在原创的基础上整理了下步骤，原文地址不好着了，但是原文标题叫《ffmpeg开发指南》。基于0.4.8 版本的ffmpeg。1初始化首先第一件事情－－让我们来看看怎样打开一个视频文件并从中得到流。我们要做的第一件事情就是初始化libavformat/libavcodec: av_register_all();这一步注册库中含有的所有可用的文件格式和编码器，这样当打开一个文件时，它们才能够
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2024-08-12 11:51:23
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文章目录帮助选项（Help options）标准选项（Standard options）许可证选项（Licensing options）配置选项（Configuration options）程序选项（Program options）文档选项（Documentation options）组件选项（Component options）个别组件选项（Individual component optio
FFmpeg最常调用的外部编码库就是libx264和libx265了。我们知道在FFMPEG内部，可以通过结构体AVCodecContext设置一些通用的编码参数，结构体定义见下方代码段。typedef struct AVCodecContext {
/**
* information on struct for av_log
* - set by avcodec_al
目录一、安装NVIDIA驱动二、安装CUDA三、安装CUDNN一、安装NVIDIA驱动首先去NVIDIA官网下载自己机器显卡对应的驱动安装包，安装的驱动要和安装的CUDA版本对应，对应关系见下表：下载完成后，执行以下操作：# 1.对驱动文件赋予权限
sudo chmod 777 NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run
# 2.禁用nouveau驱动
sudo gedit /etc/
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2024-05-02 17:13:28
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在当今快速发展的计算环境中，如何有效地利用 GPU 进行处理已成为许多开发者的关注点。具体到 Ollama 框架，它为机器学习和大规模数据处理提供了一个高度可扩展的解决方案。然而，用户在启用 GPU 时常常遇到一些问题。本文将详细记录如何解决“ollama 如何启用 GPU”的问题, 并通过实际案例帮助用户更好地掌握这一过程。
## 问题背景
在使用 Ollama 作为机器学习框架的用户中，不
1 前言这是我一开始写的一篇安装教程:深度学习1-深度学习环境安装,有这一篇就够了!Anaconda-Python+Tensorflow2.0-GPU+Keras+Pycharm .总来的来说这一篇,也可以完成tensorflow2.0-GPU的搭建,但是有优化空间,不建议大家去看,有尤其是后面部分,一开始不懂,其实后面使用了pip 方式安装,这变成了原始python安装方式,等同于放弃
CUDA 中 FFT 的使用@(10.CUDA)[CUDA,并行，fft]1. 流程使用cufftHandle创建句柄使用cufftPlan1d(),cufftPlan3d(),cufftPlan3d(),cufftPlanMany()对句柄进行配置，主要是配置句柄对应的信号长度，信号类型，在内存中的存储形式等信息。
cufftPlan1d()：针对单个 1 维信号
cufftPlan2d
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2024-10-20 18:39:15
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什么是OPENGL？我们需要知道OpenGL是“开放图形库”的缩写。OpenGL是一种API，它允许我们相对容易地在屏幕上输出图形，而不必确切地知道背景中发生了什么。整个过程在某种程度上与Windows API相当。我们知道如何创建一个窗口，但我们不知道后台到底发生了什么。OpenGL属于跨平台，您可以在任何操作系统下使用OpenGL，并且您的程序可以在任何硬件上运行。然而，这有一个缺点，即某些功
前言在WPF嵌入地图，有两种方式： 浏览器方式；控件方式。1）浏览器方式就是使用浏览器控件WebBrowser，设置好网址就行了。这种方式与地图的交互不太直接，需要懂html、javascript。对于不懂web编程的开发者来说，有点困难。2）控件方式就是使用第三方控件；不需要处了解web相关知识，使用起来比较直接，易于理解。GMap.net 类库就实现了这种控件。GMap.net 简介GMap.
这两天在公司由于一直没有太过于繁重的任务，于是便给分配了驱动开发的任务，之前一直不明白驱动开发和普通的嵌入式开发到底有什么区别，然后有没有经过系统的学习，于是就一直愣在那里。不过慢慢的还是经过查资料，虽然代码没有编写出来，但是对于系统的一些东西学习的终于有了一定的了解，感觉这个十分的重要，也为了给自己在以后不懂得时候可以拿出来翻翻，留个念想。首先，什么是驱动，驱动是硬件设备和应用程序之间的一个中间
1、什么是树莓派树莓派，原名：RaspberryPi，是英国树莓派基金会的产品。其诞生目的是为了给孩子提供一个廉价的实体编程教育环境。如图所示的树莓派是笔者有的第三代产品，目前树莓派已发展到了第四代。树莓派虽小，只有一个巴掌大，但“内心”却足够强大。其硬件和接口等同于一台普通的微型电脑。相比我们正常日 的电脑，优势在于：启动速度极快(快过于固态硬盘)；运行稳定性和持久性极高；对传感器有极好的支持水
继前面的“GPGPU”和“CUDA和OpenCL”的简介后，接下来分析一个具体的使用案例：是否可以用GPU搭建一个高性能的H.264编解码服务器？设想一个简单的需求：把其他编码的视频转换为指定码率的H.264；在转换过程中做一些简单的处理（例如增删水印、字幕的处理、声音的处理等）；需要封装成指定的一种container格式，比如mp4或mkv。ffmpeg完成此项工作的大概过程是：识别文件格式，打
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2024-04-18 10:21:03
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ffmpeg是一开源的可跨平台使用的一个图形处理插件，这可以进行录制、转换以及流化音视频，同时可以对视频进行截图，下面我们来看看。
关于ffmpegFFmpeg是一个开源免费跨平台的视频和音频流方案，属于自由软件，采用LGPL或GPL许可证（依据你选择的组件）。它提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。它包含了非
首先需要去FFmpeg官网下载相应的内容：下载地址为：https://ffmpeg.zeranoe.com/builds/，这里有三种类型的：static、shared、dev。包含三个版本：Static、Shared以及Dev Static --- 包含3个应用程序：ffmpeg.exe , ffplay.exe , ffprobe.exe，体积都很大，相关的DLL已经被编译到ex
先将CUDA文件下载下来验证自己的电脑是否有一个可以支持CUDA的GPU在ubuntu的终端中输入命令： lspci | grep -i nvidia ，会显示出NVIDIA GPU版本信息然后去CUDA的官网查看自己的GPU版本是否在CUDA的支持列表中。验证自己的Linux版本是否支持 CUDA(Ubuntu 16.04没问题)验证系统是否安装了gcc gcc --version验证系统是否安
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2024-04-21 17:34:44
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ffmpeg编译安装前言一、下载ffmpeg二、编译安装2.1 Linux编译ffmpeg2.2 Windows编译ffmpeg总结 前言 Fmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的开源计算机程序。采用LGPL或GPL许可证。它提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。它包含了非常先进的音频/视频编解码库libavcodec，为了保证高可移植性和编解码质量，lib
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2024-06-15 09:15:53
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Docker 运行时资源限制 Docker 基于 Linux 内核提供的 cgroups 功能，可以限制容器在运行时使用到的资源，比如内存、CPU、块 I/O、网络等。内存限制概述 Docker 提供的内存限制功能有以下几点： • 容器能使用的内存和交换分区大小。 • 容器的核心内存大小。 • 容器虚拟内存的交换行为。 • 容器内存的软性限制。 • 是否杀死占用过多内存的容器。 • 容器被杀死的优
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2024-10-24 19:17:57
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## 深度学习 TensorFlow 如何启用 GPU
在深度学习的应用中，训练深度神经网络的过程通常需要大量的计算资源。相比于 CPU，GPU（图形处理单元）具有更强大的并行计算能力，可以显著提高模型训练的速度。因此，启用 GPU 进行深度学习是一项重要的任务，尤其是在使用 TensorFlow 进行模型开发时。本文将详细介绍如何在 TensorFlow 中启用 GPU，并提供相应的代码示例。
文章目录1、在上如何创建虚拟机以及安装linux操作系统创建虚拟机安装linux操作系统2、修改主机名为server.local3、将虚拟机的网络连接模式分别调换成仅主机模式、nat模式、桥接模式并获取ip使用ssh通过不同用户远程连接4、远程连接成功后，总结哪种网络模式可以上网（可以使用ping命令测试）并查看root用户和普通用户的家目录的不同5、破码 1、在
在网上折腾了一阵子，终于把这个程序写好了，程序是基于MFC的，图像显示的部分和获取图像的像素点是用到了opencv的一些函数，不过FFT算法没有用opencv的（呵呵，老师不让），网上的二维的FFT程序一般都是把图像分别进行行变换后进行列变换的，在编程过程中遇到了一些问题，是这样的，FFT算法算完后得到的复数矩阵怎么imshow?问题就出现在这，我原来的程序因为归一化到0-255时，程序运行特别慢
