SVG，指可缩放矢量图形（Scalable Vector Graphics），是用于描述二维矢量图形的一种图形格式，是由万维网联盟制定的开放标准。 SVG 使用 XML 格式来定义图形。SVG的几个特点
之前用ffmpeg解码的时候，已经做了硬解码的处理，比如支持qsv、dxva2、d3d11va等方式进行硬解码处理，但是当时解码出来以后，还是重新转成了QImage来绘制，这样就大打折扣了，尽管可以看到GPU使用率有了，但是依然耗时的操作还是在CPU绘制显示，这就显得很尴尬了，Qt封装了大部分的opengl的操作，直接做成了QOPenGLWidget，既支持ffmpeg解码出来的yuyv格式的数据显示，还支持硬解码出来的nv12格式的数据显示，很好很强大，这样的话就大大减轻了CPU的压力，专门交给GPU绘制，经过这么一番彻底的改造，效率提升至少5倍，不要太牛逼！如果开启了opengl绘制，则对应内存会增加不少，可能opengl绘制需要开辟很多的内存来交换数据吧。
此功能是一个客户定制的，主要是需要在地图上动态显示GPS的运动轨迹，有个应用场景就是一个带有监控的车子，实时在运动中，后台可以接收到经纬度信息，需要绘制对应的轨迹，相当于这些摄像机点位是动态移动的，这样就可以观测到摄像机的实时位置信息，双击摄像机还可以弹出画面实时预览，很直观。
硬件解码是图形芯片厂家提出的用GPU资源解码视频流的方案，与之相对的是软解，也就是传统的用CPU承担解码工作的方案；优点是效率高，功耗低、热功耗低，缺点是缺乏有力的支持（包括滤镜、字幕等），局限性较大（例如打开硬件解码后PC的节能方面的功能失效cnq等），设置较为复杂；需要硬件有硬件解码模块、相关的驱动配合、合适的播放软件以及对播放软件正确的设置，缺一而不能开启硬件解码功能，主流的硬件解码方案由Intel、AMD-ATI以及Nvdia推出。
云台控制也是onvif功能中最常用的，最常用的功能排第一的是拿到视频流地址，排第二的就是云台控制了，云台控制的含义就是对带云台的摄像机进行上下左右的移动，一般云台摄像机都是带有一个小电机，一旦收到485或者网络来的正确的指令以后就触发单片机程序，然后单片机程序驱动电机进行转动，所以相对来说云台摄像机比普通的摄像机更耗电，当然价格也更贵。
采用GPU来绘制实时视频一直以来都是个难点，如果是安防行业的做视频监控开发这块的人员，这个坎必须迈过去，本人一直从事的是安防行业的电子围栏这个相当小众的细分市场的开发，视频监控这块仅仅是周边技术玩一玩探讨一下，关于GPU绘制这块着实走了不少的弯路。
在之前做的视频监控系统中，根据不同的用户需要，做了好多种视频监控内核，有ffmpeg内核的，有vlc内核的，有mpv内核的，还有海康sdk内核的，为了做成通用的功能，不同内核很方便的切换，比如pro直接改一个DEFINE的变量名，所以需要将各种内核的使用方法做成一样的接口，这样看起来就很整齐，所以后面特意提炼了一个通用的视频控件，该控件没有具体的视频播放控制功能，需要根据不同的内核去调用具体的方法实现，后面还需要增加大华sdk或者其他第三方厂家的协议的时候，直接套用这个通用视频控件即可，以后增加新的监控内核，可以省下很多工作量，基本上只需要做内核解析就行，其余通用接口和绘制图像直接交给通用视频控件就行。
采用了回调方式的视频通道，截图只需要对解析好的QImage对象直接保存即可，而对于句柄的形式，需要调用不同的处理策略，比如vlc需要用它自己提供的api接口函数libvlc_video_take_snapshot传入保存路径即可，mpv的内核执行screenshot-to-file命令传入路径参数即可，而ffmpeg就需要设置抓拍标志位，在实时采集解析那边，如果当前是截图标志位真，则需要改成QImage转换的机制发出图片，而不是yuv的数据opengl绘制，海康的sdk调用NET_DVR_CapturePicture函数即可。
掉线重连在很早很早以前就做了，基本上的方法都是搞个变量存储最后收到图片的时间，然后开个定时器判断，如果不在暂停模式下，当前时间和最后收到图片的时间差值超过了设定的超时时间，比如5s则认为掉线，然后调用close方法关闭，调用open重新打开视频流，依次重复。
大家在使用stable diffusion webui，通过img2img做Inpaint局部绘制，包括Inpaint、Inpaint sketch、Inpaint upload，会听到很多与蒙版mask相关专业术语。我将会写一系列文档来说明白各个专业术语对应参数的作用。
<canvas width="300" height="300"></canvas>
自定义栅格图层 是指用户可以通过特定软件，将自定义的图像按照上文所述的方式切割为瓦片，并生成图片，然后按照瓦片坐标拼接形成地图的图层。常用于手绘地图、卫星图、地形图等。
官方文档:https://pyecharts.org/#/zh-cn/quickstart Bmap - Hiking_trail_in_hangzhou
在 操作 中选择 Sim_Control 或者 Scenario_Sim 。此处以 Sim_Control 为例。
摄像机点位的功能主要是在图片地图和在线离线地图上设置对应摄像机的位置，然后双击可以实时预览对应摄像机的视频，在图片地图上拖动摄像机图标到对应位置，系统会自动保存位置信息，在网页地图上的摄像机位置，需要异步更新，比如先从右侧选择需要更新位置的摄像机，然后在地图上鼠标按下，会自动传回当前位置的经纬度信息，然后单击更新设备位置按钮即可，会自动js异步更新执行代码，更新完成以后会自动同步到另外的地图，比如在线地图更新了，离线地图也会自动更新。
以前不知道onvif也可以做抓拍功能，直到近期重新用Onvif Device Test Tool工具测试的时候，发现还有抓图的接口，于是抓跑分析出要收发的数据，然后加入到自己封装的onvif操作类中，这个抓图有个应用场景就是报警以后，直接通过onvif抓图，而不需要打开实时视频流，基本上不占用什么资源。
在地图上添加覆盖物有两种方式，一是在canvas画布上渲染，比如JSAPI GL绘制MultiMarker/MultiPolygon等矢量图形覆盖物就是通过编写对应图形的数据解析及渲染程序，直接绘制在底图上层。这样的渲染方式下视角变换时图形也可以实现3D形变。另一种方式是通过CSS布局将其他DOM元素叠加到地图容器之上，这种方式下视角变换时DOM元素需重新计算布局，比如JSAPI v2的Marker/Polygon等覆盖物，以及JSAPI GL的InfoWindow信息窗，这些都属于DOM覆盖物。
说到地图，大家一定很熟悉，平时应该都使用过百度地图、地图、腾讯地图等，如果涉及到地图相关的开发需求，也有很多选择，比如前面的几个地图都会提供一套js API，此外也有一些开源地图框架可以使用，比如OpenLayers、Leaflet等。
使用MFC设计一款俄罗斯方块。实现方块下落，方块移动，方块叠加，方块变形，消行等功能。
事件订阅是近期增加的功能，主要是因为遇到越来越多的一个应用场景，能够接收摄像机的报警事件，比如几乎所有的摄像机后面会增加报警输入输出接口，如果用户外接了报警输入，则当触发报警以后，对应的事件也会通过onvif传出去，这样就相当于兼容了所有onvif摄像机厂家的报警事件接收，在一些应用系统中，这个功能也是很常见的。
在很多时候，枯燥的数字并不能很直观的展示地域的差别，比如一个企业，想要分析产品在国内的销售情况，报表可能并不能最直接的展示差异，而一个结合地图的展示，就会直观得多，更便于大家去看到差距，更利于决策。
数据可视化起源于18世纪，当时使用柱形图和折线图来表示国家进出口量。近年，随着大数据时代的到来，数据可视化作为大数据量的呈现方式，成为当前重要的课题。数据可视化的目的，是要对数据进行可视化处理，以使得能够明确地、有效地传递信息。
起始点 的 x 和 y 坐标 都小于 结束点，（ 起始点x < 结束点x；起始点y < 结束点y ） ：
在前一节中我们简单介绍了D3D绘制窗体所具备的基本要素，本节将继续探索外部绘制技术的实现细节，并以此实现一些简单的图形绘制功能，首先外部绘制的核心原理是通过动态创建一个新的窗口并设置该窗口属性为透明无边框状态，通过消息循环机制实现对父窗口的动态跟随附着功能，当读者需要绘制新的图形时只需要绘制在透明窗体之上即可实现动态显示的效果。
https://pan.baidu.com/s/1ZeT5HerjQxyUZ_L9d3X52w
“连连看”是一款来源于我国台湾的桌面小游戏，主要考验的是玩家们的眼力，在有限的时间内，只要能把所有能连接的相同图案，两个两个的找出来，每找到一对，它们就会自动消失，只要能把所有的图案全部消完即可获得胜利。所谓能够连接，是指无论横向还是纵向，从一个图案到另一个图案之间的连线拐角不能超过两个（中间的直线不超过三根），其中连线不能从尚未消去的图案上经过。
友情提示 Half-Pixel Offset 其实算是个过时话题,请依据个人情况谨慎了解 :)
自从视频监控系统的内核不断增加，从最初的vlc到ffmpeg然后到mpv，后面还陆续增加了海康sdk等，每次增加一个内核，整个视频监控系统就有三五个代码文件需要修改，而且大部分是重复的代码，通过define来区分不同的内核，所以重新整理了一个视频类，里面就define处理好了，提供了个公共接口，在需要的地方直接实例化一个类就行，而不需要在不同的地方实例化不同的类，大大减轻了后期的工作量，也复用了很多代码。
视频播放功能是核心功能之一，为了统一管理接口，统一封装成一个控件，对外提供seturl open close方法即可，不用去管内部的具体处理，这样就可以提供多种接口来实现统一的管理，比如vlc内核+ffmpeg内核+海康sdk内核等，随意切换，在使用各种内核的过程中，对比下来，发现easyplayer的内核是最好的，在国内用ffmpeg做接口做到了极致，CPU占用极低。
在html5中出现了许多新的特性，绘画功能就是其中之一。由于html5新增的这些新特性，所以也在逐渐取代Flash，毕竟Flash比较占用内存，也经常性奔溃。
在Canvas中，我们不仅可以绘制各种形状的图形，还可以将图片导入到Canvas中进行各种操作，例如平铺、切割、像素处理等。
本文的内容最初由Marko Rodriguez和Bobby Norton在Aurelius博客上共同撰写。
HTML5 <canvas> 元素用于图形的绘制，通过脚本 (通常是JavaScript)来完成.
前段时间用C语言做了个字符版的推箱子，着实是比较简陋。正好最近用到了Python，然后想着用Python做一个图形界面的推箱子。这回可没有C那么简单，首先Python的图形界面我是没怎么用过，在网上找了一大堆教材，最后选择了tkinter，没什么特别的原因，只是因为网上说的多。
做视频监控系统，绕不过onvif这玩意，这玩意主要就是为了统一一个大概的标准，能够对各个厂家的监控设备进行常用的一些操作，比如搜索、获取信息、云台控制、事件订阅、抓拍图片等，如果没有这个规范，那么各个厂家都各自为政，需要用私有的sdk去处理，这样就很麻烦很惨了，几十个厂家就需要几十个sdk，对于程序员来说简直是灾难，想想就很恐怖的事情，哪个程序员不想多活几年！
legend 函数可以在 MatLab 的坐标区按曲线的绘制顺序添加对应曲线的图例。
贪吃蛇是一款非常经典的休闲类游戏。在一块固定大小的区域内，游戏玩家通过控制贪吃蛇的移动去吃食物，吃到食物的蛇身体变长。食物被蛇吃到后立马消失，并再次随机产生。蛇撞到四周墙壁或者自己身体时死亡。
A，B 两数据的结构是一样的，但有两列的列名不同，我们修改 A 的列名后，并把 A 数据中【人均价格】列中的【元】去掉，再纵向合并两个数据集，并去重，接着他们的地理信息数据以【店铺ID】为键进行连接：
大家好啊，老铁们，二零二零年八月二十九日，一个人来到成都的第六天。人生总有许许多多的不如意。每天都会遇见不同的人，经历不同的事，还好我们年轻，经得起折腾！
来源：量子位（公众号id：qbitai）本文约1100字，建议阅读6分钟神经网络在工作的时候，里面到底是什么样？ 为了能透视这个“AI黑箱”中的过程，加拿大蒙特利尔一家公司开发一个3D可视化工具Zetane Engine。 只需要上传一个模型，Zetane Engine就可以巡视整个神经网络，并且还可以放大网络中的任何一层，显示特征图，看清流水线上的每一步： △图注：卷积层的特征图（左）和特征图的3D可视化（右） 目前Zetane Engine不同系统的版本都可以在GitHub中找到（安装包见文末链接）
声明：SVG 虽然也是标签，但它不是 HTML5，标题加了 HTML5 只是为了与 canvas 放到一起。
上一篇文章写的是onvif设备搜索，搜到这些设备以后，第一件事情就是要对设备信息获取一下，比如获取视频流地址，配置套件信息、码流信息、分辨率大小等，这些信息的获取根据具体的需要去获取，也没有必要全部获取，毕竟很可能大部分的信息用不到，按需编码永远都是第一原则，第二原则才是考虑拓展性和稳定性，如果基本的需求都实现不了，那就不是一个真正的软件，考虑再多的拓展性和稳定性都是白搭，说的严重一点就是：所有编程语言都是垃圾，能解决实际需求并变现才是王道！
持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第 6 天，点击查看活动详情
Canvas 画布 从前面我们已经知道了 Canvas 类可以绘出 各种形状。 这里学习一下Canvas 类的变换效果（平移，旋转等） 首先需要了解一下Canvas 画布， 我们用Canvas.DrawXXX()方法的时候并不是在一张画布上进行绘制。而是每次调用.DrawXXX()方法，都会生成一个新的画布并在上面绘制，这就类似于PS中的图层。 从下面会看到解释。 一、偏移(.translate) 即让画布平移，之后上面的绘制操作也会跟着平移 public void translate(floa
松哥最近正在录制 TienChin 项目视频～采用 Spring Boot+Vue3 技术栈，里边会涉及到各种好玩的技术，小伙伴们来和松哥一起做一个完成率超 90% 的项目，戳戳戳这里-->TienChin 项目配套视频来啦。 ---- 不知道小伙伴们有没发发现，IDEA 中似乎没有一个特别称手的流程绘制工具，大家注意我说的是称手，不是能用。 我之前用过下图这个插件： 评价就是两个字：能用！ 官方提供了一个 flowable-ui，功能还比较强大，可以一试，今天我就来和小伙伴们简单介绍一下这个 flowa
此前我们做过相关的教程，就是利用Python调用百度地图的API接口获取相关的地图信息。比如爬取某个范围内特定的兴趣点的坐标，对两点之间进行路径规划计算行车时间等。相关的链接可以戳以下的传送门：
行早 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 神经网络在工作的时候，里面到底是什么样？ 为了能透视这个“AI黑箱”中的过程，加拿大蒙特利尔一家公司开发一个3D可视化工具Zetane Engine。 只需要上传一个模型，Zetane Engine就可以巡视整个神经网络，并且还可以放大网络中的任何一层，显示特征图，看清流水线上的每一步： △图注：卷积层的特征图（左）和特征图的3D可视化（右） 目前Zetane Engine不同系统的版本都可以在GitHub中找到（安装包见文末链接），话不多说，来看看
dp[i][j]\=dp[i−1][j]+dp[i][j−1]dp[i][j]=d p[i-1][j]+d p[i][j-1]dp[i][j]\=dp[i−1][j]+dp[i][j−1]
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
