转自:http://blog.csdn.net/cws1214/article/details/12023093 when linux gdb debug, print a variable, such as i,  by command p i; The gdb output  value optimized out. The solution for the problem is off the compile optimation option -Ox,  x note digital,

数据从浏览器通过websocket发送给服务器的数据,是原始的帧数据,默认是被掩码处理过的,所以需要对其利用掩码进行解码. 从服务器发送给浏览器的数据是默认没有掩码处理的,只要符合一定结构就可以了.具体可以参考websocket的RFC文档 http://www.rfcreader.com/#rfc6455 The threat model being protected against is one in which the client sends data that appears to

一.av_read_frame() 该函数用于读取具体的音/视频帧数据 int av_read_frame(AVFormatContext *s, AVPacket *pkt); 参数说明: AVFormatContext *s // 文件格式上下文 AVPacket *pkt // 这个值不能传NULL,必须是一个空间, // 返回值:return 0 is OK, <0 on error or end of file 二.AVPacket 2.1 结构体常见参数说明 AVBufferRef

USART_IT_IDLE中断,是串口收到一帧数据后,发生的中断.也可以叫做一包数据 USART_IT_IDLE和USART_IT_RXNE区别 当接收到1个字节,会产生USART_IT_RXNE中断 当接收到一帧数据,就会产生USART_IT_IDLE中断 清中断方法 //USART_IT_RXNE USART_ClearITPendingBit(USART1, USART_IT_RXNE); //USART_IT_IDLE USART1->SR; //先读SR寄存器 USART1->DR;

专栏:Python基础教程目录 专栏:使用PyQt开发图形界面Python应用 专栏:PyQt+moviepy音视频剪辑实战 专栏:PyQt入门学习 老猿Python博文目录 老猿学5G博文目录 一.引言 在<moviepy音视频剪辑:moviepy中的剪辑基类Clip的属性和方法详解>介绍了fl方法是对剪辑进行变换处理返回一个新剪辑的方法,新剪辑是调用剪辑的一个浅拷贝,但新剪辑的内容是原剪辑内容的变换,具体变换由fl的参数指定的函数fun来实现. fl变换一般包括两种: 基于时间线的变换,一

前言 在windows 下 系统核心态程序蓝屏,会产生dump文件. 用户级程序在设置后,程序崩溃也会产生dump文件.以方便开发者用windbg进行分析. so,linux 系统也有一套这样的东东----->Linux Core Dump Linux Core Dump 引用 文章 <Linux Core Dump>  http://www.cnblogs.com/hazir/p/linxu_core_dump.html 的话: 当程序运行的过程中异常终止或崩溃,操作系统会将程序当时的

1. 功能简介 目前不同的GIS软件平台具有自己独特支持的数据格式,如ESRI的File GeoDataBase和Personal GeoDataBase.MapInfo的mif数据.AutoCAD的DWG数据.Google的Kml和Kmz数据等,PIE对这些常用软件的数据格式都进行了支持,能够顺利的进行浏览查看. 2. 功能实现说明 2.1 数据格式介绍 File GeoDataBase和Personal GeoDataBase是ESRI的本地数据存储格式,其中File GDB以文件方式存储,

由于Android下摄像头预览数据只能  ImageFormat.NV21 格式的,所以解码时要经过一翻周折. Camera mCamera = Camera.open(); Camera.Parameters p = mCamera.getParameters(); p.setPreviewFormat(ImageFormat.NV21); /*这是唯一值,也可以不设置.有些同学可能设置成 PixelFormat 下面的一个值,其实是不对的,具体的可以看官方文档*/ mCamera.setPa

这里请注意,在编译ffmpeg时,不要使用--disable-devices选项. 使用 --enable-encoder=rawvideo --enable-decoder=rawvideo 启用rawvideo codec. 代码如下: [cpp] view plaincopyprint? #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <string.h> #include <libavformat/avfor

由于Android下摄像头预览数据只能  ImageFormat.NV21 格式的,所以解码时要经过一翻周折. Camera mCamera = Camera.open(); Camera.Parameters p = mCamera.getParameters(); p.setPreviewFormat(ImageFormat.NV21); /*这是唯一值,也可以不设置.有些同学可能设置成 PixelFormat 下面的一个值,其实是不对的,具体的可以看官方文档*/ mCamera.setPa

这里请注意,在编译ffmpeg时,不要使用--disable-devices选项. 使用 --enable-encoder=rawvideo --enable-decoder=rawvideo 启用rawvideo codec. 代码如下: #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <string.h> #include <libavformat/avformat.h> #include <liba

需要准备的硬件 MC20开发板 1个 https://item.taobao.com/item.htm?id=562661881042 GSM/GPRS天线 1根 https://item.taobao.com/item.htm?id=531979567261 IPEX接口转SMA接口转接线 1根 https://item.taobao.com/item.htm?id=531979903836 GPS有源天线 1根 https://item.taobao.com/item.htm?id=2624

测试板子使用ARDUINO MEGA2560 #include <TimerOne.h> #define GPSSerial Serial1 #define DebugSerial Serial const unsigned int bufferLength = 600; char RxBuffer[bufferLength]; unsigned int ii = 0; char EER_GPS_Buffer[24] = {"$GPRMC,,V,,,,,,,,,,N*7F"

vlc是一套优秀的开源媒体库,其特点是提供了完整的流媒体框架, 用它可以非常方便的实现抓取解码帧的功能. 与此功能有关的关键API为 libvlc_video_set_callbacks /*设置回调,用来抓取解码后的帧*/ libvlc_video_set_format /*设置解码帧的格式 yuv or rgba ?*/ 这个函数将三个函数指针作为参数 /*callback function, lock the shared memory, and tell vlc where to put

服务追踪数据使用 RabbitMQ 进行采集 + 数据存储使用 Elasticsearch + 数据展示使用 Kibana https://www.cnblogs.com/xishuai/p/elk-elasticsearch-kibana.html 阅读目录: ELK Stack 简介 环境准备 安装 Elasticsearch 安装 Kibana Kibana 使用 Elasticsearch 命令 最近在开发分布式服务追踪,使用 Spring Cloud Sleuth Zipkin + S

你好,我是雨乐! 在上篇文章中,我们分析了线上coredump产生的原因,其中用到了coredump分析工具gdb,这几天一直有读者在问,能不能写一篇关于gdb调试方面的文章,今天借助此文,分享一些工作中的调试经验,希望能够帮到大家. 写在前面 在我的工作经历中,前几年在Windows上进行开发,使用Visual Studio进行调试,简直是利器,各种断点等用鼠标点点点就能设置:大概从12年开始转Linux开发了,所以调试都是基于GDB的.本来这篇文章也想写写Windows下调试相关,奈何好多年

0    kdb>kgdb  // 可进入kgdb 模式    if (dbg_kdb_mode) {             error = kdb_stub(ks);     } else {             error = gdb_serial_stub(ks);     } 1    gdbstub.c         —>           while (1) {                          //接收一个完整的数据包或者一帧数据(不同领域说法不一致)

SDK1.5中新增了人脸识别类库:Microsoft.Kinect.Toolkit.FaceTracking使得在Kinect中进行人脸识别变得简单,该类库的源代码也在Developer Toolkit中.在Developer Toolkit中也自带人脸识别的例子,您也可以打开运行或者查看源代码. 开发前准备 要使用面部追踪功能,Kinect SDK版本应该至少是1.5,最新版本为1.6,您可以参考之前的那篇文章下载安装,Kinect SDK 和 Kinect Developer Toolkit

Kinect传感器核心只是发射红外线,并探测红外光反射,从而可以计算出视场范围内每一个像素的深度值.从深度数据中最先提取出来的是物体主体和形状,以及每一个像素点的游戏者索引信息.然后用这些形状信息来匹配人体的各个部分,最后计算匹配出来的各个关节在人体中的位置.这就是我们之前介绍过的骨骼追踪. 红外影像和深度数据对于Kinect系统来说很重要,它是Kinect的核心,在Kinect系统中其重要性仅次于骨骼追踪.事实上,这些数据相当于一个输入终端.随着Kinect或者其他深度摄像机的流行和普及.开发

骨骼追踪技术通过处理景深数据来建立人体各个关节的坐标,骨骼追踪能够确定人体的各个部分,如那部分是手,头部,以及身体.骨骼追踪产生X,Y,Z数据来确定这些骨骼点.骨骼追踪系统采用的景深图像处理技术使用更复杂的算法如矩阵变换,机器学习及其他方式来确定骨骼点的坐标. 获取骨骼数据 彩色影像数据,景深数据分别来自ColorImageSteam和DepthImageStream,同样地,骨骼数据来自SkeletonStream.访问骨骼数据和访问彩色影像数据.景深数据一样,也有事件模式和 “拉”模式两种方

本次分享内容提纲 数据标注 数据驱动开发 数据驱动决策 前言 上图这是我加入小马智行之前的一个小故事.这不断的提醒我,人工智能需要有足够的数据量,并且充分发挥这些数据的潜能,是我们作为人工智能公司的一个非常重要的核心竞争力. 数据的作用 1. 数据驱动开发:提到数据的作用我们首先会想到,数据驱动开发,包括感知领域.行为预测领域.决策领域,需要有数据(标注好的数据)来作为我们模型训练的粮食和作为系统准确度评测的依据. 2. 数据驱动决策:尤其是优先级的决策,作为创业公司我们现在想做的事情,远远多于