2Cache（二极高速缓存） CPU核心独立供电，可以单独关闭开启。 DVFS 即动态电压频率调整，动态技术则是根据芯片所运行的应用程序对计算能力的不同需要，动态调节芯片的
文章目录前言硬件分析LuckfoxPico的SD卡接口硬件原理图LicheePizeroWiFi+BT模块总结正文KernelWiFi驱动支持Kernel设备树支持修改一：修改二：SDK全局配置支持wifi全局编译脚本支持编译逻辑拷贝rtl8723bs的固件到文件系统的固定目录里面去上电后手动安装驱动ko模块--后续会改为自动加载安装的模块信息开启WiFi和配置动态IP1.开启WiFi：`ifconfigwlan0up`2.修改配置文件（配置文件里面的WiFi名和WiFi密码）：`vi/etc/wpa_supplicant.conf`3.创建一个socket文件用于通信：`mkdir-p/va
文章目录一、LinuxKernel配置Frambuffer驱动二、LVGL移植2.1官方的LinuxFB例程2.2lv_conf.h参数修改2.3lv_drv_conf参数修改一、LinuxKernel配置Frambuffer驱动RV1126文件系统下面没有/dev/fb0设备节点：进入kernelcdkernelmakeARCH=armrv1126_defconfigmakeARCH=armmenuconfig进入配置：修改位置一，如下：修改位置二，如下：之后重新编译生成固件烧写到开发板。makeARCH=armsavedefconfig//将.config保存为deconfigcpdefc
我一直在寻找关于如何使用rv_continuous的好的教程或示例，但一直找不到。我读了:http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.rv_continuous.html#scipy.stats.rv_continuous但它实际上并没有那么有用(并且缺少任何如何使用它的示例)。我想做的事情的一个例子是，指定任何概率分布并能够调用fit然后只是简单地拥有我想要的pdf并能够调用expect并得到想要的期望值。目前我所理解的是，要创建任何可能的分布，我们需要为它创建我们自己的类，然后将rv_continu
我想为一些可能受离散分布支配的数据找到最大似然估计。但是在scipy.stats中，只有代表连续分布的类才有合适的函数来做到这一点。代表离散分布的类不代表的原因是什么？ 最佳答案 简短的回答:因为据我所知，没有人为它编写代码，甚至没有人尝试过。更长的答案:我不知道使用通用最大似然法的离散模型可以走多远，就像连续分布一样，它适用于许多但不是所有这些。大多数离散分布对参数都有严格的限制，并且很可能大多数都需要特定于分布的拟合方法>>>[(f,getattr(stats,f).shapes)forfindir(stats)ifisinst
本文主要是为了记录一下rk板子的踩坑日记。项目主要是rk3588rtsp拉流。mpp编译1.下载MPP源码：https://github.com/rockchip-linux/mpp2.rk3588/rk356x的板子进入Mpp源码目录mpp/build/linux/aarch64（rk3588/rk356x是64位板子）中，修改arm.linux.cross.cmake文件中的配置cmake_minimum_required(VERSION2.6.3)SET(CMAKE_SYSTEM_NAMELinux)SET(CMAKE_C_COMPILER"aarch64-linux-gnu-gcc")
VQVAE：NeuralDiscreteRepresentationLearning原文链接：https://arxiv.org/abs/1711.00937 要看细节，强推，直接不用看论文了：VQ-VAE的简明介绍：量子化自编码器-科学空间|ScientificSpaces一、问题提出一些具有挑战性的任务，如few-shotlearning，严重依赖从原始数据学习的表示，但在无监督的方式下训练的通用表示的有用性仍然远远不是主流方法。极大似然和重构误差是训练像素域无监督模型的两个常用目标，但它们的有用性取决于特征所用于的特定应用。目标：实现一个模型，在潜在空间中保留数据的重要特征，同时优化最大
