FFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的开源计算机程序。采用LGPL或GPL许可证。它提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。它包含了非常先进的音频/视频编解码库libavcodec，为了保证高可移植性和编解码质量，libavcodec里很多code都是从头开发的。 FFmpeg是一个非常强大的开源多媒体框架，它能够帮助开发者进行音视频的录制、转换以及流处理。FFmpeg支持几乎所有类型的视频和音频格式，包括MPEG、AVI、WMV、MP4、H.264等，并且可以处理多种视频和音频编解码器。由于其强大的功能和灵活性，FFmpeg被广泛应用于多媒体播放器、流媒体服务、音视频编辑工具以及音视频格式转换工具中。 FFmpeg的一个重要组成部分是libavcodec库，这是一个包含了许多音频和视频编解码器的库，它使得开发者可以轻松实现音频和视频的编解码工作。libavcodec为了保证高可移植性和编解码质量，其中的很多编解码算法都是自行开发的，这样不仅可以避免了依赖其他专利或者收费的编解码器，也保证了在多种平台上的兼容性。 此外，FFmpeg还包含了libavformat库，该库用于处理音视频的封装格式，例如avi、mp4、mkv、flv等，它负责多路复用与多路分解功能，能够将多种音视频流封装到一个文件之中。libavformat还为开发者提供了访问媒体文件元数据和读取媒体文件的接口，这对媒体文件的解析和处理非常重要。 FFmpeg的另一个关键组件是libavfilter库，它是一个强大的过滤器库，用于在视频和音频流中应用各种滤镜效果，实现如图像旋转、颜色校正、视频淡入淡出等高级功能。通过libavfilter，开发者可以在处理音视频数据时进行复杂的视觉和音频效果处理。 FFmpeg还提供了libavdevice库，该库支持各种设备的输入输出，使得FFmpeg能够从摄像头、电视卡、声卡等设备上直接获取音视频数据，或者将处理后的数据输出到这些设备上。这使得FFmpeg不仅可以用于文件格式的处理，还能广泛应用于实时音视频捕获和播放场景。 FFmpeg在许可方面非常开放，它采用的是LGPL或GPL许可证，这使得FFmpeg既可以用于开源项目，也允许商业软件使用。由于其高度的模块化设计，FFmpeg可以根据需要进行裁剪和定制，开发者可以选择他们需要的组件进行集成开发。 FFmpeg对开发者来说是一个非常宝贵的工具，无论是在个人项目还是商业项目中，它都能够提供所需的核心功能，而且由于其出色的性能和广泛的兼容性，FFmpeg已经成为了音视频处理领域的首选工具之一。 此外，FFmpeg的版本更新非常活跃，开发者经常发布新版本，修复已知问题，增加新的功能和提高性能。对于Windows 7 64位系统来说，FFmpeg n4.2.9版本库可以提供稳定的支持，并且可以充分利用64位系统的计算优势，进行高效的音视频开发。 随着多媒体技术的不断进步，FFmpeg也在不断地发展，它不仅能够处理现有的音视频格式，还能迅速适应新的技术标准，如新的视频编码格式、网络传输协议等。因此，FFmpeg对于多媒体开发者来说，是一个不可或缺的工具，它能够在音视频处理的各个方面提供帮助。

海康录像机升级固件包DS-7808N-K2 8P_V4.74.205_230712 录像机升级解绑操作方法 请您按照海康威视工程师提供给您的固件程序下载链接进行程序下载，如工程师提供给您的下载 链接有多个，请严格按照工程师提供的下载顺序和升级指导进行固件程序升级操作。 点击这里，选择您对应升级的设备类型，查看升级方法。 注意事项 1. 在设备固件升级的过程中请勿断电，耐心等待设备自动重启，设备固件升级有风险，请确 认是否一定要升级设备。设备固件升级后可能会出现参数恢复默认的情况，如有重要配置 文件需要备份的，请提前告知提供程序下载链接的工程师。 2. 如升级过程中提示“升级文件不匹配”，一般是由于固件程序为压缩包，需要先解压。若 解压之后导入还是报错，建议您核对获取设备固件程序时提供的序列号是否正确。 3. 如升级过程中提示“升级失败，没有足够的内存”，但因实际需求，确实要升级设备，建 议您联系海康当地售后服务点进行升级，可以点击这里获取各售后服务点的联系方式。 4. 如果您违反本协议，海康威视有权采取任何措施，包括但不限于中断或限制您使用本程 序，或寻求法律救济。

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学习ACCESS的好东东 如果需要也可以直接拿来用啊 或稍改一些

CUDNN（CUDA Deep Neural Network）是NVIDIA公司推出的一个深度学习库，它为GPU加速的深度神经网络（DNN）提供了高效的计算支持。CUDNN是基于CUDA（Compute Unified Device Architecture）编程模型构建的，使得开发者能够充分利用NVIDIA GPU的并行计算能力，来加速训练和推理过程。 在“cudnn,cuda12版本”中，我们讨论的是CUDNN与CUDA工具包的第12个主要版本的结合。CUDA是NVIDIA为GPU开发的一种编程接口，它允许程序员直接用C、C++、Fortran等语言编写高性能计算程序，利用GPU进行计算。CUDA 12引入了许多新特性，旨在提高性能、优化内存管理和简化编程模型，以更好地适应现代深度学习的需求。 CUDNN 9.1.0.70是与CUDA 12兼容的一个特定版本，这个版本可能包含了对当时最新深度学习算法的优化，以及对旧版API的改进。在选择CUDNN版本时，确保它与所使用的CUDA版本兼容至关重要，因为不匹配的版本可能会导致编译错误或运行时问题。 安装CUDNN时，你需要按照以下步骤操作： 1. 下载对应CUDA版本的CUDNN压缩包，例如cudnn-windows-x86_64-9.1.0.70_cuda12-archive。 2. 解压下载的压缩包，通常包含头文件（如cudnn.h）、库文件（lib目录下的*.lib）和二进制可执行文件（bin目录下的*.dll）。 3. 将头文件复制到CUDA SDK的include目录下。 4. 将库文件复制到CUDA SDK的lib目录下，通常有x64和x86两个子目录，根据系统架构选择合适的目录。 5. 将bin目录下的dll文件复制到系统的PATH环境变量所指向的任何目录，例如Windows的System32目录，这样系统就可以在运行时找到这些动态链接库。 使用CUDNN时，你需要在代码中包含相应的头文件，并链接对应的库。在配置编译器或构建系统时，确保指定了正确的库路径和链接选项。 CUDNN的主要功能包括： 1. **卷积操作**：这是深度学习中最基础的操作，CUDNN提供了高效的卷积实现，包括前向、反向传播和跨通道归一化。 2. **池化操作**：用于下采样输入数据，减少计算量并保持关键信息。 3. **激活函数**：如ReLU、Leaky ReLU等，这些函数在神经网络中用于非线性变换。 4. **归一化**：如批处理归一化（Batch Normalization），用于加速训练并提高模型性能。 5. **损失函数和优化器**：CUDNN支持多种损失函数，如交叉熵，以及优化器，如SGD（随机梯度下降）和Adam等。 6. **卷积网络结构**：CUDNN还包含了预定义的卷积网络结构，如AlexNet、VGG和ResNet等，方便快速搭建和训练模型。 CUDNN与CUDA 12的结合提供了强大的硬件加速能力，使得开发者能够在GPU上高效地实现和训练深度学习模型。正确配置和使用CUDNN，可以显著提升深度学习应用的性能，缩短训练时间，从而更快地实现模型的迭代和优化。

花了N久时间在win10_x64下编译的hadoop2.7.1版本的hadoop.dll和winutils.exe，ECLIPSE下集成开发使用，供大家下载。(里面两个压缩包，其中一个是winutils-master 从github弄下来参考用的)

标题中的“cef3.2623 dll、lib、pdb、头文件”指的是CEF（Chromium Embedded Framework）的特定版本3.2623的组件，这是一个开源框架，用于在应用程序中嵌入Chromium浏览器引擎。DLL是动态链接库文件，它们包含可由多个程序共享的函数和资源。LIB文件是静态库文件，包含了编译时链接到目标代码的函数和变量。PDB（Program Database）文件是调试信息文件，用于开发阶段帮助调试程序。头文件（通常以.h结尾）则包含了函数声明和宏定义，供程序员在编写源代码时引用。 CEF是基于Google Chrome的开源浏览器渲染引擎，它允许开发者将Web技术集成到桌面应用中，实现复杂的用户界面和交互功能。这个压缩包提供了不同配置的文件：Release版本通常用于优化性能，适用于生产环境；Debug版本包含更多的调试信息，适合开发和调试过程。"x64"和"windows32"分别代表64位和32位的系统版本，确保了在不同架构上的兼容性。 标签中的"Cef"和"Cef3"是CEF的缩写，表明这是CEF框架的一个版本，而"Chromium"是指其基础的浏览器引擎。"windows"表示这些文件是为Windows操作系统设计的。"mp3-mp4"可能意味着CEF可以支持处理音频和视频格式，如MP3和MP4，这对于构建多媒体应用尤其重要。 压缩包内的文件名列表揭示了不同类型的符号文件和平台特定的版本。例如，“debug_symbols.zip”包含了调试符号，而“release_symbols.zip”则包含发布版本的符号。"gb90a3be"可能是一个特定的版本或构建标识符，用于区分不同的CEF构建。"windows64"和"windows32"再次强调了这些是针对64位和32位Windows系统的。 这个压缩包提供了一个完整的CEF 3.2623版本，包括了用于不同构建和调试环境的必要文件，适用于开发跨平台的桌面应用，特别是那些需要处理多媒体内容的应用。开发者可以根据自己的需求选择相应的版本进行集成和调试。

从 onnxruntime-1.9.0-cp36-cp36m-linux_armv7l.whl 到onnxruntime-1.16.0-cp39-cp39-linux_armv7l.whl 版本都有 Python 3.6 支持 onnxruntime 1.9.0 ~ 1.16.0; Python 3.7 支持 onnxruntime 1.9.0 ~ 1.16.0; Python 3.8 支持 onnxruntime 1.9.0 ~ 1.16.0; Python 3.9 支持 onnxruntime 1.9.0 ~ 1.16.0; Python 3.10 支持 onnxruntime 1.9.0 ~ 1.16.0; Python 3.11 支持 onnxruntime 1.15.0 ~ 1.16.0;

**DLL（动态链接库）详解** DLL（Dynamic Link Library）是Windows操作系统中的一种共享库机制，它包含可由多个程序同时使用的代码和数据。DLL文件是Windows系统中的一个重要组成部分，它们能够提供函数调用、资源管理和共享服务等功能。在本案例中，"bass.dll" 是一个特定的DLL文件，可能与音频处理或音乐播放有关，因为"BASS"通常代表低音或音频基础支持系统。 **bass.dll的作用** `bass.dll` 文件可能是一个音频处理库，用于处理音乐播放、音频流、效果应用等任务。它可能被多种音乐播放软件或游戏所依赖，以便实现高质量的音频播放功能。当系统提示“无法启动此程序，因为计算机中丢失bass.dll”时，意味着依赖于该DLL文件的某个应用程序无法正常运行，因为它找不到必需的库文件。 **解决“丢失bass.dll”问题的方法** 1. **重新安装程序**：你可以尝试重新安装引发错误的程序，因为这可能会自动修复缺失的`bass.dll`文件。 2. **手动替换**：从可靠的来源下载对应版本的`bass.dll`文件，并将其放在系统目录（如`C:\Windows\System32`）或程序的安装目录下。注意，确保下载的文件与你的操作系统架构（32位或64位）相匹配。 3. **注册DLL**：有时，仅仅将文件复制到正确位置还不够，还需要在命令提示符下运行`regsvr32 bass.dll`来注册该文件。但是，请谨慎操作，因为错误的注册可能导致其他问题。 4. **系统还原**：如果上述方法无效，可以考虑执行系统还原到问题发生前的状态。 5. **使用DLL修复工具**：市面上有一些专门的DLL修复工具，它们可以帮助查找并修复缺失或损坏的DLL文件。 6. **检查病毒**：丢失DLL文件也可能是因为病毒感染，运行反病毒扫描以排除这个可能性。 **多版本的bass.dll** 压缩包中包含18个不同版本的`bass.dll`，这可能是因为不同的应用程序或系统环境可能需要特定版本的库文件。选择正确的版本至关重要，因为不同版本可能包含不同的功能、修复或优化，与特定的应用程序兼容性最佳。在替换或注册DLL时，应确保选择与程序或系统相匹配的版本，否则可能会导致新的问题。 理解和处理DLL问题需要对Windows系统和软件依赖有深入的了解。在遇到“丢失bass.dll”这样的问题时，应当按照正确的步骤进行诊断和修复，以确保系统的稳定运行。同时，保持软件和系统更新，避免从不可信源下载文件，也是预防此类问题的关键。

基于传统图像分割方法的Matlab肺结节提取系统：从CT图像分割肺结节并评估分割效果，附GUI人机界面版本及主函介绍,Matlab肺结节分割(肺结节提取)源程序，也有GUI人机界面版本。 使用传统图像分割方法，非深度学习方法。 使用LIDC-IDRI数据集。 工作如下： 1、读取图像。 读取原始dicom格式的CT图像，并显示，绘制灰度直方图； 2、图像增强。 对图像进行图像增强，包括Gamma矫正、直方图均衡化、中值滤波、边缘锐化； 3、肺质分割。 基于阈值分割，从原CT图像中分割出肺质； 4、肺结节分割。 肺质分割后，进行特征提取，计算灰度特征、形态学特征来分割出肺结节； 5、可视化标注文件。 读取医生的xml标注文件，可视化出医生的标注结果； 6、计算IOU、DICE、PRE三个参数评价分割效果好坏。 7、做成GUI人机界面。 两个版本的程序中，红框内为主函数，可以直接运行，其他文件均为函数或数据。 ,核心关键词： Matlab; 肺结节分割; 肺结节提取; 源程序; GUI人机界面; 传统图像分割; 非深度学习方法; LIDC-IDRI数据集; 读取图像; 图像增强; Gam