首先,NSImage提供了支持多种格式图像数据进行管理的api, 但是NSImage对被其管理的实际图像数据几乎是一无所知的,这是因为NSImage并没有直接与实际图像数据打交道,而是间接的通过一个或多个由 NSImageRep类派生的对象来维护管理图像数据. 这时的NSImage看起来就像是一个聪明的领导,它带领几个得力的助手(NSImageRep),指挥这些助手完成图像数据的管理工作.
通常，缓存可以通过存储数据来提高性能，从而可以更快后面相同数据的请求。例如，来自网络的缓存资源可以避免频繁的和服务器交互。缓存计算结果可以省去进行相同计算的时间。
回顾 解析（一） 解析（二） 解析（三） 这次介绍的GPUImageContext、GPUImageFramebufferCache和GPUImagePicture。 GPUImageContext GPUImageContext是GPUImage对OpenGL ES上下文的封装，添加了GPUImage相关的上下文，比如说Program的使用缓存，处理队列，CV纹理缓存等。 1、属性介绍 contextQueue 统一处理队列 currentShaderP
世界正处于数字化的浪潮中，为了更好理解和分析大量数据，人们对于人工智能（AI）解决方案的需求呈爆炸式增长。
最近在搞VDI安全研究，公司正好用的是redhat的spice协议，所以正好想把研究结果做个总结记录。
在FPGA数字图像处理中，行缓存的使用非常频繁，例如我们需要图像矩阵操作的时候就需要进行缓存，例如图像的均值滤波，中值滤波，高斯滤波以及sobel边缘查找等都需要行缓存设计。这里的重要性就不在赘述。
本文起因呢，是因为周末在群里聊到关于屏幕刷新，同步屏障的问题，于是想到我们还没说过屏幕刷新方面的问题，就来聊聊了。新来的朋友如果有建议，想法也欢迎来微信讨论群讨论。（公众号首页—联系我—加讨论群）
从源码的角度分析、学习GPUImage和OpenGL ES，这是第一篇，介绍GPUImageFilter 和 GPUImageFramebuffer。 OpenGL ES准备 回顾下我们之前的OpenGL ES教程，图像在OpenGL ES中的表示是纹理，会在片元着色器里面进行像素级别的处理。 假设我们自定义一个OpenGL ES程序来处理图片，那么会有以下几个步骤： 1、初始化OpenGL ES环境，编译、链接顶点着色器和片元着色器； 2、缓存顶点、纹理坐标数据，传送图像数据到GPU； 3、绘制图
Android Glide是一款强大的图片加载库，提供了丰富的功能和灵活的使用方式。本文将深入分析Glide的工作原理，并介绍一些使用姿势，助你更好地运用这个优秀的库。
目前，PHP是用于Web开发的最流行的脚本语言。你可以在互联网上随手找到关于PHP大量资料，包括文档、教程、工具等等。PHP不仅是一种功能丰富的语言，它还能帮助开发人员轻松地创建更好的网络环境。该文将总结几款PHP非常实用的类库。
如图1所示，我们要设计n行同时输出，就串联n行。Line_buffer的大小设置由图像显示行的大小（图像宽度）决定。例如480*272 （480）。
在当今快节奏的数字世界中，网站性能在决定任何在线企业的成功方面起着至关重要的作用。
https://blog.bitsrc.io/javascript-optimization-techniques-for-faster-website-load-times-an-in-depth-guide-cd2985194a07
FPGA图像处理方面通常用于图像的预处理、如CCD和COMS相机中，以及ISP的研究开发；请问这一方向以后的前景如何？
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
选自arXiv 作者：Stephan J. Garbin等 机器之心编译 编辑：小舟、杜伟 近日，微软提出了一种基于 NeRF 的新系统 FastNeRF，用它来渲染逼真图像，速度能有多快呢？在高端消费级 GPU 上达到了惊人的 200FPS！ 神经辐射场（Neural Radiance Fields, NeRF）领域的最新研究展示了神经网络编码复杂 3D 环境的方式，这类方法能以新的视角真实地渲染环境。渲染这些图像需要非常大的计算量，即使在高端硬件上，这些新进展与实现交互式速率仍然相去甚远。 在本文中
本文讲述下利用ddr缓存从摄像头处得到的数据，并将图像显示到显示屏上的工程架构。注：本文不涉及具体的代码讲解，只描述其中的实现思路。
目前，PHP是用于Web开发的最流行的脚本语言。你可以在互联网上随手找到关于PHP大量资料，包括文档、教程、工具等等。PHP不仅是一种功能丰富的语言，它还能帮助开发人员轻松地创建更好的网络环境。
该库提供了具有缓存支持的异步图像下载器。为方便起见，我们为UI元素例如UIImageView，UIButton，MKAnnotationView等类添加了categories。
了解如何使用通用的技术来处理和读取位图对象，让您的用户界面（UI）组件是可响应的，并避免超过你的应用程序内存限制的方式。如果你不小心，位图可以快速消耗可用的内存预算而导致应用程序崩溃，引发可怕的异常：
BR是 Bridge 缩写,Adobe Bridge 是Adobe公司开发的一个组织工具程序,定义就是数字资产管理软件和照片管理工具。可以使用 Bridge创建管理使用Adobe所有软件创建任何格式的文件。以及查看有关从相机导入的数据，如照片按尺寸、相机型号、镜头类型、曝光时间等方面。
一说到页面的性能优化，大家可能都会想起雅虎军规、2-5-8原则、3秒钟首屏指标等规则，这些规则在开发过程中不是强制要求的，但是有时候为了追求页面性能的完美和体验，就不得不对原有的代码进行修改和优化。
图像边缘是图像最基本的特征，所谓边缘(Edge) 是指图像局部特性的不连续性。灰度或结构等信息的突变处称之为边缘。例如，灰度级的突变、颜色的突变,、纹理结构的突变等。这些突变会导致梯度很大。图像的梯度可以用一阶导数和二阶偏导数来求解。但是图像以矩阵的形式存储的，不能像数学理论中对直线或者曲线求导一样，对一幅图像的求导相当于对一个平面、曲面求导。对图像的操作，我们采用模板对原图像进行卷积运算，从而达到我们想要的效果。而获取一幅图像的梯度就转化为：模板（Roberts、Prewitt、Sobel、Lapacian算子）对原图像进行卷积。本文主要描述Sobel算子的实现原理和实现过程。
Apple官方的文档为生成一个UIImage对象提供了两种方法： imageNamed,其参数为图片的名字； [UIImage imageNamed:ImageName]; imageWithContentsOfFile，其参数也是图片文件的路径。 NSString *thumbnailFile = [[NSBundle mainBundle].resourcePath stringByAppendingPathComponent:fileName]； UIImage *thumbnail = [UIIma
本文讲述下利用sdram缓存从摄像头处得到的数据，并将图像显示到显示屏上的工程架构。本文不涉及具体的代码讲解，只描述其中的实现思路。
经过摄像头获取到图像数据后，经过图像数据的预处理后，将图像数据缓存到ddr中。显示模块再从DDR中读取图像数据，显示到显示屏上。
我们可以将图像放在我们的资产文件夹中，但如何更快地加载它们？这是 Flutter 中的一个秘密函数，可以帮助我们做到这一点 — precacheImage()
基于图像的预测方法能够如何准确地响应云游戏系统中的用户操作？主要面临三个技术挑战：
优化您在网站上提供的用户体验对于任何在线业务的成功都至关重要。谷歌确实使用不同的用户体验相关指标来为 SEO 对网页进行排名，并继续提供多种工具来衡量和提高网络性能。
【导语】Angular、React、VueJS 是现在一些主流的 JS 框架，那它们在构建网站或前端程序时，是如何保证性能，减少大家诟病的？今天这篇文章，就为大家介绍一些工具或技术技巧，来帮助前端工程师保证开发性能与效率，毕竟快过节了，要赶紧把研发和优化都做到位，少加班！
四. 问题：CPU 和 GPU 的 Memory 是有数据交换的，这种交换不会出问题吗？CPU 和 GPU 的计算速度一样吗？
与屏幕刷新相关的有很多，比如刷新流程，屏幕缓存，周期刷新，vsync信号，SurfaceFlinger。
Flutter 中用于展示图片的控件是 Image , 类似于 Android 中的 ImageView , iOS 中的 UIImageView ;
UIImage是IOS中层级比较高的一个用来加载和绘制图像的一个类，更底层的类还有CGImage，以及IOS5.0以后新增加的CIImage。今天我们主要聊一聊UIImage的三个属性: imageOrientation, size, scale，几个初始化的方法: imageNamed，imageWithContentsOfFile，以及绘制Image的几个draw开头的方法。
显示图像是大多数移动应用程序的基础。 Flutter提供Image小部件以显示不同类型的图像。
在上一篇博客 【Android 内存优化】Bitmap 内存缓存 ( Bitmap 缓存策略 | LruCache 内存缓存 | LruCache 常用操作 | 工具类代码 ) 中 , 使用 LruCache 缓存 Bitmap 数据到内存中 , 设置其最大缓存为应用可用内存的 1/8 , 将解码后的 Bitmap 对象缓存到 LruCache 中 , 避免重复使用该 Bitmap 对象时重复解码加载图片 ;
图像已经发展成人类沟通的视觉语言。无论传统互联网还是移动互联网，图像一直占据着很大部分的流量。如何在保证视觉体验的情况下减少数据流量消耗，一直是图像处理领域研究的热点。也诞生了许多种类的图像格式JPEG、PNG 、GIF、WEBP、HEVC，以及腾讯公司自研的WXAM和SHARPP格式。 腾讯TEG - 架构平台部图片存储系统TPS 作为超大规模的图片平台，图片数万亿张存储量百P，下载带宽数T，一直需要严重关注图像压缩技术的发展。本文就近几年图像压缩技术的发展、新格式的出炉，和图片存储系统TPS在实际业务上
在上一篇博客 【Android 内存优化】Bitmap 内存缓存 ( Bitmap 内存复用 | 弱引用 | 引用队列 | 针对不同 Android 版本开发不同的 Bitmap 复用策略 | 工具类代码 ) 中 , 使用 LruCache 缓存内存数据 , 同时兼顾 Bitmap 内存复用 , 使用弱引用 Bitmap 对象集合维护 Bitmap 复用池 , 确保该复用池中的 Bitmap 对象寿命都很短 , 每次 GC 都会清理一遍复用池 ; 当 LruCache 中的数据由于最近不常使用 , 从 LruCache 内存中移除 , 此时将其放入 Bitmap 复用池中 , 将该 Bitmap 对象纳入复用机制管理 ;
Glide 开源库 : 官方建议凡是使用到 Bitmap 解码 , 显示 , 缓存等操作 , 直接使用 Glide 开源库进行上述操作 , 不建议直接操作 Bitmap 对象 ;
【导读】目标检测是计算机视觉的重要组成部分，其目的是实现图像中目标的检测。YOLO是基于深度学习方法的端到端实时目标检测系统(YOLO:实时快速目标检测)。YOLO的升级版有两种:YOLOv2和YOL
图像直方图用作数字图像中色调分布的图形表示。它绘制了每个色调值的像素数。通过查看特定图像的直方图，观看者将能够一目了然地判断整个色调分布。
发现总结性的小干货可以为大家提升更好的开发技巧和编码思维，对代码量产化提供更扎实的质量和支持。这次我们来聊聊大家可能都比较关心的话题：「性能优化」。
渲染：把程序提供的几何数据转换成屏幕上的图像的过程叫做渲染，渲染的结果保存在帧缓存中
最近有几个搭档开通了自己博客，但却诉苦说因为的买的虚拟空间，所以自己博客网站翻开速度很慢。关于这种景象，依照一般的状况来看，一个网
强制缓存：根据Expires（response header里的过期时间）判断，浏览器再次加载资源时，如果在这个过期时间内，则命中强缓存，并不会向服务端发起请求，展示为200状态。
vl42是video for Linux 2的缩写，是一套Linux内核视频设备的驱动框架，该驱动框架为应用层提供一套统一的操作接口(一系列的ioctl)
在不断出现的新格式被逐步应用之后，兼容性最好的传统老格式 JPEG 依然地位高居不下占据大幅带宽，如何在老格式上也继续挖掘优化点？
这个图片异步加载并缓存的类已经被很多开发者所使用，是最常用的几个开源库之一，主流的应用，随便反编译几个火的项目，都可以见到它的身影。 可是有的人并不知道如何去使用这库如何进行配置，网上查到的信息对于刚接触的人来说可能太少了，下面我就把我使用过程中所知道的写了下来，希望可以帮助自己和别人更深入了解这个库的使用和配置。 GITHUB上的下载路径为：https://github.com/nostra13/Android-Universal-Image-Loader ，下载最新的库
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