hm专题
HM代码阅读5：快速大范围运动估计函数xTZSearch()与xTZ8PointDiaMondSearch()
上一次讲过了全搜索的做法，主要用于第二次对cost较大的参考图像列表的对应MV做一定范围内的全搜索减小cost。 这次主要讲在第一次做ME时的快速搜索算法，HM中采用TZSearch进行大范围内的ME。HM中提供的算法如下： 一般是采用Diamond搜索，也就是菱形搜索，在进搜索函数之前需要找到左、上、右上的MV，来判断是不是邻居MV更适合做ME的起始点（这里书本中没有详细写明，要注意） Vo
HM代码阅读4：运动估计函数Void TEncSearch::xMotionEstimation()和全搜索Void TEncSearch::xPatternSearch(）
HEVC中的运动估计采用的方法： 1、小范围内全搜索（主要用于B帧，第二次遍历计算出较小cost的MV） 2、大范围内菱形搜索（TZSearch） 全搜索： 1、设置好搜索范围，获取当前PU在参考帧重建帧中的位置，获取重建帧的步幅(包含padding) 2、遍历完范围内的所有整数点，逐像素作差得到SAD，获取编码运动矢量的bit数，加在一起形成cost，如果当前SAD比之前最好的SAD小，那么将
HM代码阅读2：AMVP预测函数Void TEncSearch::xEstimateMvPredAMVP()
AMVP预测函数：根据AMVP候选准则为该帧建立MVP候选列表，调用pcCU->fillMvpCand( uiPartIdx, uiPartAddr, eRefPicList, iRefIdx, pcAMVPInfo ) 填充候选列表（下一篇介绍该函数） 构建好候选列表后，按以下流程选择最优MVP： 将最优MVP索引置为0，最优MVP赋给中间变量cBestMv。进行RDcost计算得到当前Cos
HM代码阅读1: 帧间预测函数Void TEncSearch::predInterSearch()
AMVP理论知识简单回顾(含GPB) MVP主要是为了给当前PU提供一个运动矢量的预测，可加快ME的计算速度以及提升准确性。并且在后续编码中也只用编码MVD，减少了传输bit数。 HM中获取每个参考图像列表最佳MVP的流程： 遍历refPicList0中的每一帧，为每一帧创建AMVP候选。RDO选出最优MVP。根据最优MVP进行运动估计，得到当前最优的MV。根据MV再次比较AMVP候选中哪一个
C++类和对象（HM）
目录 1.拷贝构造函数的调用时机 2.拷贝构造函数的调用规则 3.浅拷贝和深拷贝 （1）浅拷贝 （2）深拷贝 4.初始化列表 5.类作为成员变量 1.拷贝构造函数的调用时机 我们首先要自己定义一个类： （1）使用已知的对象初始化一个新的对象 这个相当于让已知的对象p1初始化对象p2; （2）值传递的方式给函数的参数传值 通过打印的结果就可以发现执行
2022.06.30机器学习-数据科学库（HM）
01pandas的Series的了解 Series 一维，带标签数组 DataFrame 二维，Series容器 pandas之Series创建 import sringt = pd.Series(np.arange(10),index=list(string.ascii_uppercase[:10])) pandas之Series切片和索引 切片：直接传入start e
2022.06.29机器学习-数据科学库（HM）Day03
01 numpy数组的创建 numpy重在数值计算，多维数组计算 numpy中常见的更多数据类型 数据类型的操作 02数组的计算 是几维数组就有几个值 数组的计算 03numpy读取本地数据 三位数组的轴 numpy读取数据 np.loadtxt(fname,dtype=np.float,delimiter=None,skiprows=0
HM v.16.22 顺序读源码day2---TAppEncTop.cpp
文章目录 TAppEncTop.cpp引言Void TAppEncTop::encode()1.打开YUV文件并初始化编码器和缓冲区2.循环编码3.收尾工作：Debug和释放资源 执行流程实现细节1.Class TAppEncTop;2.Void TAppEncTop::xInitLibCfg()3.Void TAppEncTop::xCreateLib();4.Void TAppEncTo
HM中参考图像列表的设置
对于帧间预测而言，一定会涉及到参考图像的问题，但是搞清楚HM中参考图像是如何配置，对理解其编码结构尤为关键。顾名思义，参考图像应该是属于picture级别的，因此可以在compressGOP函数中找到相应的函数。主要包括以下三个函数： 1、arrangeLongtermPicturesInRPS(pcSlice, rcListPic)； 2、pcSlice->setRefPicList
HM使用+码流分析教程
一、HM使用教程 1．下载HM为HEVC的参考软件，下载地址：https://hevc.hhi.fraunhofer.de/svn/svn_HEVCSoftware/ 分成三个大类：trunk：主干程序，是最新的HM主线版本。branches：分支程序，是扩展的HM版本。tags：各个版本的HM版本。这里下载需要使用TortoiseSVN，网上可以直接下载，这是一个版本控制工具软件，具体介绍见
BearPi_hm_nano调试助手一直打印测试信息
BearPi_hm_nano 前几天华为发布了Harmony 3.0之后，我便把自己的Ubuntu 20.04按照3.0的环境要求配置了一遍HUAWEI DevEco Device Tool。 之后依旧按照小熊派的官方教程来下载代码，使用的源码获取方式为： VS Code中安装好DevEco Device Tool 3.0 Beta1之后，VS Code就具备了代码的编译、烧录等功能。 使
鸿蒙设备-开发板基础学习（BearPi-HM Micro）
theme: minimalism 每当学习一门新的编程语言或者上手一款新的开发板，在学习鸿蒙设备开发过程中，带大家写的第一个程序，通过这个程序，我们可以对鸿蒙设备开发的整个流程有一个初步的体验。BearPi-HM Micro开发板为例： BearPi-HM Micro是什么？ BearPi-HM_Micro_Small的意思是小熊派的“BearPi-HM Micro开发板 + Open
Matplotlib实战_HM数据可视化
文章目录 一、先前准备1.导入必备工具包2.读取数据 二、Articles数据1.打印查看前5行数据2.查看部分字段频次统计3.制作云图 三、Customers数据1.打印前5行数据2.查看客户年龄分布图3.去重查看会员俱乐部状态4.打印查看该列数据5.查看会员俱乐部状态数量，绘制条形图6.查看H&M 可以向客户发送新闻的频率，绘制条形图 四、Transactions 数据1.打印查看前5行
小熊派鸿蒙开发板环境搭建过程（HarmonyOS BearPi-HM Nano）
小熊派鸿蒙开发板环境搭建过程 实验环境： 小熊派开发板，基于Hi3861V100海思芯片Win10系统Oracle VM VirtualBox虚拟机Ubuntu系统安装包官方提供环境教程（基本按照这个步骤来走） 一、【BearPi-HM_Nano开发搭建环境】https://bbs.elecfans.com/jishu_2058316_1_1.html 二、【BearPi-HM_Nano源码获
跨域黄色提示forum.php:1 A cookie associated with a cross-site resource at http://hm.baidu.com/ was set
跨域黄色提示forum.php:1 A cookie associated with a cross-site resource at http://hm.baidu.com/ was set 我们有个站最近打开比较慢一直在处理木马问题和研究其他问题，这个问题也是顺便看到。 只要加载就会有这4段 forum.php:1 A cookie associated with a cr
BearPi-HM Nano开发板介绍
BearPi-HM Nano 开发板功能 BearPi-HM Nano开发板是一块专门为鸿蒙OS设计的HarmonyOS开发板，板载高度集成的2.4GHz WLAN SoC芯片Hi3861，并板载NFC电路及标准的E53接口可拓展只能加湿器、智能台灯等。。 1、ES5拓展板接口 2、WiFI Soc Hi3861 3、NFC芯片NT3H120 4、Type-C USB接口 5、复位键 6、用
hm商城微服务远程调用及拆分
@RequiredArgsConstructor是Lombok库中的一个注解 它会自动在类中生成一个构造函数，这个构造函数会接收类中所有被标记为final的字段，并将其作为参数。这个注解可以帮助我们减少样板代码，例如手动编写构造函数。 eg： public final RestTemplate restTemplate;private final DiscoveryClient disco
【HEVC学习与研究】34、HEVC参考软件HM中Intra预测参考像素的获取与管理
继续上一个section所讨论的问题。在section 33中讨论了HEVC帧内预测的几种不同模式，代表这几种模式的函数xPredIntraPlanar、xPredIntraAng和xDCPredFiltering调用的位置位于Void TComPrediction::predIntraLumaAng()中，所以也可以说，在一个PU内，函数Void TComPrediction::predIntr
【HEVC学习与研究】31、HM编码器的基本结构
通过解码器代码的研究，已经对HEVC的编解码技术有了一个初步的认识。现在我们就对照着编码器的代码进一步理解HEVC视频编码算法的各个技术细节。 编码器在整个HM解决方案中的工程名为TAppEncoder，入口点函数位于encmain.cpp文件中： int main(int argc, char* argv[]){TAppEncTop cTAppEncTop;// print info
小熊派HarmonyOS 鸿蒙·季 开发-BearPi-HM Nano开发板介绍与E53系列扩展板介绍
小熊派HarmonyOS 鸿蒙·季 开发-BearPi-HM Nano开发板介绍与E53系列扩展板介绍 目录 作者介绍BearPi-HM Nano开发板功能介绍BearPi-HM Nano原理图解读按键电路原理LED灯电路原理NFC电路原理E53接口电路原理E53由来及其命名规则E53接口电气标准E53接口案例E53_SC1传感器 BH1750高亮 LED 灯 E53_SF1MQ-2 气体传
HM NIS Edit 打包Visual Studio exe文件
1. 先修改Visual Studio输出编译的格式 将启动项属性页中所标识的“子系统” 修改为 “窗口XXXXXXX”,开发调试的时候，再改成控制台。 2. 项目重新生成 将“解决方案资源管理器”中自己的项目重新生成“.dll”,然后依次拷贝到预备打包的文件夹中； 3. 使用工具“HM NIS Edit”打包 3.1. 配置“HM NIS Edit” 注意：初次使用时，没有语言选项
测试技能整理HM-UI自动化测试
自动化测试理论 UI：User Interface(⽤户接⼝-⽤户界⾯)，主要包括：app、web UI自动化测试：使用工具或代码执行用例的过程 什么样的项⽬适合做自动化： 1、需要回归测试项⽬（甲方自营项目、金融、电商） 2、需求变动不频繁：稳定的模块 3、项目周期⻓的项⽬：（甲⽅⾃营项⽬、6个⽉以上的外包） 自动化测试工具及环境 工具说明 QTP:商业、收费、⽀持UI robot Fr
数据科学库（HM）学习笔记（自用）
数据分析是用适当的方法对收集来的大量数据进行分析，帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 matplotlib 折线图 plt.plot(x,y) 最流行的Python底层绘图库，做能将数据可视化，更直观呈现，使数据更加客观，说服力。 from matplotlib import pyplot as plt #导入pyplot，as重命名pltfig=plt.figu