在机器视觉中，纹理是一种图像特征，指图像中局部区域在视觉上呈现的重复或规则的图案和结构。这些图案通常不直接取决于物体的形状或边缘，而是由局部像素的排列、强度和颜色的分布决定的。纹理在物体的表面或背景上提供了丰富的信息，可以帮助算法识别物体的类别、形状、位置、表面状态等。
本文是 The TensorRT Ecosystem 的中文翻译。
最近在跟着 小彭老师的 CUDA 课程 学习时，发现了一个平时很少用到的 vector 的功能，那就是自定义内存分配器。
通过查看 cppreference，发现 vector 的构造函数有两个形参，一个是 T 类型的对象，另一个是 Allocator 类型的对象, 其中 Allocator 默认为 std::allocator<T>:
template<
class T,
class Allocator = std::allocator<T>
> class vector;
在往 vector 中插入元素时，会调用 Allocator 的 allocate 函数来分配内存，移除元素时会调用 deallocate 函数来释放内存。
在C++标准库中，std::sort的底层实现通常使用的是混合排序算法，具体来说是introsort（内省排序）。
introsort结合了快速排序、堆排序和插入排序的优点：
快速排序：在一般情况下，std::sort使用快速排序，因为它平均情况下有很好的时间复杂度 O(nlogn) 。它通过选择一个基准（pivot），然后将数组分为两部分，一部分小于基准，另一部分大于基准，然后递归排序。
堆排序：快速排序的最坏情况时间复杂度是 O(n²) ，为避免这一情况，当递归深度超过某个阈值时，std::sort会切换到堆排序，确保时间复杂度为 O(nlogn) 。
插入排序：在数组规模较小的时候，std::sort会切换为插入排序，因为在小规模数据上，插入排序效率更高。
这种组合使得std::sort在处理不同规模和不同结构的数据时，既能保持高效的平均性能，又能避免最坏情况的性能退化。
Libwebsockets is a simple-to-use, MIT-license, pure C library providing client and server for http/1, http/2, websockets, MQTT and other protocols in a security-minded, lightweight, configurable, scalable and flexible way. It's easy to build and cross-build via cmake and is suitable for tasks from embedded RTOS through mass cloud serving.
libwebsockets 是一个简单易用的、MIT 许可的、纯 C 语言库，提供了 HTTP/1、HTTP/2、WebSockets、MQTT 和其他协议的客户端和服务器实现。它以安全为导向，轻量级、可配置、可扩展和灵活。通过 cmake 构建和交叉构建非常容易，适用于从嵌入式 RTOS 到大规模云服务的任务。
留作备忘。
本文主要介绍了 /sys/class/devfreq 和 /sys/devices/system/cpu/cpufreq 目录，以及如何手动管理和监控设备频率和 CPU 频率。同时提供了简单的 Python 脚本，用于打印设备和 CPU 的频率信息。
环境信息：
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