/** the seek value requested when calling av_seek_frame(). This value * is subsequently used as part of the "Range" parameter when emitting * the RTSP PLAY command. If we are currently playing, this command is * called instantly. If we are currently paused, this command is called * whenever we resume playback. Either way, the value is only used once, * see rtsp_read_play() and rtsp_read_seek(). */ int64_t seek_timestamp;

时间: 2024-04-26 20:20:25 浏览: 198
这段代码片段是关于 AV 播放器中的寻址功能的说明。其中,seek_timestamp 表示通过调用 av_seek_frame() 方法请求的寻址值,在发出 RTSP PLAY 命令时作为“范围”参数的一部分使用。如果当前正在播放,则立即调用该命令。如果当前处于暂停状态,则在恢复播放时调用该命令。无论哪种情况,该值仅被使用一次,参见 rtsp_read_play() 和 rtsp_read_seek()。
相关问题

asm { loop: /* 100 us delay block begin */ /* * Delay * - requested : 100 us @ 8MHz, * - possible : 800 c, 100000 ns * - without removable overhead : 797 c, 99625 ns */ pshd /* (2 c: 250 ns) backup D */ ldd #$0107 /* (2 c: 250 ns) number of iterations */ label0: dbne d, label0 /* (3 c: 375 ns) repeat 263x */ puld /* (3 c: 375 ns) restore D */ nop /* (1 c: 125 ns) wait for 1 c */ /* 100 us delay block end */ dbne d, loop /* us100 parameter is passed via D register */ rts /* return from subroutine */ };解释下这个代码是什么意思

这是一段汇编代码,实现了一个 100 微秒的延时。下面是代码的解释: - 首先,将 D 寄存器中的值保存到堆栈中(pshd 指令),以便在延时之后可以恢复它。 - 然后,将 $0107 存储到 D 寄存器中,这是延时循环的迭代次数。 - 在 label0 标签处,使用 dbne 指令(相对分支指令)将 D 寄存器中的值减 1,并将控制转移到标签 label0,直到 D 寄存器的值变为 0。这样就会产生一个 100 微秒的延时。 - 然后,从堆栈中恢复 D 寄存器的值(puld 指令)。 - 使用 nop 指令等待一个 CPU 时钟周期,以确保延时结束。 - 最后,使用 dbne 指令将 D 寄存器中的值减 1,并将控制转移到 loop 标签,直到 D 寄存器的值变为 0。这样就可以实现多次调用该函数来实现更长的延时。 - 最后,使用 rts 指令返回到调用该函数的程序中。

typedef struct { boolean hwEmergency; volatile AppMode hwMode; /**< \brief current mode */ boolean hwInitReady; volatile AppMode hwModeRequest; /**< \brief requested mode */ AppModeSpecial specialMode; /**< \brief special mode flag */ boolean vdcMeasurementEnabled; /**< \brief Flag to protect against simultaneous access to the QSPI from different interrupt levels */ }AppStateMachine;

这段代码定义了一个名为 `AppStateMachine` 的结构体类型。该结构体包含了一些状态和标志位,用于表示应用程序的状态和模式。 结构体的成员如下: - `boolean hwEmergency`:表示硬件是否处于紧急状态。 - `volatile AppMode hwMode`:表示当前的硬件模式,是一个枚举类型。 - `boolean hwInitReady`:表示硬件是否已经初始化就绪。 - `volatile AppMode hwModeRequest`:表示请求的硬件模式,也是一个枚举类型。 - `AppModeSpecial specialMode`:特殊模式标志位,可能用于表示特殊的应用程序模式。 - `boolean vdcMeasurementEnabled`:用于保护免受不同中断级别对 QSPI 的同时访问。 这个结构体类型可以被用来表示应用程序的状态机,通过设置和读取这些成员变量的值来管理应用程序的状态和模式转换。 需要注意的是,结构体中的一些成员变量可能是 `volatile` 类型的,这意味着它们可能会在中断或并发环境中被修改。这可以确保对这些变量的访问是原子的或可靠的,避免了潜在的竞态条件。
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解释一段python代码 class KalmanFilter(object): def init(self, dim_x, dim_z, dim_u=0): if dim_x < 1: raise ValueError('dim_x must be 1 or greater') if dim_z < 1: raise ValueError('dim_z must be 1 or greater') if dim_u < 0: raise ValueError('dim_u must be 0 or greater') self.dim_x = dim_x self.dim_z = dim_z self.dim_u = dim_u self.x = zeros((dim_x, 1)) # state self.P = eye(dim_x) # uncertainty covariance self.Q = eye(dim_x) # process uncertainty self.B = None # control transition matrix self.F = eye(dim_x) # state transition matrix self.H = zeros((dim_z, dim_x)) # Measurement function self.R = eye(dim_z) # state uncertainty self._alpha_sq = 1. # fading memory control self.M = np.zeros((dim_z, dim_z)) # process-measurement cross correlation self.z = np.array([[None]*self.dim_z]).T # gain and residual are computed during the innovation step. We # save them so that in case you want to inspect them for various # purposes self.K = np.zeros((dim_x, dim_z)) # kalman gain self.y = zeros((dim_z, 1)) self.S = np.zeros((dim_z, dim_z)) # system uncertainty self.SI = np.zeros((dim_z, dim_z)) # inverse system uncertainty # identity matrix. Do not alter this. self._I = np.eye(dim_x) # these will always be a copy of x,P after predict() is called self.x_prior = self.x.copy() self.P_prior = self.P.copy() # these will always be a copy of x,P after update() is called self.x_post = self.x.copy() self.P_post = self.P.copy() # Only computed only if requested via property self._log_likelihood = log(sys.float_info.min) self._likelihood = sys.float_info.min self._mahalanobis = None self.inv = np.linalg.inv

(env) (base) PS D:\MiniGPT-4> python demo.py --cfg-path eval_configs/minigpt4_eval.yaml Initializing Chat Loading VIT Loading VIT Done Loading Q-Former Traceback (most recent call last): File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\utils\hub.py", line 409, in cached_file resolved_file = hf_hub_download( File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\huggingface_hub\utils\_validators.py", line 120, in _inner_fn return fn(*args, **kwargs) File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\huggingface_hub\file_download.py", line 1259, in hf_hub_download raise LocalEntryNotFoundError( huggingface_hub.utils._errors.LocalEntryNotFoundError: Connection error, and we cannot find the requested files in the disk cache. Please try again or make sure your Internet connection is on. During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "D:\MiniGPT-4\demo.py", line 57, in <module> model = model_cls.from_config(model_config).to('cuda:0') File "D:\MiniGPT-4\minigpt4\models\mini_gpt4.py", line 241, in from_config model = cls( File "D:\MiniGPT-4\minigpt4\models\mini_gpt4.py", line 64, in __init__ self.Qformer, self.query_tokens = self.init_Qformer( File "D:\MiniGPT-4\minigpt4\models\blip2.py", line 47, in init_Qformer encoder_config = BertConfig.from_pretrained("bert-base-uncased") File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 546, in from_pretrained config_dict, kwargs = cls.get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 573, in get_config_dict config_dict, kwargs = cls._get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 628, in _get_config_dict resolved_config_file = cached_file( File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\utils\hub.py", line 443, in cached_file raise EnvironmentError( OSError: We couldn't connect to 'https://huggingface.co' to load this file, couldn't find it in the cached files and it looks like bert-base-uncased is not the path to a directory containing a file named config.json. Checkout your internet connection or see how to run the library in offline mode at 'https://huggingface.co/docs/transformers/installation#offline-mode'.

Traceback (most recent call last): File "D:\PyCharm Community Edition 2022.3.3\plugins\python-ce\helpers\pydev\pydevconsole.py", line 364, in runcode coro = func() File "<input>", line 1, in <module> File "D:\PyCharm Community Edition 2022.3.3\plugins\python-ce\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "D:\PythonProject\Django_dianshang\utils\loaddata.py", line 2, in <module> from goods.models import * File "D:\PyCharm Community Edition 2022.3.3\plugins\python-ce\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "D:\PythonProject\Django_dianshang\goods\models.py", line 7, in <module> class Category(models.Model): File "D:\anaconda3\envs\djangopro\lib\site-packages\django\db\models\base.py", line 129, in __new__ app_config = apps.get_containing_app_config(module) File "D:\anaconda3\envs\djangopro\lib\site-packages\django\apps\registry.py", line 260, in get_containing_app_config self.check_apps_ready() File "D:\anaconda3\envs\djangopro\lib\site-packages\django\apps\registry.py", line 137, in check_apps_ready settings.INSTALLED_APPS File "D:\anaconda3\envs\djangopro\lib\site-packages\django\conf\__init__.py", line 102, in __getattr__ self._setup(name) File "D:\anaconda3\envs\djangopro\lib\site-packages\django\conf\__init__.py", line 82, in _setup raise ImproperlyConfigured( django.core.exceptions.ImproperlyConfigured: Requested setting INSTALLED_APPS, but settings are not configured. You must either define the environment variable DJANGO_SETTINGS_MODULE or call settings.configure() before accessing settings.

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