目的是为视频处理和与外部应用程序的同步实现自定义MFT。的细节并不重要。作为第一步，我想要实现的是使用DXVA视频处理或DXVA-HD启动并运行MFT。我做不到。这是我所做的:我开始使用源输入节点(我的网络摄像头)、MFT(MFT_Grayscale示例)和EVR构建拓扑。我将其包含在一个小应用程序中。拓扑有效，我可以看到来自相机的单色流。现在我想更改MF_Grayscale示例的代码，使其支持DXVA视频处理并可以使用VideoProcessBlt方法提供的硬件加速。Microsoft文档提供了零碎的信息，但我无法实现正在运行的MFT。到目前为止我做了什么:在方法GetAttribu
我正在为OMAP3430开发视频编解码器。我已经有用C++编写的代码，我尝试修改/移植它的某些部分以利用DSP(我拥有的SDK(OMAPZOOM3430SDK)有一个额外的DSP)。我尝试移植一个小的for循环，该循环在非常少量的数据(~250字节)上运行，但在不同的数据上运行了大约200万次。但是CPU和DSP之间的通信带来的过载远远超过yield(如果我有的话)。我认为此任务很像为普通计算机中的GPU优化代码。我的问题是移植什么样的部分会有好处？GPU程序员如何处理此类任务？编辑:GPP应用程序分配一个大小为0x1000字节的缓冲区。GPP应用程序调用DSPProcessor_Re
现在我在内存中每秒获取大约3.6GB数据，我需要将它们连续写入我的SSD。我用CrystalDiskMark测试了我的SSD的写入速度，大约每秒6GB，所以我认为这项工作应该没有那么难。![我的SSD测试结果][1]:[1]https://plus.google.com/u/0/photos/photo/106876803948041178149/6649598887699308850?authkey=CNbb5KjF8-jxJQ“测试结果”:我的电脑是Windows10，使用VisualStudio2017社区。我找到了thisquestion并尝试了投票最高的答案。不幸的是，他的o
更换docker的国内镜像源，可以加快镜像的下载。1、在/etc/docker/下修改（如有）或创建daemon.json文件nano/etc/docker/daemon.json2、把以下内容复制进去：{"registry-mirrors":["https://registry.hub.docker.com","http://hub-mirror.c.163.com","https://docker.mirrors.ustc.edu.cn","https://registry.docker-cn.com"]}3、重启dockersystemctlrestartdocker4、查看是否更换成功
在使用OpenAL库时是否可以使用iPhone对mp3s和AAC的硬件加速解码？如果可能的话，我想有两种可能的方法。iPhone特定的OpenAL扩展。将音频解码为原始字节的iPhoneAPI。我有两个具体的用例。完全解码一小段声音。分段解码较大的声音文件，以便将其流式传输到OpenAL，而不是一次全部加载。更新child!没有人对此有答案吗？Apple的NDA是否解决了这些问题？这是怎么回事？使用OpenAL的其他人肯定想要更好的音频性能。 最佳答案 所有iPhone设备型号中至少有一个硬件(或硬件辅助)解码器。可以访问它以使
编辑 |言征出品|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）“太酷了，以后就靠AI帮我加速剁手吃土了。”近日一款名为MobileAgent的移动智能代理引起了圈内人的注意。一个惊艳之处在于，这款Agent为“手机+GPT4”结合，做出了一个很好的应用示范，简直解锁了一种手机新形态。MobileAgent与Siri、智能客服不同的是，规划和推理方面非常出色，能够自动完成各种复杂任务，比如——在Alibaba上帮助用户找到帽子，并根据条件添加到购物车；在AmazonMusic中搜索歌手JayChou或播放关于“代理”的音乐；在Chrome中搜索今日湖人队比赛结果或关于TaylorSwift的信
1.GitHub镜像访问这里提供两个最常用的镜像地址：https://github.com.cnpmjs.orghttps://hub.fastgit.org也就是说上面的镜像就是一个克隆版的GitHub，你可以访问上面的镜像网站，网站的内容跟GitHub是完整同步的镜像，然后在这个网站里面进行下载克隆等操作。2.GitHub文件加速利用CloudflareWorkers对githubrelease、archive以及项目文件进行加速，部署无需服务器且自带CDN.https://gh.api.99988866.xyzhttps://g.ioiox.com以上网站为演示站点，如无法打开可以查看开
OpenAI推出的Whisper是一个通用语音转录模型，在各种基准和音频条件下都取得了非常棒的结果。最新的large-v3模型登顶了OpenASR排行榜，被评为最佳的开源英语语音转录模型。该模型在CommonVoice15数据集的58种语言中也展现出了强大的多语言性能，在42种语言上的单词错误率(WER)低于30％。尽管转录准确度非常优秀，但推理速度非常缓慢。即使利用flashattention、半精度和分块等优化推理技术，1小时长度的音频在16GBT4GPU上也需要超过6分钟的转录时间。在本文中，我们将演示如何运用推测解码将Whisper的推理时间缩减2倍，同时在数学上确保完全取得与原模型相
在当今数据爆炸的时代，高效处理大规模数据成为了数据科学家和分析师的重要任务。传统的数据处理方法在处理大规模数据时往往效率低下，因此需要一种能够快速处理大规模数据的工具。vaex模块就是这样一种工具，它提供了一种高效的数据处理和分析方法，能够加速数据处理过程。本文将介绍vaex模块的功能和应用，并提供一些实际的Python代码案例。一、vaex模块简介vaex是一个用于大规模数据集的Python库，它的设计目标是处理大规模数据集时能够快速、高效地进行数据处理和分析。vaex使用了一种称为"lazycomputing"的方法，它只在需要时计算数据，而不是立即计算所有的数据。这种方法可以大大减少内存
这是用C++编写的代码，使用标准库来查找字符串S及其每个后缀的字符串相似度。虽然它给出了正确的输出，但是对于大字符串这样做会花费很多时间。这是代码:#include#includeusingnamespacestd;intsim(stringa,stringb){intcount=0;intsa=a.size();intsb=b.size();intiter;if(sa>sb)iter=sb;elseiter=sa;for(inti=0;i>n;stringa[n];for(inti=0;i>a[i];}for(inti=0;i约束:每个字符串的长度最多为100000，只包含小写字符和
