Preskoči na sadržaj
Korištenjem servisa na Twitteru pristajete na korištenje kolačića. Twitter i partneri rade globalno te koriste kolačiće za analize, personalizaciju i oglase.

Za najbolje sučelje na Twitteru koristite Microsoft Edge ili instalirajte aplikaciju Twitter iz trgovine Microsoft Store.

  • Naslovnica Naslovnica Naslovnica, trenutna stranica.
  • O Twitteru

Spremljena pretraživanja

  • obriši
  • U ovom razgovoru
    Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
Predloženi korisnici
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Jezik: Hrvatski
    • Bahasa Indonesia
    • Bahasa Melayu
    • Català
    • Čeština
    • Dansk
    • Deutsch
    • English
    • English UK
    • Español
    • Filipino
    • Français
    • Italiano
    • Magyar
    • Nederlands
    • Norsk
    • Polski
    • Português
    • Română
    • Slovenčina
    • Suomi
    • Svenska
    • Tiếng Việt
    • Türkçe
    • Български език
    • Русский
    • Српски
    • Українська мова
    • Ελληνικά
    • עִבְרִית
    • العربية
    • فارسی
    • मराठी
    • हिन्दी
    • বাংলা
    • ગુજરાતી
    • தமிழ்
    • ಕನ್ನಡ
    • ภาษาไทย
    • 한국어
    • 日本語
    • 简体中文
    • 繁體中文
  • Imate račun? Prijava
    Imate račun?
    · Zaboravili ste lozinku?

    Novi ste na Twitteru?
    Registrirajte se
Profil korisnika/ce gsuberland
Graham Sutherland [Polynomial^DSS]
Graham Sutherland [Polynomial^DSS]
Graham Sutherland [Polynomial^DSS]
@gsuberland

Tweets

Graham Sutherland [Polynomial^DSS]

@gsuberland

Infosec person (he/him) focusing on maritime, hardware, winternals, crypto. Content includes: electronics, tech, mental health, chemistry, lasers, demoscene.

The mining ship Red Dwarf.
poly.nomial.co.uk
Vrijeme pridruživanja: prosinac 2011.

Tweets

  • © 2020 Twitter
  • O Twitteru
  • Centar za pomoć
  • Uvjeti
  • Pravila o privatnosti
  • Imprint
  • Kolačići
  • Informacije o oglasima
Odbaci
Prethodni
Sljedeće

Idite na profil osobe

Spremljena pretraživanja

  • obriši
  • U ovom razgovoru
    Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
Predloženi korisnici
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @

Odjava

Blokiraj

  • Objavi Tweet s lokacijom

    U tweetove putem weba ili aplikacija drugih proizvođača možete dodati podatke o lokaciji, kao što su grad ili točna lokacija. Povijest lokacija tweetova uvijek možete izbrisati. Saznajte više

    Vaši popisi

    Izradi novi popis


    Manje od 100 znakova, neobavezno

    Privatnost

    Kopiraj vezu u tweet

    Ugradi ovaj Tweet

    Embed this Video

    Dodajte ovaj Tweet na svoje web-mjesto kopiranjem koda u nastavku. Saznajte više

    Dodajte ovaj videozapis na svoje web-mjesto kopiranjem koda u nastavku. Saznajte više

    Hm, došlo je do problema prilikom povezivanja s poslužiteljem.

    Integracijom Twitterova sadržaja u svoje web-mjesto ili aplikaciju prihvaćate Twitterov Ugovor za programere i Pravila za programere.

    Pregled

    Razlog prikaza oglasa

    Prijavi se na Twitter

    · Zaboravili ste lozinku?
    Nemate račun? Registrirajte se »

    Prijavite se na Twitter

    Niste na Twitteru? Registrirajte se, uključite se u stvari koje vas zanimaju, i dobivajte promjene čim se dogode.

    Registrirajte se
    Imate račun? Prijava »

    Dvosmjerni (slanje i primanje) kratki kodovi:

    Država Kod Samo za korisnike
    Sjedinjene Američke Države 40404 (bilo koje)
    Kanada 21212 (bilo koje)
    Ujedinjeno Kraljevstvo 86444 Vodafone, Orange, 3, O2
    Brazil 40404 Nextel, TIM
    Haiti 40404 Digicel, Voila
    Irska 51210 Vodafone, O2
    Indija 53000 Bharti Airtel, Videocon, Reliance
    Indonezija 89887 AXIS, 3, Telkomsel, Indosat, XL Axiata
    Italija 4880804 Wind
    3424486444 Vodafone
    » Pogledajte SMS kratke šifre za druge zemlje

    Potvrda

     

    Dobro došli kući!

    Vremenska crta mjesto je na kojem ćete provesti najviše vremena i bez odgode dobivati novosti o svemu što vam je važno.

    Tweetovi vam ne valjaju?

    Prijeđite pokazivačem preko slike profila pa kliknite gumb Pratim da biste prestali pratiti neki račun.

    Kažite mnogo uz malo riječi

    Kada vidite Tweet koji volite, dodirnite srce – to osobi koja ga je napisala daje do znanja da vam se sviđa.

    Proširite glas

    Najbolji je način da podijelite nečiji Tweet s osobama koje vas prate prosljeđivanje. Dodirnite ikonu da biste smjesta poslali.

    Pridruži se razgovoru

    Pomoću odgovora dodajte sve što mislite o nekom tweetu. Pronađite temu koja vam je važna i uključite se.

    Saznajte najnovije vijesti

    Bez odgode pogledajte o čemu ljudi razgovaraju.

    Pratite više onoga što vam se sviđa

    Pratite više računa da biste dobivali novosti o temama do kojih vam je stalo.

    Saznajte što se događa

    Bez odgode pogledajte najnovije razgovore o bilo kojoj temi.

    Ne propustite nijedan aktualni događaj

    Bez odgode pratite kako se razvijaju događaji koje pratite.

    1. Graham Sutherland [Polynomial^DSS]‏ @gsuberland 1. velj
      • Prijavi Tweet

      A few of you might remember my DMX ambilight project from some years back, where I was capturing the screen in real-time on Windows using DXGI, averaging the edges, and sending the data out to a DMX transmitter that could then ambilight a whole stage using RGB PAR cans.

      0 proslijeđenih tweetova 4 korisnika označavaju da im se sviđa
      Prikaži ovu nit
    2. Graham Sutherland [Polynomial^DSS]‏ @gsuberland 1. velj
      • Prijavi Tweet

      The major challenge was averaging the data fast enough. The data is given as a flat array of 32-bit RGBA8 values, and at 3840x2160 it can be quite computationally intensive to average all the edge blocks at 60fps. I mostly cheated by sampling every nth pixel in a block.

      1 reply 0 proslijeđenih tweetova 1 korisnik označava da mu se sviđa
      Prikaži ovu nit
    3. Graham Sutherland [Polynomial^DSS]‏ @gsuberland 1. velj
      • Prijavi Tweet

      The problem is trivially parallelisable, of course, but since you can't guarantee that threads will be scheduled when you want them to be, it's often *slower* to do it this way because for short operations it's slower to context switch than do it all on one thread.

      0 proslijeđenih tweetova 1 korisnik označava da mu se sviđa
      Prikaži ovu nit
    4. Graham Sutherland [Polynomial^DSS]‏ @gsuberland 1. velj
      • Prijavi Tweet

      It also didn't help that I was doing this in C#, which is fast enough for most cases but isn't necessarily ideal for performance-sensitive applications like this. I did try some tricks to improve performance, though.

      1 reply 0 proslijeđenih tweetova 1 korisnik označava da mu se sviđa
      Prikaži ovu nit
    5. Graham Sutherland [Polynomial^DSS]‏ @gsuberland 1. velj
      • Prijavi Tweet

      My first attempt was to rewrite a bunch of the code in .NET Core and make use of the System.Runtime.Intrinsics namespace to explicitly vectorise the operations. Unfortunately this was really slow because (at the time) I couldn't easily use the intrinsics against array elements.

      1 reply 0 proslijeđenih tweetova 1 korisnik označava da mu se sviđa
      Prikaži ovu nit
    6. Graham Sutherland [Polynomial^DSS]‏ @gsuberland 1. velj
      • Prijavi Tweet

      I then had a bit of a go at doing the averaging with a compute shader, which was fun but turned out to be absurdly slow because the pixel data was being pulled off the GPU during DXGI, then pushed back to the GPU when invoking the compute shader. Soooo sloooooow.

      1 reply 0 proslijeđenih tweetova 1 korisnik označava da mu se sviđa
      Prikaži ovu nit
    7. Graham Sutherland [Polynomial^DSS]‏ @gsuberland 1. velj
      • Prijavi Tweet

      I mostly decided that the cheating nth-pixel approach was good enough. I used prime values of n to try to avoid just sampling fixed columns in a block and it worked quite nicely. I ran it at NOVA demoparty one year and it looked great. I left the code alone until today.

      1 reply 0 proslijeđenih tweetova 0 korisnika označava da im se sviđa
      Prikaži ovu nit
    8. Graham Sutherland [Polynomial^DSS]‏ @gsuberland 1. velj
      • Prijavi Tweet

      While looking into something completely different I happened to stumble upon this project on GitHub. It's a C++ function that performs ultra-fast colour averaging over an image using SIMD. Benchmarks show a full 3840x2160 image can be averaged in <2ms.https://github.com/Wunkolo/qAverageColor …

      1 reply 1 proslijeđeni tweet 5 korisnika označava da im se sviđa
      Prikaži ovu nit
      Graham Sutherland [Polynomial^DSS]‏ @gsuberland 1. velj
      • Prijavi Tweet

      Even using it in the most naive way I could think of (one call per row in every block) it only takes ~3ms, which is about as fast as my implementation that cheats and only samples a small subset of pixels.

      17:01 - 31. sij 2020.
      • 1 oznaka „sviđa mi se”
      • ralph waldo cybersyn
      1 reply 0 proslijeđenih tweetova 1 korisnik označava da mu se sviđa
        1. Graham Sutherland [Polynomial^DSS]‏ @gsuberland 1. velj
          • Prijavi Tweet

          Hacking this implementation to process a rectangle of pixels within an image should be significantly faster. Likely sub-millisecond processing times on a single core. At 60fps that's under 6% of my CPU time budget!

          0 replies 0 proslijeđenih tweetova 2 korisnika označavaju da im se sviđa
          Prikaži ovu nit
          Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. Poništi
          Poništi

      Čini se da učitavanje traje već neko vrijeme.

      Twitter je možda preopterećen ili ima kratkotrajnih poteškoća u radu. Pokušajte ponovno ili potražite dodatne informacije u odjeljku Status Twittera.

        Sponzorirani tweet

        false

        • © 2020 Twitter
        • O Twitteru
        • Centar za pomoć
        • Uvjeti
        • Pravila o privatnosti
        • Imprint
        • Kolačići
        • Informacije o oglasima