适合做图像变形和融合 http://www.i-chips.co.jp/products/ma_non-deployment/c786.html 下面视频其实用了2个芯片,其中IP00C733用原始信号做切割,并加入overlap area 然后再给786做变形和融合 https://www.youtube.com/watch?v=q4SJkGb9kdo#action=share

MPU9250 芯片概述 MPU9250芯片是一个9轴姿态传感芯片,其中包含了3轴加速度传感器.3轴角速度传感器以及三轴磁力计. 其本质上是MPU6050芯片+AK8963. 可以获取传感芯片的加速度.角速度.以及磁力值. 角速度可以知芯片的转动速度,加速度可以知道芯片运动的距离.速度情况,而磁力计可以知道物芯片的运动方向. 另外MPU9250芯片内置DMP姿态融合器,可以在不涉及算法的情况下,直接读取出描述物体状态的四元数,从而得出物体的三维角度--航向角.翻滚角.俯仰角. 驱动程序的设计 由

Q1: 为什么要写这篇文章? A1:在最近的工作中遇到了不少问题,其中很多都是和EDID相关的.可以说,作为一家以“显示”为生的企业,我们时时刻刻在与EDID打交道.EDID这东西很简单,但是如果不了解其基本原理和概念的话,会给我们的工作带来不少麻烦.因此,我决定将我对EDID的理解和调试EDID的一些经验写成一篇文章,供大家学习和参考,希望能对大家的工作有所帮助.为了方便阅读和理解,文章写成问答的形式.由于本人接触EDID的时间不长,文章中难免有错误和疏漏之处,希望大家给予指正.好,闲话少说,

CreatarGlobe实现多机立体显示方案(初稿) 关键字 : 集群渲染 立体显示 大屏幕 边缘融合 多机同步 多机同步显示 关键字: 大屏幕投影融合系统解决方案 集群渲染 多机3D同步显示又称“集群渲染” 目标 实现如下图的效果: 这个 3*2 的一个投影墙:(渲染节点) 下面是对应的主节点(master 节点) 下面是CAVE模式:(三面CAVE)- 环幕 网络编程相关知识 可使用的参考文档 : C++_Socket网络编程大全 http://wenku.baidu.com/view/3f

Vins-Fusion源码:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion 摘要 应项目需要,侧重学习stereo+gps融合 转载几篇写的比较好的博客 1. 萌新学VINS-Fusion(三)------双目和GPS融合 主函数文件与GPS融合的程序入口在KITTIGPSTest.cpp文件中,数据为KITTI数据集数据集为 http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/raw_data.php以 [2011

一.Vmware vmware介绍:VMware,Inc. (Virtual Machine ware)是一个“虚拟PC”软件公司,提供服务器.桌面虚拟化的解决方案.其虚拟化平台的产品包括播放器:它能使个人用台式电脑运行虚拟机器,融合器,它是用户基于英特尔结构苹果机的桌面虚拟化产品,工作站的软件开发商和企业的资讯科技专才,能使虚拟分区的服务器,ESX服务器(一种能直接在硬件上运行的企业级的虚拟平台),虚拟的SMP让一个虚拟机同时使用四个物理处理器,和VMFS使多个ESX服务器分享块存储器. vm

转至 http://blog.csdn.net/Jkf40622/article/details/48311455 Q1: 为什么要写这篇文章? A1:在最近的工作中遇到了不少问题,其中很多都是和EDID相关的.可以说,作为一家以“显示”为生的企业,我们时时刻刻在与EDID打交道.EDID这东西很简单,但是如果不了解其基本原理和概念的话,会给我们的工作带来不少麻烦.因此,我决定将我对EDID的理解和调试EDID的一些经验写成一篇文章,供大家学习和参考,希望能对大家的工作有所帮助.为了方便阅读和理

Atitit rss没落以及替代品在线阅读器 1.1. 对RSS的疯狂追逐,在2005年达到了一个高峰.1 1.2. Rss的问题,支持支rss,不支持url1 1.3. ,博客受到社交网络的冲击.sns 微博等2 1.4. Sns的问题,对于新闻等问题不大,果壳科普等网站也问题不大,但是对于普通的技术博客来说,很成问题3 1.5. Rss服务应对爬虫解决之道 解决办法:提供RSS,但是内容欠奉. 摘要输出3 1.6. Rss的出路:::下一个增强的rss,支持url数据源3 1.7. 参考资料

迄今为止最长的一篇博客,各位看官笑纳~~ 本次分析基于Android平台,选取了几款我体验过的播放器进行比较分析.主要分为两类,一类是大而全的,功能全面,可满足用户管理歌曲.导入导出歌单等多方面需求,不仅仅是听歌,另一类是小而简的,操作简单,让用户专注听歌. 1. QQ音乐          版本:V5.2.1.15 特点:这款产品在PC端就有庞大的用户基础,有一定的用户粘性,手机端是web端的延伸.其性能和体验都很不错,1. 曲库强大,可选不同播放音效和音质:2. 独具Qplay功能,可将手机

1.飘扬的旗帜(水面起伏) 基本原理 绘制一帧画面时由顶点着色器根据一定的规则变换各个顶点的位置,即可得到旗帜迎风飘扬的效果. 为了使旗帜的飘动过程比较平滑,采用基于正弦曲线的顶点位置变换规则.

播放器在我们日常生活中扮演着非常重要的角色,在Windows操作系统中,播放器被应用的非常广泛,不但我们可以听音乐,甚至还可以听广播,制作铃声,下载音乐等等.而在Linux发行版中,缺少娱乐性一直性Windows用户经常抨击Linux最猛烈的地方,下面这里给大家介绍十款非常适合我们日常中应用的Linux播放器,让Linux发行版随着音乐动起来! 1.VLC多媒体播放器 VLC多媒体播放器(最初命名为VideoLAN客户端)是VideoLAN计划的多媒体播放器.它支持众多音频与视频解码器及档案格式

前言 本章继续完善播放相关播放器的核心功能,为后续扩展打好基础.   声明 欢迎转载,但请保留文章原始出处:)  博客园:http://www.cnblogs.com 农民伯伯: http://over140.cnblogs.com 系列 1.使用Vitamio打造自己的Android万能播放器(1)——准备   正文 一.实现目标 1.1 亮度控制 模仿VPlayer界面: 1.2 声音控制 模仿VPlayer界面: 1.3 画面缩放 根据下面API提供画面的拉伸.剪切.100%.全屏 二.V

字符流 计算机并不区分二进制文件与文本文件.所有的文件都是以二进制形式来存储的,因此, 从本质上说,所有的文件都是二进制文件.所以字符流是建立在字节流之上的,它能够提供字符 层次的编码和解码.列如,在写入一个字符时,Java虚拟机会将字符转为文件指定的编码(默认 是系统默认编码),在读取字符时,再将文件指定的编码转化为字符. 常见的码表如下: ASCII:           美国标准信息交换码.用一个字节的7位可以表示. ISO8859-1:   拉丁码表.欧洲码表,用一个字节的8位表示.又称

PHP-FPM是一个PHPFastCGI进程管理器,是只用于PHP的.      PHP-FPM其实是PHP源代码的一个补丁,旨在将FastCGI进程管理整合进PHP包中.必须将它patch到你的PHP源代码中,在编译安装PHP后才可以使用.      现在我们可以在最新的PHP 5.3.2的源码树里下载得到直接整合了PHP-FPM的分支,据说下个版本会融合进PHP的主分支去.相对Spawn-FCGI,PHP-FPM在CPU和内存方面的控制都更胜一筹,而且前者很容易崩溃,必须用crontab进行

0.前言 这些简单的shader程序都是写于2015年的暑假.当时实验室空调坏了,30多个人在实验室中挥汗如雨,闷热中学习shader的日子还历历在目.这些文章闲置在我个人博客中,一年将过,师弟也到了学shader的时候,这些例程虽然很简单,刚接触shader时却可以练练手,所以从个人博客中中搬了出来.而对于有一个月以上shaderLab编程经验的同学来说,这篇文章可以不用看了:-) 1.表面着色器概述 表面着色器只存在于Unity中,算是Unity微创新自创的一套着色器标准.它使得shader

摘要 ROS机器人操作系统在机器人应用领域很流行,依托代码开源和模块间协作等特性,给机器人开发者带来了很大的方便.我们的机器人“miiboo”中的大部分程序也采用ROS进行开发,所以本文就重点对ROS基础知识进行详细的讲解,给不熟悉ROS的朋友起到一个抛砖引玉的作用.本章节主要内容: 1.ROS是什么 2.ROS系统整体架构 3.在ubuntu16.04中安装ROS kinetic 4.如何编写ROS的第一个程序hello_world 5.编写简单的消息发布器和订阅器 6.编写简单的servic

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集成Android免费语音合成功能(在线.离线.离在线融合),有这一篇文章就够了(离线)集成Android免费语音合成功能(在线.离线.离在线融合),有这一篇文章就够了(离在线融合) 转眼间,大半年没写文章了,没什么理由,就是人变懒了.囧~ 看标题,其实大家都被骗了,有这一篇文章还不够,我其实是打算分3篇文章来写的,如果合在一章里面就太长了,不过现在这个标题党横行的网络世界,我也被污染了,哈.那么为什么要分3篇文章来讲呢?看标题也能猜到了,就是在线.离线.离在线融合这3种语音合成方式,我将分别使

当你的深度学习模型变得很多时,选一个确定的模型也是一个头痛的问题.或者你可以把他们都用起来,就进行模型融合.我主要使用stacking和blend方法.先把代码贴出来,大家可以看一下. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import roc_curve SEED = 222 np.random.seed(SEED) from sklearn.mod