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
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
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
一、VRRP介绍1、VRRP作用 VRRP协议中文名称虚拟路由冗余协议，应用在路由器上，其作用是某一路由器损坏或链路出现问题立刻切换到另一个路由器上不影响整个网络的运行，更好的保障网络通信。 2、VRRP实现原理 VRRP的原理，就是将多个路由器逻辑上虚拟成一个大的路由器来提供服务，在这个虚拟的“大”路由器中将实际的各个小路由器划分主用和备用路由器，主路由器可以正常工作时备用路由则闲置。划分主路由器与备路由器是如何划分的呢就要看他们的优先级了。主备路由器划分标准：①根据优先级划分主备路由器1、优先级分为0-255级别。2、优先级可手动配置1-254.3、优先级默认为
前言图像处理是近些年来空前火热的领域之一，而图像分割作为其中最为重要的处理方式之一，在在医疗、军事、工业等各个方面都有广泛应用。本文将详细介绍图像分割的相关概念、概述目前主要的图像分割方法以及应用场景，后面再对个别方法做详细的了解和学习。一、图像分割概念图像分割是图像处理中的一种技术，即将图像中的像素点根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域，并使这些特征在同一区域内呈现出相似性，而在不同区域间呈现出明显的差异性。简单来说，就是把一副图像划分成多个部分，每个部分都具有一定的意义和价值。图像分割主要是通过对图像中像素信息的聚类和分类来实现的。二、图像分割与其他图像处理方式的
Opencv之ORB特征提取与匹配API简介及使用例程ORB因其速度较快常被用于视觉SLAM中的位姿估计、视觉里程、图像处理中的特征提取与匹配及图像拼接等领域本文将详细给出使用例程及实现效果展示1.API简介创建staticPtr<ORB>cv::ORB::create ( intnfeatures=500,//nfeatures最终输出最大特征点数目 floatscaleFactor=1.2f,//scaleFactor金字塔上采样比率 intnlevels=8,//nlevels金字塔层数 intedgeThreshold=31,//edgeThreshold边缘阈值 intf
1.强化学习简介强化学习（ReinforcementLearning，RL）是机器学习中的一个领域，是学习“做什么（即如何把当前的情景映射成动作）才能使得数值化的收益信号最大化”。学习者不会被告知应该采取什么动作，而是必须自己通过尝试去发现哪些动作会产生最丰厚的收益。强化学习同机器学习领域中的有监督学习和无监督学习不同，有监督学习是从外部监督者提供的带标注训练集中进行学习（任务驱动型），无监督学习是一个典型的寻找未标注数据中隐含结构的过程（数据驱动型）。强化学习是与两者并列的第三种机器学习范式，强化学习带来了一个独有的挑战——“试探”与“开发”之间的折中权衡，智能体必须开发已有的经验来获取收益
