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Autres articles (50)

  • Diogene : création de masques spécifiques de formulaires d’édition de contenus

    26 octobre 2010, par

    Diogene est un des plugins ? SPIP activé par défaut (extension) lors de l’initialisation de MediaSPIP.
    A quoi sert ce plugin
    Création de masques de formulaires
    Le plugin Diogène permet de créer des masques de formulaires spécifiques par secteur sur les trois objets spécifiques SPIP que sont : les articles ; les rubriques ; les sites
    Il permet ainsi de définir en fonction d’un secteur particulier, un masque de formulaire par objet, ajoutant ou enlevant ainsi des champs afin de rendre le formulaire (...)

  • MediaSPIP version 0.1 Beta

    16 avril 2011, par

    MediaSPIP 0.1 beta est la première version de MediaSPIP décrétée comme "utilisable".
    Le fichier zip ici présent contient uniquement les sources de MediaSPIP en version standalone.
    Pour avoir une installation fonctionnelle, il est nécessaire d’installer manuellement l’ensemble des dépendances logicielles sur le serveur.
    Si vous souhaitez utiliser cette archive pour une installation en mode ferme, il vous faudra également procéder à d’autres modifications (...)

  • Utilisation et configuration du script

    19 janvier 2011, par

    Informations spécifiques à la distribution Debian
    Si vous utilisez cette distribution, vous devrez activer les dépôts "debian-multimedia" comme expliqué ici :
    Depuis la version 0.3.1 du script, le dépôt peut être automatiquement activé à la suite d’une question.
    Récupération du script
    Le script d’installation peut être récupéré de deux manières différentes.
    Via svn en utilisant la commande pour récupérer le code source à jour :
    svn co (...)

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  • Android apk file too big when using FFMPeg encoder library

    9 novembre 2022, par Diego Perez

    I'm developing an app which creates x264 videos with the following library :

    



    com.arthenica:mobile-ffmpeg-full:4.2.2.LTS


    



    but the result apk file is too big ( 71mb), so I tried :

    



    com.arthenica:mobile-ffmpeg-min-gpl:4.2.2.LTS


    



    and this way, as the library downloads only a few codecs -included the ones I need- apk size was reduced to 49mb, what is much better, but still looks too big to me, so I'd need to know if any of you know a better way to reduce apk size, because people generally refuse to download such big apps

    



    Regarding the rest of the app (drawables, resources and so) they're well optimized, because if I remove this library and rebuild, the size of the app drops to 10mb

    



    I was reading this question :
FFMPEG Android Library Increase Size

    



    and user S.R suggests to compress all cpu architecture models in one archive file and extract target cpu lib based on cpu model on app's directory and load ffmpeg from there, but I really don't know how to do that.

    



    I'm checking my app's folder structure and noticed there are this next folders regarding ffmpeg lib :

    



    arm64-v8a => ~16mb
armeabi-v7a => ~29mb
x86 => ~17mb
x86_64 => ~21mb


    



    But not sure if I could remove any of them, and as you can see armeabi-v7a is the largest.

    



    enter image description here

    


  • configure : fix build issue of vf_dnn_processing.c when —disable-swscale

    2 avril 2020, par Guo, Yejun
    configure : fix build issue of vf_dnn_processing.c when —disable-swscale
    

    vf_dnn_processing.c recently changed to use swscale to trasfer data
    between AVFrame and dnn model.

    Signed-off-by : Guo, Yejun <yejun.guo@intel.com>
    Signed-off-by : Linjie Fu <linjie.fu@intel.com>

    • [DH] configure
  • dnn/native : add native support for minimum

    26 avril 2020, par Guo, Yejun
    dnn/native : add native support for minimum
    

    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')
    x1 = tf.minimum(0.7, x)
    x2 = tf.maximum(x1, 0.4)
    y = tf.identity(x2, 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