背景 自打开了博客以后，一直在写技术说明文，今天打算写点程序以外的东西换换味口。前段时间在某鱼上以 300 元的价格入手了一套完整的 gopro3+ 运动摄像头，带一张 32G SD 卡，两块备用电池，一个无线遥控，以及 N 多配件： 相机本身支持 720p~4K 分辨率，不过 4K 的时候帧数已经比较渣了 (12.5
pygame.time 时间控制模块，是 Pygame 中使用频率较高的模块，其主要功能是管理时间和游戏帧数率（即 FPS）。时间在游戏开发中承担着非常重要的作用，比如释放某个技能所消耗的时间，或者播放动画、声音的持续时间，这些都需要时间来管理。time 模块另外一个重要作用是控制游戏帧数率（即 FPS），它
场景 需要实时获取到设备当前fps情况 实现 使用命令：adb shell dumpsys gfxinfo packageName framestats 百度得知在Android 6.0以后为gfxinfo 提供了一个新的参数framestats，其作用可以从最近的帧中提供非常详细的帧信息，以便您可以更准确地跟踪和调试问题。 是不是可以理解成，获取的
/* fps.hpp sdragonx 2018-01-08 06:31:24 // 计算 fps 的小工具，以秒计数的。 */ #ifndef FPS_HPP_20180108063124 #define FPS_HPP_20180108063124 #include <time.h> namespace cgl{ int fps_stats() { static int fps_total = 0; static int fps = 0; stat
FPS 和丢帧率可以在一定程度上作为 APP 流畅度的一项衡量标准，本文介绍利用 adb shell dumpsys gfxinfo 命令获取软件渲染加载过程的数据，进行计算从而获取测试结果。 在此之前，需要先了解屏幕展示绘制过程及 Android 的 VSync 机制 VSync 全称是 Vertical Synchronization（垂直同步），
本文主要讲解FPS游戏里常用功能的实现(Unity2019)，比如第一人称基础功能，武器，普通怪物与Boss的主要行为，详细内容与注意事项可以参考课程大纲和第一章前三节内容。希望大家都能有所收获，祝大家学习愉快！ 目录: 大小6.16G,mp4格式
本文为霍格沃兹测试学院学员学习笔记，进阶学习文末加群。 FPS 和丢帧率可以在一定程度上作为 APP 流畅度的一项衡量标准，本文介绍利用 adb shell dumpsys gfxinfo 命令获取软件渲染加载过程的数据，进行计算从而获取测试结果。 前置业务知识 在此之前，需要先了解屏幕展示绘制过程及 A
from pyecharts import options as opts from snapshot_selenium import snapshot as driver def draw_chart(self, file, save_path): """ 前端回放性能用例数据统计图 file: excel完整路径 save_path: html 和 png 保存目录 "&q
Unreal Engine虚幻引擎制作简单射击游戏学习教程 Creating The Simple Shooting Game With Unreal Engine 如何在虚幻引擎4中创建一个高质量的FPS游戏机制，从头到尾都有这个全面的指南 你会学到什么 创造一个可以移动和环顾四周的第一人称角色。 创建一把枪，并将其附加到玩家角
开启22年，新的一篇。 APP性能测试指标–CPU，内存，响应，FPS。
目录 FPS 全称： 常规操作 使用【will-change: transform;】 FPS 全称： Frames per second，即 【每秒帧数】 的意思。 通常来讲，当动画的每秒帧数低于 12 （即 12 FPS 以下）时，我们的大脑就能快速从动画中区分出一些静止的图片，所以此时的动画并不是无缝动画。 一旦播放速率（每秒帧数
核心知识点 requestAnimationFrame统计一秒内的frame次数fps → Frames Per Second 示例代码 在线地址 https://jsfiddle.net/zhangchi/1gm9a84L/14/ <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv=&qu
一、FPS(每秒传输帧数-Frames Per Second)是什么 FPS就是目标网络每秒可以处理（检测）多少帧(多少张图片),FPS简单来理解就是图像的刷新频率，也就是每秒多少帧,假设目标检测网络处理1帧要0.02s，此时FPS就是1/0.02=50。
yolov3实现Kitti baseline（含评估代码：easy、moderate和hard的AP计算，fps计算） 1. 项目下载 在Linux系统下运行以下代码，下载yolov3训练代码和后面的评估代码 yolov3模型训练项目库 git clone https://github.com/bubbliiiing/yolo3-pytorch.git 评估代码项目库 git clone https:
常见的RPN网络 Faster-RCNN中的RPN网络 在Backbone生成的特征图中，使用大小为 3 × 3 3\times 3 3×3的卷积处理特征图，针对每一个中心点
Edge 96 https://docs.microsoft.com/zh-cn/microsoft-edge/devtools-guide-chromium/ 入门 分析运行时性能 在 InPrivate 模式中打开 Microsoft Edge。 InPrivate 模式可确保 Microsoft Edge 以干净的状态运行 与台式机和笔记本电脑相比，移动设备的 CPU 功率更小。 每当你分析页
UE4多人FPS游戏持枪视角旋转优化 1 问题概述 在传统多人FPS游戏中，一般对于玩家操控的角色会有两个骨骼模型，分别是自己控制的第一人称以及其他玩家看到的第三人称模型，同时这两个模型也有其各自的动画。常见的第一人称通常只会保留手臂，其他玩家看到的第三人称模型的持枪瞄准方向会跟
EfficientDet训练模型学习总结 简介 pytorch用SOTA实时重新实现官方EfficientDet，原文链接：https : //arxiv.org/abs/1911.09070 预训练权重和基准 性能非常接近论文，仍然是SOTA。 速度/FPS 测试包括没有jit/数据精度技巧的后处理时间。 coefficient pth_download GPU Mem(MB) F
https://www.cnblogs.com/baitongtong/p/13403849.html fps 60 https://blog.ibireme.com/2015/11/12/smooth_user_interfaces_for_ios/ 影响流畅度的主要原因： 1、文本宽高计算、视图布局计算2、文本渲染、图片解码、图形绘制3、对象创建、对象调整、对象销毁 CPU资
PerfDog是移动全平台Android/iOS性能测试和分析工具平台（web可视化数据管理）。快速定位分析性能问题，提升App应用及游戏的性能和品质。 手机无需root或越狱，App应用及游戏也无需做任何修改，极简化即插即用。本文的内容主要来自于：PerfDog使用说明书 在win10上profile android应用
直接上代码： using UnityEngine; using UnityEngine.UI; public class FPSControl : MonoBehaviour { [SerializeField, Tooltip("拖入显示FPS的TEXT文本组件")] public Text fpsText; [SerializeField, Tooltip("true:显示FPS;false:隐藏FPS")] public bo
当使用avfilter_graph_parse_ptr接口，传入filters的参数为fps=fps=15;scale=w=960:h=540 ffmpeg就会输出错误：Invalid filterchain containing an unlabelled output pad: "fps=fps=15;scale=w=960:h=540" 说明多filter不能成功连接。 需要对各个filter的输入和输出指定. 因为默认
一、介绍： 移动全平台iOS/Android性能测试、分析工具平台，快速定位分析性能问题。PerfDog支持移动平台所有应用程序（游戏、APP应用、浏览器、小程序、小游戏、H5、后台系统进程等）、Android模拟器、云真机等性能测试。支持APP多进程测试(如Android多子进程及iOS扩展进程APP Extension)
github上边已经有很多开源的SGM代码了，下面就给出几个已经试过好用的代码，以免忘记下载的代码来自哪个连接。 gishi523 /semi-global-matching ：基于CSCT的SGM，并且用SSE4.1 and OpenMP进行优化，大概 10 fps / s。dhernandez0 /sgm ：《Embedded real-time stereo estimation via Se
rv1126rv1109 对比 本文采用知识共享署名 4.0 国际许可协议进行许可，转载时请注明原文链接，图片在使用时请保留全部内容，可适当缩放并在引用处附上图片所在的文章链接。 RV1126/RV1109 对比 RV1126/RV1109 是瑞芯微 一款用于工控机或人工智能视觉应用的高性能机器视觉处理器
