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Android Camera2架构-RequestThread处理队列中的预览和拍照请求流程Frameworks层到HAL层(1)

Frameworks处理请求参考 从代码的逻辑来看FrameWork层初始化Camera3Device时候就会启动一个请求线程,这个线程是专门处理上层下发的。 frameworks\av\services\camera \libcameraservice\device3\Camera3Device.cpp status_t Camera3Device::initialize(sp<CameraProviderManage

AV1基于机器学习的变换块快速划分

AV1基于机器学习的变换块快速划分 在上一篇文章《AV1基于机器学习的快速变换模式选择》中讲解了AV1如何使用机器学习技术为每个变换块选择合适的变换模式，本节将讲解AV1如何利用机器学习技术对变换块进行划分。 AV1无需像VP9中那样强制固定变换单元大小，而是允许编码块进行递归划分

Transformer自下而上理解(5) 从Attention层到Transformer网络

本文参考Wang Shusen老师的教学视频：https://www.youtube.com/watch?v=aJRsr39F4dI&list=PLvOO0btloRntpSWSxFbwPIjIum3Ub4GSC&index=2 1. Multi-Head (Self-)Attention Layer 在上一篇文章中我们介绍了Attention层和Self-Attention层，计算逻辑大同小异。只不过之前介绍的都只是Si

mac层到ath9k层，ath9k层到硬件层

      如上图，整个 mac 层分成两个部分——UMAC 和 LMAC。LMAC 分成 MAC 下半部分和硬件抽象层。 硬件抽象层和ath9k层的连接 在hw.h中的函数struct ath_hw_ops() ath9k层和mac层的连接 在mac80211.h中函数struct ieee80211_ops（）可以看到这个函数非常重要，当然如果我们想ath9k和ma

卷积神经网络反向传播理论推导

                                                    本文首先简单介绍CNN的结构，并不作详细介绍，本文只要讲解CNN的反向传播，CNN的反向传播，其实并不是大多所说的和全连接的BP类似，CNN的全连接部分的BP是与它相同，但是CNN中卷