Exposure

1.ISP位置 ISP(Image Signal Processor)，即图像信号处理器，用于处理图像信号传感器输出的图像信号。它在相机系统中占有核心主导的地位，是构成相机的重要设备。 主要内部构成 如下图所示，ISP 内部包含 CPU、SUP IP、IF 等设备，事实上，可以认为 ISP 是一个 SOC，可以运行各种算法程序，实时处理图像信号。 ISP 架构 CPU CPU 即中央处理器，可以运行 AF、LSC 等各种图像处理算法，控制外围设备。现代的 ISP 内部的 CPU 一般都是 ARM Cortex-A 系列的，例如 Cortex-A5、Cortex-A7。 SUB IP SUB IP 是各种功能模块的通称，对图像进行各自专业的处理。常见的 SUB IP 如 DIS、CSC、VRA 等。 图像传输接口 图像传输接口主要分两种，并口 ITU 和串口 CSI。CSI 是 MIPI CSI 的简称，鉴于 MIPI CSI 的诸多优点，在手机相机领域，已经广泛使用 MIPI-CSI 接口传输图像数据和各种自定义数据。外置 ISP 一般包含 MIPI-CSIS 和 MIPI-CSIM 两个接口。内置 ISP 一般只需要 MIPI-CSIS 接口。 通用外围设备 通用外围设备指 I2C、SPI、PWM、UART、WATCHDOG 等。ISP 中包含 I2C 控制器，用于读取 OTP

ISP基本框架及算法介绍 ISP(Image Signal Processor)，即图像处理，主要作用是对前端图像传感器输出的信号做后期处理，主要功能有线性纠正、噪声去除、坏点去除、内插、白平衡、自动曝光控制等，依赖于ISP才能在不同的光学条件下都能较好的还原现场细节，ISP技术在很大程度上决定了摄像机的成像质量。它可以分为独立与集成两种形式。 ISP 的Firmware 包含三部分，一部分是ISP 控制单元和基础算法库，一部分是AE/AWB/AF 算法库，一部分是sensor 库。Firmware 设计的基本思想是单独提供3A 算法库，由ISP 控制单元调度基础算法库和3A 算法库，同时sensor 库分别向ISP 基础算法库和3A 算法库注册函数回调，以实现差异化的sensor 适配。ISP firmware 架构如下图所示。 不同的sensor 都以回调函数的形式，向ISP 算法库注册控制函数。ISP 控制单元调度基础算法库和3A 算法库时，将通过这些回调函数获取初始化参数，并控制sensor，如调节曝光时间、模拟增益、数字增益，控制lens 步进聚焦或旋转光圈等。 1. TestPattern------测试图像 Test Pattern主要用来做测试用。不需要先在片上ROM存储图片数据，直接使用生成的测试图像，用生成的测试图像进行后续模块的测试验证

本文有 6500 字 预计阅读时间 15 分钟 今天是七夕，按理说是情侣们大秀恩爱的好时机。但 谁都没想到，这个七夕，最火的不是鲜花，而是一只蛤蟆。 一只眼含热泪的蛤蟆为什么能刷爆全网？ 为什么有人能靠这只蛤蟆一夜赚到 1w、10w？他们是怎么做到的？ 我在个人视频号中，简单给大家做过分析，感兴趣的朋友可以查看。 下面，我们一起来看看@明白的专业解析！ 今天早上一起来，就看到大家都在讨论一只蛤蟆。 微信群、朋友圈、微博、知乎、知识星球各个地方都在刷屏。 原来是七夕到了。 有人制作了一个服务，可以送朋友一只蛤蟆，它会对朋友说「孤寡孤寡孤寡孤寡」。 更厉害的是，有人通过出售这个服务，已经收入过 10w 。 这商业敏感度，不得不让人佩服。 之前在《 普通人有财务自由的可能吗 》里写过—— 万物皆有需求， 万物皆可赚钱。 这个蛤蟆的服务，就是一个真实例证。 这个服务出现前，恐怕绝大多数人都不会相信， 只靠给一个人发「孤寡」两 个字，就能赚到 50 - 100 元 。 这样发 100 个人，就差不多能赚 10000 元。 今天这篇文章就来全面拆解一下这个服务，并且梳理出一个 人人可复制的赚钱思路。 全文大纲： 1 服务流程拆解 2 为什么这个活动会爆火？ 3 如何拓展出其他服务，提高收入？ 4 普通人如何复制？ 5 通过这个案例，我们能学到什么？ 6 其他的话 这个服务中主要有 3 个角色：

十年后，Lightworks 终于给出了不开源的原因：代码太乱 十年前，非线性视频编辑器 Lightworks 曾发布了一则声明，宣布其开源意图。然后时至今日，其开源进程仍是一潭死水。 Matt Sandford 称，Lightworks 还没有开源的明确原因在于，其仍存在着源代码太乱的问题。在经历了十年历程后，他们目前仍在清理源代码，以为将来可能的开源发布做准备。 来源： 开源中国 拍一拍：这么乱的代码，然而 Lightworks 居然还可以好好运行？ Linux 基金会推出公共卫生计划，帮助对抗新冠疫情 Linux 基金会今天宣布推出全新的公共卫生计划（LFPH），使用包括 Exposure Notification API（由苹果和谷歌开发）在内的开源技术来帮助政府对抗 COVID-19 新冠病毒疫情。并推出了 COVID Shield 和 COVID Green 两个暴露通知项目。 来源： cnBeta.COM 拍一拍：期待发挥开源的力量！ MIT 利用 Deepfake 技术让尼克松总统宣布阿波罗 11 号任务失败 这段视频由麻省理工学院（MIT）人工智能专家制作，他们花费了半年时间完成了这段非常有说服力的 deepfake 视频。视频中，NASA 的真实镜头以及尼克松发表的悲情虚假演讲被混合在了一起，就好像阿波罗 11 号未能成功一样。在伪造的视频中尼克松提到宇航员尼尔

澳大利亚国立大学（澳大利亚）校训：“重要的是弄清事物的本质。” 昨天因为加班耽搁了写文章，在此反思5分钟。。。。 今天要讲的是另一个Springboot核心机制，Spring自带的监控神器Actuator，集成非常简单，使用起来更是简单到爽歪歪，就是简单地rest接口调用查看，在要求不高的监控环境可以使用，如果需要可视化的监控推荐： Grafana 结合 prometheus 。 一 配置Actuator 1 引入Actuator起步依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> <version>2.1.3.RELEASE</version> <optional>true</optional> </dependency> 2 在application.properties中配置相关参数 #设置监控访问的应用根路径，默认是/actuator management.endpoints.web.base-path=/monitor #暴露监控访问接口，默认是/health和/info management.endpoints.web.exposure.include=* #显式屏蔽监控访问接口

<div class="markdown_views"> <!-- flowchart 箭头图标 勿删 --> <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" style="display: none;"><path stroke-linecap="round" d="M5,0 0,2.5 5,5z" id="raphael-marker-block" style="-webkit-tap-highlight-color: rgba(0, 0, 0, 0);"></path></svg> <p>前段时间在VR项目里实现了PCF+VSM之后，为了让阳光照射的区域看起来亮一些，降低了阴影区域的亮度，明暗区域的对比度确实高了，但是室内就有些过于暗了，于是寻思着得把HDR模块加上了。</p> 一般我们说的HDR其实是代指，automatic exposure control + Tonemapping + Bloom, 先根据场景的一帧计算出平均亮度，如果偏暗就加亮一些，反之亦然，调整好亮度之后再调整灰度，让明部跟暗部保持更多的细节，最后对高光部分做个Bloom，看起来更真实。 在现实世界中 ，很亮的灯周围都会有一圈模糊的光晕，Bloom就是指这个光晕。我的HDR处理是在计算完光照跟阴影之后进行的，光照着色的输出为一张RGBA16F格式的纹理

1.POM添加依赖包 <!--监控报警--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>io.micrometer</groupId> <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId> </dependency> 2.添加配置 #prometheus配置 监控 management.metrics.export.prometheus.enabled=true management.metrics.export.prometheus.step=1ms management.metrics.export.prometheus.descriptions=true management.endpoint.prometheus.enabled=true management.endpoints.web.exposure.include=health,info,env,prometheus,metrics,httptrace,threaddump,heapdump

问题： I have a limited exposure to DB and have only used DB as an application programmer. 我对DB的接触有限，只使用DB作为应用程序程序员。 I want to know about Clustered and Non clustered indexes . 我想了解 Clustered 和 Non clustered indexes 。 I googled and what I found was : 我搜索了一下，发现的是： A clustered index is a special type of index that reorders the way records in the table are physically stored. 聚集索引是一种特殊的索引，它重新排序表中记录的物理存储方式。 Therefore table can have only one clustered index. 因此，表只能有一个聚集索引。 The leaf nodes of a clustered index contain the data pages. 聚集索引的叶节点包含数据页。 A nonclustered index is a special type of index in which

整理 | 夕颜 出品 | CSDN（ID:CSDNnews） 2020 年 5 月 21 日，GitHub Trending 榜首被一款德国疫情防控应用程序 Corona-Warn-App 夺得， 热度颇高。值得注意的是，这款 App 是基于谷歌和苹果发布 Exposure Notification API 框架，这个框架在此前国际以轻爆发阶段曾引起很多人的关注。 按照惯例，先放上 GitHub 开源地址： https://github.com/corona-warn-app/cwa-server 基于谷歌和苹果的 Exposure Notification API 从字面上来看，Corona-Warn-App 的意思是“新冠病毒预警 App”。看过项目介绍后我们发现，原来该项目是世界第三大独立软件供应商，全球第二大云公司为德国开发的官方新冠疫情追踪应用程序，基于苹果和谷歌的 Exposure Notification API（曝光通知 API）。这些应用程序适用于 iOS 和 Android 设备，可使用蓝牙技术与附近同样安装了该 App 的手机交换匿名的加密数据。 本项目的存储库包含用于 Corona-Warn-App（下文简称 CWA）加密密钥的服务器实现，但是实现仍在进行中，当前在 GitHub 上开源的为 alpha 代码。 看到这段介绍，有人可能要问，这里的

引言 在当前的微服务架构方式下，我们会有很多的服务部署在不同的机器上，相互是通过服务调用的方式进行交互，一个完整的业务流程中间会经过很多个微服务的处理和传递，那么，如何能知道每个服务的健康状况就显得尤为重要。 万幸的是 Spring Boot 为我们提供了监控模块 Spring Boot Actuator ，本篇文章将和大家一起探讨一些 Spring Boot Actuator 一些常见用法方便我们在日常的使用中对我们的微服务进行监控治理。 Spring Boot Actuator 帮我们实现了对程序内部运行情况监控，比如监控状况、Bean加载情况、环境变量、日志信息、线程信息等。 Actuator 的使用 2.1 工程依赖 使用 Spring Boot Actuator 需要加入如下依赖： org.springframework.boot spring-boot-starter-actuator COPY 注意： 因 Spring Boot Actuator 会暴露我们服务的详细信息，为了保障安全性，建议添加安全控制的相关依赖 spring-boot-starter-security ，这样，在访问应用监控端点时，都需要输入验证信息。所需依赖如下： org.springframework.boot spring-boot-starter-security COPY 2.2