PowerPC 架构和产品整理这些，是因为PowerPC的产品实在太复杂。比较ARM，x86以及PowerPC：ARM系列产品虽然众多，但是该系列的内核版本变化一目了然。x86系列产品则主要是Intel和AMD，都是自家产品，产品线非常清晰明了。唯有PowerPC，虽然出自IBM，但是经过AIM的分合，IP核的授权，IP在各个公司之间转授还有IBM的回购等等一系列商业活动，除了ISA有着清晰的演化
前言：CUDA与NPU都是并行计算模块，可加速模型推理速度。 FLOPS (floating point operations per second)指硬件设备每秒浮点运算次 数，用于衡量硬件计算性能。算力常用单位： FLOPS: FLOPS是每秒浮点数运算次数，一般见于GPU；TOPS： 通常是指八位定点数运算的次数，一般见于FPGA和ASIC； 
DirectShow DirectShow是一种windows平台上的流媒体体系结构。DirectShow提供了多媒体流的高质量捕获和回放机制。它支持多种格式，包括ASF（Advanced System Format），MPEG（Motion Picture Expert Group），AVI（Audio-Video Interleaved），MP3（MPEG Audio Layer-3）和W
目录1. 建立一个MediaPipe AAR的步骤1.1. 安装MediaPipe框架1.2. 编译MediaPipe得AAR包2. Android Studio使用MediaPipe AAR步骤1. 建立一个MediaPipe AAR的步骤MediaPipe是用于构建跨平台多模态应用ML管道的框架，其包括快速ML推理，经典计算机视觉和媒体内容处理（如视频解码）。下面是用于对象检测与追踪的Medi
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2024-04-16 14:26:26
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尽管使用 Premiere Pro 进行视频剪辑的工作效率与电脑硬件有莫大的关系，比如需要更快的 CPU、更大的内存，还有固态硬盘 SSD 等等。但我们也可以通过一些设置，让现有电脑在视频剪辑时发挥出它的最佳性能，从而避免卡顿，提高工作效率。◆ ◆ ◆启用 GPU 加速Pr菜单：文件/新建/项目Pr菜单：文件/项目设置在“常规”选项卡，选择好合适的“渲染程序”。说明：1、当前
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2024-02-26 11:47:15
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电脑y7000,显卡1650. 我在anaconda的搭建中,发现anaconda自带的下载并不能下载tensorflow2.0版本 于是一顿摸索后,使用pip成功搭建tensorflow2.0cpu+gpu环境 下面是我的一些笔记 我配置的时候电脑各种报错,我这个小白完全不知道怎么搞,搞了两天查了几十篇CSDN总算把这东西搞明白了,可能你们也会遇到跟我一样的问题,所以现分享如下,希望能帮到你们(
在正式开始介绍实时渲染之前，让我们首先定义我们如何衡量渲染的速度，我们都非常熟悉的一个指标是帧率(frame per senconds, FPS)，正如其名所示，帧率衡量的是一秒内程序渲染的图片数量。帧率更多地是程序方面的渲染速度指标，而硬件上的渲染速度则以刷新率衡量，单位为赫兹Hz，表示显示设备一秒内更新画面的次数。刷新率是固定不变的，当程序的渲染速度跟不上刷新率时，显示设备会多次更新同样的画面
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2024-09-07 13:20:36
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本文以xilinx RC IP为例，讲解ARM的RC驱动（PL）。IP例程参考网址：https://xilinx-wiki.atlassian.net/wiki/spaces/A/pages/18842034/Xilinx+Linux+PL+PCIe+Root+PortIP文档文档参考网址：https://docs.xilinx.com/v/u/en-US/pg194-axi-bridge-pci
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2024-03-06 02:20:10
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注意：1.本文不保证适合所有mac系统环境也必然不适合所有的开源库编译。本人mac os x10.7， xcode4.3环境. 2. 本文作者是完全搞不懂./configure CC是什么东东的菜鸟，所以这不过是菜鸟的分享~补充知识：Shell编程中的“局部变量”和“导出变量”：http://roclinux.cn/?p=1277-------
1、前言
下载地址为： http://developer.android.com/sdk/ndk/1.5_r1/index.html 。 2、误解 新出生的事物，除了惊喜外，也会给我们带来一定的迷惑、误解。 2.1、误解一： NDK 发布之前， Android 不支持进行 C 开发 在Google 中搜索 “NDK
1.摘要MediaPipe 人脸检测是一种超快的人脸检测解决方案，具有 6 个landmarks和多人脸支持。它基于 BlazeFace，这是一种轻量级且性能良好的人脸检测器，专为移动 GPU 推理量身定制。 检测器的超实时性能使其能够应用于任何需要准确的面部感兴趣区域作为其他特定任务模型输入的实时取景器体验，例如 3D 面部关键点或几何估计（例如 MediaPipe Face Mesh）、面部特
文章目录前言一、准备工作二、CPU版本三、GPU版本四、编译好的.whl文件（CPU和GPU）以及bazel压缩包总结 前言MediaPipe 是一款由 Google Research 开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架，可以直接调用其API完成目标检测、人脸检测以及关键点检测等。本文将详细介绍MediaPipe在嵌入式平台Jeston Nano上的安装与使用。由于GPU版需要更改许多文件，
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2024-04-20 21:46:40
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今天开始给大家分享mediapipe学习,踩坑过程.我现在使用的是windown系统, 也跑过centos上,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,helloworld！android介绍你会学到什么你将建造什么设置边缘检测图初始最小应用程序设置通过使用相机CameraX相机权限相机访问ExternalTextureConverter设置在 Android 中
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2022-02-22 19:57:00
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1.摘要MediaPipe Objectron 是一种用于日常物体的移动实时 3D 物体检测解决方案。它检测 2D 图像中的物体，并通过机器学习 (ML) 模型估计它们的姿势，该模型在 Objectron 数据集上训练。对象检测是一个被广泛研究的计算机视觉问题，但大部分研究都集中在二维对象预测上。虽然 2D 预测仅提供 2D 边界框，但通过将预测扩展到 3D，人们可以捕捉物体在世界中的大小、位置和
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2024-01-08 16:38:47
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MoveNet是Google在2021年5月推出的一款轻量化姿态估计模型，集成在MediaPipe当中，出来至今已经一年多了，但是似乎相关的技术解读比较少，最近正好调研到仔细研究了一下感觉挺有意思的，所以更新一期解读。0. 前言说起业务落地级别的姿态估计算法方案，大家基本上的共识都是top-down范式，也就是det+pose的形式，先由一个轻量级的姿态估计模型提供bbox，再依次送入pose模型
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2024-03-29 12:05:14
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GPUImage+CoreImage，实时检测追踪人脸的相机滤镜开发（类似相机贴图，局部渲染GPUImageFilter）0.4132018.06.19 18:46:56字数 1530阅读 1111简述GPUImage+CIDetectorGithub地址：https://github.com/filelife/VJCameraFaceDetectorFilter
GPUImage作为目前各大美颜
//==overview==随着硬件的发展，我们可以看到GPU的计算能力远远的把CPU抛在后面，所以把更多的CPU端的计算放在GPU端，可以说是一个行业一直努力的方向。渲染端cpu上面，一直以来，剔除和提交drawcall都是cpu做的，这部分一方面cpu可怜的计算力只能做的很粗糙，一方面消耗颇高，导致国内游戏行业谈性能必谈drawcall数量。这部分离GPU很近，所以当然要先下手了。其实早在PS
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2024-07-29 13:19:52
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前言MediaPipe 2019年开源，是一款由 Google Research 开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架。在谷歌，一系列重要产品，如 、Google Lens、ARCore、Google Home 以及 ，都已深度整合了 MediaPipe。1. 安装 MSYS2 https://www.msys2.org 这里下载的是 msys2-x86_64-20220603.exe (当前最
MediaPipe概述谷歌开源MediaPipe于2019年6月首次推出。它的目标是通过提供一些集成的计算机视觉和机器学习功能，使我们的生活变得轻松。MediaPipe是用于构建多模态（例如视频、音频或任何时间序列数据）、跨平台（即eAndroid、IOS、web、边缘设备）应用ML管道的框架。Mediapipe还促进了机器学习技术在各种不同硬件平台上的演示和应用程序中的部署。应用人脸检测多手跟踪
# 科普文章：了解Swift Mediapipe
## 简介
Swift Mediapipe 是一个基于 Swift 语言开发的多媒体处理框架，它提供了丰富的功能和工具，可用于图像和视频处理、人脸检测、姿势估计等应用场景。本文将介绍 Swift Mediapipe 的基本概念、用法和示例代码，帮助读者快速了解和使用这一强大的框架。
### Swift Mediapipe 的特点
- 使用
原创
2024-05-19 04:58:49
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