作者:openwince@gmail.com 博客:http://www.cnblogs.com/tinz    本文的copyright归openwince@gmail.com所有,使用GPL发布,可以自由拷贝,转载.但转载请保持文档的完整性,注明原作者及原链接,严禁用于任何商业用途. ======================================================== 本文讨论的是基于DVSDK3,硬件平台是ZMV6467.   DVSDK TI为达芬奇平台的开发…

基于TI Davinci架构的双核嵌入式应用处理器OMAPL138开发入门 原文转自http://blog.csdn.net/wangpengqi/article/details/8115614 感谢wangpengqi的共享. 一.简单介绍 TI的达芬奇架构嵌入式应用处理器使用DSP与ARM结合的非对称多核结构,当然如今也有管脚全兼容的单核.本文要介绍的就是当中的一款低功耗处理器OMAP L138. OMAP L138包含一个主频300M的ARM9处理器内核和一个300M的C6748DSP内核…

(转载来自 德州仪器半导体技术(上海)有限公司 通用DSP 技术应用工程师 崔晶 德州仪器(TI)的第一颗达芬奇(DaVinci)芯片(处理器)DM6446已经问世快三年了.继DM644x之后,TI又陆续推出了DM643x,DM35x,DM6467,OMAP353x等一系列ARM+DSP或ARM+视频协处理器的多媒体处理器平台.很多有很强DSP开发经验或ARM开发经验的工程师都转到达芬奇或通用OMAP(OMAP353x)平台上开发视频监控.视频会议及便携式多媒体终端等产品.大家都面临着同一个问题…

芯片是产业链上游重要的一个环节,一颗小小的芯片具有极高的技术含量和价值,半导体行业每年都会有一个各大厂商营业额的排名,除去2009年,常年盘踞在前三名位置的分别是英特尔,三星半导体和德州仪器,英特尔凭借的是桌面处理器,三星半导体凭借的是其全面的存储器产品线,德州仪器则是凭借模拟器件,嵌入式处理器和无线半导体这"三驾马车".(注:DLP应隶属于光电器件,所以未计入) 终端是产业链中上游重要的一个环节,终端厂商用芯片设计出嵌入式硬件,并且基于该硬件开发相应的嵌入式软件,从而构成一个完整的嵌…

达芬奇架构NPU 达芬奇架构的核心优势是什么?如何更好地赋能麒麟990? 达芬奇架构,是华为自研的面向AI计算特征的全新计算架构,具备高算力.高能效.灵活可裁剪的特性,是实现万物智能的重要基础.具体来说,达芬奇架构采用3D Cube针对矩阵运算做加速,大幅提升单位功耗下的AI算力,每个AI Core可以在一个时钟周期内实现4096个MAC操作,相比传统的CPU和GPU实现数量级的提升. 3D Cube 同时,为了提升AI计算的完备性和不同场景的计算效率,达芬奇架构还集成了向量.标量.硬件加速器等…

一.达芬奇 百度了下电影简介,发现了斐波那契数列,同时发现密文是由斐波那契数列移动而来的,有点像base64变种 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597 2584 4181 6765 10946 17711 28657 46368 75025 121393 196418 317811 514229 832040 1346269 2178309 1 233 3 2584 1346269 144 5 196418 21 1597 610…

参考 : https://zhidao.baidu.com/question/182613491787331404.html 打开软件,点击默认的未命名项目: 点击左上角图中箭头位置: 选中系统->媒体储存: 点击自动显示本地储存与网络储存位置: 点击添加文件位置: 不需要操作直接点击 open: 会自动出现硬盘,然后点击确定即可: 现在就可以任意导入媒体了…

有时候,在工作中有些客户需要用到视频,我们大家都知道视频是非常的耗费流量的,因此,如果因为项目要求客户单独买台视频服务器是非常划不来的.那么将视频上传到优酷,爱奇艺等视频网站来托管那是一件很好的解决方案. 今天主要和大家聊下如果使用爱奇艺开放平台中来动态获取自己上传视频的mp4格式url地址.我们闲话少说,直接开始. 首先先看下通过这种方式获取的视频播放效果: 一.我们需要注册成为爱奇艺开发者       爱奇艺开放平台: http://open.iqiyi.com/index.html   二…

Flask 是一个 Python 实现的 Web 开发微框架.这篇文章是一个讲述如何用它实现传送视频数据流的详细教程. 我敢肯定,现在你已经知道我在O’Reilly Media上发布了有关Flask的一本书和一些视频资料.在这些上面,Flask框架介绍的覆盖面是相当完整的,出于某种原因,也有一小部分的功能没有太多的提到,因此我认为在这里写一篇介绍它们的文章是一个好主意. 这篇文章是专门介绍流媒体的,这个有趣的功能让Flask应用拥有这样一种能力,以分割成小数据块的方式,高效地为大型请求提供数据,…

最近,为了支持部门团队的项目,通过H5实现摄像头的视频流数据的捕获,抓取到视频流后,传输到视频识别服务器进行后续的逻辑处理. 视频数据的采集过程,其实是比较没有谱的过程,因为之前没有研究过HTML5操控摄像头并取视频流. 研究了下网络上的所谓的经验帖子,大都说基于WebRTC的方案,没有错,但是也不对,我们这里涉及到的技术,确切的说是基于H5的navigator以及MediaRecorder API实现,辅助的工具是FileReader以及Blob.参考的资料:(相关的内容,在这里就不详细描述)…