音视频技术开发周刊 63期

  • 时间:
  • 浏览:0
  • 来源:uu直播快3_UU快3直播平台

图像

对抗数率学习: 鱼 (模型准确性) 与熊掌 (模型鲁棒性) 还可不可否兼得?

从今年年初开始 ,英伟达将发布新一代架构的消息就愿因着传的沸沸扬扬,传闻称架构代号我知道你会是「Ampere」,也愿因着是「Turing」。在SIGGRAPH 大会上,英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在其主题演讲上发布了这个 新架构,除此之外还推出了全新的 RTX 系列 GPU。

Chromium中 WebRTC 视频解码过程分析

iOS硬编解码相关知识

HTML 5 曾被认为是移动应用的明天,却被原生App在性能和功能上轻易战胜,Web逐渐成为App的附属。然而,马云“爸爸”他不知道们:“梦想还是要有的,万一实现了呢?”如今,亲戚朋友离梦想又近了一步。

zap是uber开源的Go高性能日志库。本文作者深入分析了zap的分类整理和具体实现,揭示了zap高效的愿因着。已经 对要怎样构建高性能Go语言库给出被委托人的建议。

HDR质量评价技术

iOS音视频-01-音频播放(FFMpeg+AudioUnit)

苹果775在iOS 8.0系统已经 ,如此 开放系统的硬件编码解码功能,不过Mac OS系统老会 有,被称为Video ToolBox的框架来出理 硬件的编码和解码,终于在iOS 8.0(即WWDC 2014 513)后,苹果775将该框架引入iOS系统。

Capped CRF编码是有本身单通道编码辦法 ,与双通道VBR相比,还可不可否节省编码成本。Capped CRF也是有本身简单的per-title编码辦法 ,还可不可否降低数率成本已经 提高观众的体验质量。本文来自资深多媒体技术咨询师Jan Oze,LiveVideoStack对原文进行了摘译。

MediaCodec AudioRecord 硬编 AAC 格式音频(一)

WebRTC 默认采用的编码格式为 VP8,或多或少解码对应的解码辦法 也是 VP8. 

Capped CRF:节省编码成本和数据流

数率学习入门---Numpy图像出理

分类的准确度长期以来必须评价图像分类模型性能的最核心甚至唯一标准。但最近研究表明,即使是充分训练好的数率神经网络模型也很容易被对抗攻击算法攻破。对抗攻击是处在图像换成入特定的且人眼无法察觉的微量噪声,使得目标模型对加噪已经 得到的对抗样本做出错误分类。

音视频开发,可是 要掌握图像、音频、视频的基础知识,已经 学着要怎样对它们进行分类整理、渲染、出理 、传输等一系列的开发和应用。

本文主要介绍要怎样使用FFmpeg完成有几条 音视频播放Demo,用AudioUnit播放有几条 Mp3, AAC文件。

Tcp基于字节流的传输层通信协议,把数据流分区成适当长度的报文段,报文段长度有限,当传输几瓶数据,必须将大报文拆分成为小报文对传输的报文进行粘包和拆包。

从Go高性能日志库zap看要怎样实现高性能Go组件

央视网是本届亚运会移动端直播的重要平台,将在亚运会期间密集直播各项赛事。金山云作为央视网的媒体企业合作伙伴,将为客户提供直播保障,带给观众身临其境的视听体验。

本文聚焦HDR质量评价技术,对于编解码、色调映射以及逆色调映射等不同任务,通常会采取不同的评价辦法 。本帕累托图先从主观评价和客观评价有几条 数率对常用的HDR视觉质量评价技术做整体介绍。

Netty 编码解码应用

傅德良:选折 视频编码器的误区

Nginx是世界范围内使用最广泛的负载均衡器和web服务器之一。Cloudflare大规模使用Nginx来支持自身的边缘节点。在其使用过程中碰见了或多或少现象报告 ,通过优化那此现象报告 ,Nginx的性能得到了极大提升。本文是Cloudflare对其所做的或多或少优化的具体分析和结论,对于工程师和架构师来说,十分值得一读。

金山云三招保障百万级直播

FFmpeg有本身支持或多或少音视频编码格式、文件封装格式与流媒体传输协议,已经 支持的数量仍然有限,FFmpeg所做的可是 提供一套基础的框架,所有的编码格式、文件封装格式与流媒体协议均还可不可否做为FFmpeg的有几条 模块挂载在FFmpeg框架中。

还记得你在大学已经 的梦想吗?职场上打拼多年,你的工作领域与你已经 的专业还有几条相关?技术、行业与时代的洪流将或多或少人推上人生巅峰,又把或多或少人无情的拍向谷底。LiveVideoStack邮件采访了YY音视频算法中心负责人林绪虹,从直播领域的起伏聊到时代,从学习辦法 聊到技术趋势。

要怎样通过数率学习轻松实现自动化监控?

在“互联网+”概念被炒的如火如荼的今天,短视频以视频短、传播快、生产流程简单、制作门槛低、参与性强等特点在互联网所有的热门的焦点中脱颖而出,老会 出现 在公众的视野里。如此 要怎样快速实现移动端短视频功能呢?本文作者将根据其对行业的洞察,结合网易云信技术进行具体的分析。

AI智能

在Python的学习过程中,亲戚朋友实际上有各种图像出理 库还可不可否使用,比如opencv,Matplotlib,Scipy等等,这里亲戚朋友使用Numpy来实现图像出理 算法,以此来加深Numpy和图像算法的学习。

App基于手机壳颜色换肤?先尝试一下用KMeans来提取图像中的主色

架构

流媒体技术笔记

Darwin Streaming Server简称DSS。DSS是Apple公司提供的开源实时流媒体播放服务器多多线程 。整个多多线程 使用C++编写,在设计上遵循高性能,简单,模块化等多多线程 设计原则,务求做到多多线程 高效,可扩充性好。

清华&商汤开源CVPR2018超高精度人脸对齐算法LAB

比RNN快136倍!上交大提出SRNN,现在RNN可不可否做并行计算了

PWA初探

人脸的边缘信息和人脸关键点有很明显的重要关系,而以往的人脸对齐(Face Alignment)算法并如此 很好的利用边缘信息,本文提出有本身基于边缘感知的人脸关键点检测算法,将人脸边缘线所描述的价值形式信息融入到关键点检测中,极大地提升了算法在大侧脸、夸张表情、遮挡、模糊等极端情况表下的检测精度。

Metal入门教程总结

k - 平均算法(中文: k -means clustering)源于信号出理 中的有本身向量量化辦法 ,现在则更多地作为有本身聚类分析辦法 流行于数据挖掘领域 .k - 平均聚类的目的是:把n个点(还可不可否是样本的一次观察或有几条 实例)划分到 k个聚类中,使得每个点都属于离他最近的均值(此即聚类中心)对应的聚类,以之作为聚类的标准。这个 现象报告 将归结为有几条 把数据空间划分为Voronoi cells的现象报告 。

音视频技术开发周刊』由LiveVideoStack团队出品,专注在音视频技术领域,纵览相关技术领域的干货和新闻投稿,每周一期。点击『阅读原文』,浏览第63期内容,祝您阅读愉快。

AAC是有本身音频压缩格式,区别于无损的 PCM 数据格式,其中分成了有本身:ADTS 和 ADIF 格式。

林绪虹:看好QoE、音视频内容理解与AV1

Cloudflare Nginx优化成果:每天为互联网节约54年

上海交通大学最新提出切片循环神经网络(SRNN),其数率是标准RNN的136倍,已经 还能加快数率!对三个小大型情绪分析数据集的实验表明,SRNN的性能均优于标准RNN。

要怎样快速实现移动端短视频功能?

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/vn9PLgZvnPs1522s82g/article/details/81880070

音频/视频技术

编解码

音视频开发

FFmpeg编码支持与定制

本文介绍Metal和Metal Shader Language,以及Metal和OpenGL ES的差异性,也是实现入门教程的心得总结。

本文来自Hulu全球高级研发经理、视频编解码与传输领域资深专家傅德良在LiveVideoStackCon 2018热身分享,并由LiveVideoStack分类整理而成。在分享中,傅德良以 Hulu实践为基础,介绍了视频编解码标准与视频编码器间的纷争以及视频编码器对比中的常见误区。

这是一篇关于使用基于数率学习的目标检测来实现监控系统的快速教程。在教程中通过使用 GPU 多出理 器来比较不同目标检测模型在行人检测上的性能。

十年磨一剑:英伟达最「闪」GPU 登场,揭晓新一代芯片架构