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Autres articles (99)

  • 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 (...)

  • Multilang : améliorer l’interface pour les blocs multilingues

    18 février 2011, par

    Multilang est un plugin supplémentaire qui n’est pas activé par défaut lors de l’initialisation de MediaSPIP.
    Après son activation, une préconfiguration est mise en place automatiquement par MediaSPIP init permettant à la nouvelle fonctionnalité d’être automatiquement opérationnelle. Il n’est donc pas obligatoire de passer par une étape de configuration pour cela.

  • Organiser par catégorie

    17 mai 2013, par

    Dans MédiaSPIP, une rubrique a 2 noms : catégorie et rubrique.
    Les différents documents stockés dans MédiaSPIP peuvent être rangés dans différentes catégories. On peut créer une catégorie en cliquant sur "publier une catégorie" dans le menu publier en haut à droite ( après authentification ). Une catégorie peut être rangée dans une autre catégorie aussi ce qui fait qu’on peut construire une arborescence de catégories.
    Lors de la publication prochaine d’un document, la nouvelle catégorie créée sera proposée (...)

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  • webp : add a special case for a huffman table with only 1 symbol

    4 décembre 2013, par Justin Ruggles
    webp : add a special case for a huffman table with only 1 symbol
    

    The vlc reader cannot handle 0-bit huffman codes. For most
    situations WebP uses the "simple" huffman coding for this case,
    but that will only handle symbols up to 255. For the LZ77 distance
    codes, larger symbol values are needed, so it can happen in rare
    cases that a normal huffman table is used that only has a single
    symbol.

    • [DBH] libavcodec/webp.c
  • FFMPEG inside conda shell , running c++

    20 novembre 2018, par albert1905

    I’m trying to run a c++ program that depends on ffmpeg library.
    Important to mention, I’m working on a distance computer, so I don’t have the entire permissions.
    So I created a conda shell, download ffmpeg-dev, so far so good.
    I’m trying to run the c++ I want and he doesn’t recognize the "libav*" libraries (which are part of ffmpeg).
    I read that the libraries suppose to sit in "/usr/include" (or soemthing like that), in order that

    # include <>

    will recognize the library, but I don’t have permissions to write to this directory, so I had to think about something else, so I copied all the libav directories from "anconda3/include" to my dir and manually changed all the #includes to the realpath.

    But now I’m getting this error :

    g++ mpegflow.cpp -o mpegflow -O3 -D__STDC_CONSTANT_MACROS -lswscale
    -lavdevice -lavformat -lavcodec -lswresample -lavutil -lpthread -lbz2 -lz -lc -lrt -Idependencies/include -Ldependencies/lib /nfs/iil/itools/em64t_SLES11/pkgs/gcc/4.7.2/.bin/../lib64/gcc/x86_64-suse-linux/4.7.2/../../../../x86_64-suse-linux/bin/ld :
    cannot find -lavdevice collect2 : error : ld returned 1 exit status
    make : *** [mpegflow] Error 1

    I understand the problem, But I have no Idea how to solve it.
    I’ll be happy for your help.
    Thanks.

  • How to ensure plt.savefig saves multiple images instead of one ?

    18 mars 2018, par Natalie

    I’m trying to save images after for each iteration to show how my neural network is learning.

    for iterations in range(1,1000):
       model.fit(x_train,
                 y_train,
                 batch_size=20,
                 epochs=1,
                 verbose=2)

    predictions = model.predict(X)
    plt.plot(X,predictions,'o')
    plt.plot(r, morse(r,De,Re,alpha))
    plt.xlabel(r'$r$') # internuclear separation distance
    plt.ylabel(r'$V(r)$') # morse potential energy
    plt.savefig('myfig'+str(iterations))
    plt.clf()

    Originally, I was able to save every image, however, it now only saves the last iteration image only. I wondered how I might be able to solve this issue ?

    Also, related the first question : using the images I’m saving, I’m trying to merge all the images together into a quick movie to show the training process. I’ve been using ffmpeg (see image below for syntax error), but I keep getting syntax errors. Could anyone guide me through what I might be doing wrong ? ffmpeg syntax error I’m getting

    Thanks in advance for helping me out - completely new to machine learning but using it for a university project, so apologies for my lack of understanding/mistakes !!