========================================================================注：以下只是个玩具。比较成熟的2D人脸识别可以参考《Dlib+Resnet实现人脸检测/注册/识别》========================================================================...

在测试利用TCP传输图片的时候，服务器使用Qt的TCP类库。在TCP接收槽函数中使用readAll()成员函数的时候发现readAll()并不能读取全部的数据，比如，在客户端发送一张2MB的图像，但是使用readAll()得到的QByteArray的大小并不是2MB。我经过测试，每次readAll()返回的QByteArray的size是随机的。        Qt官方也是无语函数名起的贼不好

实验目的下面这张图像存在9处瑕疵划痕(使用微软画图工具乱画的)，就是要检测的目标。经过深度学习的训练，可以预测新图像上是否有瑕疵和这些瑕疵的位置(以下这张图是未参加训练的测试图)。实验效果经过深度学习训练后得出一个模型，利用该模型对测试图片进行预测，其预测效果如下图实验过程准备训练预测工具这是一个在Windows下本人基于darknet+qt+opencv制作的一个...

今天，在新建一个Qt App的时候，编译新的工程就出现以下错误：于是，我就一脸懵逼了，前几天还可以，今天砸门大姨妈了···，于是开始百度这个问题，发现他们说plugin/platforms/下缺少libEGLd.dll和libEGL.dll，我添加上去了，然而对我并没有什软用。还有说啥添加该路径到环境变量的，也并软。    于是，我静下心来认真想想到底哪里错误了，因为前几天还是

实验目的下面这张图像存在9处瑕疵划痕(使用微软画图工具乱画的)，就是要检测的目标。经过深度学习的训练，可以预测新图像上是否有瑕疵和这些瑕疵的位置(以下这张图是未参加训练的测试图)。实验效果经过深度学习训练后得出一个模型，利用该模型对测试图片进行预测，其预测效果如下图实验过程准备训练预测工具这是一个在Windows下本人基于darknet+qt+opencv制作的一个...

刚从eclipse转到Android studio，安装完成之后搭建了系统默认的hello world代码工程，却出现了以下错误：Process 'command 'C:\Java\jdk1.8.0_51\bin\java.exe'' finished with non-zero exit value 1这尼玛，开始百度！基本无解啊，最后基本翻遍了，在github上看到了几个答案：

实验目的下面这张图像存在9处瑕疵划痕(使用微软画图工具乱画的)，就是要检测的目标。经过深度学习的训练，可以预测新图像上是否有瑕疵和这些瑕疵的位置(以下这张图是未参加训练的测试图)。实验效果经过深度学习训练后得出一个模型，利用该模型对测试图片进行预测，其预测效果如下图实验过程准备训练预测工具这是一个在Windows下本人基于darknet+qt+opencv制作的一个...

《音视频应用开发系列文章目录》在网上找了一份G726和PCM互相转化的代码（链接）。在VS2015下配置然后编译。使用附带的.pcm音频文件《上海滩》进行其demo代码测试，会发现成功运行但是有问题，pcm转成g726后，再将g726转成pcm，使用audacity进行pcm原始数据播放会发现声音变质了，就是转码有问题。本人基于其源码的（g726.c/g726.h）开发了一个g726转码类（A..

海思SOC AENC模块音频编码出来的数据是带海思头的，使用常规的解码器是无法直接解码的，而是要去掉海思头后才是原始的音频数据，那么如何判断音频包中是否有海思头呢!海思音频数据分布[hisi header][audio data][hisi header][audio data]···[hisi header][audio data]海思音频头海思音频头有4个字节unsigned char his

《音视频应用开发系列文章目录》相关函数swr_alloc_set_opts // 分配一个重采样swr_init// 初始化重采样swr_convert// 重采样swr_free// 释放重采样planar和packetffmpeg定义了以下音频数据的存储方式和存储格式：enum AVSampleFormat {AV_SAMPLE_FMT_NON...