最近有个项目要对B超影像做实时的视频分析，B超探头是typeC接口的，我本以为跟普通摄像头一样直接在PC上获取视频信号就行了，但是经过测试发现我又天真了，B超探头回传的信号必须用他们自己的软件解码。这就悲剧了，我去搞解码肯定不可能。所以想了个简单的办法：在安装B超解码软件的电脑上录屏，并通过rtsp把视频流传输到做视频分析的电脑上实时处理。下面把安装和调试过程记录一下，希望能帮到有需要的朋友。下载rtsp-simple-server下载地址Releases·aler9/rtsp-simple-server·GitHub启动rtsp-simple-server下载完成后解压缩然后执行里面的rts
最近有个项目要对B超影像做实时的视频分析，B超探头是typeC接口的，我本以为跟普通摄像头一样直接在PC上获取视频信号就行了，但是经过测试发现我又天真了，B超探头回传的信号必须用他们自己的软件解码。这就悲剧了，我去搞解码肯定不可能。所以想了个简单的办法：在安装B超解码软件的电脑上录屏，并通过rtsp把视频流传输到做视频分析的电脑上实时处理。下面把安装和调试过程记录一下，希望能帮到有需要的朋友。下载rtsp-simple-server下载地址Releases·aler9/rtsp-simple-server·GitHub启动rtsp-simple-server下载完成后解压缩然后执行里面的rts
当我克隆一个远程GitLab项目时，出现以下错误:errorfatal:sshvariant'simple'doesnotsupportsettingport我尝试重新安装TortoiseGit，但这并没有解决问题。 最佳答案 用于SSH工具检测的Git(>=2.16.0)的内部行为发生了变化，TortoiseGitPlink不再被检测为ssh或plink兼容。这仅在SSHURL包含端口或您已将Git配置为使用协议(protocol)版本2时才会影响。现在，您需要将环境变量GIT_SSH_VARIANT设置为ssh或使用gitcon
当我克隆一个远程GitLab项目时，出现以下错误:errorfatal:sshvariant'simple'doesnotsupportsettingport我尝试重新安装TortoiseGit，但这并没有解决问题。 最佳答案 用于SSH工具检测的Git(>=2.16.0)的内部行为发生了变化，TortoiseGitPlink不再被检测为ssh或plink兼容。这仅在SSHURL包含端口或您已将Git配置为使用协议(protocol)版本2时才会影响。现在，您需要将环境变量GIT_SSH_VARIANT设置为ssh或使用gitcon
我的gitremoteorigin使用指定端口的sshurl。使用IntelliJ推送时出现错误。推送失败:失败并出现错误:ssh变体“简单”不支持设置端口我在升级到最新的git2.16.1后遇到了这个错误 最佳答案 来自https://confluence.atlassian.com/bamkb/unable-to-detect-latest-git-changes-ssh-variant-simple-does-not-support-setting-port-943532118.html，似乎git2.16不适用于与Intel
我的gitremoteorigin使用指定端口的sshurl。使用IntelliJ推送时出现错误。推送失败:失败并出现错误:ssh变体“简单”不支持设置端口我在升级到最新的git2.16.1后遇到了这个错误 最佳答案 来自https://confluence.atlassian.com/bamkb/unable-to-detect-latest-git-changes-ssh-variant-simple-does-not-support-setting-port-943532118.html，似乎git2.16不适用于与Intel
目录前言1，关于gpt2的几个例子学习2，使用docker配置环境3，使用uget工具下载模型，文件大容易卡死4，研究使用gpt2-simple执行demo，训练200次5，总结前言本文的原文连接是:https://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/108971807未经博主允许不得转载。博主CSDN地址是：https://blog.csdn.net/freewebsys博主掘金地址是：https://juejin.cn/user/585379920479288博主知乎地址是：https://www.zhihu.com/people/freewe
SimCC：一种用于人体姿态估计的简单坐标分类方法ECCV2022论文链接代码链接摘要：近几年，高性能的2D热图法在人体姿态估计（HPE）领域独领风骚。但2D热图法中长期存在的量化误差导致了几个常见的缺点：1）对低分辨率输入的性能有限；2）需要多个高代价上采样层恢复特征图分辨率以提高定位精度；3）需采用额外的后处理来减少量化误差。为解决这些问题，我们旨在探索一种全新的方案SimCC，它将HPE重新定义为水平和垂直方向坐标的两个分类任务。SimCC将每个像素均匀划分为若干个bins，从而实现sub-pixel定位精度和低量化误差，得益于此，SimCC可以省略额外的细化后处理步骤，并在某些设置下摒
前言目前市面上流行的客户端app的架构基本都是基于MVVM设计的，其实就是为了去更好的使用jetpack组件，mvvm配合jetpack去搭建的话，不仅仅在业务上达到了解耦、方便维护和review的效果，如果配合lifeCycle的使用，更能有效的减少对象生命周期的控制问题导致的内存泄漏。而使用kotlin的初衷，如flow,能很好的替代RxJava和jetpack中的LiveData,如协程能更轻量合理减少的对于线程的创建开销、线程切换负责、线程关闭等一系列繁琐的操作。所以，使用kotlin和mvvm+jetpack组件去搭建的的框架思想源于此。mvvm图解mvvm几乎就是mvc的优化版，将
我在使用uinput使代码的两侧工作时遇到了一些问题。基于Gettingstartedwithuinput:theuserlevelinputsubsystem[死链接；archived]我整理了以下编写器(减去错误处理):intmain(intac,char**av){intfd=open("/dev/uinput",O_WRONLY|O_NONBLOCK);intret=ioctl(fd,UI_SET_EVBIT,EV_ABS);ret=ioctl(fd,UI_SET_ABSBIT,ABS_X);structuinput_user_devuidev={0};snprintf(uid
