G2D图像处理硬件调用和测试-基于米尔-全志T113-i开发板

2024-04-13 00:44

本文主要是介绍G2D图像处理硬件调用和测试-基于米尔-全志T113-i开发板,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

本篇测评由电子工程世界的优秀测评者“jf_99374259”提供。


本文将介绍基于米尔电子MYD-YT113i开发板的G2D图像处理硬件调用和测试。

MYC-YT113i核心板及开发板

真正的国产核心板,100%国产物料认证

  • 国产T113-i处理器配备2*Cortex-A7@1.2GHz ,RISC-V

  • 外置DDR3接口、支持视频编解码器、HiFi4 DSP

  • 接口丰富:视频采集接口、显示器接口、USB2.0 接口、CAN 接口、千兆以太网接口

  • 工业级:-40℃~+85℃、尺寸37mm*39mm

  • 邮票孔+LGA,140+50PIN

全志 T113-i 2D图形加速硬件支持情况

  • Supports layer size up to 2048 x 2048 pixels

  • Supports pre-multiply alpha image data

  • Supports color key

  • Supports two pipes Porter-Duff alpha blending

  • Supports multiple video formats 4:2:0, 4:2:2, 4:1:1 and multiple pixel formats (8/16/24/32 bits graphics layer)

  • Supports memory scan order option

  • Supports any format convert function

  • Supports 1/16× to 32× resize ratio

  • Supports 32-phase 8-tap horizontal anti-alias filter and 32-phase 4-tap vertical anti-alias filter

  • Supports window clip

  • Supports FillRectangle, BitBlit, StretchBlit and MaskBlit

  • Supports horizontal and vertical flip, clockwise 0/90/180/270 degree rotate for normal buffer

  • Supports horizontal flip, clockwise 0/90/270 degree rotate for LBC buffer

可以看到 g2d 硬件支持相当多的2D图像处理,包括颜色空间转换,分辨率缩放,图层叠加,旋转等

开发环境配置

基础开发环境搭建参考上上上一篇

【米尔-全志T113-i开发板试用】基础开发环境配置和opencv-mobile移植测试 - 米尔电子 - 电子技术论坛 - 广受欢迎的专业电子论坛!

除了工具链外,我们使用 opencv-mobile 加载输入图片和保存结果,用来查看颜色转换是否正常

g2d硬件直接采用标准的 Linux ioctl 操纵,只需要引入相关结构体定义即可,无需链接so

framework/auto/sdk_lib/include/g2d_driver.h at develop-yt113-framework · MYIR-ALLWINNER/framework · GitHub

此外,g2d的输入和输出数据必须在dmaion buffer上,因此还需要dmaion.h头文件,用来分配和释放dmaion buffer

framework/auto/sdk_lib/include/DmaIon.h at develop-yt113-framework · MYIR-ALLWINNER/framework · GitHub

基于C语言实现的YUV转RGB

这里复用之前T113-i JPG解码的函数

void yuv420sp2rgb(const unsigned char* yuv420sp, int w, int h, unsigned char* rgb)
{const unsigned char* yptr = yuv420sp;const unsigned char* vuptr = yuv420sp + w * h;for (int y = 0; y < h; y += 2){const unsigned char* yptr0 = yptr;const unsigned char* yptr1 = yptr + w;unsigned char* rgb0 = rgb;unsigned char* rgb1 = rgb + w * 3;int remain = w;#define SATURATE_CAST_UCHAR(X) (unsigned char)::std::min(::std::max((int)(X), 0), 255);for (; remain > 0; remain -= 2){// R = 1.164 * yy + 1.596 * vv// G = 1.164 * yy - 0.813 * vv - 0.391 * uu// B = 1.164 * yy              + 2.018 * uu// R = Y + (1.370705 * (V-128))// G = Y - (0.698001 * (V-128)) - (0.337633 * (U-128))// B = Y + (1.732446 * (U-128))// R = ((Y << 6) + 87.72512 * (V-128)) >> 6// G = ((Y << 6) - 44.672064 * (V-128) - 21.608512 * (U-128)) >> 6// B = ((Y << 6) + 110.876544 * (U-128)) >> 6// R = ((Y << 6) + 90 * (V-128)) >> 6// G = ((Y << 6) - 46 * (V-128) - 22 * (U-128)) >> 6// B = ((Y << 6) + 113 * (U-128)) >> 6// R = (yy + 90 * vv) >> 6// G = (yy - 46 * vv - 22 * uu) >> 6// B = (yy + 113 * uu) >> 6int v = vuptr[0] - 128;int u = vuptr[1] - 128;int ruv = 90 * v;int guv = -46 * v + -22 * u;int buv = 113 * u;int y00 = yptr0[0] << 6;rgb0[0] = SATURATE_CAST_UCHAR((y00 + ruv) >> 6);rgb0[1] = SATURATE_CAST_UCHAR((y00 + guv) >> 6);rgb0[2] = SATURATE_CAST_UCHAR((y00 + buv) >> 6);int y01 = yptr0[1] << 6;rgb0[3] = SATURATE_CAST_UCHAR((y01 + ruv) >> 6);rgb0[4] = SATURATE_CAST_UCHAR((y01 + guv) >> 6);rgb0[5] = SATURATE_CAST_UCHAR((y01 + buv) >> 6);int y10 = yptr1[0] << 6;rgb1[0] = SATURATE_CAST_UCHAR((y10 + ruv) >> 6);rgb1[1] = SATURATE_CAST_UCHAR((y10 + guv) >> 6);rgb1[2] = SATURATE_CAST_UCHAR((y10 + buv) >> 6);int y11 = yptr1[1] << 6;rgb1[3] = SATURATE_CAST_UCHAR((y11 + ruv) >> 6);rgb1[4] = SATURATE_CAST_UCHAR((y11 + guv) >> 6);rgb1[5] = SATURATE_CAST_UCHAR((y11 + buv) >> 6);yptr0 += 2;yptr1 += 2;vuptr += 2;rgb0 += 6;rgb1 += 6;}
#undef SATURATE_CAST_UCHARyptr += 2 * w;rgb += 2 * 3 * w;}
}

基于ARM neon指令集优化的YUV转RGB

考虑到armv7编译器的自动neon优化能力较差,这里针对性的编写 arm neon inline assembly 实现YUV2RGB内核部分,达到最优化的性能,榨干cpu性能

void yuv420sp2rgb_neon(const unsigned char* yuv420sp, int w, int h, unsigned char* rgb)
{const unsigned char* yptr = yuv420sp;const unsigned char* vuptr = yuv420sp + w * h;#if __ARM_NEONuint8x8_t _v128 = vdup_n_u8(128);int8x8_t _v90 = vdup_n_s8(90);int8x8_t _v46 = vdup_n_s8(46);int8x8_t _v22 = vdup_n_s8(22);int8x8_t _v113 = vdup_n_s8(113);
#endif // __ARM_NEONfor (int y = 0; y < h; y += 2){const unsigned char* yptr0 = yptr;const unsigned char* yptr1 = yptr + w;unsigned char* rgb0 = rgb;unsigned char* rgb1 = rgb + w * 3;#if __ARM_NEONint nn = w >> 3;int remain = w - (nn << 3);#elseint remain = w;
#endif // __ARM_NEON#if __ARM_NEON
#if __aarch64__for (; nn > 0; nn--){int16x8_t _yy0 = vreinterpretq_s16_u16(vshll_n_u8(vld1_u8(yptr0), 6));int16x8_t _yy1 = vreinterpretq_s16_u16(vshll_n_u8(vld1_u8(yptr1), 6));int8x8_t _vvuu = vreinterpret_s8_u8(vsub_u8(vld1_u8(vuptr), _v128));int8x8x2_t _vvvvuuuu = vtrn_s8(_vvuu, _vvuu);int8x8_t _vv = _vvvvuuuu.val[0];int8x8_t _uu = _vvvvuuuu.val[1];int16x8_t _r0 = vmlal_s8(_yy0, _vv, _v90);int16x8_t _g0 = vmlsl_s8(_yy0, _vv, _v46);_g0 = vmlsl_s8(_g0, _uu, _v22);int16x8_t _b0 = vmlal_s8(_yy0, _uu, _v113);int16x8_t _r1 = vmlal_s8(_yy1, _vv, _v90);int16x8_t _g1 = vmlsl_s8(_yy1, _vv, _v46);_g1 = vmlsl_s8(_g1, _uu, _v22);int16x8_t _b1 = vmlal_s8(_yy1, _uu, _v113);uint8x8x3_t _rgb0;_rgb0.val[0] = vqshrun_n_s16(_r0, 6);_rgb0.val[1] = vqshrun_n_s16(_g0, 6);_rgb0.val[2] = vqshrun_n_s16(_b0, 6);uint8x8x3_t _rgb1;_rgb1.val[0] = vqshrun_n_s16(_r1, 6);_rgb1.val[1] = vqshrun_n_s16(_g1, 6);_rgb1.val[2] = vqshrun_n_s16(_b1, 6);vst3_u8(rgb0, _rgb0);vst3_u8(rgb1, _rgb1);yptr0 += 8;yptr1 += 8;vuptr += 8;rgb0 += 24;rgb1 += 24;}
#elseif (nn > 0){asm volatile("0:                             n""pld        [%3, #128]          n""vld1.u8    {d2}, [%3]!         n""vsub.s8    d2, d2, %12         n""pld        [%1, #128]          n""vld1.u8    {d0}, [%1]!         n""pld        [%2, #128]          n""vld1.u8    {d1}, [%2]!         n""vshll.u8   q2, d0, #6          n""vorr       d3, d2, d2          n""vshll.u8   q3, d1, #6          n""vorr       q9, q2, q2          n""vtrn.s8    d2, d3              n""vorr       q11, q3, q3         n""vmlsl.s8   q9, d2, %14         n""vorr       q8, q2, q2          n""vmlsl.s8   q11, d2, %14        n""vorr       q10, q3, q3         n""vmlal.s8   q8, d2, %13         n""vmlal.s8   q2, d3, %16         n""vmlal.s8   q10, d2, %13        n""vmlsl.s8   q9, d3, %15         n""vmlal.s8   q3, d3, %16         n""vmlsl.s8   q11, d3, %15        n""vqshrun.s16 d24, q8, #6        n""vqshrun.s16 d26, q2, #6        n""vqshrun.s16 d4, q10, #6        n""vqshrun.s16 d25, q9, #6        n""vqshrun.s16 d6, q3, #6         n""vqshrun.s16 d5, q11, #6        n""subs       %0, #1              n""vst3.u8    {d24-d26}, [%4]!    n""vst3.u8    {d4-d6}, [%5]!      n""bne        0b                  n": "=r"(nn),    // %0"=r"(yptr0), // %1"=r"(yptr1), // %2"=r"(vuptr), // %3"=r"(rgb0),  // %4"=r"(rgb1)   // %5: "0"(nn),"1"(yptr0),"2"(yptr1),"3"(vuptr),"4"(rgb0),"5"(rgb1),"w"(_v128), // %12"w"(_v90),  // %13"w"(_v46),  // %14"w"(_v22),  // %15"w"(_v113)  // %16: "cc", "memory", "q0", "q1", "q2", "q3", "q8", "q9", "q10", "q11", "q12", "d26");}#endif // __aarch64__
#endif // __ARM_NEON#define SATURATE_CAST_UCHAR(X) (unsigned char)::std::min(::std::max((int)(X), 0), 255);for (; remain > 0; remain -= 2){// R = 1.164 * yy + 1.596 * vv// G = 1.164 * yy - 0.813 * vv - 0.391 * uu// B = 1.164 * yy              + 2.018 * uu// R = Y + (1.370705 * (V-128))// G = Y - (0.698001 * (V-128)) - (0.337633 * (U-128))// B = Y + (1.732446 * (U-128))// R = ((Y << 6) + 87.72512 * (V-128)) >> 6// G = ((Y << 6) - 44.672064 * (V-128) - 21.608512 * (U-128)) >> 6// B = ((Y << 6) + 110.876544 * (U-128)) >> 6// R = ((Y << 6) + 90 * (V-128)) >> 6// G = ((Y << 6) - 46 * (V-128) - 22 * (U-128)) >> 6// B = ((Y << 6) + 113 * (U-128)) >> 6// R = (yy + 90 * vv) >> 6// G = (yy - 46 * vv - 22 * uu) >> 6// B = (yy + 113 * uu) >> 6int v = vuptr[0] - 128;int u = vuptr[1] - 128;int ruv = 90 * v;int guv = -46 * v + -22 * u;int buv = 113 * u;int y00 = yptr0[0] << 6;rgb0[0] = SATURATE_CAST_UCHAR((y00 + ruv) >> 6);rgb0[1] = SATURATE_CAST_UCHAR((y00 + guv) >> 6);rgb0[2] = SATURATE_CAST_UCHAR((y00 + buv) >> 6);int y01 = yptr0[1] << 6;rgb0[3] = SATURATE_CAST_UCHAR((y01 + ruv) >> 6);rgb0[4] = SATURATE_CAST_UCHAR((y01 + guv) >> 6);rgb0[5] = SATURATE_CAST_UCHAR((y01 + buv) >> 6);int y10 = yptr1[0] << 6;rgb1[0] = SATURATE_CAST_UCHAR((y10 + ruv) >> 6);rgb1[1] = SATURATE_CAST_UCHAR((y10 + guv) >> 6);rgb1[2] = SATURATE_CAST_UCHAR((y10 + buv) >> 6);int y11 = yptr1[1] << 6;rgb1[3] = SATURATE_CAST_UCHAR((y11 + ruv) >> 6);rgb1[4] = SATURATE_CAST_UCHAR((y11 + guv) >> 6);rgb1[5] = SATURATE_CAST_UCHAR((y11 + buv) >> 6);yptr0 += 2;yptr1 += 2;vuptr += 2;rgb0 += 6;rgb1 += 6;}
#undef SATURATE_CAST_UCHARyptr += 2 * w;rgb += 2 * 3 * w;}
}

基于G2D图形硬件的YUV转RGB

我们先实现 dmaion buffer 管理器,参考

framework/auto/sdk_lib/sdk_memory/DmaIon.cpp at develop-yt113-framework · MYIR-ALLWINNER/framework · GitHub

这里贴的代码省略了异常错误处理的逻辑,有个坑是 linux-4.9 和 linux-5.4 用法不一样,米尔电子的这个T113-i系统是linux-5.4,所以不兼容4.9内核的ioctl用法习惯

struct ion_memory
{size_t size;int fd;void* virt_addr;unsigned int phy_addr;
};class ion_allocator
{
public:ion_allocator();~ion_allocator();int open();void close();int alloc(size_t size, struct ion_memory* mem);int free(struct ion_memory* mem);int flush(struct ion_memory* mem);public:int ion_fd;int cedar_fd;
};ion_allocator::ion_allocator()
{ion_fd = -1;cedar_fd = -1;
}ion_allocator::~ion_allocator()
{close();
}int ion_allocator::open()
{close();ion_fd = ::open("/dev/ion", O_RDWR);cedar_fd = ::open("/dev/cedar_dev", O_RDONLY);ioctl(cedar_fd, IOCTL_ENGINE_REQ, 0);return 0;
}void ion_allocator::close()
{if (cedar_fd != -1){ioctl(cedar_fd, IOCTL_ENGINE_REL, 0);::close(cedar_fd);cedar_fd = -1;}if (ion_fd != -1){::close(ion_fd);ion_fd = -1;}
}int ion_allocator::alloc(size_t size, struct ion_memory* mem)
{struct aw_ion_new_alloc_data alloc_data;alloc_data.len = size;alloc_data.heap_id_mask = AW_ION_SYSTEM_HEAP_MASK;alloc_data.flags = AW_ION_CACHED_FLAG | AW_ION_CACHED_NEEDS_SYNC_FLAG;alloc_data.fd = 0;alloc_data.unused = 0;ioctl(ion_fd, AW_ION_IOC_NEW_ALLOC, &alloc_data);void* virt_addr = mmap(NULL, size, PROT_READ|PROT_WRITE, MAP_SHARED, alloc_data.fd, 0);struct aw_user_iommu_param iommu_param;iommu_param.fd = alloc_data.fd;iommu_param.iommu_addr = 0;ioctl(cedar_fd, IOCTL_GET_IOMMU_ADDR, &iommu_param);mem->size = size;mem->fd = alloc_data.fd;mem->virt_addr = virt_addr;mem->phy_addr = iommu_param.iommu_addr;return 0;
}int ion_allocator::free(struct ion_memory* mem)
{if (mem->fd == -1)return 0;struct aw_user_iommu_param iommu_param;iommu_param.fd = mem->fd;ioctl(cedar_fd, IOCTL_FREE_IOMMU_ADDR, &iommu_param);munmap(mem->virt_addr, mem->size);::close(mem->fd);mem->size = 0;mem->fd = -1;mem->virt_addr = 0;mem->phy_addr = 0;return 0;
}int ion_allocator::flush(struct ion_memory* mem)
{struct dma_buf_sync sync;sync.flags = DMA_BUF_SYNC_END | DMA_BUF_SYNC_RW;ioctl(mem->fd, DMA_BUF_IOCTL_SYNC, &sync);return 0;
}

然后再实现 G2D图形硬件 YUV转RGB 的转换器

  1. 提前分配好YUV和RGB的dmaion buffer

  2. 将YUV数据拷贝到dmaion buffer,flush cache完成同步

  3. 配置转换参数,ioctl调用G2D_CMD_BITBLT_H完成转换

  4. flush cache完成同步,从dmaion buffer拷贝出RGB数据

  5. 释放dmaion buffer

// 步骤1
ion_allocator ion;
ion.open();struct ion_memory yuv_ion;
ion.alloc(rgb_size, &rgb_ion);struct ion_memory rgb_ion;
ion.alloc(yuv_size, &yuv_ion);int g2d_fd = ::open("/dev/g2d", O_RDWR);// 步骤2
memcpy((unsigned char*)yuv_ion.virt_addr, yuv420sp, yuv_size);
ion.flush(&yuv_ion);// 步骤3
g2d_blt_h blit;
memset(&blit, 0, sizeof(blit));blit.flag_h = G2D_BLT_NONE_H;blit.src_image_h.format = G2D_FORMAT_YUV420UVC_V1U1V0U0;
blit.src_image_h.width = width;
blit.src_image_h.height = height;
blit.src_image_h.align[0] = 0;
blit.src_image_h.align[1] = 0;
blit.src_image_h.clip_rect.x = 0;
blit.src_image_h.clip_rect.y = 0;
blit.src_image_h.clip_rect.w = width;
blit.src_image_h.clip_rect.h = height;
blit.src_image_h.gamut = G2D_BT601;
blit.src_image_h.bpremul = 0;
blit.src_image_h.mode = G2D_PIXEL_ALPHA;
blit.src_image_h.use_phy_addr = 0;
blit.src_image_h.fd = yuv_ion.fd;blit.dst_image_h.format = G2D_FORMAT_RGB888;
blit.dst_image_h.width = width;
blit.dst_image_h.height = height;
blit.dst_image_h.align[0] = 0;
blit.dst_image_h.clip_rect.x = 0;
blit.dst_image_h.clip_rect.y = 0;
blit.dst_image_h.clip_rect.w = width;
blit.dst_image_h.clip_rect.h = height;
blit.dst_image_h.gamut = G2D_BT601;
blit.dst_image_h.bpremul = 0;
blit.dst_image_h.mode = G2D_PIXEL_ALPHA;
blit.dst_image_h.use_phy_addr = 0;
blit.dst_image_h.fd = rgb_ion.fd;ioctl(g2d_fd, G2D_CMD_BITBLT_H, &blit);// 步骤4
ion.flush(&rgb_ion);
memcpy(rgb, (const unsigned char*)rgb_ion.virt_addr, rgb_size);// 步骤5
ion.free(&rgb_ion);
ion.free(&yuv_ion);
ion.close();
::close(g2d_fd);

G2D图像硬件YUV转RGB测试

考虑到dmaion buffer分配和释放都比较耗时,我们提前做好,循环调用步骤3的G2D转换,统计耗时,并在top工具中查看CPU占用率

sh-4.4# LD_LIBRARY_PATH=. ./g2dtest
INFO   : cedarc <CedarPluginVDInit:84>: register mjpeg decoder success!
this device is not whitelisted for jpeg decoder cvi
this device is not whitelisted for jpeg decoder cvi
this device is not whitelisted for jpeg decoder cvi
this device is not whitelisted for jpeg encoder rkmpp
INFO   : cedarc <log_set_level:43>: Set log level to 5 from /vendor/etc/cedarc.conf
ERROR  : cedarc <DebugCheckConfig:316>: now cedarc log level:5
ERROR  : cedarc <VideoEncCreate:241>: now cedarc log level:5
yuv420sp2rgb 46.61
yuv420sp2rgb 42.04
yuv420sp2rgb 41.32
yuv420sp2rgb 42.06
yuv420sp2rgb 41.69
yuv420sp2rgb 42.05
yuv420sp2rgb 41.29
yuv420sp2rgb 41.30
yuv420sp2rgb 42.14
yuv420sp2rgb 41.33
yuv420sp2rgb_neon 10.57
yuv420sp2rgb_neon 7.21
yuv420sp2rgb_neon 6.77
yuv420sp2rgb_neon 8.31
yuv420sp2rgb_neon 7.60
yuv420sp2rgb_neon 6.80
yuv420sp2rgb_neon 6.77
yuv420sp2rgb_neon 7.01
yuv420sp2rgb_neon 7.11
yuv420sp2rgb_neon 7.06
yuv420sp2rgb_g2d 4.32
yuv420sp2rgb_g2d 4.69
yuv420sp2rgb_g2d 4.56
yuv420sp2rgb_g2d 4.57
yuv420sp2rgb_g2d 4.52
yuv420sp2rgb_g2d 4.54
yuv420sp2rgb_g2d 4.52
yuv420sp2rgb_g2d 4.58
yuv420sp2rgb_g2d 4.60
yuv420sp2rgb_g2d 4.67

可以看到 ARM neon 的优化效果非常明显,而使用G2D图形硬件能获得进一步加速,并且能显著降低CPU占用率!

耗时(ms)CPU占用率(%)
C41.3050
neon6.7750
g2d4.3212

转换结果对比和分析

C和neon的转换结果完全一致,但是g2d转换后的图片有明显的色差

G2D图形硬件只支持 G2D_BT601,G2D_BT709,G2D_BT2020 3种YUV系数,而JPG所使用的YUV系数是改版BT601,因此产生了色差

myir-t1-kernel/drivers/char/sunxi_g2d/g2d_bsp_v2.c at develop-yt113-L5.4.61 · MYIR-ALLWINNER/myir-t1-kernel · GitHub

从g2d内核驱动中也可以得知,暂时没有方法为g2d设置自定义的YUV系数,g2d不适合用于JPG的编解码,但依然适合摄像头和视频编解码的颜色空间转换

这篇关于G2D图像处理硬件调用和测试-基于米尔-全志T113-i开发板的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/898693

相关文章

性能测试介绍

性能测试是一种测试方法,旨在评估系统、应用程序或组件在现实场景中的性能表现和可靠性。它通常用于衡量系统在不同负载条件下的响应时间、吞吐量、资源利用率、稳定性和可扩展性等关键指标。 为什么要进行性能测试 通过性能测试,可以确定系统是否能够满足预期的性能要求,找出性能瓶颈和潜在的问题,并进行优化和调整。 发现性能瓶颈:性能测试可以帮助发现系统的性能瓶颈,即系统在高负载或高并发情况下可能出现的问题

字节面试 | 如何测试RocketMQ、RocketMQ?

字节面试:RocketMQ是怎么测试的呢? 答: 首先保证消息的消费正确、设计逆向用例,在验证消息内容为空等情况时的消费正确性; 推送大批量MQ,通过Admin控制台查看MQ消费的情况,是否出现消费假死、TPS是否正常等等问题。(上述都是临场发挥,但是RocketMQ真正的测试点,还真的需要探讨) 01 先了解RocketMQ 作为测试也是要简单了解RocketMQ。简单来说,就是一个分

如何在页面调用utility bar并传递参数至lwc组件

1.在app的utility item中添加lwc组件: 2.调用utility bar api的方式有两种: 方法一,通过lwc调用: import {LightningElement,api ,wire } from 'lwc';import { publish, MessageContext } from 'lightning/messageService';import Ca

【测试】输入正确用户名和密码,点击登录没有响应的可能性原因

目录 一、前端问题 1. 界面交互问题 2. 输入数据校验问题 二、网络问题 1. 网络连接中断 2. 代理设置问题 三、后端问题 1. 服务器故障 2. 数据库问题 3. 权限问题: 四、其他问题 1. 缓存问题 2. 第三方服务问题 3. 配置问题 一、前端问题 1. 界面交互问题 登录按钮的点击事件未正确绑定,导致点击后无法触发登录操作。 页面可能存在

业务中14个需要进行A/B测试的时刻[信息图]

在本指南中,我们将全面了解有关 A/B测试 的所有内容。 我们将介绍不同类型的A/B测试,如何有效地规划和启动测试,如何评估测试是否成功,您应该关注哪些指标,多年来我们发现的常见错误等等。 什么是A/B测试? A/B测试(有时称为“分割测试”)是一种实验类型,其中您创建两种或多种内容变体——如登录页面、电子邮件或广告——并将它们显示给不同的受众群体,以查看哪一种效果最好。 本质上,A/B测

【STM32】SPI通信-软件与硬件读写SPI

SPI通信-软件与硬件读写SPI 软件SPI一、SPI通信协议1、SPI通信2、硬件电路3、移位示意图4、SPI时序基本单元(1)开始通信和结束通信(2)模式0---用的最多(3)模式1(4)模式2(5)模式3 5、SPI时序(1)写使能(2)指定地址写(3)指定地址读 二、W25Q64模块介绍1、W25Q64简介2、硬件电路3、W25Q64框图4、Flash操作注意事项软件SPI读写W2

【LabVIEW学习篇 - 21】:DLL与API的调用

文章目录 DLL与API调用DLLAPIDLL的调用 DLL与API调用 LabVIEW虽然已经足够强大,但不同的语言在不同领域都有着自己的优势,为了强强联合,LabVIEW提供了强大的外部程序接口能力,包括DLL、CIN(C语言接口)、ActiveX、.NET、MATLAB等等。通过DLL可以使用户很方便地调用C、C++、C#、VB等编程语言写的程序以及windows自带的大

Verybot之OpenCV应用一:安装与图像采集测试

在Verybot上安装OpenCV是很简单的,只需要执行:         sudo apt-get update         sudo apt-get install libopencv-dev         sudo apt-get install python-opencv         下面就对安装好的OpenCV进行一下测试,编写一个通过USB摄像头采

开发板NFS挂载文件目录

文章目录 序NFS1. 安装 NFS 服务器和客户端在服务器上(NFS 服务器端)在客户端上(NFS 客户端) 2. 配置 NFS 服务器创建共享目录编辑 `/etc/exports` 文件启动 NFS 服务 3. 在客户端挂载 NFS 共享创建挂载点挂载 NFS 共享验证挂载 4. 设置开机自动挂载5. 解决权限问题 序 本节主要实现虚拟机(服务器)与开发板(客户端)通过N

string字符会调用new分配堆内存吗

gcc的string默认大小是32个字节,字符串小于等于15直接保存在栈上,超过之后才会使用new分配。