Author: WebClipper

FFmpeg 硬件加速方案概览 （上） – 知乎

FFmpeg所支持的硬件加速方案，粗略以各OS厂商和Chip厂商特定方案以及行业联盟定义的标准来分为3类；其中，OS涉及Windows，Linux，macOS，Android；Chip厂商的特定方案涉及到Intel，AMD，Nvidia等；而行业标准则着重OpenMAX与OpenCL ；这只是一个粗略的分类，很多时候，这几者之间纵横交错，联系繁杂，之间的关系并非像列出的3类这般泾渭分明；这从另一个侧面也印证了硬件加速方案的复杂性。就像我们熟知的大部分事情一样，各种API或解决方案一面在不断的进化同时，它们也背负着过去的历史，后面的分析中也可以或多或少的窥知其变迁的痕迹。 Source: FFmpeg 硬件加速方案概览 （上） – 知乎

The Right Way to Set Up Python on Your Mac – Faun – Medium

In this opinionated story, I suggest that the “right” way of doing Python 3 on MacOS is to have the latest version and to stay current with frequent updating. This is a good one-size-fits-all solution. However, if you require nuanced versioning of Python (e.g., you want to have multiple, specific versions installed) and your continuous […]

The Peris of JavaSchools | Yuxin’s Blog

如果你不懂函数式编程，你就无法创造出MapReduce[7]，正是这种算法使得Google的可扩展性（scalable）达到如此巨大的规模。单词”Map”（映射）和”Reduce”（化简）分别来自Lisp语言和函数式编程。回想起来，在类似6.001这样的编程课程中，都有提到纯粹的函数式编程没有副作用，因此可以直接用于并行计算（parallelizable）。任何人只要还记得这些内容，那么MapRuduce对他来说就是显而易见的。发明MapReduce的公司是Google，而不是微软，这个简单的事实说出了原因，为什么微软至今还在追赶，还在试图提供最基本的搜索服务，而Google已经转向了下一个阶段，开发世界上最大的并行式超级计算机—-Skynet[8]的H次方的H次方的H次方的H次方的H次方的H次方。我觉得，微软并没有完全明白，在这一波竞争中它落后多远。 Source: The Peris of JavaSchools | Yuxin’s Blog