将AI智能分析网关接入到EasyCVR视频融合云平台，通过对监控场景中的视频图像进行智能识别与分析，可提供人脸、人体、车辆、烟火、物体、行为等识别、抓拍、比对、告警等服务，支持对场景中的异常及违规现象进行精准研判、数据分析、结果汇聚、智能预警、辅助决策等。
当我们用Linux的桌面环境的时候，有时屏幕发生偏移或分辩率太低，解决办法总共有两个，一个是安装显示卡的以驱动，另一个方法是通过xorg-x11软件包所提供的工具 gtf 来调整。 一、显示设置的管理工具 在Fedora 中，显示器和显示卡的配置工具是 system-config-display，存在于软件包system-config-display中，如果您没有这个命令或者在菜单上找不到这个工具，您可以自行安装。 [beinan@localhost ~]# rpm -q system-config-display system-config-display-1.0.29-1 如果没有上面的提示，你可以通过软件包管理工具 system-config-packages 来安装此软件。或者从光盘映像中找出此包安装。 [beinan@localhost ~]# rpm -ivh system-config-display* 调用方法: [beinan@localhost ~]# system-config-display 或 [beinan@localhost ~]# /usr/bin/system-config-display 这个工具比较简单，我们根据自己机器的配置就能配置得起来。值得注意的是如果您用液晶显示器，一定要选择LCD的。 二、显示卡驱动 显示卡的驱动能提供更强的功能，比如支持3D功能等。另外屏幕的分辨率等问题，都与显示卡是否有驱动有关。在系统默认安装的状况下，显示卡的驱动都是不支持3D的。我们要让系统支持3D，必须得有显示卡驱动。 遗憾的是并不是所有的显示卡都有官方发布的类Unix系统的驱动，目前看来NVidia显示卡官方支持要强。ATI部份显示卡能得到官方的支持，据AIT的官方的说明文档得知，显示卡版本必须高于8500的才有官方驱动可用。 如果您用的是Fedora Core 4.0 ，应该在线升级显示卡驱动，请参考 《apt+synaptic 为Fedora core 4.0 中安装Nvida芯片显示卡及Ati 卡显示驱动》。 我们可以用官方提供的显示卡图形调节工具来调整显示属性。极为简单，点鼠标完成，和Windows类似。安装完成ATI和NVIDIA驱动后，在菜单上有图形的配置工具，自己找找看。 如果您用Intel 855集成显示卡，可以参考《Intel 集在显卡分辨率调整工具 855resolution》 三、非NVidia 和ATI显示卡或者并未被ATI厂家支持的桌面显示问题的处理 如果您通过 system-config-display 并不能解决您的显示方面的问题，比如屏幕偏移，分辨率上不去等问题。我们可以用gtf 工具来尝试。 1、gtf工具来自哪个软件包。 gtf 是来自软件包 xorg-x11，一般的情况下，如果您安装了桌面环境，就有这个工具。系统大多是默认安装的。 2、什么是gtf 。 gtf - calculate VESA GTF mode lines 中文的意思是计算显示设备VESA驱动GTF模式命令行工具。 什么是gtf？gtf(generalized timing formula)，一般程序时间，定义了产生画面所需要的时间，包括了诸如画面刷新率等)，另外gtf也是显示设备的一个工业标准。通过GTF则可以自动调节屏幕尺寸。 我们通过gtf 工具计算显示器屏幕尺寸、分辨率，然后我们把计算出来的值插入到 xorg.conf配置文件中，就能达到自动调节屏幕的显示尺寸、位置 及分辨率。 3、gtf的用法。 gtf h-resolution v-resolution refresh [-v|--verbose] [-f|--fbmode] [-x|--xorgmode] 举例：我的显示器支持1024x768 ，能达到85HZ，在X模式下。
原文链接：https://note.noxussj.top/?source=cloudtencent 什么是静态布局？ 静态布局是平时开发中最常见的一种布局。就是给布局的元素设置固定的宽度和高度，无论
众所周知，自适应码流，是一种将视频内容制作成多种分辨率版本，最终播放器根据当前的网络情况自动选择版本播放的技术。在腾讯视频、优酷、爱奇艺等视频媒体平台，腾讯课堂、企鹅辅导等在线教育网站中极为常见。近期有客户反馈，使用chrome和safari浏览器播放自适应码流的文件时，发现两者播放的清晰度不一致。是chrome的问题，还是safari对自适应码流转码后文件的码率选择有特殊要求？下面我们来复现下问题并分析下如何解决。主要使用以下腾讯云服务：
第五课：图片放大和辅助处理手段 *喜欢的话可以一键三连 🚩00:01前言 🚩01:22高清修复原理和操作 一、高清修复原理和操作 （一）三种主要的放大修复方案
Linux MIPI DSI驱动调试笔记-设备树DCS格式序列之配置LCD初始化代码(二)
随着在线教育网站、视频媒体平台、网络电视平台的发展，支持根据网络带宽自动切换多分辨率规格的视频播放需求日益增多。自适应码流可以很好地支持这种场景，从低分辨率开始播放，随后根据网络带宽情况选择相应的分辨率规格进行播放，提供秒开、高清、无卡顿的播放体验。本篇将以腾讯云点播为例，给大家介绍下自适应码流的使用，转出多种分辨率效果如下：
以上都是我用PPT绘制出来的，今天不教大家怎么用PPT组图和绘制示意图，而是介绍从PPT中导出高分辨率图片的各种方法。
DCGAN是第一个使用全卷积网络做数据生成的GAN，生成器和判别器都采用了4层的网络结构。
摄像头成功加载出来，但是默认分辨率太低（我的相机支持的是1080p），通过如下代码设置分辨率和帧率：
大气海洋的特点，决定了我们无法做一些真实的实验，因此开展数值模拟，是其重要手段。业务预报中，现在气象预报员基本离不开模式的结果，甚至许多预报员毫不避讳，直言预报结论基本照搬模式结果。科研中，众多领域也是要需要使用数值模式，哪怕不使用数值模式，也需用到模式运行得到的再分析资料。因此对于大气和海洋科学领域的人而言，数值模式是一个绕不开的话题。
论文地址：http://xxx.itp.ac.cn/pdf/2008.09162v1
http://euclidiq.com/2017/10/03/modeling-levels-content-adaptive-encoding/
Magnific 图像超分 & 增强工具还正在火热体验中，它强大的图像升频与再创能力收获一致好评。现在，视频领域也有了自己的 Magnific。
Tom's Hardware高级编辑Brandon Hill表示：「事实上，我们对这个产品的发布感到有点惊讶，这显然也是由英伟达的合作伙伴驱动的。」
经过一段时间自己学习和理解，个人对于MIPI LCD接口的调试有了自己的一点心得，当然也收获了Linux DRM显示框架及调试的一些心得，DRM真的很难很难，本文也无法顾及所有的细节，之前也发了一些DRM相关的文章：
第三课：图生图入门及应用 *觉得笔记不错的可以来个一键三连♡ 更新于2023.7.24 🚩00:00前言
Wine（读音为“wine”，而不是“win”）是一个允许应用程序在类Unix操作系统上运行Windows操作系统的二进制软件的兼容层。它不是一个模拟器，而是试图兼容Windows API，让Windows应用程序能够在没有进行修改的情况下运行。Wine项目由一群开源开发者维护，并且它是自由软件，遵循GNU General Public License（GPL）协议。
气溶胶？AOD？夜间？激光雷达？关键词唬人不？今天介绍一个不算新，但是比较小众的遥感数据源，先从激光雷达说起，这是一个主动遥感的牛逼玩意，不过日常可能都接触过，无人驾驶？就要用到激光雷达，三维激光点云建模？也要用到激光雷达。废话不多说啊，激光雷达和红外导航雷达卫星观测(CALIPSO)是NASA和法国国家空间研究中心的合作任务,目的是测量浮质和云层,以促进对长期气候变迁和气候变化性的预报，简单来说，它测PM2.5浓度、PM10浓度、气溶胶、气溶胶光学厚度（AOD）很拿手，其次他是激光雷达，所以它测东西的样子也会很奇葩，长这样。
译者注：本文以一段自打24小时耳光的视频为例子，介绍了如何利用均值哈希算法来检查重复视频帧。以下是译文。 有人在网上上传了一段视频，他打了自己24个小时的耳光。他真的这么做了吗?看都不用看，肯定没有!
先回顾下 FSR 1.0，FSR 1.0 推出于 2021 年七月，是 AMD 推出的空间域超分解决方案，高性能，易集成，比价友好的 MIT License，已经在很多游戏中被集成了。
我们每天都在使用的抖音，快手，西瓜视频等APP，里面有为数众多的视频文件。对于这些文件，我们需要考虑各个手机厂商的品牌手机分辨率不同，宽高比不同。而视频发布者所上传的视频文件，格式画质帧频等等各不相同。
DetNet是发表在ECCV2018的论文，出发点是现有的检测任务backbone都是从分类任务衍生而来的，因此作者想针对检测专用的backbone做一些讨论和研究而设计了DetNet，思路比较新奇。
---- 新智元报道 编辑：QJB 【新智元导读】最近，谷歌AI 宣布推出了 MediaPipe Holistic，提供了一种新颖的人体姿势拓扑结构。MediaPipe 是专门为利用加速推理（例如 GPU 或 CPU）的复杂感知管道而设计的开放源代码框架，已经为很多复杂任务提供了快速，准确而又独立的解决方案。 在移动设备上实时、同步地感知人体姿势、脸部标记和手势跟踪等可以实现各种有趣的应用，例如健身和运动分析、姿态控制和手语识别、扩增实境效果等等。 谷歌的MediaPipe 是一个开源
文章更新: 20170410 初次成文 问题提出: 其实这篇文章构思很久了，拖到现在才写...原因就在于在Linux Deploy上部署图形环境是一件坑多活累的工作:一来是因为兼容性原因，部署好的图形界面环境存在数量可观的Bug，并且小苏也无力解决这些Bug。二来是因为基础的Linux环境才是图形界面环境部署的前提，而最近由于各种原因，使用原始的部署方法已经越来越难部署成功基础的Linux环境了。 但这样看来，第一点倒不是什么大问题:毕竟手机不是为运行专业的Linux发行版而生，所以存在Bug
译者注：本文以一段自打24小时耳光的视频为例子，介绍了如何利用均值哈希算法来检查重复视频帧。以下是译文。
之前使用VMware虚拟机的时候，图形化界面的Linux可以通过 vmware-tools安装，实现自适应大小（即分辨率自己适应屏幕）。但在虚拟机中使用无图形化界面centos7的时候，发现一个问题，命令行界面居中在屏幕一小块，字体小，显示不全，各种不爽。通过上网查看一些帖子找到了解决办法，特意记录一下。
Linux 创始人 Linus Torvalds 在最近的一篇采访中表示，他认为在 1992 年初 Linux 转向使用 GPLv2 许可证特别重要。他回忆说：“这不是最初的许可证，但我相信它是 Linux 变得如此广泛的一个重要原因。”此外，他还认为，“公司的参与是非常重要的，这可能听起来很明显，以至于老套和愚蠢，但开源社区的一些角落对任何商业参与都是相当消极的。”从最早期开始，Linux 就经历了来自大公司的“相当持续的”兴趣。
在几乎所有的虚拟机安装的Linux上都有一个问题，就是安装后分辨率无法调整， 这个对于在虚拟上面操作体验非常差，好在有命令行可以解决这个问题。但是无法保存。
NVR（网络视频录像机）的选择 在过去的模拟摄像机时代，视频监控的架构基本上是模拟摄像机+DVR/DVS的模式，DVR要负责进行“模拟到数字信号”的转化和编码等工作。 而当前的组网模式逐渐过渡到网络摄像机（IPCamera）+NVR（Net Video Recorder），网络摄像机集成了编码的和数字化的功能，而NVR的主要功能是对网络音视频数据进行集中存储和检索。它和网络摄像机一样，是当前网络视频监控方案的核心硬件。 对NVR的选择主要需要考虑如下的因素： NVR的接入能力 接入路数、分辨率支持和接入带
在iFixit团队全球首拆Vision Pro几天之后，他们又对Vision Pro最核心的部件——显示模块进行了进一步的拆解。
在 Transformer 大一统的时代，计算机视觉的 CNN 方向还有研究的必要吗？
上次我们回顾了Content Aware ABR的使用场景和基本原理，并梳理了Netflix的per-title和per-chunk技术相关研究进展。本文将主要介绍YouTube关于ABR的一些研究进
linux 分辨率设置：找到合适的分辨率-cvt 生成分辨率参数-添加分辨率模式-使用图形界面选择；
用手机或相机拍出来的照片，称作位图，因为是由一个一个像素点构成的，电脑截图或者视频帧都是位图。位图的显示分辨率（屏幕分辨率）是屏幕图像的精密度，是指显示器所能显示的像素有多少。
Linux连接投影仪，网上这方便的资料比较少，尤其是图文资料。最近有这方面的需求，查了很多的资料，最终实现的投影。直接插上VGA后，发现屏幕显示的不正确,或不显示。这是由于投影仪的分辨率引起的。
WRF中地形数据（海拔高度）分辨率最高为30s，差不多就是900m，当模型空间分辨率较高时，比如在低于1km的情况下，经常会考虑增加地形高度的分辨率，这里使用美国的SRTM（ Shuttle Radar Topography Mission）的DEM数据，这个数据覆盖了全球陆地，在美国本地分辨率为1s，其他地区为3s（约90m），因此使用这个更高分辨率数据来测试一下。
我的笔记本看的时间太长了，笔记本上面的字太小了，眼睛总是受不了，而实验室有空闲的显示器，想把笔记本接上去，最近在网上查了一些关于linux下外接投影仪的办法，最后，我按照这篇博文的方法达到了我的目标。
大多数深度学习和计算机视觉大家庭中的人都知道什么是图像分类：我们想让我们的模型告诉我们，图片中存在的单个物体或场景是什么。分类是一种非常模糊和高层次的任务。
接着通过scp或者FTP把文件取出来瞅瞅，可以直接用一个查看图片的软件（比如GIMP）打开试试。
MSA（测量系统分析）作为一种用于测量和控制质量的统计方法被大家所熟知。那么，如何运用MSA帮助企业改善品质？使用MSA分析的前提是什么？哪些情况下需做MSA分析？本文，为你一一揭秘：
Parallels Desktop 18是一款跨平台虚拟机软件，可以在Mac电脑上同时运行多个操作系统，如Windows、Linux和macOS等。它提供了一个虚拟化的环境，在其中可以轻松地安装和运行不同的操作系统和应用程序，而无需重启计算机。
GAN作为一种强有力的生成模型，其应用十分广泛。最为常见的应用就是图像翻译。所谓图像翻译，指从一幅图像到另一幅图像的转换。可以类比机器翻译，一种语言转换为另一种语言。常见的图像翻译任务有：
选自MIT 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 人们对于在线视频加载速度与清晰度的要求总是无止境的。最近，来自麻省理工学院（MIT）的研究者们展示了使用机器学习进行视频缓存优化的新方法。在实践中，这种名
StableCascade 是一个建立在 Würstchen 架构之上的模型，与其他模型（如 Stable Diffusion）相比，其工作在更小的潜空间。其主要优势包括：
在豆瓣上有很多关于《流浪星球》的评论，评论太多了，那么到底这部电影怎么样呢？Python可以给出我们答案，这就需要用到Python的词云了。
本教程将演示如何在一个g2.2xlarge EC2实例（运行64位的Ubuntu14.04）中设置CUDA7、cuDNN、caffe和DIGITS，以及如何快速上手DIGITS。为了说明DIGITS的应用，本教程使用一个当前的 Kaggle竞赛项目作为案例进行演示， 是关于糖尿病视网膜病变检测的，其状态来自于荧光血管造影。 图像分类的卷积深度神经网络（DNN） 对于图像的分类或回归，你有两种选择： 特征工程及把图像转换为向量； 依赖于一个卷积DNN求出特征。 深度神经网络对计算的要求相当苛刻。这是由两个原因
近些年来，网络直播迅速席卷了我们的生活。人人都可以做主播，打开手机就是看直播。直播已经改变了我们的生活方式，也逐渐改变了我们思想观念。
fill()，方法用于填充已有的闭合路径，假设有一个如下图的路径，默认情况下圆和方形都会被填充，最后的效果就是一个黑色的方形；
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