[视频处理]YUV与RGB格式转换 YUV格式具有亮度信息和色彩信息分离的特点,但大多数图像处理操作都是基于RGB格式. 因此当要对图像进行后期处理显示时,需要把YUV格式转换成RGB格式. RGB与YUV的变换公式如下: YUV(256 级别) 可以从8位 RGB 直接计算: Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B U = - 0.1687 R - 0.3313 G + 0.5 B + 128 V = 0.5 R - 0.4187 G - 0.0813 B + 128

“工欲善其事,必先利其器.” 使用Android模拟器开发和调试应用肯定比使用真机方便.但相比XCODE的IOS模拟器,Android SDK自带的AVD实在不争气,不过一些第三方的模拟器却表现不俗! 12年我开始接触Android开发时候,手头上甚至连一部低端的Android手机都没有,那时候用的是Android SDK自带的AVD模拟器,相信任何Android开发者都对这货深恶痛绝.一直以来,Android开发都有以下的毛病: AVD模拟器奇卡无比: 使用USB数据线链接手机经常无法设别设备

php大力力 [039节]  修改一下后台项目,同时启用印象笔记,要做的事情todo列表,记录在印象笔记,速度快一些

libyuv is an open source project that includes is an instrumentation framework for building dynamic analysis tools. Various tests and profilers are built upon it to find memory handling errors and memory leaks, for instance. solutions = [ { "name&quo

这里有编译好的库 https://bintray.com/yarr/ios/libyuv-ios# lipo -info libyuv.a  Architectures in the fat file: libyuv.a are: armv7 i386 x86_64 arm64  如何自己编译呢? 我找到个特别方便的方法: git clone https://github.com/yarrcc/libyuv-ios 不要用root下载代码.不然xcode打开会报错. https://yunpan

libyuv据说在缩放和颜色空间转换,比ffmpeg效率高很多倍.不知道和我们的PP库比起来怎么样.同样有neon指令集优化.支持移动设备.

methanol模块化的可定制的网页爬虫软件,主要的优点是速度快. 下载:http://sourceforge.net/projects/methabot/?source=typ_redirect README 安装SpiderMonkey https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Mozilla/Projects/SpiderMonkey/Build_Documentation

 下载代码(墙): git clone http://git.chromium.org/external/libyuv.git 用 make 编译(linux.mingw.cygwin): make -f linux.mk 用 cmake 编译(vs.linux.mingw.msys等): mkdir out cd out cmake .. cmake --build . Release build/install mkdir out cd out cmake -DCMAKE_INSTALL

上篇文章Android libyuv使用系列(一)Android常用的几种格式:NV21/NV12/YV12/YUV420P的区别中我们了解了YUV相关的知识,而本篇文章我会介绍libyuv是什么,以及如何使用libyuv进行相应的图像数据处理. 当我们在 Android 中处理 Image 时,常因为 Java 性能和效率问题导致达不到我们期望的效果,例如进行Camera 采集视频流的原始帧时我们需要每秒能够获取足够的帧率才能流畅的显示出来,这也是为什么美颜 SDK 和图像识别等这类 SDK

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oracle sqlldr使用(导入速度快,但对数据本身的处理功能弱) 博客分类: DB.Oracle OracleSQL  sqlload.cmd pause sqlldr user/pass@tnsdb control.ctl skip=1 rows=2000 bindsize=8192000 pause control.ctl LOAD DATA INFILE 'Rating201001.csv' APPEND INTO TABLE "TBL_SELL" FIELDS TERMI

转自:http://cos.name/2015/03/xgboost/ 本文作者:何通,SupStat Inc(总部在纽约,中国分部为北京数博思达信息科技有限公司)数据科学家,加拿大Simon Fraser University计算机学院研究生,研究兴趣为数据挖掘和生物信息学. 主页:https://github.com/hetong007 引言 在数据分析的过程中,我们经常需要对数据建模并做预测.在众多的选择中,randomForest, gbm和glmnet是三个尤其流行的R包,它们在Kag

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LinkedList接口(在代码的使用过程中和ArrayList没有什么区别) ArrayList底层是object数组,所以ArrayList具有数组的查询速度快的优点以及增删速度慢的缺点. 而在LinkedList的底层是一种双向循环链表.在此链表上每一个数据节点都由三部分组成:前指针(指向前面的节点的位置),数据,后指针(指向后面的节点的位置).最后一个节点的后指针指向第一个节点的前指针,形成一个循环. 双向循环链表的查询效率低但是增删效率高.所以LinkedList具有查询效率低但增删效