文章目录 一、音频帧概念 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 Oboe GitHub 主页 : GitHub/Oboe ① 简单使用 : Getting Started...; 在 【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 完整代码示例 ) 中展示了一个 完整的 Oboe 播放器案例 ; 一、音频帧概念 ---- 帧 代表一个 声音单元 , 该单元中的...类型 ; 上述 1 个音频帧的字节大小是 2\times 2 = 4 字节 ; 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 ---- 在 Oboe 播放器回调类 oboe::...AudioStreamCallback 中 , 实现的 onAudioReady 方法 , 其中的 int32_t numFrames 就是本次需要采样的帧数 , 注意单位是音频帧 , 这里的音频帧就是上面所说的...numFrames 乘以 8 字节的音频采样 ; 在 onAudioReady 方法中 , 需要 采集 8 \times numFrames 字节 的音频数据样本 , 并将数据拷贝到 void
在网络通信的世界中，TCP/IP模型以其高效和可靠性而著称。这个模型是现代互联网通信的基石，它定义了数据在网络中如何被传输和接收。其中，一个核心的概念是数据单元的层级，特别是“帧”在这个模型中的位置。...在这一层中，数据被封装成帧，然后通过物理媒介，如有线或无线方式，传输到另一端的设备。那么，帧是什么呢?帧可以被看作是网络数据传输的基本单位。...当高层(如传输层和应用层)的数据通过TCP/IP模型向下传输时，每到达一个新的层级，都会有新的头部信息被添加到数据上。当数据达到网络接口层时，它被封装成帧，准备通过物理网络进行传输。...但是，对帧在TCP/IP模型中的作用有基本的理解，可以帮助开发者更好地理解数据包是如何在网络中传输的，以及可能出现的各种网络问题。...客户端则连接到这个服务器，并接收来自服务器的消息。虽然这个例子中的数据交换看似简单，但在底层，TCP/IP模型中的网络接口层正通过帧来传输这些数据。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...然后，我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。
例如，对于某些输入特征图，核权值是固定的，不能 适应局部特征的变化，因此需要更多的核来建模复杂的特征图幅，这是多余的，效率不高。...如上所示，对于卷积核的每个足迹，都学习了2D偏移量，以便将足迹引导到最适合训练的位置。偏移量学习部分也是卷积层，其输出通道数是输入通道数的两倍，因为每个像素都有两个偏移量坐标。...由于这些像素级别的标注会需要昂贵成本，是否可以使用未标记的相邻帧来提高泛化的准确性？具体地说，通过一种使未标记帧的特征图变形为其相邻标记帧的方法，以补偿标记帧α中的丢失信息。...学习稀疏标记视频的时间姿态估计 这项研究是对上面讨论的一个很好的解决方案。由于标注成本很昂贵，因此视频中仅标记了少量帧。然而，标记帧图像中的固有问题（如遮挡，模糊等）阻碍了模型训练的准确性和效率。...在推理过程中，可以使用训练后的翘曲模型传播帧A的正确的标注值（ground truth），以获取A的关键点估计。此外，可以合并更多相邻帧，并合并其特征图，以提高关键点估计的准确性。
static INLINE void aom_subtract_block_32xn_avx2(int rows, int16_t *diff_ptr, ptr...
但是到目前为止，针对于LOAM并没有开源的代码数据集。本文的主贡献是： 研究出来一个快速的闭环检测的方法来检测两个关键帧的相似度 把闭环检测，地图对齐，位姿优化集成到LOAM中。...通过LOAM将与新关键帧相对应的原始点云配准到全局地图中，以计算其2D直方图。将计算的2D直方图与数据库进行比较，该数据库包含由所有过去的关键帧组成的全局地图的2D直方图，以检测可能的闭环。...同时，将新的关键帧2D直方图添加到数据库中以供下一个关键帧使用。一旦检测到闭环，就将关键帧与全局地图对齐，并执行位姿图优化以校正全局地图中的漂移。...算法一：新帧配准 输入：第k帧的点云，当前的地图，利用LOAM估计出来的相机位姿(R_k，T_k)对于新帧中的每个点： 把每个点利用位姿转换到全局坐标系 利用公式1计算cell的中心 计算中心点的哈希值索引...如果这个哈希值不在哈希表 利用中心值创建一个新的cell 把地图的哈希索引的值插入到哈希表中 把中心值插入到地图的八叉树中 把这个点添加到cell中 更新cell的平均值 更新协方差矩阵 2D直方图的旋转不变性
如果要播放帧的子集，就传入开始帧编号和结束帧编号两个参数。默认情况下，动画将循环播放，除非你将精灵的 loop 属性值设置为 false 。...并在 states 对象中创建down，left，right，和up 的键。将每个键的值设置为与状态对应的帧编号。...这些状态中的每一个由四个帧组成，当在循环中播放时，将创建连续的步行动画。要定义每个动画状态，就在 states 对象中创建描述该状态的键。键的值应该是一个包含两个元素的数组：起始帧编号和结束帧编号。...例如，以下是如何定义 walkLeft 状态： //3是动画序列 开始的帧编号，5是结束的帧编号 walkLeft: [3, 5] 以下是如何将这四种新动画状态添加到 Iori 精灵中： Iori.states...Shoebox 是一款基于Adobe Air 的免费应用程序，它的功能挺多，比如可以用来制作雪碧图，也可以拆分雪碧图，还可以检测透明图像中的精灵并将其剪切出来 等。
接下来我们将一步步的完成该应用程序的构建。 首先，我们将通过网络摄像头捕获第一帧，并将它视为基准帧，如下图所示。通过计算该基准帧中的对象与新帧对象之间的相位差来检测运动。...第一帧是整个处理过程中的基准帧。通过计算此基准帧与新帧之间特定对象的相位差来检测运动。在拍摄第一帧时，特定对象相机前不应有任何移动。...这里有个麻烦，因为我们必须将轮廓存储在一个元组中，并且只需要使用该元组的第一个值。请参阅Python3中声明元组的语法：（name，_）。 现在，我们只需要在过滤层上找到对象的外部轮廓。...因此，我们从状态列表的最后两个值可以获得这两个切换事件的时间戳。 第十步：显示所有不同的画面（帧） ? 使用imshow（）方法，我们将在一个独立的窗口中显示每个帧并进行比较。 ?...第一个图像表示基准帧的4个帧类型，第二个图像表示带有对象的帧的4种类型的帧。你能比较一下区别吗？ ? Baseline First Frame ?
当剥离前8个字节时，第一个A-MSDU子帧的长度字段与源IP地址的前两个字节相对应。如果受害者不在防火墙后面，可以欺骗IPv4数据包的源地址，以便注入的数据包将再次包含在第二个A-MSDU子帧中。...请注意，攻击者必须先收集一帧的所有片段，然后才能确定整个帧的长度。一旦检测到攻击者指定的数据包，攻击者就只会将第一个片段转发给AP。然后，AP将解密该片段并将解密后的片段存储在其内存中。...因为AP不会存储接收这些片段的凭据，所以它不会意识到这两个片段实际上是由不同的用户发送的。重组后的帧将包含一个IP数据包，该数据包将攻击者作为目的地，并将用户数据作为有效负载。...针对AP，此攻击类似于数据渗透攻击，不同之处在于，阶段2中注入的片段Frag0包含要注入的数据包。当接收到第二个分段时重新组装框架时，未知内容将被添加到注入的框架中。...然后，攻击者可以通过构建如上图所示的EAPOL帧并将要注入的数据包放入第二个A-MSDU子帧来注入任意数据包。
现在到500ms的位置上。此时，我们的矩形比较宽，因此。可以轻松地与其进行交互。将矩形复制，然后旋转-90°，将其放在Frame内。 ? 点击播放。 ? 为什么第二个矩形没有动画？...原始图层的关键帧不会自动复制到新的关键帧。因此，我们必须复制第一个矩形关键帧并将其粘贴到第二个矩形关键帧。...现在，选择我们的第二个矩形，转到“Motion”，然后单击Ctrl / Cmd + V或从时间轴上任何位置的下拉菜单中选择“粘贴”。此时会粘贴两个关键帧。 ? 只需单击几下，您就会搞定这个矩形动画。...让我们复制第二个矩形，旋转它，从上一个复制关键帧，然后将其粘贴到新的矩形中。之后，对最后一个矩形重复相同的步骤。此时，一个完整的动画就制作完成了。 ? 5.2 弹跳球 现在我们来做一个弹跳球的动画。...转到“Motion”，然后在0ms和500ms时间位置上为Y和Height添加两个关键帧。 ? 选择结束的Y关键帧并将其值更改为275，对“高度”重复相同的操作，将其值设置为50。单击“播放”。 ?
它将在播放模式下记录性能数据并存储以供以后检查。 Profiler被分为两个部分。它的顶部包含显示各种性能图的模块列表。第一个是CPU使用率，这是我们将要关注的。...TextMeshProUGUI具有各种SetText方法，这些方法可以接受附加的float参数。将帧持续时间添加为第二个参数，然后在大括号内将字符串的第一个三零行替换为一个零。...但是，每次更新每个点都要这样做，这会带来很多不必要的额外工作。 进度是一个0–1的值，我们将使用它来从第一个提供的函数插入到第二个函数。...我们可以为此使用Vector3.Lerp函数，将两个函数的结果和进度值传递给它。 ? Lerp是线性插值的缩写。它将在两个函数之间产生一个直线的恒速转换。...复制它，并将新的命名为UpdateFunctionTransition。对其进行更改，使其同时获得两个功能并计算进度，即当前持续时间除以过渡持续时间。
，如形状，大小等等，也包含位图；还可能是预合成层，即对已存在的某些图层进行分组，把它们放置到新的合成中，作为新的一个资源对象，这里layers的对象结构是跟上面一级属性中的layers图层集合是一样的图层结构...表示对应属性的值。比如透明度100， 位置(126.5,963,0)等。 数组类型并且数字第一个对象的t有值：带帧动画。第一个对象表示动画开始的属性，第二个对象表示动画结束的属性。...通过以下参数可以拼装出关键帧的属性值，关键帧时间点，关键帧之间的时间函数，t表示开始/结束帧，s和e表示开始/结束属性值，i和o决定动画的时间函数。...p的k值是一个数组，并且是带有t的元素, 即为帧动画。...下面是display调用的方法，它会根据当前帧是否在该子图层的显示帧范围内，如果不在，则隐藏，否则赋予图层新的动画属性。
虽然为了解决第一个问题，每年都会提出新的解决方案，但第二个问题主要是通过生成新数据集的繁琐任务来解决。 我们已经注意到一些原因，这些原因要求在公共数据集中有大量的小目标来训练小目标检测器。...为了解决这一问题，Bulat等人[17]定义了两个连续的GAN，其中第一个GAN学习如何将HR图像降级为LR图像，第二个GAN使用这些LR图像来学习标准图像超分辨率。 ...•小目标集成过程为SLR目标选择最佳位置，并将其插入图像中： 1、位置选择器选择一些真实LR目标存在的可能位置，或者存在于先前或连续帧中，并通过光学流动和重叠比较LR和HR目标的方向和形状来优化位置和...对于间隔 的每个帧ft，算法检查 目标是否与当前帧 的任何目标或已选择的任何空间（Et）重叠（第9-15行）。否则，将 作为新的空位添加到 （第17行）。...5.最后，从这个混合金字塔中，通过上采样和模糊每个级别并将其添加到下一个级别来重建输出图像 （第18-21行）。 4、实验 在本节中，我们介绍了数据集、评估指标和实现细节，以验证我们的方法。
工作内存从瞬时内存中收集画面信息，每r帧更新一次。当工作内存饱和时，它会被压缩转移到长期内存里。当长期内存也饱和(数千帧)时，会随着时间推移忘记过时的特征。...第一个查询编码器（Query encoder）用来追踪提取查询特定图像特征，经过一系列处理之后，将信息传入到第二个解码器（Decoder）中，生成对象掩码。...最后一个值编码器（Value encoder）将图像和目标的掩码相结合，从而来提取新的内存特征值，添加到工作内存中。...作者提供了多套模型，这里只需要下载下图所示的三个，如果下载麻烦，可以在博文最后使用我备份的下载链接。 模型下载需要创建一个saves文件夹，并将模型放置其中。...处理完之后，算法会生成一个workspace文件夹，对于每一个视频包含两个文件夹，第一个包含视频每一帧的图片画面，第二个包含视频每一帧的遮罩。
的信息添加到编码流中。...在编码过程中，必须以某种方式对用于帧间预测的帧进行标记，并将这些标记的信息添加到已编码的视频流中。HEVC 中有两种类型的此类标签。第一种称为短期参考。...注意：实际上，每个帧的 POC 值在整个视频序列中并不是唯一的。通常，已编码的 HEVC 数据流包含使用帧内预测（或称 I 帧）编码的帧。当然，解码此类帧不需要参考图像。...首先，如果 CandA 和 CandB 两个块的运动矢量都可用（即它们存在并已被编码），且在帧间预测模式下被编码，并且彼此不同，则将它们添加到列表中。...如果这些块的运动矢量完全相同，则只会有一个矢量被添加到列表中。如果在添加相邻块 CandA 和 CandB 的运动矢量后，列表中仍不包含两个元素，则会添加同位置块的运动矢量。
如果需要，我们会将新数据作为单个float3 flipbookUVB字段添加到Varyings。 ? 调整UnlitPassVertex，以便在适当时将所有相关数据复制到其中。 ?...如果启用了flipbook混合，我们必须使用flipbook UV在GetBase中第二次对Base Map进行采样，然后根据混合因子从第一个样本插入到第二个样本。 ?...3.1 分离深度Buffer 到目前为止，我们一直为相机使用单个帧缓冲区，其中包含颜色和深度信息。这是典型的帧缓冲区配置，但是颜色和深度数据始终存储在单独的缓冲区中，称为帧缓冲区附件。...创建一个新的CopyAttachments方法，该方法将在需要时获取一个临时的重复深度纹理，并将深度附件数据复制到其中。这可以通过在命令缓冲区上使用源纹理和目标纹理调用CopyTexture来完成。...这样，我们对原始深度缓冲区值进行采样，并将其直接用于片段的新深度。 ?
)，静态编码通过在静态表中查找匹配的静态首部字段并使用预定义的索引号进行编码，例如："content-length:100"可以用索引号6进行编码而不需要传输完整的字符串，动态编码则是将首部字段添加到动态表中并根据新的上下文来更新表的内容...(DATA)都是帧(frame)，frame是HTTP2协议中最小数据传输单元 新的二进制成帧机制的引入改变了客户端和服务器之间的数据交换方式，为了描述这个过程，让我们熟悉一下HTTP/2术语： Stream...，下面的示例中我们展示了一个HTTP/2的数据帧，它的长度字段为10，表示数据帧的有效载荷长度为10字节，类型字段为0，表示这是一个数据帧，标志位字段为0，无特殊标志，流标识符为1，表示该数据帧属于ID...，前端服务器仍然认为它只转发了一个请求，而后端看到两个不同的请求并将相应地发送两个响应，前端将第一个响应正确地映射到初始的"包装器"请求并将其转发给客户端，因为没有其他请求等待响应，所以意外的第二个响应被保存在前端和后端之间的连接队列中...，当前端接收到另一个请求时，它会像往常一样将其转发给后端，但是当发出响应时，它将发送队列中的第一个，即走私请求的剩余响应，由于来自后端的正确响应没有匹配的请求，每当一个新的请求通过相同的连接被转发到后端时
使播放头（较大的蓝色，向下的箭头，您可以像在视频上一样从第二个标记拖动到左侧）为零，单击不透明度左侧的秒表，然后通过键入将值设置为0％它或单击并拖动标记直到其达到零。 ?...缩放 你也有两个选择。您可以使用变换句柄保持位移，单击并将边界框的右下角拖动到正确的比例。第二个选项是在“时间轴”的“转换”卷展栏中使用Scale（“ 缩放”）属性，并将该值设置为大约25％。...现在，您可以在时间轴窗格中复制并粘贴图层，并将每个图层缩小到新的位置，以显示多个窗口。（专业提示：使用键盘上的J和K在图层上的关键帧之间向前和向后跳过。）...在logo上选择您的两个位置关键帧，然后按按钮，如图所示（请参见下面的蓝色突出显示的按钮）： ? 对于位置，我们需要拆分X和Y值。...您已经在After Effects中创建了您的第一个动画说明视频。它从这里变得更容易了。 ?
这就需要基于第一个视频 ^ 采样第二个视频 ^ 的能力， , 其中 ^ 可能是 ^ 的自回归扩展或是一个低帧率的视频之中缺失的帧。 除了其自身对应的有噪声变量之外，^ 的采样还需要基于 ^。...其关注的是第一个轴（frames）并将空间轴视为批维度。使用这种相对位置嵌入可以跟踪帧的顺序。这个时间注意力模块可让模型获得很好的时间一致性。 图 2：3D U-net 架构。...是时空解码器，其能生成一系列的 16 帧视频，其中每一帧都是低分辨率的 64x64 RGB 图像 。 是帧插值网络，可通过在生成的帧之间插值而有效提升帧率。...实验表明，使用经过过滤的更高质量的数据集能得到更好的模型质量，即便这个数据集要小得多。 对于首先生成远距离关键帧然后再使用时间超分辨率进行插值的方法，其中的关键挑战是如何维持高质量的时间一致性。...分支的输出添加到主 U-Net 的 skip 连接。
）；6）I帧是帧组GOP的基础帧（第一帧），在一组GOP中只有一个I帧；7）I帧不需要考虑运动矢量；8）I帧所占数据的信息量比较大。...（也就是差别帧，P帧没有完整画面数据，只有与前一帧的画面差别的数据，因此解码要使用参考图像的像素值。）* P帧需要参考其前面的一个I帧或者P帧来解码成一张完整的视频画面。...而普通I帧不具有随机访问的能力，这个功能则由IDR承担，在解码器中，一旦收到一个IDR帧，就会立即清理参考帧缓冲区，并将IDR帧作为被参考的帧。...GOP的第一个图像必须为I帧，这样就能保证GOP不需要参考其他图像，可以独立解码。通常在为编码器设置参数的时候，必须要设置gop_size的值，其代表的是两个I帧之间的帧数目。...OpenGOP：一个GOP里面的某一帧在解码时要依赖于相邻GOP中的某一些帧，如下图，末尾的两个B帧需要依赖下一个GOP中的I帧进行解码。
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