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MediaSPIP Core : La Configuration
9 novembre 2010, parMediaSPIP Core fournit par défaut trois pages différentes de configuration (ces pages utilisent le plugin de configuration CFG pour fonctionner) : une page spécifique à la configuration générale du squelettes ; une page spécifique à la configuration de la page d’accueil du site ; une page spécifique à la configuration des secteurs ;
Il fournit également une page supplémentaire qui n’apparait que lorsque certains plugins sont activés permettant de contrôler l’affichage et les fonctionnalités spécifiques (...) -
MediaSPIP v0.2
21 juin 2013, parMediaSPIP 0.2 est la première version de MediaSPIP stable.
Sa date de sortie officielle est le 21 juin 2013 et est annoncée ici.
Le fichier zip ici présent contient uniquement les sources de MediaSPIP en version standalone.
Comme pour la version précédente, il est nécessaire d’installer manuellement l’ensemble des dépendances logicielles sur le serveur.
Si vous souhaitez utiliser cette archive pour une installation en mode ferme, il vous faudra également procéder à d’autres modifications (...) -
Gestion des droits de création et d’édition des objets
8 février 2011, parPar défaut, beaucoup de fonctionnalités sont limitées aux administrateurs mais restent configurables indépendamment pour modifier leur statut minimal d’utilisation notamment : la rédaction de contenus sur le site modifiables dans la gestion des templates de formulaires ; l’ajout de notes aux articles ; l’ajout de légendes et d’annotations sur les images ;
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dnn/native : add native support for minimum
26 avril 2020, par Guo, Yejundnn/native : add native support for minimum
it can be tested with model file generated with below python script :
import tensorflow as tf
import numpy as np
import imageioin_img = imageio.imread('input.jpg')
in_img = in_img.astype(np.float32)/255.0
in_data = in_img[np.newaxis, :]x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[1, None, None, 3], name='dnn_in')
x1 = tf.minimum(0.7, x)
x2 = tf.maximum(x1, 0.4)
y = tf.identity(x2, name='dnn_out')sess=tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())graph_def = tf.graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, ['dnn_out'])
tf.train.write_graph(graph_def, '.', 'image_process.pb', as_text=False)print("image_process.pb generated, please use \
path_to_ffmpeg/tools/python/convert.py to generate image_process.model\n")output = sess.run(y, feed_dict=x : in_data)
imageio.imsave("out.jpg", np.squeeze(output))Signed-off-by : Guo, Yejun <yejun.guo@intel.com>
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configure : fix build issue of vf_dnn_processing.c when —disable-swscale
2 avril 2020, par Guo, Yejun -
Android apk file too big when using FFMPeg encoder library
9 novembre 2022, par Diego PerezI'm developing an app which creates x264 videos with the following library :



com.arthenica:mobile-ffmpeg-full:4.2.2.LTS




but the result apk file is too big ( 71mb), so I tried :



com.arthenica:mobile-ffmpeg-min-gpl:4.2.2.LTS




and this way, as the library downloads only a few codecs -included the ones I need- apk size was reduced to 49mb, what is much better, but still looks too big to me, so I'd need to know if any of you know a better way to reduce apk size, because people generally refuse to download such big apps



Regarding the rest of the app (drawables, resources and so) they're well optimized, because if I remove this library and rebuild, the size of the app drops to 10mb



I was reading this question :
FFMPEG Android Library Increase Size



and user S.R suggests to compress all cpu architecture models in one archive file and extract target cpu lib based on cpu model on app's directory and load ffmpeg from there, but I really don't know how to do that.



I'm checking my app's folder structure and noticed there are this next folders regarding ffmpeg lib :



arm64-v8a => ~16mb
armeabi-v7a => ~29mb
x86 => ~17mb
x86_64 => ~21mb




But not sure if I could remove any of them, and as you can see armeabi-v7a is the largest.