本文介绍了FFmpeg的核心结构体AVFrame及其相关函数的使用方法。AVFrame是存储未压缩音视频帧数据的关键结构，包含数据指针、行大小、分辨率、像素格式等字段。文章详细解析了AVFrame的内存管理函数（av_frame_alloc/av_frame_free）、数据引用机制（av_frame_ref/av_frame_unref）以及缓冲区分配方法（av_frame_get_buffer

本文介绍了FFmpeg在Linux系统下的安装配置及Qt开发环境集成方法。主要内容包括： FFmpeg安装：通过源码编译方式安装FFmpeg 4.3版本，配置依赖库路径并验证安装成功； Qt项目配置：在.pro文件中添加FFmpeg头文件路径和库文件链接，通过测试代码验证集成效果； FFmpeg框架组成：简要说明其分层架构，重点介绍AVFormat（封装/解封装）和AVCodec（编解码）两大核心

在C++中，函数重载使得用于交换不同类型变量的函数可以拥有相同的函数名，并且传参使用引用传参。但是，这种代码仍然存在它的不足之处。C++引入模板，建立通用的模具，提升了代码的复用性，实现类型通用，降低代码的冗余度。模板可以为一种算法定义不同类型的版本。

本文介绍了MIPS指令在单周期处理器中的执行过程，分为五个阶段：取指令（IF）、译码与读寄存器（ID）、运算（EX）、访存与分支（MEM）和写回（WB）。每条指令在单周期内完成，CPI为1，但时钟周期受限于最长执行时间的指令（如lw）。文章详细解析了各阶段的数据通路部件，包括组合逻辑（加法器、ALU等）和存储部件（寄存器堆、存储器等），并阐述了控制单元如何通过ALUOp信号协调ALU完成不同运算。

文章目录前言一、程序结构1.setup()2.loop()二、常量宏定义三、数字 I/O1.pinMode()2.digitalWrite()3.digitalRead()四、模拟 I/O1.analogRead()2.analogReference()3.analogWrite()五、高级 I/O1.shiftOut()2.pulseIn()六、时间函数1.millis()2.delay()3.

一、自编码器原理自编码器算法属于自监督学习范畴，如果算法把x作为监督信号来学习，这里算法称为自监督学习(Self-supervised Learning)在监督学习中神经网络的功能:。是输入的特征向量长度，是网络输出的向量长度。对于分类问题，网络模型通过把长度为输入特征向量????变换到长度为的输出向量????，这个过程可以看成是特征降维的过程，把原始的高维输入向量????变换到低维的变量????

文章目录前言一、取模汉字1.设置2.显示汉字二、显示图片1.照片格式转换2.图片取模总结前言PCtoLCD工具链接下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1KxyWcgbkp3vRlvovru3gGw提取码：bl3e一、取模汉字1.设置(1)选择字符模式(2)字符设置(3)字体设置这里的字宽和字高一般和显示字符里面的大小一致(4)输入汉字保存字模数据2.显示汉字把数据添加到一个

项目场景：提示：这里简述项目相关背景：实验课练习题目问题描述：提示：这里描述项目中遇到的问题：原因分析：首先题目要求一次输出两个数据，其中第一个数据表示移动的位数n,第二个数据是待加密的原文字符串，所以一次输入多个数据我使用了input().split()这两个函数，并把这两个数据转为列表的类型，为了后面比较好操作，然后对第二个数据的每一个字母进行遍历，进行加密。那么，怎么加密呢？凯撒加密的原理：

LSTM 具有更长的记忆能力， 在大部分序列任务上面都取得了比基础的 RNN 模型更好的性能表现，LSTM 不容易出现梯度弥散现象。 但是 LSTM 结构相对较复杂， 计算代价较高，模型参数量较大。一、GRU原理研究发现， 遗忘门是 LSTM 中最重要的门控， 甚至发现只有遗忘门的网络在多个基准数据集上面优于标准 LSTM 网络。 在简化版 LSTM中，门控循环网络(Gated Recurrent

文章目录前言一、模型描述二、逻辑回归算法1.假设函数2.决策边界3.代价函数4.梯度下降5.优化算法三、 多类别分类总结前言一、模型描述前面的预测值都是连续的，若预测值是离散的，则被称为分类问题，但是同样还是属于督促学习在分类问题中，尝试预测的是结果是否属于某一个类，比如：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件；判断一次金融交易是否是欺诈；区别一个肿瘤是恶性的还是良性的从简单的二元分类讨论，将因变量(de