引言FFmpeg是一个开源免费跨平台的视频和音频流方案，它包含了非常先进的音频/视频编解码库libavcodec，为了保证高可移植性和编解码质量，libavcodec里很多codec都是从头开发的。FFmpeg在Linux平台下开发，但它同样也可以在其它操作系统环境中编译运行。M3U8视频格式也是一种M3U，只是它的编码格式是UTF-8格式。M3U用Latin-1字符集编码。M3U8格式特点是..

引言OpenSSL是一个功能齐全的软件库，其中包含传输层安全( TLS ) 和安全套接字层( SSL ) 协议的开源实现，用于保护通过计算机网络传输的信息。而CMake是一个跨平台的编译(Build)工具,可以用简单的语句来描述所有平台的编译过程。如果需要安装新版本的cmake在3.16以上的话，一般要对openssl进行升级，静态编译OpenSSL并作为CMake第三方库，如果有遇到如下错误：c

::info💡在一文中介绍了目前未开源的sora模型可能涉及到的技术点，包括介绍了Vision Transformer，作为transformer正式用于图像的一种范式，为本文中将提到的内容打下基础，同时一文对diffusion model的数学原理推导，也为后来模型的演化提供更加完整的认识。而本文将要介绍的是后来的ViViT与DiT两种模型架构，并对其进行了更进一步的源码分析。

引言NVIDIA深度学习GPU训练系统（又名DIGITS）是用于训练深度学习模型的Web应用程序。它将深度学习的力量交到了工程师和数据科学家手中。它可用于快速训练用于图像分类，分割和目标检测任务的高精度深度神经网络（DNN）。当前受支持的框架为：Caffe，Torch和Tensorflow。nvidia-docker部署使用前置环境首先是需要cuda以及cuda对应的gcc、g+等依赖，目前19年

引言python使用共享内存进行通信

引言NVIDIA深度学习GPU训练系统（又名DIGITS）是用于训练深度学习模型的Web应用程序。它将深度学习的力量交到了工程师和数据科学家手中。它可用于快速训练用于图像分类，分割和目标检测任务的高精度深度神经网络（DNN）。当前受支持的框架为：Caffe，Torch和Tensorflow。nvidia-docker部署使用前置环境首先是需要cuda以及cuda对应的gcc、g+等依赖，目前19年

ucinet介绍UCINET为菜单驱动的Windows程序，可能是最知名和最经常被使用的处理社会网络数据和其他相似性数据的综合性分析程序。与UCINET捆绑在一 起的还有Pajek、Mage和NetDraw等三个软件。UCINET能够处理的原始数据为矩阵格式，提供了大量数据管理和转化工具。该程序本身不包含 网络可视化的图形程序，但可将数据和处理结果输出至NetDraw、Pajek、Mage和Kr.

引言我使用的环境并非单纯服务器，而是在服务器开了一个docker，映射了8848端口，写本篇的目的是因为docker上cannot connect to X server，而宿主机也没有装，所以想通过jupyter进行可视化，下面就来总结一下搭建过程。安装jupyter notebook在已安装python的情况下，直接通过pip进行安装，这里没有使用conda的原因是docker已经进行环境隔离

引言赛题以语音识别为背景，要求选手使用提供的语音数据训练模型并完成语音分类的任务。数据集来自Eating Sound Collection，数据集中包含20种不同食物的咀嚼声音，赛题任务是给这些声音数据建模，准确分类。作为零基础入门语音识别的新人赛，本次任务不涉及复杂的声音模型、语言模型，希望大家通过两种baseline的学习能体验到语音识别的乐趣。数据介绍train文件夹：完整的训练集；trai

opencv-python安装目前如果不指定版本，默认都是安装opencv 4.2以上版本的简化版，安装方式如下：pip install opencv-python# 如果上面的安装失败，请添加阿里或者清华源pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple# 阿里 http://mirrors.aliyun.