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GPU支持的视频编码和解码矩阵.xlsx

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本文件为《GPU支持的视频编码与解码矩阵》，详细列出各类GPU对多种视频编解码格式的支持情况，便于用户选择适配硬件。 Video Encode and Decode GPU Support Matrix.xlsx

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  • GPU支持的视频编码和解码矩阵.xlsx
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    本文件为《GPU支持的视频编码与解码矩阵》，详细列出各类GPU对多种视频编解码格式的支持情况，便于用户选择适配硬件。 Video Encode and Decode GPU Support Matrix.xlsx
     
  • CEFSharp支持视频，兼容H264编码
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    本项目采用CEFSharp框架开发，具备高效处理视频的能力，并完美兼容H.264编码格式，提供流畅稳定的播放体验。 使用的是cefsharp57版本。编译好的程序支持video标签。
     
  • 短视频矩阵助手源码完整版，适用于短视频矩阵管理
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    这款短视频矩阵助手源码提供了一套全面而高效的解决方案，专为短视频矩阵管理和优化设计。包含多种实用功能，助力用户轻松实现视频内容的批量处理和高效运营。 批量运营短视频账号可以通过自动剪辑和自动发布来实现。
     
  • 矩阵键盘代码教学视频.7z
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    本资源为《矩阵键盘代码教学》视频教程合集，内容涵盖从基础概念到实际应用的全面讲解，旨在帮助学习者掌握矩阵键盘编程技巧。以.zip格式封装便于下载和使用。 在电子工程领域特别是嵌入式系统设计中，矩阵键盘是一种常用的输入设备接口技术，用于接收用户通过按键发送的指令。本资源包括一个4x4矩阵键盘实现教程，适用于单片机（如8位或16位微控制器）和STM32系列32位微控制器。STM32是由意法半导体推出的一种高性能、低功耗的微控制器，在各种嵌入式系统中广泛应用。 下面来理解一下矩阵键盘的工作原理：它由行线（Row）和列线（Column）交叉组成，4x4配置即为四行四列结构。每条线路交汇处代表一个按键位置；通过检测这些交点上的电平变化可以识别出被按下的按钮。这种设计大大节省了IO端口资源，因为仅仅使用8个端口就能管理16个键位。 在单片机或STM32上实现矩阵键盘通常需要以下步骤： 1. 初始化I/O接口：将行线设置为输入模式，并且列线设为输出；同时确保所有列线处于高电平状态。 2. 扫描行线路：依次激活各行，然后检查各列的电压水平。当有按键被按下时，在对应的行列之间会形成电流路径，使得该行的电压降至低电位。 3. 检测按钮按压情况：通过比较当前扫描到的行线状态与正常未按下的电平值来判断是否有键被触发；如果发现某一行线路出现变化，则结合列的状态可以确定具体是哪一个按键被操作了。 4. 设置中断响应机制：在STM32中，可以通过配置中断服务程序，在检测到行电压改变时自动启动处理过程以回应用户的输入动作。 5. 重复扫描避免抖动问题：为了克服机械按钮的物理特性带来的短暂不稳定状态（即“抖动”），需要多次进行按键检查确保信号稳定后再采取相应措施。 资源中可能包含了用C语言编写的示例代码，演示了如何编写驱动程序以实现矩阵键盘的功能。这些文件通常包含初始化函数、扫描函数和处理事件的方法等组件，在实际应用项目里会被集成到主循环或中断服务程序之中以便实时响应按键操作。 此外还有一段视频展示了上述理论知识在具体硬件上的实践过程，并利用示波器或者串口终端工具来演示键位检测流程及输出结果，帮助学习者更好地理解矩阵键盘的工作机制和编程技巧。 这个资源包对于希望掌握单片机或STM32平台下如何实现矩阵键盘功能的开发人员来说非常有参考价值。通过深入研究与实践操作不仅可以加深对原理的理解，还能有效提升在嵌入式系统项目中的实际应用能力。
     
  • MATLAB黄金矩阵代码-GEM：支持Matlab及GNU/Octave的高精度矩阵库
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    GEM是专为MATLAB和GNU/Octave设计的高级矩阵处理库，提供卓越的数值稳定性与计算效率，适用于需要高精度矩阵运算的应用场景。 MATLAB黄金矩阵代码Gmp特征矩阵库是一个开源解决方案，用于标准数值计算环境中的高精度基本运算。该库支持两种数据类型：一种是宝石sgem，用于处理致密的高精度矩阵；另一种则是超载，适用于稀疏的高精度矩阵。整个库可以下载使用，并且它是用C++和MATLAB/GNUOctave编写的。 当前版本依赖于GMP（GNU Multiple Precision Arithmetic Library）进行高精度算术运算以及相关的矩阵操作。尽管目前性能优化尚未达到最优状态，但与标准MATLAB类型相比已经有了显著的改进。例如，在100位数精度下，将一个100x100的双精度矩阵转换为高精度格式的速度提高了十倍；从高精度转回双精度格式的速度则提升了250倍；计算列级最小值的操作速度也快了25倍。 在与MATLAB 2016a版本中的vpa类型进行对比时，使用GEM库对象将两个同样大小为100x100的致密矩阵相乘，在精度达到100位数的情况下，其运算速度快出了十倍。对于更大的矩阵（例如：1000x1000），速度优势则分别达到了大约十四倍、一千五百到两万倍以及五百分之一。 此外，GEM库还实现了稀疏矩阵的乘法功能，这是MATLAB vpa类型所不具备的功能。
     
  • 基于GPU视频解码的Flask服务器
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    本项目构建了一个基于GPU加速视频解码技术的高效Flask服务器，旨在优化在线视频流处理性能，提供低延迟、高质量的视频播放体验。 视频GPU硬件解码web服务已实现以下功能：通过发送REST请求启动视频流的硬解；视频流解码后推送至pulsar，并支持设置采样频率为整数秒，即每隔几秒进行一次视频采样；可以通过发送REST请求删除正在进行的视频流硬解服务。系统自动分发GPU卡，且每张卡可以同时处理30路视频流。在添加视频流时会在MySQL中维护一张表来记录每一路上的信息（如ID和pulsar topic等），并且每隔10秒进行一次时间戳刷新以确保该路视频仍在处理中。最大并发支持100路线程。 REST请求的JSON格式如下： ``` { stream_address: rtsp://admin:Cmict@2020@192.168.120.2:554/h264/ch33/main/av_stream, stream_id: 102, stream_topic: algorithm-2 } ```
     
  • 包含GPU支持的OpenCV-python代码
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    本资源提供了一系列包含GPU加速功能的OpenCV Python代码示例，旨在帮助开发者利用NVIDIA CUDA技术优化计算机视觉应用中的图像处理性能。 James Bowley编译的OpenCV库可用于GPU加速图像处理。OpenCV-python支持CUDA，在GPU上运行以提高性能。Python OpenCV配置CUDA可以利用该版本的OpenCV库在不使用Visual Studio的情况下进行GPU运算。尽管通过pip安装的Python版本仅支持CPU计算，但可以通过上述资源实现对GPU的支持和优化。 OpenCV是一个强大的计算机视觉和机器学习软件库，能够提供广泛的图像处理功能。
     
  • 自研短视频矩阵与接口源码
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    本项目专注于开发自主版权的短视频管理系统及其接口源码，支持多平台部署和个性化定制，助力企业快速构建高效的视频内容分发体系。 支持在抖音、快手、小红书等平台发布内容，自研接口仅供交流使用。
     
  • Simulink矩阵库：支持3x3和4x4矩阵操作的模块集-MATLAB开发
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    本项目提供了一套用于Simulink环境下的3x3和4x4矩阵运算模块集合，涵盖加减乘除、求逆及特征值计算等核心功能，助力工程与科研中的复杂矩阵处理。 版本 1.2 (JASP) 发布于 2009 年 7 月 19 日，包含一组用于操作 3x3 和 4x4 矩阵的块。在 R12 版本之前的 Simulink 中，矩阵以行优先形式处理，因此需要特殊的块来处理矩阵。尽管目前版本的 Simulink 可以将数组作为信号进行处理，但一些用户可能仍会发现使用行优先的方法很有用。提供了两个 MATLAB 函数用于帮助处理任何使用矩阵库的 Simulink 模型的输入和输出：rm2mat 和 mat2rm，它们分别用于二维矩阵数组转换为行主要形式以及将行主要形式的二维矩阵数组进行相应操作。
     
  • Java编程求解矩阵的逆矩阵
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    本文章主要讲解如何使用Java语言编写程序来计算矩阵的逆矩阵。包括了相关的数学理论以及具体的代码实现步骤。 使用Java实现求矩阵的逆矩阵的功能，使用者可根据需要采纳。