###DM365开发板资料详解:SequentialJPEG解码器功能及限制####概述本资料针对DM365开发板上的SequentialJPEG解码器进行了详细介绍。
该解码器支持多种输入格式,并提供了多种配置选项,旨在满足不同应用场景的需求。
此文档将深入探讨该解码器的主要特点、支持的功能以及一些限制条件。
####主要特点-**eXpressDSP™DigitalMedia(XDM1.0)**:该解码器遵循eXpressDSP™DigitalMedia1.0规范,确保与平台的兼容性。
-**旋转和支持**:支持图像旋转(90°、180°、270°),并支持解码区域选择。
-**接口**:支持IIMGDEC1接口和IRES接口单独使用,但不支持同时使用。
-**环形缓冲区**:采用环形缓冲区配置位流缓冲区,以减少缓冲区大小需求。
-**操作系统**:已在MontaVista®Linux®5.0上验证。
-**多实例支持**:支持多个JPEG解码器实例,且可与其他DM365代码一起运行。
####功能支持-**基线顺序过程**:支持基线顺序处理,但存在以下限制:-不支持非交错扫描。
-仅支持1和3组件。
-Huffman表和量化表对于U和V组件必须相同。
-最多支持四个AC和DCDCT系数表(每个两组)。
-**输出格式**:-YUV4:2:2交错数据作为输出。
-YUV4:2:0半平面(NV12格式,即Y平面,CbCr交错)数据作为输出。
-**输入格式**:-支持YUV4:2:0、YUV4:2:2、YUV4:4:4、交错YUV4:2:2以及灰度图(8x8像素MCU)。
-支持YUV4:2:0、YUV4:2:2和YUV4:4:4的平面格式。
-**量化表格**:支持8位量化表格。
-**帧级解码**:支持帧级别的图像解码。
-**分辨率**:支持最高可达(水平MCU大小*1024)*(垂直MCU大小*1024)像素的图像解码。
理论上最大值为64M像素,但实际测试仅达到64M像素以下。
####限制条件-**扩展DCT基于的过程**:不支持扩展DCT基于的过程。
-**无损处理**:不支持无损处理。
-**分层处理**:不支持分层处理。
-**渐进扫描**:不支持渐进扫描。
-**特定输入格式**:不支持YUV4:1:1输入格式或灰度图(16x16像素MCU)。
-**解码图像宽度**:不支持小于64像素的解码图像宽度。
-**解码图像高度**:不支持小于32像素的解码图像高度。
-**源图像**:不支持12位每样本的源图像。
-**内存限制**:如果解码器内存和I/O缓冲区需求超过DDR内存可用性,则可能需要使用环形缓冲区和切片模式解码来处理更高分辨率的图像。
####结论该SequentialJPEG解码器为DM365开发板提供了一种高效、灵活的图像解码解决方案。
它不仅支持多种输入格式,还具有强大的配置选项,使得开发者可以根据具体应用场景进行定制化设置。
然而,需要注意的是,该解码器在某些方面存在一定的限制,开发者在使用时需根据这些限制进行适当的调整。
通过合理利用该解码器的特点和功能,可以有效提高基于DM365开发板的IP摄像机等网络监控应用的性能。
2025/5/20 8:20:50 79KB DM365 files
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基于CMMI规范化的项目管理project模板
2025/5/18 21:32:14 588KB CMMI5 项目管理
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随着信息技术在管理上越来越深入而广泛的应用,管理信息系统的实施在技术上已逐步成熟。
本文介绍了医护人员排班系统的开发全过程。
通过分析医护人员排班系统管理的不足,创建了一个计算机管理医护人员排班系统的方案。
文章介绍了医护人员排班系统的系统分析部分,包括可行性分析等,系统设计部分主要介绍了系统功能设计和数据库设计。
本医护人员排班系统管理员,医护。
管理员功能有个人中心,医院信息管理,医护信息管理,医护类型管理,排班信息管理,排班类型管理,科室信息管理,投诉信息管理。
医护人员可以修改自己的个人信息,查看自己的排班信息,查看我的收藏信息。
因而具有一定的实用性。
本站是一个B/S模式系统,采用SpringBoot框架,MYSQL数据库设计开发,充分保证系统的稳定性。
系统具有界面清晰、操作简单,功能齐全的特点,使得医护人员排班系统管理工作系统化、规范化。
本系统的使用使管理人员从繁重的工作中解脱出来,实现无纸化办公,能够有效的提高医护人员排班系统管理效率。
2025/5/12 17:19:02 15.44MB spring boot spring boot
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根据OFD文件打包规范编写的OFD电子发票关键信息识别与读取。
整个类无第三方引用包,使用纯dom编写,使用方便稳定。
程序可识别出电子发票上的发票代码、发票号码、合计税额、合计金额、开票日期等信息,且读取后不创建文件。
2025/5/9 8:47:45 3KB java OFD 文件识别
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Spotty大大简化了在和上进行深度学习模型的培训:它使在GPU实例上的训练与在本地计算机上的训练一样简单它会自动管理所有必要的云资源,包括图像,卷,快照和SSH密钥它使每个人都可以通过几个命令在云中训练您的模型它使用轻松地将远程进程与其终端分离通过使用和它可以为您节省多达70%的成本文献资料请参阅。
阅读文章中对于现实世界的例子。
安装要求:Python>=3.6如果使用的是AWS,请参阅AWSCLI(请参阅)。
如果您使用的是GCP,请使用GoogleCloudSDK(请参阅)使用安装或升级Spotty:$pipinstall-Uspotty开始使用准备一个spotty.yaml文件并将其放在项目的根目录中:请参阅的文件规范。
阅读文章为一个真实的例子。
启动实例:$spottystart它将运行竞价型实例,还原快照(如果有),将项目与正在运行的实例同步,然后将Docker容器与环境一起启动。
训练模型或运行笔记本。
要通过SSH连接到正在运行的容器,请使用以下命令:$spottysh
2025/5/8 9:09:51 581KB docker aws deep-learning gpu
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1、微信公众号安全预案,为妥善应对和处置信息安全突发事件,确保公众号正常运行,最大限度地避免、减少和消除因网络舆情造成的各种负面影响,切实提升应对媒体的能力,营造良好的网络舆论环境,根据工作实际,特制定本预案,应急措施如下2、微信公众号运营管理规范,确保数据采编发规范性,确保数据发布内容真实有效性
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Java卡虚拟机规范V2.2.1(中文版)
2025/5/6 6:35:33 2.03MB Java卡
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JTAG设计规范,对于设计JTAG接口有很大的帮助
2025/5/4 11:38:57 343KB JTAG
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用jsp实现的请休假系统源码。
代码写的规范容易阅读和修改。
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡