1.AAC音视频编码详解
2.求Python大佬帮解
3.pythononlinecompiler
4.Catlike Coding Custom SRP学习之旅——11Post Processing
5.gitee怎么下载别人的源码代码
AAC音视频编码详解
AAC是高级音频编码(Advanced Audio Coding)的缩写,起始于年,下载最初是源码基于MPEG-2的音频编码技术,旨在替代MP3格式。下载年,源码MPEG-4标准发布后,下载守望黎明源码gmAAC重新集成了其他技术(PS、源码SBR等),下载形成了LC-AAC、源码HE-AAC和HE-AACv2三种主要编码方式,下载其中LC-AAC用于中高码率(>Kbps),源码HE-AAC(等同于AAC+SBR)用于中低码率(<Kbps),下载而新推出的源码HE-AACv2(等同于AAC+SBR+PS)适用于低码率(<Kbps)。大部分编码器在Kbps时不加PS,下载相当于普通的源码HE-AAC。
AAC共有9种规格,以适应不同场合的需求,包括MPEG-2 AAC LC、MPEG-2 AAC Main、MPEG-2 AAC SSR、MPEG-4 AAC LC、MPEG-4 AAC Main、MPEG-4 AAC SSR、MPEG-4 AAC LTP、MPEG-4 AAC LD、MPEG-4 AAC HE等。其中LC和HE(适合低码率)使用最广泛。流行的Nero AAC编码程序仅支持LC、HE和HEv2这三种规格,编码后的AAC音频显示规格通常为LC。HE相当于AAC(LC)+SBR技术,HEv2则是AAC(LC)+SBR+PS技术。
HE(高效性):HE-AAC v1(又称AACPlusV1,SBR)使用容器方法实现了AAC(LC)+SBR技术。hadoop大数据 源码SBR代表频段复制,主要集中在低频段,高频段幅度虽小但很重要,决定了音质。若对整个频段编码,为了保护高频而造成低频段编码过细,文件会很大;若保存低频的主要成分而失去高频成分,则会丧失音质。SBR将频谱分割,低频单独编码保存主要成分,高频单独放大编码保存音质,达到在减少文件大小的同时保持音质的目的。
HEv2:使用容器方法包含了HE-AAC v1和PS技术。PS指参数立体声,原来的立体声文件文件大小是一个声道的两倍。但是两个声道的声音存在某种相似性,根据香农信息熵编码定理,相关性应被去除才能减小文件大小。因此,PS技术存储了一个声道的全部信息,然后用很少的字节用参数描述另一个声道与之不同的地方。
AAC编码具有高压缩比、高质量、高效解码等特性,支持多种采样率和比特率、支持1至个音轨、支持个低频音轨、具备多种语言兼容能力、支持多达个内嵌数据流,支持更宽的声音频率范围,最高可达kHz,最低可达8KHz,远宽于MP3的halcon瑕疵检测源码KHz-kHz范围。AAC几乎不损失声音频率中的甚高、甚低频率成分,频谱结构更接近原始音频,声音保真度更好,专业评测显示,AAC声音更清晰,更接近原音。
AAC的音频文件格式包括ADIF与ADTS,ADIF音频数据交换格式在磁盘文件中使用,ADTS音频数据传输流在比特流中使用,两者都有同步字,ADTS可以在任意帧解码。ADIF头信息包含原始数据块的组成,有六种元素:SCE、CPE、CCE、LFE、DSE、PCE、FIL。AAC文件处理流程包括判断文件格式、解ADIF头信息或寻找同步头、解ADTS帧头信息、错误检测、解块信息和元素信息。
开源AAC解码器faad官方网站为audiocoding.com,faad2源代码下载地址为download.csdn.net。
求Python大佬帮解
第(1)问中添加的新同学小何,其学号与小吴重复了,感觉应该改为python代码和运行结果如下:
输出实现了添加新记录,打印出了每位同学的信息,并判断了每个人成绩的等级
附源码:
# -*- coding: utf-8 -*-
def level(score):
if score>= and score<=:
return 'A'
elif score>= and score<:
return 'B'
elif score>=0 and score<:
return 'C'
list1=[['小张',,], ['小李',,],
['小王',,], ['小吴',,]]
list1.append(['小何',,])
for l in list1:
print('学号为%d的同学%s,本次测试的堆排序源码 c成绩为%d分' % (l[1], l[0], l[2]))
print('成绩等级为', level(l[2]), sep='')
pythononlinecompiler
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Catlike Coding Custom SRP学习之旅——Post Processing
来到了后处理环节,这是渲染管线中关键的一环。后处理技术能够显著提升画面效果,比如色调映射、Bloom、抗锯齿等,都能在后处理中实现。除了改善整体画面效果,后处理还能用于实现描边等美术效果。本文将主要介绍后处理堆栈和Bloom效果等内容。
考虑到篇幅和工作量,本文将从第4章节后半部分开始,以及未来的章节,主要提炼原教程的内容,尽量减少篇幅和实际代码。在我的Github工程中,包含了对源代码的详细注释,需要深入了解代码细节的读者可以查看我的Github工程。对于文章中的错误,欢迎读者批评指正。
以下是原教程链接和我的Github工程:
CatlikeCoding-SRP-Tutorial
我的Github工程
1. 后处理堆栈(Post-FX Stack)
FX,全称是Special Effects,即特殊效果,也称为VFX(Visual Special Effects),即视觉特效。参考维基百科,视觉效果(Visual effects,简称VFX)是在**制作中,在真人动作镜头之外创造或操纵图像的过程。游戏很多技术都会沿用影视技术上的一些技术,比如在色调映射时,可以采用ACES(**色调映射)等。关于Special Effects为什么叫FX,而不是视频试看网站源码SE,网上似乎只是因为FX谐音Effects,让人不知道从哪吐槽。
通常来说,因为后处理会包含很多不同的效果,如色调映射、Bloom、抗锯齿等等,因此后处理在渲染管线中的结构往往是一个堆栈式的结构(URP中也是如此,使用了Post Process Volume)。因此,在本篇中,我们将搭建这样一个堆栈结构,并实现Bloom效果。
1.1 配置资源(Settings Asset)
首先,我们定义PostFXSettings资源,即Scriptable Object,将其作为渲染管线的一项可配置属性,这样便于我们配置不同的后处理堆栈,并可以方便地切换。
1.2 栈对象(Stack Object)
类似于Light和Shadows,我们同样使用一个类来存储包括Camera、ScriptableRenderContext、PostFXSettings,并在其中执行后处理堆栈。
1.3 使用堆栈(Using the Stack)
在进行后处理前,我们首先需要获取当前摄像机画面的标识RenderTargetIdentifier,RenderTargetIdentifier用于标识CommandBuffer的RenderTexture。在这里,我们使用一个简单的int来标识sourceRT。
对于一个后处理效果而言,其实现过程说来很简单,传入一个矩形Mesh(其纹理即当前画面),使用一个Shader渲染该矩形Mesh,将其覆盖回Camera的RT上,我们通过Blit函数来实现该功能。
1.4 强制清除(Forced Clearing)
因为我们将摄像机渲染到了中间RT上,我们虽然会在每帧结束时释放该RT空间,但是基于Unity自身对RT的管理策略,其并不会真正地清除该RT,因此我们在下一帧时,该RT中会留存上一帧的渲染结果,导致了每一帧画面都是在前一帧的结果之上绘制的。
1.5 Gizmos
我们还需要在后处理前后绘制不同的Gizmos部分,这部分略~
1.6 自定义绘制(Custom Drawing)
使用Blit方法绘制后处理,实际上会绘制一个矩形,也就是2个三角面,即6个顶点。但我们完全可以只用一个三角面来绘制整个画面,因此我们使用自定义的绘制函数代替Blit。
1.7 屏蔽部分FX(Don't Always Apply FX)
目前,我们对于所有摄像机都执行了后处理。但是,我们希望只对Game视图和Scene视图摄像机进行后处理,并对不同Scene视图提供单独的开关控制。很简单,通过判断摄像机类型来屏蔽。
1.8 复制(Copying)
接下来,完善下Copy Pass。我们在片元着色器中,对原画面进行采样,并且由于其不存在Mip,我们可以指定mip等级0进行采样,避免一部分性能消耗。
2. 辉光(Bloom)
目前,我们已经实现了后处理堆栈的框架,接下来实现一个Bloom效果。Bloom效果应该非常常见,也是经常被用于美化画面,其主要作用就是让画面亮的区域更亮。
2.1 Bloom金字塔(Bloom Pyramid)
为了实现Bloom效果,我们需要提取画面中亮的像素,并让这些亮的像素影响周围暗的像素。因此,需要首先实现RT的降采样。通过降采样,我们可以很轻易地实现模糊功能。
2.2 配置辉光(Configurable Bloom)
通常来说,我们并不需要降采样到很小的尺寸,因此我们将最大降采样迭代次数和最小尺寸作为可配置选项。
2.3 高斯滤波(Gaussian Filtering)
目前,我们使用双线性滤波来实现降采样,这样的结果会有很多颗粒感,因此我们可以使用高斯滤波,并且使用更大的高斯核函数,通过9x9的高斯滤波加上双线性采样,实现x的模糊效果。
2.4 叠加模糊(Additive Blurring)
对于Bloom的增亮,我们直接将每次降采样后的Pyramid一步步叠加到原RT上,即直接让两张不同尺寸的以相同尺寸采样,叠加颜色,这一步也叫上采样。
2.5 双三次上采样(Bicubic Upsampling)
在上采样过程中,我们使用了双线性采样,这样可能依然会导致块状的模糊效果,因此我们可以增加双三次采样Bicubic Sampling的可选项,以此提供更高质量的上采样。
2.6 半分辨率(Half Resolution)
由于Bloom会渲染多张Pyramid,因此其消耗是比较大的,其实我们完全没必要从初始分辨率开始降采样,从一半的分辨率开始采样的效果也很好。
2.7 阈值(Threshold)
目前,我们对整个RT的每个像素都进行了增亮,这让这个画面看起来过曝了一般,但其实Bloom只需要对亮的区域增亮,本身暗的地方就不需要增亮了。
2.8 强度(Intensity)
最后,提供一个Intensity选项,控制Bloom的整体强度。
结束语
大功告成,我们在渲染管线中增加了后处理堆栈,以及实现了一个Bloom效果,其实在做完这篇之后,我觉得这个渲染管线才算基本上达成了大部分需要的功能,也算是一个里程碑吧。
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1首先先打开git主页面,找到下载,下载git,可能会打不开,建议登录外网在进行下载2下载完成后,点击安装,一直点next,安装完成后可在桌面左下角打gitee在网页打开后进行注册,点击创建仓库,输入仓库名称及路径,下面;背景国内从github clone项目真的是龟速,gitee真香赞同的请点赞bushi。
cmd检查了几遍都没问题,但是每次上传到gitee库时都有问题那么你可能是网络问题检查下网络是否波动,等网络好了后再上传试试Gitee码云是开源中国社区推出的代码托管协作开发平台,支持Git和SVN,提供免费的私有仓库;产品名称,基于git开发的私有代码管理系统,开源免费可自行管理的私有仓库,安全较高# 其它Git msysGit Gitee码云Gitea Gogs GitBucket类似于GithubGitlab 下面我们介绍如何用docker快速部署一套功能。
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