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RSS订阅原创 Ultra HDR（JPEG\_R）编辑器实战：裁剪、旋转与滤镜后的增益图重建与再编码
本文面向端侧编辑器在处理 Ultra HDR（JPEG\_R）时的工程实现要点：当用户完成裁剪、旋转、缩放或套用滤镜后，如何保证主图与增益图在空间与光度上的一致性，并以最小质量损失完成再编码。文章给出变换模型、滤镜影响评估、增益图重建与量化配置、元数据同步与一致性校验的实操清单，兼顾性能与画质，适配常见相册/编辑器工作流。
2025-10-21 10:15:20
602
原创 EKF 融合里程计与 IMU：从零搭起二维姿态定位器
目标是给移动机器人做一个能落板的 2D EKF：状态含 $[x,y,\theta]$ 与陀螺 $z$ 轴零偏，预测用“里程计线速度 + IMU 角速度”，更新用“里程计航向（可选位置）或外部定位”。文中给出离散化模型、雅可比、时间戳对齐方法与 C++ 实现骨架，并在下篇补齐 Q/R 的确定、NIS/NEES 一致性检验与调参流程。
2025-10-20 11:58:34
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原创 AI-ISP 线上灰度放量 SOP：质量闸门、兜底降级与一键回滚
AI-ISP 把模型塞进实时影像链（NPU/DSP/GPU 协同），上线最怕“画质抖、时延飘、温度飞”。本文沉淀一套**可直接落地**的线上灰度放量 SOP：1. 先用**线下准入**把“能发/不能发”定死；2. 按**机型×OS×入口×光型**分群放量（1%→5%→25%→100%），每档配**质量闸门**与告警；3. 任何异常触发**Fail-Safe 兜底**（参数降级/模块旁路），必要时**一键回滚**；4. 全链路**打点与原因码**让问题可追、可复盘、可复现。给出阈值、动作映射与远端配置
2025-10-19 13:00:00
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原创 HDR 直播监看色彩校准：Probe＋色卡到手机/电视端一致性的硬核做法
直播链条长：采集→编码→分发→解码→合成→面板。只要某一层把“颜色/亮度的合同”签错，监看端就会“偏亮/偏灰/偏色”。这篇把**校准与一致性**拆成三段：1. **量测与基线**：用 Probe（色度计/分光）＋色卡把拍摄端、参考监视器、手机/电视端各自的白点/峰值/EOTF量出来；2. **元数据与信令**：从编码器到 CMAF/fMP4/HLS，确保 BT.2020＋PQ/HLG、ST-2086、MaxCLL/FALL 一路不掉、不改、不乱；3. **终端对齐**：Android/iOS/tvOS
2025-10-18 13:00:00
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原创 HDR 播放偏亮/偏灰的跨层定位：峰值亮度、系统映射与应用 headroom 实战
“偏亮”“偏灰”不是一句话的锅，它可能出在**面板能力**（峰值/ABL）、**系统合成与映射**（dataspace/TM/SDR dim）、也可能是**应用侧 headroom 与解码渲染**（scRGB/HDR layer/元数据）没对齐。本文给出一套工程化的**跨层定位**方法：用可复现的测试卡与打点，把问题按“面板→系统→应用”三段拆开；每段提供**探针、自检项与修复动作**（含阈值与 adb/dumpsys 校验）。结尾附**故障树**与**回归门禁脚本**，让“偏亮/偏灰”从拍脑袋变成清单化排
2025-10-17 20:00:00
816
原创 CameraX 扩展跨机型一致性回归：HDR / Night / Bokeh 的工程方法学
同一个 App、同一套 UI，切到不同品牌/芯片/镜头，CameraX 扩展（HDR/Night/Bokeh）输出往往“风格飘”“耗时抖”。本文给出一套可直接落地的**一致性回归方法学**：先用**能力探针**和**设备矩阵**把可用性与限制收集齐，再用**固定链路的批量采集脚本**在关键场景生成样片；以**统一指标体系**（HDR 的高光与肤色、Night 的噪声与细节、Bokeh 的边缘与孔洞）做评估，接到**CI 门禁与灰度/回滚**。结果是：扩展能否开、在哪些机型（镜头/OS）开、多大比例开，全部有
2025-10-16 20:00:00
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原创 ZSL HDR 实战：帧选帧 × 去 Ghost 的提效策略与 UX 提示联动
ZSL（Zero Shutter Lag）把快门时刻落在**环形缓存**上，先拍后算。HDR 要在极短时窗里做：**挑对“主帧”+淘汰“坏帧”**，再用**去 Ghost**把运动体与抖动收拾干净。本文给出可直接落地的**规范与实现要点**：
2025-10-15 20:00:00
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原创 刹停与安全落地：指令超时、软限位与看门狗的组合拳
目标是在异常情况下把移动机器人或电机系统稳定地带入“安全状态”，且可恢复可追溯。本文给出一套可直接上板的实现：**指令超时触发软刹**、**基于位置/姿态/里程的软限位与限速带**、以及**看门狗喂狗门控**，用统一的安全状态机管理。
2025-10-15 07:00:00
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原创 端侧 HDR 主观测试协议 2.0：感知与指标的工程对齐
把“看起来好不好”的争论，收敛成能落在版本门禁上的数字。协议 2.0 从**环境/设备/观察员**三端立**规范**，用一套对 HDR 友好的主观方法（ACR-HDR/DSCQS/成对比较）产出稳定的 **MOS/DMOS**，再与端侧可计算的**客观指标**（肤色 ΔE00、Δu′v′、亮度 ΔEV、RRI、带状分数、FALL/CLL 命中率等）做回归，形成**PASS/GRAY/FAIL** 的阈值与放量门槛。文内给出样片分桶、评分流程、数据清洗、指标映射、自动化工具与复核策略，适合接入相册/相机/播放
2025-10-14 20:00:00
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原创 IMU 姿态快算：零偏 + 互补滤波，把俯仰横滚稳住
先把陀螺零偏搞准，再用互补滤波把“短期稳定的陀螺积分”和“长期可靠的重力方向/地磁方向”结合起来，1–5 ms 循环内给出平滑的俯仰/横滚/（可选）航向。本文提供静置零偏估计、在线零偏跟踪、互补滤波 α 的计算方法与调参范围，并给出可直接上板的 C++ 实现与验证办法。
2025-10-14 09:51:37
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原创 NPU/DSP/Vulkan 协同实战：影像模型的调度与热治理闭环
同一段影像链路里，去噪、分割、HDR 融合、色调映射各自吃算力，还都想卡住 16.7/33ms 的帧预算。解法不是“谁快用谁”，而是把 **NPU/DSP/GPU** 拉到一张调度台上：按算子剖面做**映射**（谁擅长就干谁）、用 **Vulkan + 外部内存 + 时间线信号量**把图像在模块间**零拷贝**流转，再用 **ADPF/Power HAL/Thermal HAL** 做**热治理闭环**（功耗预算→频率→降级）。本文给出可直接落地的协同规范：算子图切分、并行编排、热阈值与降级阶梯、KPI/埋
2025-10-05 14:59:16
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原创 HDR 视频肤色稳定实战：动态元数据 × 人像优先测光的闭环联动
目标是**在 HDR 视频里把肤色稳住**：色相不漂、亮度不跳、曲线不呼吸。本文给出一套**工程可落地的规范与链路**：检测与跟踪人脸→在人像 ROI 上用 **ICtCp** 锁住肤色与中灰锚点→依据人像/高光占比分配动态范围→生成逐帧/逐段的**动态元数据**（HDR10+ 等效参数或 DV 概念映射）→通过**时域控制器**给 AE/AWB/ToneMap 统一加 EMA/迟滞/抗闪→在 Camera2 + GPU 渲染链路中稳定输出。附**验收阈值、JSON 报告、降级与回滚**，上手即可用。
2025-09-29 16:21:46
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原创 速度环 PID 实战：1–5 ms 下的离散化、抗饱和与前馈
在 1–5 ms 的快速循环里把速度环做稳，关键是三件事：**离散化正确**（Tustin）、**不让积分“冲到天上去”**（抗饱和）、**用前馈减轻闭环负担**。本文给出速度测量到控制输出的完整实现：速度估计的同步采样与滤波，PI/PID 的 Tustin 推导与代码，三种常用抗饱和办法，以及基于反电势与摩擦的电压前馈。本文为上半部分（§1–§5）；下半部分将补上测试方法、调参策略与排错。
2025-09-28 19:11:58
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原创 差速底盘映射实战：从 v、ω 到左右轮，含饱和、渐变与补偿
给定底盘线速度 $v$ 与角速度 $\omega$，如何稳定地得到左右轮期望速度，并在电机/驱动极限下保持轨迹特性，是移动机器人控制的基石。本文给出参数定义、公式推导、曲率保持的饱和策略、分级渐变（加速度/加加速度）与死区、反向间隙补偿的工程实现，配套完整 C++ 代码骨架与调参要点。本篇为上半部分，覆盖 §1–§4；下半部分将接着完成补偿细节、验证与排错。
2025-09-27 12:30:00
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原创 HDR→SDR 双轨导出实战：相册/编辑器的导出矩阵与故障复盘
同一张 HDR 照片（或视频帧）在相册预览、编辑器导出、社媒分享会走**两条并行路径**：保留 HDR（JPEG\_R/HDR10/HLG）与生成 SDR（sRGB/P3 8-bit）。要保证“看着一致、哪里都能发”，就得把**输入制式 × 目标容器 × 设备能力 × 渲染链**列成矩阵，并配上**可核查的口径与降级策略*
2025-09-26 20:00:00
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原创 C++ 抽象化 PWM/FOC：同一套接口跑模拟与实机
把电机控制里最容易“写死”的三块——PWM 输出、相电流采样、FOC 运控——做成清晰的接口层：`IPWM`、`ICurrentSense`、`IMotor`。上层算法只面向接口，底层可在“仿真/回放/实机”之间无缝切换。文中给出最小可用的接口定义、实机与模拟实现骨架、时序与 ISR 边界，外加一个“一键换底座”的一致性验收用例，避免 ISR 里堆重计算、动态分配等典型坑。
2025-09-26 07:30:00
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原创 Android 14/15 Ultra HDR 解码与渲染核查：从 Bitmap 到 GPU 的闭环路径
本文把 Android 14/15 上 **Ultra HDR（JPEG\_R）** 的端侧链路梳理成一条可核查、可回归的闭环：**文件→解码→Bitmap/GainMap→色域/位深→GPU 纹理→合成显示**。给出每一段的**成功判据与探针代码**、常见“掉增益/掉色深/错误色域”的归因方法，以及 **Skia/GL/Vulkan** 三条渲染路径下的差异与抓包手段（`dumpsys SurfaceFlinger`、`gfxinfo`、帧内格式/色域探针）。目标是把“看着像 HDR”的玄学，落到**位深
2025-09-25 20:00:00
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原创 把“脉冲”变成“里程”：编码器里程计与误差模型从 0 到 1
本文聚焦移动底盘最基础的里程计链路：**编码器脉冲 → 轮速/里程 → 位姿增量**。从硬件计数到软件时间戳，再到**差速/单轮模型**推导，完整梳理**溢出/抖动/抖边**等工程细节，并建立**误差来源分解**（轮径、基距、安装偏差、量化、打滑）与**噪声模型**（偏置/随机游走/白噪）。附带“直线/圆轨迹”两类标定与验收方法，给出可落地的 C/C++ 数据结构、口径与指标，帮你把“能跑”变成“跑得准”。
2025-09-25 07:30:00
766
原创 多模组 HDR 一致性实战：跨曝光/镜头的增益图对齐与风格锁定
多模组 HDR 想“看不出换镜头”，必须同时解决两件事：**增益图在不同曝光/镜头间的空间与辐射对齐**，以及**色彩/对比的风格一致性**。给出可直接落地的口径：用**几何+辐射双对齐**把各路增益图映射到统一“规范域”，再以**中灰/肤色双锚 + Hue 保持**约束整条曲线；提供**增益一致性指标（GCM）**、**肤色 ΔE00**、**亮度漂移 RMS**与**振铃/带状**门槛，配套回归脚本与降级策略（主镜头做锚、次镜头跟随；越线自动退回静态 HDR/SDR）。目标是：跨镜头切换、变焦过渡、不同
2025-09-24 20:00:00
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原创 离线也能用：云断联下的优雅降级与自愈策略
设备上云并不代表“离网即瘫”。本文给出一套在 MCU/RTOS/轻量 Linux 边缘设备上落地的**离线优雅降级**方案：以**超时→断路器→本地替代→回放**为主线，配合**指数退避+抖动**与**全局限流**，既保证云不可用时的基本交互（本地控制/策略执行），又在网络恢复后**安全回放**（幂等写、顺序一致）并避免“重连风暴”。文中提供组件划分、状态机、参数口径、缓存结构与限流要点，并给出**人为断网**测试的可操作验证方法与合格线。
2025-09-24 07:30:00
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原创 AI 去噪上线红线：纹理保真、蜡像脸与过锐振铃的量化门槛与线上哨兵
目标很直接：把“这张图被 AI 去噪毁了没”从主观吵架变成**可度量、可上线、可回滚**的工程规范。本文给出三件套：1. **红线指标**——纹理损失（中高频能量坍塌）、蜡像（肤区细节/微纹理熵塌陷）、过锐（边缘过冲/振铃）三类失真，各有明确公式与阈值；2. **标定流程**——离线用主观样本（多 ISO × 光型 × 肤色）把 MOS ↔ 指标拟合，反推出可执行门槛；3. **线上哨兵**——端/云轻量特征与日志口径、灰度放量/金丝雀、策略回退与黑白名单治理。落地后，任何模型/参数变更都能被守住：过
2025-09-23 20:00:00
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原创 从“唤醒词”到“灯亮舵转”：一晚做完的端侧联动小项目
识别到“hey bot”后，LED 呼吸亮起、舵机摆到指定角度；接着进入冷却窗口，防止误触发或“指令风暴”。本文给出最小可用的系统骨架：**KWS → 话题消息 → 状态机 → 动作封装（LED/舵机）**，并实现**双层去抖 + 最小间隔**和**防抖计数**，保证连续触发场景下的稳定性。最后用**长时回放与统计字段**验证“不断触发也不乱”的目标。
2025-09-23 07:30:00
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原创 HDR 人像肤色稳定实战：AE/AWB/ToneMap 冲突解耦与优先级裁决
人像 HDR 最容易“翻车”的就是**肤色飘**：AE 抢亮度、AWB 拉白点、TM 又在肩部压高光，三方各自“对”却合起来“错”。本文给出一套**工程可落地**的裁决策略：以**肤色 ROI 锚点**为最高约束，AE 先对脸部入射照度收敛，AWB 在**肤色先验 + 光源模型**下缓变，TM 采用**色相保持 + 中灰/肤色双锚**且时域一致化。配套**阈值与回归**（ΔE00、亮度漂移 RMS、频闪注入），把“主观对”的口径落到**可度量**，并给出逆光、多脸、霓虹等极端场景的**例外分流**。
2025-09-22 20:00:00
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原创 灰度→裁剪→MobileNet Lite：摄像头到分类/关键点的一条龙流水线
面向 MCU/SoC（Cortex-M/ESP32/轻量 A-class）的实时视觉任务，本文给出“摄像头→前处理→MobileNet 变体→分类/关键点→发布”的可落地方案。核心包括：**DMA 取流**（Ping-Pong/三缓冲）、**灰度缩放 + 中心裁剪**（定点/可用 DMA2D 加速）、**MobileNetV1/V2 轻量化**（width multiplier、输入分辨率）、**关键点头**（heatmap 或 2N 回归）、**流水线调度**（多缓冲、权重预取、任务分工），并建立 **F
2025-09-22 07:30:00
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原创 从麦克风到指令：KWS 端侧全链路落地（DMA→RingBuf→MFCC→int8 DNN→去抖）
面向 16 kHz 单麦的端侧关键词识别，本文给出一条可直接落地的实现路线：I2S/ADC **DMA 采样**→**环形缓冲**与滑窗重叠→**MFCC 特征**（预加重/分帧/加窗/FFT/Mel/log/DCT，整型口径对齐）→**int8 DNN 推理**（TFLM + CMSIS-NN）→**后处理去抖**（时序平滑/双阈值/抑抖窗口）。同时建立**延迟/内存/功耗**预算与 FAR/FRR 的评测闭环，避免“窗重叠错位”“量化口径不一致”“ISR 日志阻塞导致 p99 抖动”等常见坑。
2025-09-20 12:30:00
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原创 Ultra HDR（JPEG\_R）在相册/社媒的“带增益图分享”验证清单
目标很简单：**从相册到社媒，文件一路“带增益图”且观感一致**。本文给出一套可直接落地的工程清单：先以**文件结构探针**判定是否真·JPEG\_R（APP1/XMP/扩展 XMP 自洽、增益图通道/尺寸/scale/offset 合理），再把**系统分享链路**和**社媒平台二压路径**逐项验证（直传/裁剪/贴纸/拼图/长边限制/EXIF/XMP 保留策略），最后用**HDR A/B 观感指标**与**自动化回归脚本**固定口径，产出白/灰/黑名单与降级策略。重点是“可复现、可追责、可回退”，别让任何一
2025-09-19 20:00:00
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原创 把 5–20 ms 做满：体积 / 延迟 / 内存的三角稳态（batch=1 的嵌入式取舍术）
在 MCU/SoC 的实时任务里，**5–20 ms** 是最常见的推理预算区间。要把这个窗口“做满”而不过界，核心是处理好三个互相拉扯的量：**模型体积（Flash/RAM）**、**延迟（稳态与 P99）**、**内存峰值（激活 + 临时缓冲）**。本文给出一套可落地的取舍流程：用 **MACs→延迟** 的近似模型筛选结构，用**激活峰值推导**与**scratch 估算**卡内存上限，用 **batch=1 流水化**（IO/权重预取/双缓冲）把端到端 p95 拉下，再以 **FPS–峰值内存–功耗
2025-09-19 07:30:00
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原创 移动端 AV1 + HDR10+ 观看/功耗实测：码率–质量–温度三维评估与拐点
本文给出一套**可复现**的移动端 AV1+HDR10+ 播放实测方法与结论框架：在**亮度/刷新率/环境温度/网络**严格控参下，采集**码率–质量–温度**三维数据，生成 Pareto 高效前沿与“用户感知质量等值线”，定位**码率拐点**与**热坍塌阈值**。流程覆盖：AV1 Main10 + HDR10+ 动态元数据贯通（比特流→容器→解码→显示）、VMAF-HDR 与主观小样的标定、Android 端功耗/温度采集与清洗（电流、SoC/表面温度、节流信号），输出**按分辨率/帧率/设备档**可落地
2025-09-18 20:00:00
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原创 把精度稳住：PTQ / QAT 与零点-尺度校准的一致性落地
部署到 MCU/NPU 前，量化带来的精度回撤若不控在 1–2 个百分点以内，多数模型都会在实机上“变脾气”。本文给出 PTQ（后训练量化）与 QAT（量化感知训练）的工程化路径：如何构建**代表性标定集**、选择**对称/非对称**与 **per-tensor/per-channel** 策略；如何用**直方图/百分位/MSE** 等方法确定激活与权重的量化阈值；以及把 **scale/zero-point** 一致地传递到推理引擎（TFLM/CMSIS-NN）与固件。最后用 **Top-1 / ROC
2025-09-18 07:30:00
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原创 LL-HLS/CMAF 低延迟 HDR 直播：端到端卡点与参数闭环（HLG/PQ × HEVC/AV1 实战）
目标是把“玻璃到玻璃”控制在 2–4 秒，并且**整链路保持 HDR 正确性**：采集→编码→打包→CDN→播放器。本文给出一套可复用的参数口径与回归项：分片/子片时长（segment/part）、GOP 对齐、色彩与位深标记（VUI/SEI、nclx）、播放列表低延迟指令（EXT-X-PART、EXT-X-SERVER-CONTROL、PRELOAD-HINT）、CDN 的分块回源与缓存策略、播放器缓冲与漂移控制，以及用 CMCD/服务端日志闭环调参。重点不是“能播”，而是**稳定、可回退、可度量**。
2025-09-17 20:00:00
826
原创 把前处理变成可控的流水线：固定点归一化、滑窗与去噪
在 MCU 上，前处理链路（采样→去噪→特征/归一化→打包）决定了模型输入的可重复性与时延上限。本文围绕固定点实现与流水化展开：给出 Q 格式定标策略、滑窗器与环形缓冲的工程化写法，落地几种常见去噪（均值/中值/IIR/FIR）与归一化（RMS、Z-score）的整型版本，并用 SIMD/CMSIS-DSP 做加速。最后建立 PC 与 MCU 的一致性验证口径与阈值，避免“PC 好、上板漂”的老问题。
2025-09-17 07:30:00
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原创 HDR 视频采集（Camera2）能力检测实战：10-bit、动态范围 Profile、时序与对齐
本文给出一套**工程可复现**的 HDR 视频采集能力检测方法：从系统与相机的 10-bit/HDR 动态范围 Profile 探针，到编码器（HEVC/AV1）Main10 的可用性校验，再到采集会话的构建与**时间戳/音视频对齐**。输出是可以直接塞进 CI 的“白/灰/黑名单”与 JSON 报告，覆盖分辨率、帧率、Profile 组合与异常回退策略。重点是**能拍、能编、能播、时间对得齐**四件事，一次性把坑踩完。
2025-09-16 20:00:00
1913
原创 把算力榨干：CMSIS-NN 加速路径（卷积/FC/激活的可验证替换法）
同一颗 Cortex-M，在不改模型结构的前提下，仅替换内核即可获得 1.5×–5× 的层级提速。关键在三点：**量化口径统一**（权重 per-channel、激活 per-tensor）、**选择正确的 CMSIS-NN API**（卷积/深度卷积/FC/池化/逐元素）以及**可重复的测量与对比**（DWT 周期计时、层级 MSE/余弦相似度、整网 FPS）。本文按“基线→逐层替换→验证”的顺序给出可直接粘贴的参数映射与调用骨架，并列出常见坑：尺度/零点不一致、padding/stride 口径不符、s
2025-09-16 07:30:00
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原创 Ultra HDR（JPEG\_R）→ SDR 导出一致性：曲线、色域与页面亮度的协同实战
目标很简单：把一张 JPEG\_R 在你 App 里**稳定导出**成 SDR JPEG，发到任何平台都“看着像同一张”。这事分三步：先把增益图正确落地到线性域（别在伽马域乱捣），再用**可回归的曲线库**做高光压缩，最后把 **P3→sRGB** 的色域收敛和**页面亮度策略**绑在一起，避免导出前后“图亮了 UI 也跟着亮”。文中给出可落地的曲线参数、色域压缩口径、导出标签与回归脚本指标，重点照顾人像肤色与高光层次，不玩玄学。
2025-09-15 20:00:00
764
原创 把模型“瘦身”到能上板：TFLite Micro 架构要点与算子裁剪实战
在 MCU 上跑 DNN，核心不在“能不能跑”，而在**内存是否可控**与**算子是否最小化**。本文聚焦 TFLite Micro（TFLM）的落地路径：从 `MicroInterpreter` 与 `MicroAllocator` 的内存模型切入，手工注册**最小算子集**，用**静态 Tensor Arena** 取代一切动态分配，并给出**Arena 估算与收敛**的方法（含二分逼近与上线余量）。最后以“模型加载→AllocateTensors→峰值测量”为闭环，给出可直接粘贴的骨架代码与排错清单，
2025-09-15 07:30:00
1546
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原创 把模型放上板：边缘 AI 的任务画像与可行性边界（MCU/NPU 实战视角）
边缘侧能不能跑 AI，不取决于“能不能训练”，而取决于**任务画像**与**资源预算**是否被老老实实地做过：输入速率与分辨率、前处理算子链、网络 MACs/参数量、峰值激活内存、端到端时延、功耗与温升。这篇文章给出一套通用的方法：先用**算力/内存/延迟三张预算表**把任务刻画清楚，再把目标分成**硬阈值/经典 DSP/轻量 DNN**三个等级，逐步着陆到 MCU 或带 NPU 的 SoC。
2025-09-14 10:35:06
760
原创 【GitHub开源项目】OpenCut 实战：本地起盘、时间轴/多轨剪辑与高质量导出
面向“能跑、能剪、能导出”的实际落地，本文从零起步梳理 OpenCut 的可复现路径：本地环境搭建与关键配置、时间轴与多轨编辑的高频操作与快捷键习惯、音视频协同与关键帧控制、以及 H.264 MP4 的导出参数基线（分辨率、帧率、码率、编码预设）。同时给出预览卡顿与导出失败的排查流程、长素材工程的性能优化清单，以及媒体资产管理与团队协作的工程化建议，确保读者拿到稳定的生产级使用范式。
2025-09-12 07:30:00
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原创 把时间“对准”、把消息“对味”：时间同步与 QoS 如何左右闭环质量
闭环做不好，往往不是算法差，而是**时间和消息路径**没处理干净：时钟不同步导致测量对不上拍，QoS 配置不当把延迟和抖动放大，最后在控制器眼里“一切都晚了一拍”。这篇复盘不谈空话，围绕“**时延/抖动 → 相位裕度 → 稳定性/跟踪性能**”这条因果链，把时间同步（PTP/Chrony/轻量往返偏移）与 ROS 2 QoS（Reliable/BestEffort、Depth、Deadline、Lifespan、TimeBasedFilter）放到同一坐标系里。给出可复现的量化方法（p95/p99 时延、周
2025-09-11 20:00:00
963
原创 Ultra HDR（JPEG\_R）增益图缺失/损坏的容错与重建：工程阈值、修复与反例库
这篇面向第三方相机与多媒体团队的工程实战稿，聚焦 Ultra HDR（JPEG\_R）在真实链路中“增益图坏损/缺失”的可预判、可容错、可重建。我们给出文件级体检要点（结构一致性、尺寸/通道/scale-offset 合法域、熵与分布检查），明确可落地的阈值口径与降级矩阵，并提供两类重建思路：无源（单帧 LDR 逆向估计）与有源（RAW/曝光对/缩略增益图辅助）。最后用反例库与回归集把坑“固化”，确保每次发版不和玄学谈恋爱，而是和数据说话。
2025-09-11 07:47:10
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原创 CameraX 1.4 × Ultra HDR：从“拍到看”的最短闭环，第三方相机的能力探针与回归脚本
面向第三方相机 App 的研发同学，本文走一条最短闭环：能力探测 → 拍摄配置 → 文件校验 → 端内显示验证 → 回归脚本自动化。重点讲清 CameraX 1.4 的 Ultra HDR（JPEG\_R）抓拍要点、与 10-bit/动态范围设置的关系，以及在支持 HDR 的系统上如何避免 UI 被“点亮”过度。目标是不改大架构，把“能不能拍、拍到的是不是真·Ultra HDR、显示是否正确”三件事跑通，并且可重复、可回归。
2025-09-10 21:26:44
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空空如也
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