多年来，NumPy 为第三方扩展暴露的 API 已发展壮大，并使程序员能够直接从 C 中访问 NumPy 功能。这个 API 最好被描述为“有机的”。它是由多种竞争性的愿望和多种观点多年形成的，受到希望使用户能够从 Numeric 和 Numarray 迁移到 NumPy 方面的强烈影响。核心 API 始于 1995 年的 Numeric，并有一些模式，比如大量使用宏来模仿 Python 的 C-API 以及适应 90 年代晚期的编译器技术。只有一小群志愿者很少有时间投入到改进这个 API 上。
memcpy是C/C++的一个标准函数，原型void *memcpy(void *dest, const void *src, size_t n)，用于从源src所指的内存地址的起始位置开始拷贝n个字节到目标dest所指的内存地址的起始位置中。 neon是适用于ARM Cortex-A系列处理器的一种128位SIMD(Single Instruction, Multiple Data,单指令、多数据)扩展结构。neon支持一次指令处理多个数据，比如处理8个8-bit、4个16-bit、2个32-bit或1个64-bit。正是这个特性可以用于加速内存拷贝。 在正常情况下memcpy的性能已经足够使用了，但是当我们因为某些原因在拷贝大内存遇到瓶颈的时候，可以考虑使用neon来加速内存拷贝。比如我在使用glMapBufferRange把PBO从GPU内存映射到CPU内存的时候遇到了耗时问题，拷贝921600字节的数据需要30ms，在使用neon后，内存拷贝耗时直接降低到了4ms，相差将近8倍。事实上，在arm平台上使用neon指令可以高效提升数据并行处理性能，而不仅仅局限于内存拷贝。google开源的libyuv内部也使用了neon指令来并行处理数据。
1、开启webrtc-aec3，configure脚本开启--enable-libwebrtc-aec3
Chromium是一个伟大的、庞大的开源工程，很多值得我们学习的地方。 前面写道： 《跟Google学写代码–Chromium/base–stl_util源码学习及应用》 《跟Google学写代码–Chromium/base–windows_version源码学习及应用》 今天分享cpu相关的操作。 先看看这个枚举： enum IntelMicroArchitecture { PENTIUM, SSE, SSE2, SSE3, SSSE3, SSE41
PG引入SIMD执行集后具体有多大性能提升？本篇抽取PG的simd库，对比线性搜索场景的性能：
对于SISD，每个指令只能处理一个数据，而SIMD一个指令可以处理多个数据，因为多个数据的处理是平行的，因此从时间来说，一个指令执行的时间，SISD和SIMD是差不多的。由于SIMD一次可以处理N个数据，所以它的处理的时间也就缩短到SISD的1/N。需要指出一点，NEON是需要硬件支持的，需要有一块寄存器放到硬件上来处理这个的。SIMD、MMX、SSE、AVX、3D Now!、NEON
在ANE中如果SDK调用了so库，则需要把so库放到ANE下Android-ARM/lib/armeabi （调试模式）或者 armeabi-v7a（发行模式）下。可以贴个ADT代码说明问题:
1. 准备下载相关的交叉编译器gcc (1)、aarch32架构的交叉编译器 因为系统是ubuntu 14-04的版本，可以直接使用安装的方式去安装aarch32架构的交叉编译器。也可以按照aarch64架构的方式去下载aarch32的交叉编译器，建议g++版本低一点，4.8.4左右。 sudo apt-get install g++-arm-linux-gnueabihf 执行命令成功后，使用 命令 arm-linux-gnueabihf-g++ -v 查看到安装的版本值，安装成功! 版本值显示如下图：
【GiantPandaCV导语】以卷积和im2col+gemm实现卷积操作举例,来图解深度学习中Tensor的NC4HW4(其实应该是N{C/4+C%4>0?1:0}HW4),写成NC4HW4方便阅读
向量计算是在执行单个处理器指令时，对多个数据块同时执行相同类型的多个操作。这一原理也被称为 SIMD（单指令多数据）。这个名字源于与向量代数的明显相似性：向量之间的操作具有单一符号表示，但涉及对向量各分量执行多个算术操作。
./configure --host=arm-openwrt-linux-muslgnueabi --prefix=$PWD/install --disable-libwebrtc --disable-libyuv --disable-v4l2 --disable-opencore-amrnb --disable-speex-codec --disable-speex-aec --with-openh264=/home/lyz/work/broadcast_app/app/thirds_libs_src/pjproject-2.12.1/third_party/openh264-2.3.1 --enable-libwebrtc-aec3 --with-opus=/home/lyz/work/broadcast_app/app/thirds_libs_src/pjproject-2.12.1/third_party/opus/
LiveVideoStack正在招募编辑/记者/运营，与全球顶尖多媒及技术专家和LiveVideoStack年轻的伙伴一起，推动多媒体技术生态发展。了解岗位信息请在BOSS直聘上搜索“LiveVideoStack”，或通过微信“Tony_Bao_”与主编包研交流。
Github 博客链接,https://epage.github.io/blog/2021/12/clap3/
与 Python 和 Go 等其他编程语言相比，Rust 的标准库非常小，仅包含一些核心数据结构，所有其他功能都交给第三方 crate 去完成，Rust 新手的一个常见抱怨是，他们不知道从哪里开始：应该使用哪些 crate，应该信任哪些 crate。bless.rs这个网站旨在回答这些问题。
作者 | 刘文志 责编 | 何永灿 随着深度学习（人工智能）的火热，异构并行计算越来越受到业界的重视。从开始谈深度学习必谈GPU，到谈深度学习必谈计算力。计算力不但和具体的硬件有关，且和能够发挥硬件能力的人所拥有的水平（即异构并行计算能力）高低有关。 一个简单的比喻是：两个芯片计算力分别是10T和 20T，某人的异构并行计算能力为0.8，他拿到了计算力为10T的芯片，而异构并行计算能力为0.4的人拿到了计算力为20T的芯片，而实际上最终结果两人可能相差不大。异构并行计算能力强的人能够更好地发挥硬件的能力，而
2022腾讯犀牛鸟开源人才培养计划 开源项目介绍 滑至文末报名参与开源人才培养计划 提交 ncnn 项目Proposal ncnn 项目介绍 一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。基于 ncnn，开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行，开发出人工智能 APP，将 AI 带到你的指尖。 ncnn 项目导师介绍 倪辉 ncnn作者 导师寄语： ncnn是业界知名的AI推理框架，社区支持很好，参与研发是能学到知识和技术的，导师会很耐心帮助你的，对吧对吧！ ncnn 相关资料 ncnn 优
针对对一个问题，OpenCV开发包包含的东西太多了，大而全，而它们的项目可能需要只是一点点，需要的是小而精，其实这个很容易解决，这个就是要求做好OpenCV的模块裁剪与移植，通过CMake自己编译，关于这个问题，我也写过一篇文章来介绍，感兴趣可以点击这里：
前段时间和大佬聊天的时候谈论到了libyuv为什么那么快？萌新emmmm几下后，表示google工程师是真牛逼....后来盲猜了一下可能是libyuv在编译的时候根据具体的abi做了特殊的优化或者对数据进行分块做多线程处理balabala......
GPU世界：这次非常感谢风辰大神能来到GPU世界来做专访。之前就听说风辰已经活跃于OpenGPU等专业的并行计算社区，对于并行计算领域也从事了好多年，在此是否能请您进一步介绍一下自己以及自己所属的这一行业？ 风辰：我叫刘文志，网名风辰，毕业于中科院研究生院，毕业后在英伟达干了近三年；之后在百度IDL异构计算组跟着吴韧老师；现在在一家深度学习创业公司做异构并行计算相关的内容。 在深度学习领域，无论是训练还是部署对计算能力的需求都非常大。一次训练使用单X86 CPU来做，可能需要一年，使用８核CPU来做，也需
随着大数据的发展，计算机芯片算力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。而人工智能实现超级算力的核心就是AI芯片。AI芯片也被称为人工智能加速器，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。 2020年我国人工智能芯片市场规模约为184亿元。未来5G商用的普及将继续催生人工智能芯片的应用需求，中国人工智能芯片行业将快速发展，预计2023年市场规模将突破千亿元。 那么，如何借助AI芯片来实现特定的任务，将是所有AI芯片产业人员必备的技能。 为此，贪心学院重磅推出《高性能神经网络与AI芯片应用研修课程》
最近因项目需要，得把OpenCV捡起来，登录OpenCV官网，竟然发现release了4.0.0-beata版本，所以借此机会，查阅资料，了解下OpenCV各版本的差异及其演化过程，形成了以下几点认识：
使用以下任何一个开关将允许FFmpeg链接到 相应的外部库。所有组件都依赖于该库 如果所有其他依赖项都得到满足而未满足，则将启用 明确禁用。例如。 –enable-libwavpack将启用链接 libwavpack并允许构建libwavpack编码器，除非它是 使用–disable-encoder = libwavpack专门禁用。
在数字图像处理的语境里，图像一般是二维或三维的矩阵，卷积核（kernel）和滤波器（filter）通常指代同一事物，即对图像进行卷积或相关操作时使用的小矩阵，尺寸通常较小，常见的有3*3、5*5、7*7等。卷积操作相当于对滤波器旋转180度后的相关操作，如下图所示，但很多滤波器是中心对称的，而且两者运算上可以等价，所以很多时候不太区分。
本文介绍了如何利用SSE/AVX指令集进行CPU并行加速，以解决图像转置中存在的内存访问瓶颈问题。首先介绍了图像转置的算法和实现过程，然后通过具体示例展示了如何使用SSE/AVX指令集进行CPU并行加速，最后给出了针对不同CPU架构的优化策略。
众所周知，深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测，目标跟踪等计算机视觉任务中，并取得了巨大成功。 随着不同场景的需求变得更加多样，越来越多的IoT设备和场景需要与数据采集点以最接近的低时延来进行决策和操作；另外IoT物联设备生成的数据量通常很大，由于运营成本、时间和隐私方面的考虑，移动和存储所有生成的数据不太可行。 AI技术的一个趋势是在设备端上部署高性能的神经网络模型，并在真实场景中实时运行。如移动端/嵌入式设备，这些设备的特点是内存资源少，处理器性能不高，功耗受限，这使得目前精度最高的模型根本
在本人的博客里，分享了有关中值模糊的O(1)算法，详见：任意半径中值滤波（扩展至百分比滤波器）O(1)时间复杂度算法的原理、实现及效果 ，这里的算法的执行时间和参数是无关的。整体来说，虽然速度也很快，但是在某些特殊情况下我们还是需要更快的速度。特别是对于小半径的中值，我们有理由去对其进一步的优化的。本文我们进一步探讨这个问题。
本定于2018年7月发布的OpenCV4.0再次跳票，昨天官方发布了OpenCV4.0-alpha，作为4.0正式版发布前的尝鲜，让我们一睹芳容！
受wired-logic启发，wired-logic-rs是一个基于像素的数字电路模拟器，核心技术采用Rust和WebAssembly
它使用 xmake.lua 维护项目构建，相比 makefile/CMakeLists.txt，配置语法更加简洁直观，对新手非常友好，短时间内就能快速入门，能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
众所周知深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测，目标跟踪等计算机视觉任务中，并取得了巨大成功。 然而随着时代发展，人们更加关注深度神经网络的实际应用性能，人工智能技术的一个趋势是在边缘端平台上部署高性能的神经网络模型，并能在真实场景中实时(>30帧)运行。 如移动端/嵌入式设备，这些平台的特点是内存资源少，处理器性能不高，功耗受限，这使得目前精度最高的模型根本无法在这些平台进行部署和达到实时运行。 由于存储空间和算力资源限制，神经网络模型在移动设备和嵌入式设备上的存储与计算仍然是一个巨大的挑战。
距离OpenCV 3.0发布已逾三年半了，终于在2018-11-20，OpenCV 4.0正式版强势来袭！至此开始OpenCV 4.x的王朝！
如果对深度学习有所了解的小伙伴们想必都知道，深度学习需要使用强大的服务器、加速嵌入式平台(如NVIDIA的Jetson)来运行深度学习算法，然而这也同样意味着不菲的开支。 那么问题来了，如果你想你想用
FFplay是一个使用FFmpeg库和SDL库的非常简单和便携的媒体播放器。它主要用作各种FFmpeg API的测试平台。
这是我自己做的移动端算法优化笔记的第一篇文章。我入门移动端的时间其实很短，也是今年刚开始接触Neon优化并尝试用Neon来做一些算法加速工作，之前我做过系列的X86上的SSE/AVX算法加速文章分享。但那个系列已经比较久没有更新了，一是因为我日常做的都是和移动端相关的一些算法部署工作，二是因为我变懒了，所以希望新开这个专题重新找到一点分享算法优化文章的热情（笑）。关于盒子滤波这个算法的移动端优化，梁德澎作者已经有分享过一篇很优秀的文章了，即【AI移动端算法优化】二，移动端arm cpu优化学习笔记之一步步优化盒子滤波 ，所以你可能会在我的这篇文章看到很多的优化技巧已经被他讲过了，但这篇文章仍然有我自己大量的思考以及花了大量写出对应的优化代码，我接触了哪些资料或者说学习了哪些知识，我都有列举到，所以对移动端优化感兴趣的小白还是值得看看的。代码开源在https://github.com/BBuf/ArmNeonOptimization 。
IGVN每次从工作集获取一个节点，如果节点没有输出边，那么该节点是个死节点，可以安全移除。C2会递归式地移除死节点的输入边，这一步又可能产生新的死节点。如果节点有输出边，对该节点应用transform_old进行变形（transform_old调用节点的Ideal、Identity和GVN优化），如果节点变换成功，会将新节点加入工作集。如此反复，直到工作集没有节点，即没有节点可以再次优化。具体优化过程如代码清单9-20所示：
当谈到微控制器（MCU）和人工智能（AI）的结合，我们进入了一个激动人心的领域。传统上，AI应用程序需要大型计算机或云服务器的处理能力，但随着技术的发展，现在可以将AI嵌入到微控制器中。这为嵌入式系统、物联网设备、机器人和各种其他应用开启了新的可能性。
Base64是一种用64个Ascii字符来表示任意二进制数据的方法。主要用于将不可打印的字符转换成可打印字符，或者简单的说是将二进制数据编码成Ascii字符。Base64也是网络上最常用的传输8bit字节数据的编码方式之一。
也许你是从OpenCV2.4.x系列入门，还是从OpenCV3.x系列入门，对OpenCV一定会留下一个印象：卧槽，太强大了吧！
距离上次推送 OpenCV 4.0 内测版来了！仅隔一个月，OpenCV官方再次发布OpenCV 4.0 Beta版，完全吊足大家对OpenCV 4.0正式版（Gold）的胃口。
最近的工作需要读写jpeg图像,网上找了半天，发现libjpeg-turbo是个不错的选择。 libjpeg-turbo是与libjpeg接口兼容的一个jpeg编/解码库，其主要的特点就是利用SIMD指令(如X86架构的MMX/SSE/SSE2，ARM架构的NEON)来加速jpeg图像的编/解码,相比被广泛使用的libjpeg，编码和解码性能提高2~4倍左右。
OpenCV 是英特尔开源的跨平台计算机视觉库。也就是说，它是一套包含从图像预处理到预训练模型调用等大量视觉 API 的库，并可以处理图像识别、目标检测、图像分割和行人再识别等主流视觉任务。OpenCV 最显著的特点是它提供了整套流程的工具，因此我们根本不需要了解各个模型的原理就能一个个 API 构建视觉任务。
ClickHouse是什么数据库？ClickHouse速度有多快？应用场景是怎么样的？ClickHouse是关系型数据库吗？ClickHouse目前是很火爆的一款面向OLAP的数据，可以提供秒级的大数据查询。
有消息指出，三星在2019年公布的人工智能助手NEON，将会随三星S21系列一同发布，并且仅由Galaxy S21 Ultra独享该功能。NEON的网站上宣传其外观和行为都像真实的人类，能够表现出情感和智慧。
【GiantPandaCV导语】Neon是手机普遍支持的计算加速指令集，是AI落地的工程利器。Neon Intrinsics 的出现，缓解了汇编语言难学难写的难题，值得工程师们开发利用。
在今年结束的CES 2020上，三星首次对外展示其作品——NEON，“人工制造人”（Artificial Human），由三星旗下创新实验室 STAR Labs 独立开发。
但是后来上云了，上的很深，没法了，开始关注什么是云原生，什么是POALRDB 最终也是双脚结结实实的踏入了，之前睬都不睬的领域。没有办法，人才江湖，身不由己，吃那锅的饭，说那个国的话！
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