每周一期,纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿:contribute@livevideostack.com。
WebRTC(Web Real-Time Communication)是一个支持网页浏览器进行实时语音对话或视频对话的 API。W3C 和 IETF 在2021年1月26日共同宣布 WebRTC 1.0 定稿,促使 WebRTC 从事实上的互联网通信标准成为了官方标准,其在不同场景的应用将得到更为广泛的普及。
https://mp.weixin.qq.com/s/O255lcQnEeutn1dBaOsj0g
本次LiveVideoStackCon 2020北京线下峰会我们邀请到了北京二六三企业通信有限公司技术总监李志涛来做分享。经过多年的打造,263云视频平台已经支持多协议、多种终端的使用场景,他将以视频+战略为导向,分享263运营级云视频平台搭建的技术迭代历程。
https://mp.weixin.qq.com/s/MPfN61pFJF5-ROTyNy1Neg
Russell Traffor-Jones在直播环境下对 WebRTC 的使用方式做了很好的介绍。
https://mp.weixin.qq.com/s/xsZPZlvWmEcb4dDbKRlIlA
作者花了几个晚上来构建一个低延迟DASH服务器,该服务器可以以符合新发布的LL-DASH规范的方式流式传输实时视频。该服务器是完全使用开源工具构建的。我还编写了一些集成代码以将不同的部分粘合在一起。在本文中,我将展示如何构建和测试服务器。
https://mp.weixin.qq.com/s/MRVMMXBEp-RZ1hu5ds_tWg
MP4 文件格式又被称为 MPEG-4 Part 14,出自 MPEG-4 标准第 14 部分 。它是一种多媒体格式容器,广泛用于包装视频和音频数据流、海报、字幕和元数据等。(顺便一提,目前流行的视频编码格式 AVC/H264 定义在 MPEG-4 Part 10)。
https://mp.weixin.qq.com/s/gWuFpc7a1qmvQSPShzzsgA
更新部分:账号设定、Webhooks、测试&监控、质量RTC等。
https://testrtc.com/docs/testrtc-february-2021-release-notes/
作为一名程序员,如果没有听过 Stackoverflow,那么你最好去面壁思过一下。这是一个由外国人创办的专为程序员提供的国际性问题解答交流社区,正如网站签名:Stack Overflow - Where Developers Learn, Share, & Build Careers。
https://stackoverflow.com/
flameshot 是一个功能强大且易用的截图软件。
https://github.com/flameshot-org/flameshot
2020年对Zoom来说是个好年头。然而,Zoom的股价却在下跌,可能是由于获利,但也可能是由于许多替代品如雨后春笋般冒出。
https://mp.weixin.qq.com/s/DU2coMmmos42psFNO9EETA
上个月,Fast Company发布了独家对AR隐形眼镜公司Mojo Vision的报道,从中我们了解到部分细节,例如硬件本体基于Micro LED方案,具备极高的集成度。
https://mp.weixin.qq.com/s/4CfN2uo6-gVXwvKYqwfTdQ
本文来自IEEE BROADCAST TECHNOLOGY SOCIETY的IEEE BTS WEBINAR,演讲者是来自Sennheiser的Dr.Maria和来自ITEAM Research Institute移动通信组的David教授。
https://mp.weixin.qq.com/s/IC6h3glaGFwVnWn60J0aMg
本文介绍了有关全长/剪辑片段视频节目隐藏式字幕的详细规则,另外还介绍了设计用于接收或播放视频节目的设备的可访问性要求。
https://mp.weixin.qq.com/s/f5I7zHleQdlJhn8b0PVP0Q
如何构建一个双编码器(也称为双塔)神经网络模型,以使用自然语言搜索图像。
https://mp.weixin.qq.com/s/R6YkEX4IKTBgOD-qWL9Z3A
通过技术理解并创造美,为用户呈现基于现实而又超越现实的理想形象是快手美颜团队的使命。快手Y-tech美颜技术平台经过两年的打磨,沉淀了一套较为完善的美颜解决方案Gorgeous,给快手的各类产品提供了有力的美颜技术支持。Gorgeous包括基于图像处理的传统美颜和基于深度学习的AI美颜,另外还有美妆和美型技术模块等,限于篇幅,本文重点关注美颜技术模块。
https://mp.weixin.qq.com/s/iF-UPa7rCvgOR6G-9K9VTA
在近日发表的一篇论文中,图灵奖得主 Yoshua Bengio 等详细介绍了其团队当前的研究重心:将机器学习与因果推理相结合的因果表示学习。研究者不仅全面回顾了因果推理的基础概念,并阐释了其与机器学习的融合以及对机器学习的深远影响。该论文已被《Proceedings of the IEEE》期刊接收。
https://mp.weixin.qq.com/s/JtwM8jaFuLjYQ5R12816yg
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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