MediaCodec进行编解码的大体逻辑是这样的：
主要函数的调用逻辑如下：
需要做的东西是一个媒体文件合成器，功能是先截取出多段媒体文件中的某些片段，再将这些片段合成为一个新的媒体文件。实际上就是先用解码器将多段outputBuffer数据拿出来，然后再用编码器将它们放到一个文件里去。如果还要加上叠加字幕、特技处理等的效果，实际上也是先拿到ou...
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2015-06-26 18:11:31
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源：一个基于ATMEGA128的直流电机抱死程序 先说一下我的硬件情况：一块ATMEGA128实验板；一个带编码器的80:1的变速电机，编码器的输出端连接到单片机的PD4和PD5引脚；一块电机驱动电路，该电路的输入为：24v电源、两路pwm信号输入，输出即为电机的正负极，要用该电路来驱动电机，则必须...
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2015-06-23 19:56:08
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cortex-M3的定时器只有16位，有时候计数大于16位时，用两个定时器组成32位就非常有用了，甚至可用4个接到64位的计数。下面这代码，是在编码器2模式下，对编码器进行计数，TIM4为低16位计数器，TIM4溢出一次TIM3就加1，TIM3设置2次就溢出了。keil这东西对中文的支持太差了，注释...
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2015-06-21 00:44:27
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栈式自动编码器(Stacked AutoEncoder)起源：自动编码器单自动编码器，充其量也就是个强化补丁版PCA，只用一次好不过瘾。于是Bengio等人在2007年的 Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks中，仿照stacked RBM构成的DBN...
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2015-06-19 20:15:59
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降噪自动编码器（Denoising Autoencoder)起源：PCA、特征提取....随着一些奇怪的高维数据出现，比如图像、语音，传统的统计学-机器学习方法遇到了前所未有的挑战。数据维度过高，数据单调,噪声分布广，传统方法的“数值游戏”很难奏效。数据挖掘？已然挖不出有用的东西。为了解决高维度的问...
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2015-06-19 20:08:51
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H264元素的分层结构H.264编码器输出的Bit流中，每个Bit都隶属于某个句法元素。句法元素被组织成有层次的结构，分别描述各个层次的信息。在H.264 中，句法元素共被组织成序列、图像、片、宏块、子宏块五个层次。在这样的结构中，每一层的头部和它的数据部分形成管理与被管理的强依赖关系，头部的句法元...
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2015-06-17 00:21:31
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自动编码线性解码器
自动编码线性解码器主要是考虑到稀疏自动编码器最后一层输出如果用sigmoid函数，由于稀疏自动编码器学习是的输出等于输入，simoid函数的值域在[0,1]之间，这就要求输入也必须在[0,1]之间，这是对输入特征的隐藏限制，为了解除这一限制，我们可以使最后一层用线性函数及a
= z
习题答案：
SparseAutoEncoderLinerCost.m
functio...
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2015-06-11 23:01:59
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此次主要由自我学习过度到深度学习，简单记录如下：
(1)深度学习比浅层网络学习对特征具有更优异的表达能力和紧密简洁的表达了比浅层网络大的多的函数集合。
(2)将传统的浅层神经网络进行扩展会存在数据获取、局部最值和梯度弥散的缺点。
(3)栈式自编码神经网络是由多层稀疏自编码器构成的神经网络(最后一层采用的softmax回归或者logistic回归分类)，采用逐层贪婪的训练方法得到初始的参数，这...
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2015-06-11 14:41:24
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对程序员来说，GStreamer 中最重要的一个概念就是 GstElement 对象。该对象是构建一个媒体管道的基本块。所有上层(high-level)部件都源自GstElement对象。任何一个解码器编码器、分离器、视频/音频输出部件实际上都是一个 GstElement对象。对程序员来说，elem...
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2015-06-08 19:22:26
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最近想研究下深度学习，一开始就看UFLDL(unsuprisedfeature learning and deep learning)教程了，特将课后习题答案放在这里，作为一个笔记。
笔记：
1：自编码算法是一个无监督学习算法，它通过学习hw,b(x) = x,
因此最后的outputlayer单元数与inputlayer单元数量相等，而中间的hiddenlayer可以很大，这是加个稀疏惩罚...
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2015-06-07 21:39:08
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