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opengl保存并加载二进制program

通常情况下,opengl 的shader会被编译成program,然后再将program送到GPU里面去执行。如果我们的应用程序,每次都用源码编译shader,这样效率肯定是不高的,特别是在嵌入式平台上, 性能比较弱的场景下。其实我们可以稍微修改一下我们的程序结构,将编译完的program保存下来,下一次再用的时候,直接加载保存好的二进制program就好了,不必每次都编译,浪费时间。...

2019-12-09 21:07:47

opengl 显示UYVY422格式的数据--性能提升

前面我们分享过,opengl 显示UYVY422格式的数据我们显示的是视频,每帧数据都copy到GPU中去渲染,图像数据一般是挺大的,copy数据的快慢对整个性能的影响还是很大的。在opengl中copy frame data用到的API是glTexImage2D.其实上文中的用法不太好。每帧图像都要渲染,直接在GPU内部分配一个固定的Buffer,不用每帧都去申请,然后再释放。...

2019-11-01 21:30:50

opengl 显示UYVY422格式的数据

前面我们分享过如何显示YUV420P的图像,渲染YUV420P数据这此我们分享一下UYVY422格式图像的渲染方法,关于YUV420P和UYVY422的区别,网上有很多图例可以帮大家理解。直接看代码,代码是直接可以运行的。完整代码和资源文件,请访问:https://download.csdn.net/download/szfhy/11940081#include <st...

2019-10-29 21:07:44

虚拟机通过无线网卡上网的配置办法

虚拟机通过桥接方式上网,跟一个host就可以组件局域网,非常方便。如果host使用的是有线连接,配置非常方便。如下图,选择桥接模式,复制物理网络连接状态可以不选,在“配置适配器中”选择要桥接的有限网卡,开启虚拟机之后就可以DHCP上网了。如果是host主机选择的是无线上网,上面的方法就要调整了。1,选择桥接模式,并且enable复制物理网络连接状态,选择要桥接的无线网卡,...

2019-08-11 08:37:39

opengl 使用shader对图像进行锐化处理

在之前的博客中opengl 在显示的YUV视频序列上画多个框如果我们要对输入的视频内容做一个锐化处理,或者其他特效,在shader中如何处理呢?完整code如下,看到code就明白其中的道理了,还是很简单的。// VideoPlayer.cpp : Defines the entry point for the console application.//#include &...

2019-06-16 16:39:49

opengl GLSL宏加载shader source

在opengl shader的编写过程中,常用的两种方式是:将shader 定义为字符串,然后使用glShaderSource加载static const char *vs = "attribute vec4 vertexIn;\n" "attribute vec2 textureIn;\n" "varying vec2 textureOut;\n" "void main(...

2019-06-08 15:03:04

opengl 保存渲染好的图像

在前面的文章中,我已经可以将媒体文件通过opengl来进行显示。opengl 在显示的YUV视频序列上画多个框opengl 显示BMP图像如果希望将blend,或者其他方法处理过之后的图像数据保存为图像文件,该如何做呢?这个时候我们就要用到glReadPixels函数,GPU渲染完数据在显存,回传内存的唯一方式glReadPixels函数,glReadPixels:读取一些像素。当...

2019-06-01 12:59:45

numpy中数据拼接的方法

a = np.floor(20 * np.random.random((2,2)))b = np.floor(20 * np.random.random((2,2)))c = np.floor(20 * np.random.random((2,2)))print(a)print(b)print(c)[[ 8. 2.] [16. 15.]][[ 7. 0.] [10. 12.]]...

2019-05-28 22:05:00

scikit-learn xgboost 预测波士顿房价

xgboost需要单独安装pip install xgboost #安装xgboost库pip install --upgrade xgboost #更新xgboost库import xgboost as xgbfrom xgboost import XGBRegressor as XGBRfrom sklearn.ensemble import RandomForestRegr...

2019-05-27 21:51:16

scikit-learn 以线性回归为例学习性能评估指标

代码:from sklearn.linear_model import LinearRegression as LRfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.model_selection import cross_val_scorefrom sklearn.datasets import fetc...

2019-05-27 21:34:31

scikit-learn 支持向量机--图视化

代码笔记:from sklearn.datasets import make_blobsfrom sklearn.svm import SVCimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npX,y = make_blobs(n_samples=50, centers=2, random_state=0, cluster_std=0....

2019-05-27 21:20:38

scikit-learn 支持向量机-乳腺癌数据集探索

代码笔记:from sklearn.datasets import load_breast_cancerfrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom time im...

2019-05-27 21:13:43

scikit-learn 逻辑回归--调参

代码笔记:from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LRfrom sklearn.datasets import load_breast_cancerimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.model_selection import...

2019-05-27 20:32:25

scikit-learn 主成分分析--数据降维

代码笔记import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.decomposition import PCAiris = load_iris()y = iris.targetX = iris.dataimport pandas as pdpd.DataFrame(X...

2019-05-27 20:25:06

scikit-learn 随机森林代码学习--乳腺癌检测

from sklearn.datasets import load_breast_cancerfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.model_selection import GridSearchCVfrom sklearn.model_selection import cross_val_scor...

2019-05-26 22:18:23

scikit-lean 随机森林代码学习--红酒

代码笔记%matplotlib inlinefrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.datasets import load_winewine = load_wine()from sklearn....

2019-05-26 18:02:35

scikit-learn 决策树代码学习-红酒数据

代码笔记1.导库from sklearn import treefrom sklearn.datasets import load_winefrom sklearn.model_selection import train_test_split2. 加载数据,拆分wine = load_wine()Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_...

2019-05-26 16:23:43

机器学习模型评估混淆矩阵、ROC曲线和AUC以及PR曲线

在机器学习中,当我们基于某个业务建立模型并训练后,接下来我们需要评判模型好坏的时候需要基于混淆矩阵,ROC和AUC等来进行辅助判断。混淆矩阵也叫精度矩阵,是用来表示精度评价,为N *N的矩阵,用来判别分类好坏的指标。混淆矩阵中有以下几个概念:TP(True Positive): 被判定为正样本,实际也为正样本FN(False Negative):伪阴性 ,被判定为负样本,实际为正样...

2019-05-26 09:08:54

python机器学习常用参考手册

pandas:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/index.htmlscikit-learn:https://scikit-learn.org/stable/seaborn:http://seaborn.pydata.org/numpyhttps://www.numpy.org/devdocs/

2019-05-25 19:51:04

python可视化50图

http://www.machinelearningplus.com/plots/top-50-matplotlib-visualizations-the-master-plots-python/

2019-05-14 20:35:46

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