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

image类图像可以是另一个image对象，或者是从 (bmp/pgm/ppm)文件读入的image对象。两个图像都必须是相同的尺寸和类型（灰度图/彩色图）获取/设置像素点：通过image.get_pixel(x, y)方法来获取一个像素点的值。对于灰度图: 返回(x,y)坐标的灰度值.对于彩色图: 返回(x,y)坐标的(r,g,b)的tuple.通过image.set_pixel(x, y, p

YOLOv3 SPP在YOLOV3基础上添加了若干trick模块，其中重要的改进有SPP模块Mosaic图像增强CIOU替代IOU来计算交并比以及 Focal loss （尽管没有使用）。其中涉及了很多论文，这些trick非常重要，图像分类网络到目标检测网络的研究中，各种trick一直在更新迭代，不断优化使模型能够更好训练，获得更好的结果。

1.位图显示(1)BmpCvt[位图转换器]作用将位图从PC格式转换为C文件，emwin可使用的位图在C文件中定义为GUI_BITMAP结构体。注：如果图片要转化为bmp格式，可以用画图软件，像素大小要合适设置如下：...