1.新版小说泛目录站群系统网站源码 小说站群源码 海量关键词霸屏
2.想找一款大屏可视化制作软件,屏推要支持源码导出,之前用的微兔
3.c语言游戏代码大全(收录100多款经典游戏源码)
4.30套可视化大屏模板,速度收藏!源码
5.速存,推屏详细罗列香橙派AIpro外设接口样例大全(附源码)
6.php宝塔搭建实战卫云域名防红系统php源码
新版小说泛目录站群系统网站源码 小说站群源码 海量关键词霸屏
我们为您带来一款全新的软件PHP小说泛目录站群系统源码,这款程序专为小说站群打造,屏推操作简便,源码易码源码即便是推屏初学者也能轻松上手。它具备泛目录功能,软件无需过多教程解释,屏推对于关键词霸屏策略,源码您可以自行百度了解,推屏它支持ascii干扰码,软件有效应对算法检测,屏推确保您的源码站点在搜索引擎中占据显著位置。
程序设计巧妙,推屏每次刷新都会自动更换小说页面,模拟真实更新,但请注意,这并非实际的小说站点内容。为了更进一步提升用户体验,我们建议您结合宝塔的定时任务功能,实现自动推送更新。如果您有创意,可以自行定制模板,提升站点美观度。此外,源码中还包含了php推送脚本和快速收录推送脚本,以帮助您更好地管理和推广您的站点。
想找一款大屏可视化制作软件,要支持源码导出,之前用的微兔
数字大屏作为现代数据分析、业务监控及指挥调度的重要呈现方式,包含了丰富的可视化图表、装饰效果及事件交互设计,为用户提供直观且酷炫的展示体验。
如果你正在寻求一款能提供源码导出的可视化制作软件,推荐尝试JVS智能BI。这款软件能满足你的需求,实现源码导出,让你拥有更多自定义与扩展空间。
下面是部分JVS智能BI大屏示例图展示,展示了其在不同场景下的应用与效果:
c语言游戏代码大全(收录多款经典游戏源码)
C语言是一种广泛使用的编程语言,其强大的wap视频直播源码功能和高效的性能使其成为游戏开发的首选语言。本文将介绍多款经典游戏的C语言源码,供游戏开发者学习和参考。操作步骤
Step1:下载源码
访问Github上的C语言游戏代码大全仓库,找到需要的游戏源码,点击“Download”按钮下载源码压缩包。
Step2:解压源码
使用解压软件将下载的源码压缩包解压到本地硬盘上。
Step3:编译源码
使用C语言编译器(如GCC)编译源码,生成可执行文件。
Step4:运行游戏
运行生成的可执行文件,开始游戏。
经典游戏源码
1.俄罗斯方块
俄罗斯方块是一款经典的益智游戏,玩家需要通过旋转和移动方块,使其在下落过程中排列成完整的一行或多行,从而消除方块并得分。
操作步骤
使用方向键控制方块移动和旋转,按空格键加速方块下落。
2.扫雷
扫雷是一款经典的单人益智游戏,玩家需要根据周围的数字推断出隐藏在方格中的地雷位置,最终揭开所有非地雷方格并得分。
操作步骤
使用鼠标左键点击方格揭开,使用鼠标右键标记可能的地雷位置。
3.贪吃蛇
贪吃蛇是一款经典的单人游戏,玩家需要通过控制一条蛇在屏幕上移动,吃掉食物并不断成长,直到撞到墙壁或自己的身体为止。
操作步骤
使用方向键控制蛇的移动方向,吃到食物后蛇的长度加1。
4.五子棋
五子棋是一款经典的两人对弈游戏,玩家需要通过在棋盘上下棋,先在横、竖、斜方向上连成五子的一方获胜。
操作步骤
使用鼠标点击棋盘上的空格下棋,先连成五子的一方获胜。
5.推箱子
推箱子是一款经典的益智游戏,玩家需要通过推动箱子使其到达指定位置,最终完成所有关卡。
操作步骤
使用方向键控制人物移动和推动箱子,将箱子推到指定位置即可过关。
套可视化大屏模板,有js源码phpstudy速度收藏!
大屏可视化越来越受欢迎的原因有两点。首先,可视化监控大屏能全方位展示数据,解决企业间数据隔离问题,通过数据采集、清洗、分析,将各项指标以直观、实时的方式展现,实现一体化数据分析。其次,随着可视化技术的发展,大屏通常搭载精美的图表和特效,提供生动的数据展现,具有丰富的交互功能和实时性,为用户带来惊艳的视觉体验。这样一张科技感满满的大屏,不仅能提升企业形象,也满足了领导层的需求。
开发可视化大屏通常包括五个步骤:需求调研、原型设计、模板开发、大屏调试、正式上线。其中,需求调研是核心,需明确目标受众、展示需求、主题、关键指标及分析纬度。原型设计可请专业团队完成,模板开发则可以选择代码+可视化库或使用成熟的大屏开发软件。使用成熟的软件能快速开发出大屏,且有现成的图表模板,支持拖拽配置,大大降低了开发难度。推荐选择B-S产品,如国内的帆软FineReport,它提供高安全性的互站网源码全套数据处理、可视化操作界面、插件化平台,适合有个性化需求的企业。
设计界面时,需考虑布局、色彩和交互元素,具体操作和配色细节可参考之前的文章,该文详细记录了一张大屏模板的制作过程。
为了帮助大家,提供近张大屏demo源码及素材。部分使用js+Echarts开发,部分由FineReport开发,可以直接更改数据套用。这些资源可以帮助大家快速搭建出专业、美观的可视化大屏。
速存,详细罗列香橙派AIpro外设接口样例大全(附源码)
华为云社区分享了关于香橙派AIpro外设接口的详细指南,包括样例源码,旨在帮助开发者充分利用其丰富的功能。AIpro板搭载升腾AI处理器,支持8TOPS INT8计算,适用于多种数据分析和推理计算场景,如教育、机器人和无人机等。 AIpro板提供了众多接口,如两个HDMI输出、GPIO、Type-C电源接口、SATA/NVMe SSD M.2插槽、TF插槽、千兆网口、USB3.0和Type-C接口,以及两个MIPI摄像头、MIPI屏和预留的电池接口。以下是部分接口的使用示例:通过MIPI接口,可以播放音频到耳机。只需插入耳机并进入音频测试程序,通过命令播放*.pcm文件。
USB接口可用于录音和播放音频,准备好录音功能的现成麻将源码出售耳机后,通过arecord命令录制,aplay命令播放。
MIPI摄像头可用于拍摄,通过IMX摄像头连接后,运行样例程序即可拍照。
USB接口的摄像头支持获取图像,通过v4l2-ctl查看设备节点,然后使用内置样例代码拍照并查看结果。
通过HDMI接口,可以显示图像,连接显示器后,执行特定脚本进行图像显示。
MIPI接口也能显示图像,但目前仅限于显示一张,使用LCD屏幕配合特定脚本操作。
想要了解更多样例源码和接口详解,可访问升腾社区文档中心和香橙派AIpro学习资源一站式导航。提升你的AIpro开发经验,探索更多可能!php宝塔搭建实战卫云域名防红系统php源码
欢迎来到web测评,本期分享一套由PHP开发的JI卫云域名防红系统php源码。如果你近期在寻找相关系统项目,恰好有朋友求助于我,希望我能录制一期搭建教程,今天有幸与大家分享这份便捷的部署经验。只需轻松几步,即可完成系统安装。
对于初次接触宝塔平台的小伙伴,之前我已制作过相关教程,建议翻阅参考。
JI卫云防红系统,采用双重跳转设计,确保运行稳定,同时支持短链接直接在内部打开,尤其适用于iOS设备。通过官方接口进行域名检测,实时更新查询结果,并自动屏蔽失效域名,提升使用体验。
系统配备完整的API开发文档,兼容各种网站对接需求,助您快速推进推广策略,提升网站知名度。
附上系统实测截图,以便直观了解其功能与界面。若欲获取源码及详细教程,请观看视频教程,并通过资源链接下载使用。
最后提醒,使用本资源时,请遵守法律法规,确保合法合规地进行网站运营。
视频和视频帧:Intel GPU(核显)的编解码故事
一般提及基于“显卡或多媒体处理芯片对视频进行解码”为硬解码,本文将探讨如何利用Intel的核显,即集成GPU实现硬解码。提及QSV,全称为Quick Sync Video,Intel在年发布Sandy Bridge CPU时,一同推出了这项基于核显进行多媒体处理,包括视频编解码的技术。集成核显,官方称HD Graphics,最早在Sandy Bridge前一代制程已推出,但性能提升及充分发挥在Sandy Bridge时期。Haswell及后续制程发布更高级的Iris架构。最近Intel宣布将开发独立显卡,核显发展具体走向未知。
接手QSV项目时,预期会有很多相关资料,实则相反。因此,将记录自己学习过程。
本文将介绍:
I. Intel的核显(集成GPU):
了解核显很有必要,几个月前,作者对CPU的认识还停留在“南北桥”架构。以下内容若有不准确之处,欢迎指正。
查看Gen CPU结构图,首先看CPU核心部分。在整块CPU芯片中,核显占比不小,算力不容小觑。在没有独立显卡的笔记本上,可以运行大量大型游戏,虽偶有卡顿、掉帧情况,整体表现已相对不错。
接下来,看官方给出的GPU内部结构图。GPU内部远比图上所示复杂,图中介绍的仅为部分Subslice芯片结构。GPU分为Slice部分和Un-Slice部分,Slice部分已介绍,接下来介绍Un-Slice部分。
作者找到了一张图,展示了在MFF上进行视频处理的流程:1) 首先在MFX/VDBOX模块上进行编解码;2) 接着送到VQE/VEBOX上做图像增强和矫正处理;3) 然后送到SFC上做scale和transcode;4) 最后送出到显示屏上展示。是否完全正确,作者这里做个记录。
推荐知乎文章《转》Intel Gen8/Gen9核芯显卡微架构详细剖析,深入浅出,关于thread dispatch的说明即出自该文。
最后,总结Intel集成GPU/核显结构图。
注意,这是skylake架构下的GT2/GT3/GT4 GPU结构图,X数字越大,集成的Slice和Unslice芯片更多,能力越强,价格也更高。
II. Quick Sync Video(QSV)技术:
QSV是Intel推出的将视频处理任务直接送到GPU上进行专门负责视频处理的硬件模块处理的软件技术。与CPU或通用GPU上的视频编码不同,QSV是处理器芯片上的专用硬件核心,这使得视频处理更为高效。
要了解QSV如何驱动GPU的MFF,首先看官方Intel® Video and Audio for Linux上的图。在介绍QSV之前,提及Intel在FFmpeg上提供的插件,包括ffmpeg-qsv、ffmpeg-vaapi和ffmpeg-ocl。详细描述如下:
· FFmpeg-vaapi提供基于低级VAAPI接口的硬件加速,在VA API标准下在Intel GPU上执行高性能视频编解码器、视频处理和转码功能。
· FFmpeg-qsv提供基于Intel GPU的硬件加速,基于Intel Media SDK提供高性能视频编解码器、视频处理和转码功能。
· FFmpeg-ocl提供基于工业标准OpenCL在CPU/GPU上的硬件加速,主要用于加速视频处理过滤器。
接下来,介绍QSV在ffmpeg2.8及以上版本的支持,经过MSDK、LibVA、UMD和LibDRM。分层进行分析:
· MSDK:Intel的媒体开发库,支持多种图形平台,实现通用功能,可用于数字视频的预处理、编解码和不同编码格式的转换。源码地址为Intel® Media SDK,在Linux平台上编译使用。
· VA-API:Video Acceleration API,提供类unix平台的视频硬件加速开源库和标准。Intel源码地址在Intel-vaapi-driver Project,在Linux平台上使用。
· UMD:User Mode Driver的缩写,指VA-API Driver。Intel提供了两个工具:intel-vaapi-driver 和 intel-media-driver,推荐使用后者。
· LibDRM:Direct Rendering Manager,解决多个程序协同使用Video Card资源问题,提供一组API访问GPU。与VA-API,LibDRM是一套通用的Linux/Unix解决方案。
· Linux Kernel:Intel的Kernel是i driver,描述了libDRM和Kernel Driver之间的关系。
至此,整个关系图较为清晰。
III. FFMPEG+QSV解码:
QSV硬解的任务主要包括:
关于3-4步操作的详细实现,底层库会帮助完成。但作为一个优秀的工程师,研究FFMPEG源码依然十分重要。接下来,介绍如何使用FFmpeg API中的h_qsv解码器插件。
提及FFmpeg命令行使用方法,推荐阅读官方资料《QuickSync》或《Intel_FFmpeg_plugins》。
关于示例代码,作者曾遇到许多坑,总结为:多数中文博客不可靠,官方demo最可信。官方代码提供了两份可用:qsvdec.c和hw_decode.c。作者最早使用的是第一段代码,核心部分如下:
然而,这段代码存在问题。测试发现,对于赛扬系列一款CPU,在p视频上MSDK达到fps,理论上h_qsv平台上限也应为fps,但实际测试不到fps。排查后发现是av_hwframe_transfer_data()性能较弱。
最终,与Intel一起解决了性能问题。那么,性能提升方案为何是GPU-COPY技术做Memory-Mapping?
解释GPU和CPU渲染图像的过程,包括坐标系转化、纹理叠加等,仅需了解两点:
后者的数据组织方式能充分利用GPU的并行特性,加速图像处理、渲染。尽管存在一些纹理叠加的技术难题,但性能提升足以补偿。
接下来,解释Memory-Mapping:从Intel CPU架构图中可见,GPU和CPU位于同一芯片上,各自寄存器/缓存区有限,视频数据主要存储在内存上。GPU和CPU的数据组织方式不同,同一帧数据存于内存同一位置,数据格式不同,因此需要做Memory-Mapping。Memory-Mapping相较于Memory-Copy,减少了数据从内存区域A移动到区域B的操作,已经是优化。进一步优化:GPU完成Memory-Mapping以及数据从GPU到内存和CPU的操作。
在av_hwframe_transfer_data()内部,Memory-Mapping由CPU完成,性能受限于CPU,只能并行。修改后,整体性能从不到fps提升至fps,虽然与理想fps仍有差距,但满足性能需求。
据悉,Intel将在FFmpeg 4.3开源出这个解决方案。
写在后面:
了解GPU底层对应用开发人员帮助不大,毕竟了解芯片布线的重新设计、制程工艺提升、GPU-COPY技术的数据I/O提升等,也不能做什么。最终,芯片架构是芯片工程师的事,底层逻辑实现是嵌入式工程师的事。应用开发人员无法做出实质贡献,但作为知识库扩充或休闲阅读,了解也无妨。
希望有机会接触CUDA的编解码,深入学习N卡设计。
感谢因《视频和帧》系列文章结识的朋友,热心指出文章描述不准确的地方。文中如有不严谨之处,欢迎指正。