我们有一个应用程序可以读取GigEYUV视频流并将其显示在屏幕上。通过分析，我们了解到将每个帧从YUV(UYVY)转换为RGB24的函数比我们的相机到屏幕管道的任何其他部分至少多花费一个数量级的时间和CPU。我们使用的转换函数由GigE软件供应商(Pleora)提供，比我们自己的“naive”(未优化)实现稍快。我们在其余的管道中使用DirectShow。“任务管理器基准测试”显示我们的1080p30fps流，当我们跳过转换时CPU使用率为4-5%(当然会得到乱码)，当我们调用转换函数时CPU使用率为15-19%。我们的问题是:是否有DirectShow过滤器可以为我们执行此转换，希望
随着全面“深度云采用”时代的到来，越来越多的中国企业开始采用云原生技术来推动业务的数字化转型。云计算已经成为承载数字技术的强大基石，与国内各行各业深度融合，尤其是头部企业或大型企业。基于云原生的大量创新正在为行业带来强劲的发展势头，同时也越来越多地被视为云战略和数字化转型工作的核心原则。Gartner预测，到2027年，超过70%的中国大型企业将建立云原生平台，而2022年这一比例不到30%。然而，中国的CIO并未清楚地了解云原生和数字化转型之间的关系，而且多数传统企业将关注点更多地放在了技术创新部分，专注于容器、持续集成/持续交付（CI/CD）和无服务器等技术，而不是探索云原生的业务价值，将
1.2.1实验环境准备实验环境：rockylinux8.8 可以去官网下载 下载Rocky|RockyLinux主机名：xuegod63主机ip:192.168.1.63（这个ip大家可以根据自己所在环境去配置，配置成静态IP）2g内存、2vCPU、50G硬盘1、配置静态ip和主机名1）把ip配置成静态的配置文件/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33内容改成如下：根据自己实际情况改TYPE=EthernetPROXY_METHOD=noneBROWSER_ONLY=noBOOTPROTO=staticIPADDR=192.168.1.63NETM
麻省理工学院和英伟达的研究人员开发了两种技术来加速稀疏张量的处理，稀疏张量是一种用于高性能计算任务的数据结构。这些技术可以显著提高系统的性能和能效，例如驱动生成式人工智能的大规模机器学习模型。张量（Tensors）是机器学习模型使用的数据结构。这两种新方法都试图有效地利用张量中所谓的稀疏性——零值。在处理这些张量时，可以跳过零并节省计算和内存。例如，任何乘以零的内容都是零，因此它可以跳过该操作。它可以压缩张量（不需要存储零），因此可以将大部分张量存储在片上存储器中。然而，利用稀疏性存在一些挑战。在大型张量中找到非零值并非易事。现有方法通常通过强制执行稀疏模式来简化搜索来限制非零值的位置，但这限
0.系统环境基于Windows下演示，Linux下也可以适用。所使用ffmpeg版本为BtbN编译的win64-gpl版（非gpl-share），项目地址：BtbN/FFmpeg-Builds也可以使用 gyan.dev 编译的git-full版，地址：gyan.dev ，都是官方推荐的。所使用的测试片段是一段相机录制的h264编码的100兆码率的4k25帧的视频，信息如图1.首先在默认情况下，不加任何参数，会直接使用CPU编解码ffmpeg-iinput.mp4output.mp4可以看到转码速度是相对比较慢的，并且过程中CPU是处于100%使用率的。2.尝试使用硬件加速编解码首先通过命令f
前言首先我们知道，全球最大的公共镜像仓库是Docker公司自己搭建的DockerHub，也是权威性最高的，里面包含了各种各样的官方镜像，DockerHub为每一个注册用户提供了个人镜像仓库服务，该个人镜像仓库是公共的。以上都不是重点，重点是因为各种各样的原因，国内使用DockerHub提供的镜像仓库会很慢，虽然Docker提供了registry镜像，用户可以通过registry搭建自己的镜像仓库，但是这种基础设施能用公共的就用公共。镜像加速器针对国内访问DockerHub速度慢的问题，国内很多大型企业和大学提供了镜像加速器，此镜像非Docker概念中的镜像，而是说它是DockerHub的一个镜
大语言模型何为大语言模型，可以一句话概括：深度学习是机器学习的分支，大语言模型是深度学习的分支。机器学习是人工智能（AI）的一个分支领域，核心是让计算机系统从数据中学习以提高性能。与直接编程不同，机器学习依赖于提供大量数据，让计算机通过数据挖掘隐藏的模式或规律，然后应用这些规律来预测新的、未知的数据。大型语言模型在理解和生成人类语言，需要在大规模文本数据上进行训练，以学习语言的各种模式和结构。比如AmazonCodeWhisperer，经过数十亿行代码的训练，可以根据评论和现有代码实时生成从代码片段到全函数的代码建议。AmazonCodeWhisperer编程将是生成式AI技术迅速应用的领域之
网站加载速度优化过程中，不可避免的会用上CDN来加速资源的请求速度。但是市面上的CDN资源几乎都是要收费的，而且价格还不便宜，对于小公司站长来讲，这将是一笔不小的开销。不过还是有一些良心公司给我们提供了免费的资源，本文将介绍几家可以白嫖的CDN并动手使用为大家进行测速对比，希望能够帮助到大家。百度云CDN百度云加速分为免费版和付费版，免费版不支持SSL证书，海外网站也支持加速。百度云加速声称可以加速百度收录，但效果不是很明显，云加速还提供免费的域名解析服务。请注意，百度云加速与百度云以及百度云盘分别是不同的产品，不要被这混乱的名称绕晕了。据说百度云加速而且还可以使用没备案的域名，但有消息说无B
今天给继续大家推荐一个堪称GitHub加速神器的开源项目。这个开源项目就是：FastGitHub，它主要解决GitHub打不开、用户头像无法加载、releases无法上传下载、git-clone、git-pull、git-push失败等问题。该项目的好处就是专门针对GitHub访问速度慢的问题，具有合法性，可靠性，稳定性。最重要的是它是免费的，而且不需要外网服务器资源。FastGitHub加速原理修改本机的 DNS 服务指向FastGithub自身解析匹配的域名为 FastGithub 自身的IP请求安全 DNS 服务(dnscrypt-proxy)获取相应域名的 IP选择最优的 IP 进行
目录前言一.Intel编解码硬件支持列表 1.Encode编码硬件支持列表（1）Intel独显编码硬件支持列表（2）第11，12，13代Intel处理器编码硬件支持列表（3）第10代Intel处理器编码硬件支持列表（4）第9代Intel处理器编码硬件支持列表（5）第5，6，7，8 代Intel处理器编码硬件支持列表（6）其他Intel处理器编码硬件支持列表2.Decode解码硬件支持列表（1）Intel独显解码硬件支持列表（2）第11，12，13代Intel处理器解码硬件支持列表（3）第10代Intel处理器解码硬件支持列表（4）第9 代Intel处理器解码硬件支持列表（5）第5，6，7，8
