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Autres articles (96)

  • MediaSPIP 0.1 Beta version

    25 avril 2011, par

    MediaSPIP 0.1 beta is the first version of MediaSPIP proclaimed as "usable".
    The zip file provided here only contains the sources of MediaSPIP in its standalone version.
    To get a working installation, you must manually install all-software dependencies on the server.
    If you want to use this archive for an installation in "farm mode", you will also need to proceed to other manual (...)

  • Mise à jour de la version 0.1 vers 0.2

    24 juin 2013, par

    Explications des différents changements notables lors du passage de la version 0.1 de MediaSPIP à la version 0.3. Quelles sont les nouveautés
    Au niveau des dépendances logicielles Utilisation des dernières versions de FFMpeg (>= v1.2.1) ; Installation des dépendances pour Smush ; Installation de MediaInfo et FFprobe pour la récupération des métadonnées ; On n’utilise plus ffmpeg2theora ; On n’installe plus flvtool2 au profit de flvtool++ ; On n’installe plus ffmpeg-php qui n’est plus maintenu au (...)

  • Personnaliser en ajoutant son logo, sa bannière ou son image de fond

    5 septembre 2013, par

    Certains thèmes prennent en compte trois éléments de personnalisation : l’ajout d’un logo ; l’ajout d’une bannière l’ajout d’une image de fond ;

Sur d’autres sites (6739)

  • Revision 110083 : Introduction d’une moteur de memoization supplémentaire, via la classe ...

    3 mai 2018, par marcimat@… — Log

    Introduction d’une moteur de memoization supplémentaire, via la classe Memcached en PHP.
    Effectivement, PHP a (ou avait) 2 moyens d’utiliser memcached, soit avec la classe Memcache (ou les fonctions memcache_* associées)
    ou avec la classe Memcached (qui offre a priori plus de fonctionnalités).
    Dans le plugin, nous ne gérions que le premier cas.
    Et évidemment, sur mon petit espace de travail local (sous Mamp Pro — note il faut activer la case « Use network to talk to Memcached » de celui-ci),
    j’avais bien Memcached fonctionnel, mais memoization ne le voyait pas car seule la classe Memcached est présente maintenant.
    On partage la même clé de configuration des serveurs entre les modes memcache et memcached
    (ils appellent au bout du compte le même outil de toutes façons…)

  • React Electron ffmpeg-extract-frames build error

    28 mars 2020, par taylorallen0913

    I am using the npm module ffmpeg-extract-frames for splitting video frames. It works completely fine when I am testing the module in a vanilla node environment. However, when I import the module in my Electron React desktop app component, it gives me a error when building.

    This is how I am importing it :

    const extractFrames = require("ffmpeg-extract-frames");

    This is the error I am getting when building in my React Electron component :

    > expedition-hacks-project@0.1.0 build /home/taylorallen/Desktop/expedition-hacks-project
    
> set "FLUENTFFMPEG_COV=false" && react-scripts build
    

    
Creating an optimized production build...
    
Failed to compile.
    

    
./node_modules/fluent-ffmpeg/index.js
    
Cannot find module: './lib-cov/fluent-ffmpeg'. Make sure this package is installed.
    

    
You can install this package by running: npm install ./lib-cov/fluent-ffmpeg.
    

    

    
npm ERR! code ELIFECYCLE
    
npm ERR! errno 1
    
npm ERR! expedition-hacks-project@0.1.0 build: `set "FLUENTFFMPEG_COV=false" && react-scripts build`
    
npm ERR! Exit status 1
    
npm ERR! 
    
npm ERR! Failed at the expedition-hacks-project@0.1.0 build script.
    
npm ERR! This is probably not a problem with npm. There is likely additional logging output above.
    

    
npm ERR! A complete log of this run can be found in:
    
npm ERR!     /home/taylorallen/.npm/_logs/2020-03-28T22_36_18_100Z-debug.log

    My package.json :

    {
    
  "name": "expedition-hacks-project",
    
  "version": "0.1.0",
    
  "private": true,
    
  "dependencies": {
    
    "@testing-library/jest-dom": "^4.2.4",
    
    "@testing-library/react": "^9.5.0",
    
    "@testing-library/user-event": "^7.2.1",
    
    "bootstrap": "^4.4.1",
    
    "bootstrap-fileinput": "^5.0.8",
    
    "ffmpeg-extract-frames": "^2.0.2",
    
    "fluent-ffmpeg": "^2.1.2",
    
    "jquery": "^3.4.1",
    
    "popper.js": "^1.16.1",
    
    "react": "^16.13.1",
    
    "react-bootstrap": "^1.0.0",
    
    "react-dom": "^16.13.1",
    
    "react-dropzone": "^10.2.2",
    
    "react-icons": "^3.9.0",
    
    "react-router-dom": "^5.1.2",
    
    "react-scripts": "3.4.1"
    
  },
    
  "homepage": "./",
    
  "main": "src/main.js",
    
  "scripts": {
    
    "start": "react-scripts start",
    
    "build": "set \"FLUENTFFMPEG_COV=false\" && react-scripts build",
    
    "test": "react-scripts test",
    
    "eject": "react-scripts eject",
    
    "electron": "electron ."
    
  },
    
  "eslintConfig": {
    
    "extends": "react-app"
    
  },
    
  "browserslist": {
    
    "production": [
    
      ">0.2%",
    
      "not dead",
    
      "not op_mini all"
    
    ],
    
    "development": [
    
      "last 1 chrome version",
    
      "last 1 firefox version",
    
      "last 1 safari version"
    
    ]
    
  },
    
  "devDependencies": {
    
    "electron": "^8.2.0",
    
    "electron-log": "^4.1.0",
    
    "react-app-rewired": "^2.1.5"
    
  }
    
}

    I found a github issue https://github.com/fluent-ffmpeg/node-fluent-ffmpeg/issues/573#issuecomment-305408048 addressing this error, and I set FLUENTFFMPEG_COV=0 on in my build script

    My scripts :

      "scripts": {
    
    "start": "react-scripts start",
    
    "build": "set \"FLUENTFFMPEG_COV=false\" && react-scripts build",
    
    "test": "react-scripts test",
    
    "eject": "react-scripts eject",
    
    "electron": "electron ."
    
  },

    Setting the env variable seems to not do anything, I still get the same error.

  • dnn/native : add native support for divide

    11 avril 2020, par Guo, Yejun
    dnn/native : add native support for divide

    it can be tested with model file generated with below python script :
    
import tensorflow as tf
    
import numpy as np
    
import imageio
    

    in_img = imageio.imread('input.jpg')
    
in_img = in_img.astype(np.float32)/255.0
    
in_data = in_img[np.newaxis, :]
    

    x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[1, None, None, 3], name='dnn_in')
    
z1 = 2 / x
    
z2 = 1 / z1
    
z3 = z2 / 0.25 + 0.3
    
z4 = z3 - x * 1.5 - 0.3
    
y = tf.identity(z4, name='dnn_out')
    

    sess=tf.Session()
    
sess.run(tf.global_variables_initializer())
    

    graph_def = tf.graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, ['dnn_out'])
    
tf.train.write_graph(graph_def, '.', 'image_process.pb', as_text=False)
    

    print("image_process.pb generated, please use \
    
path_to_ffmpeg/tools/python/convert.py to generate image_process.model\n")
    

    output = sess.run(y, feed_dict=x : in_data)
    
imageio.imsave("out.jpg", np.squeeze(output))
    

    Signed-off-by : Guo, Yejun <yejun.guo@intel.com>
    • [DH] libavfilter/dnn/dnn_backend_native_layer_mathbinary.c
    • [DH] libavfilter/dnn/dnn_backend_native_layer_mathbinary.h
    • [DH] tools/python/convert_from_tensorflow.py
    • [DH] tools/python/convert_header.py

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