1.新版小说泛目录站群系统网站源码 小说站群源码 海量关键词霸屏
2.想找一款大屏可视化制作软件,屏推要支持源码导出,之前用的微兔
3.c语言游戏代码大全（收录100多款经典游戏源码）
4.30套可视化大屏模板，速度收藏！源码
5.速存，推屏详细罗列香橙派AIpro外设接口样例大全（附源码）
6.php宝塔搭建实战卫云域名防红系统php源码
新版小说泛目录站群系统网站源码 小说站群源码 海量关键词霸屏
我们为您带来一款全新的软件PHP小说泛目录站群系统源码，这款程序专为小说站群打造，屏推操作简便，源码彩色直播源码 游戏即便是推屏初学者也能轻松上手。它具备泛目录功能，软件无需过多教程解释，屏推对于关键词霸屏策略，源码您可以自行百度了解，推屏它支持ascii干扰码，软件有效应对算法检测，屏推确保您的源码站点在搜索引擎中占据显著位置。
程序设计巧妙，推屏每次刷新都会自动更换小说页面，模拟真实更新，但请注意，这并非实际的小说站点内容。为了更进一步提升用户体验，我们建议您结合宝塔的定时任务功能，实现自动推送更新。如果您有创意，可以自行定制模板，提升站点美观度。此外，源码中还包含了php推送脚本和快速收录推送脚本，以帮助您更好地管理和推广您的站点。
想找一款大屏可视化制作软件,要支持源码导出,之前用的微兔
数字大屏作为现代数据分析、业务监控及指挥调度的重要呈现方式，包含了丰富的可视化图表、装饰效果及事件交互设计，为用户提供直观且酷炫的展示体验。
如果你正在寻求一款能提供源码导出的可视化制作软件，推荐尝试JVS智能BI。这款软件能满足你的需求，实现源码导出，让你拥有更多自定义与扩展空间。
下面是部分JVS智能BI大屏示例图展示，展示了其在不同场景下的应用与效果：
c语言游戏代码大全（收录多款经典游戏源码）
C语言是一种广泛使用的编程语言，其强大的arduino查看库源码功能和高效的性能使其成为游戏开发的首选语言。本文将介绍多款经典游戏的C语言源码，供游戏开发者学习和参考。操作步骤
Step1:下载源码
访问Github上的C语言游戏代码大全仓库，找到需要的游戏源码，点击“Download”按钮下载源码压缩包。
Step2:解压源码
使用解压软件将下载的源码压缩包解压到本地硬盘上。
Step3:编译源码
使用C语言编译器（如GCC）编译源码，生成可执行文件。
Step4:运行游戏
运行生成的可执行文件，开始游戏。
经典游戏源码
1.俄罗斯方块
俄罗斯方块是一款经典的益智游戏，玩家需要通过旋转和移动方块，使其在下落过程中排列成完整的一行或多行，从而消除方块并得分。
操作步骤
使用方向键控制方块移动和旋转，按空格键加速方块下落。
2.扫雷
扫雷是一款经典的单人益智游戏，玩家需要根据周围的数字推断出隐藏在方格中的地雷位置，最终揭开所有非地雷方格并得分。
操作步骤
使用鼠标左键点击方格揭开，使用鼠标右键标记可能的地雷位置。
3.贪吃蛇
贪吃蛇是一款经典的单人游戏，玩家需要通过控制一条蛇在屏幕上移动，吃掉食物并不断成长，直到撞到墙壁或自己的身体为止。
操作步骤
使用方向键控制蛇的移动方向，吃到食物后蛇的长度加1。
4.五子棋
五子棋是一款经典的两人对弈游戏，玩家需要通过在棋盘上下棋，先在横、竖、斜方向上连成五子的一方获胜。
操作步骤
使用鼠标点击棋盘上的空格下棋，先连成五子的一方获胜。
5.推箱子
推箱子是一款经典的益智游戏，玩家需要通过推动箱子使其到达指定位置，最终完成所有关卡。
操作步骤
使用方向键控制人物移动和推动箱子，将箱子推到指定位置即可过关。
套可视化大屏模板，python破解wifi源码速度收藏！
大屏可视化越来越受欢迎的原因有两点。首先，可视化监控大屏能全方位展示数据，解决企业间数据隔离问题，通过数据采集、清洗、分析，将各项指标以直观、实时的方式展现，实现一体化数据分析。其次，随着可视化技术的发展，大屏通常搭载精美的图表和特效，提供生动的数据展现，具有丰富的交互功能和实时性，为用户带来惊艳的视觉体验。这样一张科技感满满的大屏，不仅能提升企业形象，也满足了领导层的需求。
开发可视化大屏通常包括五个步骤：需求调研、原型设计、模板开发、大屏调试、正式上线。其中，需求调研是核心，需明确目标受众、展示需求、主题、关键指标及分析纬度。原型设计可请专业团队完成，模板开发则可以选择代码+可视化库或使用成熟的大屏开发软件。使用成熟的软件能快速开发出大屏，且有现成的图表模板，支持拖拽配置，大大降低了开发难度。推荐选择B-S产品，如国内的帆软FineReport，它提供高安全性的在线辅导源码数据处理、可视化操作界面、插件化平台，适合有个性化需求的企业。
设计界面时，需考虑布局、色彩和交互元素，具体操作和配色细节可参考之前的文章，该文详细记录了一张大屏模板的制作过程。
为了帮助大家，提供近张大屏demo源码及素材。部分使用js+Echarts开发，部分由FineReport开发，可以直接更改数据套用。这些资源可以帮助大家快速搭建出专业、美观的可视化大屏。
速存，详细罗列香橙派AIpro外设接口样例大全（附源码）
华为云社区分享了关于香橙派AIpro外设接口的详细指南，包括样例源码，旨在帮助开发者充分利用其丰富的功能。AIpro板搭载升腾AI处理器，支持8TOPS INT8计算，适用于多种数据分析和推理计算场景，如教育、机器人和无人机等。 AIpro板提供了众多接口，如两个HDMI输出、GPIO、Type-C电源接口、SATA/NVMe SSD M.2插槽、TF插槽、千兆网口、USB3.0和Type-C接口，以及两个MIPI摄像头、MIPI屏和预留的电池接口。以下是部分接口的使用示例：通过MIPI接口，可以播放音频到耳机。只需插入耳机并进入音频测试程序，通过命令播放*.pcm文件。
USB接口可用于录音和播放音频，准备好录音功能的qt领取网页源码耳机后，通过arecord命令录制，aplay命令播放。
MIPI摄像头可用于拍摄，通过IMX摄像头连接后，运行样例程序即可拍照。
USB接口的摄像头支持获取图像，通过v4l2-ctl查看设备节点，然后使用内置样例代码拍照并查看结果。
通过HDMI接口，可以显示图像，连接显示器后，执行特定脚本进行图像显示。
MIPI接口也能显示图像，但目前仅限于显示一张，使用LCD屏幕配合特定脚本操作。
想要了解更多样例源码和接口详解，可访问升腾社区文档中心和香橙派AIpro学习资源一站式导航。提升你的AIpro开发经验，探索更多可能！php宝塔搭建实战卫云域名防红系统php源码
欢迎来到web测评，本期分享一套由PHP开发的JI卫云域名防红系统php源码。如果你近期在寻找相关系统项目，恰好有朋友求助于我，希望我能录制一期搭建教程，今天有幸与大家分享这份便捷的部署经验。只需轻松几步，即可完成系统安装。
对于初次接触宝塔平台的小伙伴，之前我已制作过相关教程，建议翻阅参考。
JI卫云防红系统，采用双重跳转设计，确保运行稳定，同时支持短链接直接在内部打开，尤其适用于iOS设备。通过官方接口进行域名检测，实时更新查询结果，并自动屏蔽失效域名，提升使用体验。
系统配备完整的API开发文档，兼容各种网站对接需求，助您快速推进推广策略，提升网站知名度。
附上系统实测截图，以便直观了解其功能与界面。若欲获取源码及详细教程，请观看视频教程，并通过资源链接下载使用。
最后提醒，使用本资源时，请遵守法律法规，确保合法合规地进行网站运营。
视频和视频帧：Intel GPU（核显）的编解码故事
一般提及基于“显卡或多媒体处理芯片对视频进行解码”为硬解码，本文将探讨如何利用Intel的核显，即集成GPU实现硬解码。提及QSV，全称为Quick Sync Video，Intel在年发布Sandy Bridge CPU时，一同推出了这项基于核显进行多媒体处理，包括视频编解码的技术。集成核显，官方称HD Graphics，最早在Sandy Bridge前一代制程已推出，但性能提升及充分发挥在Sandy Bridge时期。Haswell及后续制程发布更高级的Iris架构。最近Intel宣布将开发独立显卡，核显发展具体走向未知。
接手QSV项目时，预期会有很多相关资料，实则相反。因此，将记录自己学习过程。
本文将介绍：
I. Intel的核显（集成GPU）：
了解核显很有必要，几个月前，作者对CPU的认识还停留在“南北桥”架构。以下内容若有不准确之处，欢迎指正。
查看Gen CPU结构图，首先看CPU核心部分。在整块CPU芯片中，核显占比不小，算力不容小觑。在没有独立显卡的笔记本上，可以运行大量大型游戏，虽偶有卡顿、掉帧情况，整体表现已相对不错。
接下来，看官方给出的GPU内部结构图。GPU内部远比图上所示复杂，图中介绍的仅为部分Subslice芯片结构。GPU分为Slice部分和Un-Slice部分，Slice部分已介绍，接下来介绍Un-Slice部分。
作者找到了一张图，展示了在MFF上进行视频处理的流程：1) 首先在MFX/VDBOX模块上进行编解码；2) 接着送到VQE/VEBOX上做图像增强和矫正处理；3) 然后送到SFC上做scale和transcode；4) 最后送出到显示屏上展示。是否完全正确，作者这里做个记录。
推荐知乎文章《转》Intel Gen8/Gen9核芯显卡微架构详细剖析，深入浅出，关于thread dispatch的说明即出自该文。
最后，总结Intel集成GPU/核显结构图。
注意，这是skylake架构下的GT2/GT3/GT4 GPU结构图，X数字越大，集成的Slice和Unslice芯片更多，能力越强，价格也更高。
II. Quick Sync Video（QSV）技术：
QSV是Intel推出的将视频处理任务直接送到GPU上进行专门负责视频处理的硬件模块处理的软件技术。与CPU或通用GPU上的视频编码不同，QSV是处理器芯片上的专用硬件核心，这使得视频处理更为高效。
要了解QSV如何驱动GPU的MFF，首先看官方Intel® Video and Audio for Linux上的图。在介绍QSV之前，提及Intel在FFmpeg上提供的插件，包括ffmpeg-qsv、ffmpeg-vaapi和ffmpeg-ocl。详细描述如下：
· FFmpeg-vaapi提供基于低级VAAPI接口的硬件加速，在VA API标准下在Intel GPU上执行高性能视频编解码器、视频处理和转码功能。
· FFmpeg-qsv提供基于Intel GPU的硬件加速，基于Intel Media SDK提供高性能视频编解码器、视频处理和转码功能。
· FFmpeg-ocl提供基于工业标准OpenCL在CPU/GPU上的硬件加速，主要用于加速视频处理过滤器。
接下来，介绍QSV在ffmpeg2.8及以上版本的支持，经过MSDK、LibVA、UMD和LibDRM。分层进行分析：
· MSDK：Intel的媒体开发库，支持多种图形平台，实现通用功能，可用于数字视频的预处理、编解码和不同编码格式的转换。源码地址为Intel® Media SDK，在Linux平台上编译使用。
· VA-API：Video Acceleration API，提供类unix平台的视频硬件加速开源库和标准。Intel源码地址在Intel-vaapi-driver Project，在Linux平台上使用。
· UMD：User Mode Driver的缩写，指VA-API Driver。Intel提供了两个工具：intel-vaapi-driver 和 intel-media-driver，推荐使用后者。
· LibDRM：Direct Rendering Manager，解决多个程序协同使用Video Card资源问题，提供一组API访问GPU。与VA-API，LibDRM是一套通用的Linux/Unix解决方案。
· Linux Kernel：Intel的Kernel是i driver，描述了libDRM和Kernel Driver之间的关系。
至此，整个关系图较为清晰。
III. FFMPEG+QSV解码：
QSV硬解的任务主要包括：
关于3-4步操作的详细实现，底层库会帮助完成。但作为一个优秀的工程师，研究FFMPEG源码依然十分重要。接下来，介绍如何使用FFmpeg API中的h_qsv解码器插件。
提及FFmpeg命令行使用方法，推荐阅读官方资料《QuickSync》或《Intel_FFmpeg_plugins》。
关于示例代码，作者曾遇到许多坑，总结为：多数中文博客不可靠，官方demo最可信。官方代码提供了两份可用：qsvdec.c和hw_decode.c。作者最早使用的是第一段代码，核心部分如下：
然而，这段代码存在问题。测试发现，对于赛扬系列一款CPU，在p视频上MSDK达到fps，理论上h_qsv平台上限也应为fps，但实际测试不到fps。排查后发现是av_hwframe_transfer_data()性能较弱。
最终，与Intel一起解决了性能问题。那么，性能提升方案为何是GPU-COPY技术做Memory-Mapping？
解释GPU和CPU渲染图像的过程，包括坐标系转化、纹理叠加等，仅需了解两点：
后者的数据组织方式能充分利用GPU的并行特性，加速图像处理、渲染。尽管存在一些纹理叠加的技术难题，但性能提升足以补偿。
接下来，解释Memory-Mapping：从Intel CPU架构图中可见，GPU和CPU位于同一芯片上，各自寄存器/缓存区有限，视频数据主要存储在内存上。GPU和CPU的数据组织方式不同，同一帧数据存于内存同一位置，数据格式不同，因此需要做Memory-Mapping。Memory-Mapping相较于Memory-Copy，减少了数据从内存区域A移动到区域B的操作，已经是优化。进一步优化：GPU完成Memory-Mapping以及数据从GPU到内存和CPU的操作。
在av_hwframe_transfer_data()内部，Memory-Mapping由CPU完成，性能受限于CPU，只能并行。修改后，整体性能从不到fps提升至fps，虽然与理想fps仍有差距，但满足性能需求。
据悉，Intel将在FFmpeg 4.3开源出这个解决方案。
写在后面：
了解GPU底层对应用开发人员帮助不大，毕竟了解芯片布线的重新设计、制程工艺提升、GPU-COPY技术的数据I/O提升等，也不能做什么。最终，芯片架构是芯片工程师的事，底层逻辑实现是嵌入式工程师的事。应用开发人员无法做出实质贡献，但作为知识库扩充或休闲阅读，了解也无妨。
希望有机会接触CUDA的编解码，深入学习N卡设计。
感谢因《视频和帧》系列文章结识的朋友，热心指出文章描述不准确的地方。文中如有不严谨之处，欢迎指正。
