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Autres articles (88)

  • 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 ;

  • Le profil des utilisateurs

    12 avril 2011, par

    Chaque utilisateur dispose d’une page de profil lui permettant de modifier ses informations personnelle. Dans le menu de haut de page par défaut, un élément de menu est automatiquement créé à l’initialisation de MediaSPIP, visible uniquement si le visiteur est identifié sur le site.
    L’utilisateur a accès à la modification de profil depuis sa page auteur, un lien dans la navigation "Modifier votre profil" est (...)

  • Contribute to a better visual interface

    13 avril 2011

    MediaSPIP is based on a system of themes and templates. Templates define the placement of information on the page, and can be adapted to a wide range of uses. Themes define the overall graphic appearance of the site.
    Anyone can submit a new graphic theme or template and make it available to the MediaSPIP community.

Sur d’autres sites (7216)

  • aarch64 : vp9 : use alternative returns in the core loop filter function

    14 novembre 2016, par Janne Grunau
    aarch64 : vp9 : use alternative returns in the core loop filter function

    Since aarch64 has enough free general purpose registers use them to
    
branch to the appropiate storage code. 1-2 cycles faster for the
    
functions using loop_filter 8/16, ... on a cortex-a53. Mixed results
    
(up to 2 cycles faster/slower) on a cortex-a57.
    • [DBH] libavcodec/aarch64/vp9lpf_neon.S

  • tf.contrib.signal.stft returns an empty matrix

    9 décembre 2017, par matt-pielat

    This is the piece of code I run :

    import tensorflow as tf
    

    
sess = tf.InteractiveSession()
    

    
filename = 'song.mp3' # 30 second mp3 file
    
SAMPLES_PER_SEC = 44100
    

    
audio_binary = tf.read_file(filename)
    

    
pcm = tf.contrib.ffmpeg.decode_audio(audio_binary, file_format='mp3', samples_per_second=SAMPLES_PER_SEC, channel_count = 1)
    
stft = tf.contrib.signal.stft(pcm, frame_length=1024, frame_step=512, fft_length=1024)
    

    
sess.close()

    The mp3 file is properly decoded because print(pcm.eval().shape) returns :

    (1323119, 1)

    And there are even some actual non-zero values when I print them with print(pcm.eval()[1000:1010]) :

    [[ 0.18793298]
    
 [ 0.16214484]
    
 [ 0.16022217]
    
 [ 0.15918455]
    
 [ 0.16428113]
    
 [ 0.19858395]
    
 [ 0.22861415]
    
 [ 0.2347789 ]
    
 [ 0.22684409]
    
 [ 0.20728172]]

    But for some reason print(stft.eval().shape) evaluates to :

    (1323119, 0, 513) # why the zero dimension?

    And therefore print(stft.eval()) is :

    []

    According to this the second dimension of the tf.contrib.signal.stft output is equal to the number of frames. Why are there no frames though ?

  • lavc/vaapi_encode : grow packet if vaMapBuffer returns multiple buffers

    31 mai 2019, par Linjie Fu
    lavc/vaapi_encode : grow packet if vaMapBuffer returns multiple buffers

    Currently, assigning new buffer for pkt when multiple buffers were returned
    
from vaMapBuffer will overwrite the previous encoded pkt data and lead
    
to encode issues.
    

    Iterate through the buf_list first to find out the total buffer size
    
needed for the pkt, allocate the whole pkt to avoid repeated reallocation
    
and memcpy, then copy data from each buf to pkt.
    

    Signed-off-by : Linjie Fu <linjie.fu@intel.com>
    • [DH] libavcodec/vaapi_encode.c

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