原创内容,转载请注明出处   接上篇,本文主要讲CAPL编程详细实现,软件环境CANoe  11.0 一.Simulation Setup 1.建模之前,首先创建一个.DBC文件.如果不会,可以用一个已有的DBC文件修改.新建待仿真的空节点,如下图,只有节点名称无任何信号.然后加载到Setup 2.新插入节点,选择Insert Network Node, 然后右击新建的节点配置该节点属性. 选择DBC中创建的节点名,此处很有用 设置节点属性为OSEK_TP节点(添加osek_tp.dll即可,在

http://blog.csdn.net/bd_zengxinxin/article/details/52525781 自己编写App的时候,有时会感觉界面卡顿,尤其是自定义View的时候,大多数是因为布局的层次过多,存在不必要的绘制, 或者onDraw等方法中过于耗时.那么究竟需要多快,才能给用户一个流畅的体验呢?那么就需要简单了解下Android的渲染机制: Android系统每隔16ms发出VSYNC信号,触发对UI进行渲染,那么整个过程如果保证在16ms以内就能达到一个流畅的画面. 那么

前言 上周我与阿里的宇果有一次技术的交流,然后对天猫H5站点做了一些浅层次的分析,后面点时间基本天天都会有联系,中途聊了一些技术细节.聊了双方团队在干什么,最后聊到了前端优化.因为我本身参与了几次携程H5站点的优化,在这方面有一些心得,但是与宇果交流的过程中发现我们在优化的时候忽略了一些细节. 携程做优化的时候整个重心基本放到了尺寸的缩减,和宇果的交流过程中他提出了渲染优化,其实渲染优化无非是减少回流,对于减少回流我们也有一些概念,我一直认为这个事情应该业务开发关注而不是框架关注(事实上框架也无

作者:桂. 时间:2017-05-31  17:43:22 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6925355.html 前言 总结一下基本的有话帧检测(Voice activity detection, VAD)技术,基于神经网络的待后面梳理完神经网络的理论后再作整理. 一.双门限 这是一种Boosting的思路,即:两个弱分类器可以组合更强的分类器,依次类推,三.四门限其实都可.每一种门限对应一种判决准则. 基本的双门限:短时能量+短时过零率,其原理

问题描述 我们在开发直播过程中,会需要用到直播推送端,推送端将直播的音视频数据推送到流媒体服务器或者cdn,再由流媒体服务器/CDN进行视频的转发和分发,提供给客户端进行观看.由于直播推送端会存在于各种不同的网络环境下面:有线.无线.3G.4G.卫星信号等等,在这些网络条件下,如何做到能够做到灵活.低延时直播,我们这个时候就需要引入发送缓冲区和丢帧策略两种功能,保证推送的实时和数据的有效: 环形缓冲区(引用) 环形缓冲区(ring buffer),是一种数据结构用于表示一个固定尺寸.头尾相连的缓

使用libav转码视频时发现一个问题:使用下面这段代码解码视频时,视频尾巴上会丢掉几帧. while(av_read_frame(ifmt_ctx,&packet) >= 0){ ret = avcodec_decode_video2(video_dec_ctx, vframe, &got_frame, &packet); if (got_frame) { packet.pts = av_rescale_q(packet.pts,video_dec_st->time_b

其实最初不是为了解决这个问题而来的,是Peter兄给我的提示解决另一个问题却让我误打误撞解决了另外一个问题之后也把这个隐藏了很久的bug找到(之前总是有一些特别短的视频产生不知所措还以为是视频素材本身有问题呢),今天真是收获颇丰啊,对libav的理解更深. 一直以来我的程序架构是让读一帧av_read_frame,然后去尝试根据packet的type类型分别去decode video或者audio,然而这样总是在视频的结尾会有许多帧丢失的问题,我找过avplay代码中似乎没找到我想象中的那种读p

关于DPI的学习笔记 先看一下定义 : DPI(Deep Packet Inspection)是一种基于数据包的深度检测技术,针对不同的网络应用层载荷(例如HTTP.DNS等)进行深度检测,通过对报文的有效载荷检测决定其合法性. 检测的位置: 网络的关键点处 检测的内容: 流量和报文内容进行检测分析 要求: 有事先定义的策略 对检测的流量进行过滤控制. 完成的目标:业务精细化识别.业务流量流向分析.业务流量占比统计.业务占比整形.以及应用层拒绝服务攻击.对病毒.木马进行过滤和滥用P2P的控制

DPI深度报文检测架构及关键技术实现 当前DPI(Deep Packet Inspect深度报文识别)技术是安全领域的关键技术点之一,围绕DPI技术衍生出的安全产品类型也非常的多样.在分析DPI的进一步技术实现之前,分析DPI对用户的价值可以看到主要体现在两个方面: 从攻击防御的角度看,Web类的安全风险正在成为目前安全风险的主流攻击形式,针对Web类应用层安全攻击的防护,依靠传统的防火墙是无法实现的,具备深度报文检测能力的IPS设备或者WAF设备开始为大家所熟知: 从业务应用识别分析的角度看,

UDP数据包长度 UDP数据包的理论长度 udp数据包的理论长度是多少,合适的udp数据包应该是多少呢?从TCP-IP详解卷一第11章的udp数据包的包头可以看出,udp的最大包长度是2^16-1的个字节.由于udp包头占8个字节,而在ip层进行封装后的ip包头占去20字节,所以这个是udp数据包的最大理论长度是2^16-1-8-20=65507. 然而这个只是udp数据包的最大理论长度.首先,我们知道,TCP/IP通常被认为是一个四层协议系统,包括链路层.网络层.运输层.应用层.UDP属于运输

转自:http://blog.csdn.net/wanggp_2007/article/details/5136609 丢包补偿技术(Packet Loss Concealment——PLC)是iLBC Codec中非常重要的一项技术,更是VOIP Codec应用中不可缺少的组成部分.iLBC的PLC只是在解码端进行封包补偿处理.在解码端根据收到的bitstream逐帧进行解码的过程中,iLBC decoder首先拿到每帧的 bitstream 要判断当前帧是否完整,如果没有问题则按照正常的iL

远程帧 通常,数据传输是由数据源节点(例如,传感器发出数据帧)自主完成的.但也可能存在目标节点向源节点请求发送数据的情况.要做到这一点,目标节点需发送一个远程帧,其中的标识符应与所需数据帧的标识符相匹配.随后,相应的数据源节点会发送一个数据帧以响应远程帧请求.远程帧与数据帧存在两点不同: 1)远程帧的RTR 位为隐性状态: 2)远程帧没有数据字段. 当带有相同标识符的数据帧和远程帧同时发出时,数据帧将赢得仲裁,因为其标识符后面的RTR 位为显性.这样,可使发送远程帧的节点立即收到所需数据. 错误

摘要:     本文摘抄并整理了以太网相关理论知识,包括CSMA/CD协议机制及工作.LAN互连,详细分析了Ethernet II帧格式,最后给出Ethernet II帧实例. 一.以太网[1] 1.1 概述     以太网(Ethernet)是一种计算机局域网组网技术.IEEE制定的IEEE 802.3标准给出了以太网的技术标准.它规定了包括物理层的连线.电信号和介质访问层协议的内容.以太网是当前应用最普遍的局域网技术.它很大程度上取代了其他局域网标准,如令牌环网(token ring).FD

一:前言 H264是新一代的编码标准,以高压缩高质量和支持多种网络的流媒体传输著称,在编码方面,我理解的他的理论依据是:参照一段时间内图像的统计结果表明,在相邻几幅图像画面中, 一般有差别的像素只有10%以内的点,亮度差值变化不超过2%,而色度差值的变化只有1%以内.所以对于一段变化不大图像画面,我们可以先编码出一个完整 的图像帧A,随后的B帧就不编码全部图像,只写入与A帧的差别,这样B帧的大小就只有完整帧的1/10或更小!B帧之后的C帧如果变化不大,我们可以继续 以参考B的方式编码C帧,这样循

UDP数据包长度 UDP数据包的理论长度 udp数据包的理论长度是多少,合适的udp数据包应该是多少呢?从TCP-IP详解卷一第11章的udp数据包的包头可以看出,udp的最大包长度是2^16-1的个字节.由于udp包头占8个字节,而在ip层进行封装后的ip包头占去20字节,所以这个是udp数据包的最大理论长度是2^16-1-8-20=65507. 然而这个只是udp数据包的最大理论长度.首先,我们知道,TCP/IP通常被认为是一个四层协议系统,包括链路层.网络层.运输层.应用层.UDP属于运输

一.简介 RFC 2889为LAN交换设备的基准测试提供了方法学,它将RFC 2544中为网络互联设备基准测试所定义的方法学扩展到了交换设备,提供了交换机转发性能(Forwarding Performance).拥塞控制(Congestion Control).延迟(Latency).地址处理(Address Handling)和错误过滤(Error Filtering)等基准测试的方法说明.除去备忘录状态.介绍.要求以及后面的安全机制.参考文献等辅助性说明外,RFC 2889的核心内容分别为测

人类具有一种视觉注意机制,即当面对一个场景时,会选择性地忽略不感兴趣的区域,聚焦于感兴趣的区域.这些感兴趣的区域称为显著性区域.视觉显著性检测(Visual Saliency Detection,VSD)则是一种模拟人类视觉并从图像中提取显著性区域的智能算法.如下面左边的图所示,人眼在观看该图片时会首先注意其中的小狗,自动忽略背景区域,小狗所在区域就是显著性区域.通过计算机视觉算法对左边的图像进行视觉显著性检测能够得到下图右边的结果,其中黑色区域为不显著区域,白色为显著区域,显著性检测在机器人领

视频压缩中,每帧代表一幅静止的图像.而在实际压缩时,会采取各种算法减少数据的容量,其中IPB就是最常见的.  简单地说,I帧是关键帧,属于帧内压缩.就是和AVI的压缩是一样的. P是向前搜索的意思.B是双向搜索.他们都是基于I帧来压缩数据. I帧表示关键帧,你可以理解为这一帧画面的完整保留:解码时只需要本帧数据就可以完成(因为包含完整画面) P帧表示的是这一帧跟之前的一个关键帧(或P帧)的差别,解码时需要用之前缓存的画面叠加上本帧定义的差别,生成最终画面.(也就是差别帧,P帧没有完整画面数据,只

4.技能的输入与检测 概述: 技能系统的用户体验,制约着玩家对整个游戏的体验.游戏角色的技能华丽度,连招的顺利过渡,以及逼真的打击感,都作为一款游戏的卖点吸引着玩家的注意.开发者在开发游戏初期,会根据玩家对此类游戏的惯性操作,设定技能控制按键.同时Genesis引擎为开发者提供的众多API接口,包含了按键过程.按键按下和抬起的识别功能.当玩家根据游戏设定的按键操作,输入后.系统会记录按键操作的命令,然后程序通过对玩家当前输入状态,以及输入的过程检测,判定技能输入是否为有效输入. 技能系统的用户体

前面一篇博客介绍在centos上搭建点击打开链接ffmpeg及x264开发环境.以下就来问个样例: 1.利用x264库将YUV格式视频文件编码为h264格式视频文件 2.利用ffmpeh库将h264格式的视频文件解码为yuv格式视频文件 解码和编码前后对文件大小进行比較,如图: 当中yuv420p.yuv为原始文件,大小77M encode.h264为H264编码后的视频文件,大小1.4M decode.yuv为ffmpeg解码后的视频文件,大小77M. 从文件的大小非常明显能够看出h264压缩

学习参考了:http://www.jianshu.com/p/c35a81c3b9ebhttps://zsisme.gitbooks.io/ios-/content/chapter11/frame-timing.html 自己总结一下,方便以后使用 NSTimer iOS按照每秒60次刷新屏幕,然后CAAnimation计算出需要展示的新的帧,然后在每次屏幕更新的时候同步绘制上去,CAAnimation最机智的地方在于每次刷新需要展示的时候去计算插值和缓冲.    NSTimer是如何工作的.