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RTSP协议视频安防综合管理平台EasyNVR海康萤石平台运行机制差异对比

由于安防需要的越来越多,我们所接触的需求项目团队也越来越多,不少用户都是自己经过了前期的对比之后再选择的EasyNVR或者其他的视频流媒体平台。...那么对于行业不太了解的用户在选择上仍然会遇到困难,比如EasyNVR流媒体服务和海康萤石、大华乐橙这类平台的区别也会是用户考虑的问题。 那么本文就从机制上来进行说明对比。...EasyNVR的处理流程模式 EasyNVR处理模式是单纯的通过流媒体服务器来进行视频的转发,所有的视频都是由流媒体来处理和分发的摄像机/硬盘录像机等设备通过特定的协议(RTSP/ONVIF)流媒体保持连接...拓展 EasyNVR作为一款稳定可靠的RTSP协议视频流媒体服务器,能够按需灵活扩展、收缩资源,免去了插件安装、浏览器限定等条件,实现了无插件、多平台自由观看直播和回放的功能。...同时,EasyNVR支持从海康、大华、宇视等网络硬盘录像机NVR按设备、通道、日期获取对应视频文件进行直播或者录像的检索回放,无需安装各个安防厂商的视频播放插件。

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RTSP协议视频安防综合管理平台EasyNVR海康萤石平台运行机制差异对比说明

由于安防需要的越来越多,我们所接触的需求项目团队也越来越多,不少用户都是自己经过了前期的对比之后再选择的EasyNVR或者其他的视频流媒体平台。...那么对于行业不太了解的用户在选择上仍然会遇到困难,比如EasyNVR流媒体服务和海康萤石、大华乐橙这类平台的区别也会是用户考虑的问题。 那么本文就从机制上来进行说明对比。...EasyNVR的处理流程模式 EasyNVR处理模式是单纯的通过流媒体服务器来进行视频的转发,所有的视频都是由流媒体来处理和分发的摄像机/硬盘录像机等设备通过特定的协议(RTSP/ONVIF)流媒体保持连接...拓展 EasyNVR作为一款稳定可靠的RTSP协议视频流媒体服务器,能够按需灵活扩展、收缩资源,免去了插件安装、浏览器限定等条件,实现了无插件、多平台自由观看直播和回放的功能。...同时,EasyNVR支持从海康、大华、宇视等网络硬盘录像机NVR按设备、通道、日期获取对应视频文件进行直播或者录像的检索回放,无需安装各个安防厂商的视频播放插件。 ?

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公有、私有混合解决方案差异及选择

计算最流行的场景是软件即服务(SaaS),平台即服务(PaaS)和基础设施即服务(IaaS),您可以选择其中的大多数以公有或私有方式进行使用。...构成基础架构的组件包括: 基础基础架构可以采用各种形式和功能,包括: 虚拟化 软件定义 超融合 个人和公司都看重计算的好处,包括: 降低复杂度 优化DevOps 资本支出运营支出 未来计划制定...计算功能的范围从通用服务(电子邮件,应用程序和存储)到用于软件开发和测试的企业级OS平台或基础架构环境。 供应商负责开发,管理和维护整个网络中多个租户之间共享的计算资源池。...公共替代方案相比,私有是一种具有较高TCO的昂贵解决方案,尤其是对于短期使用案例而言。 移动难度。考虑到高安全性措施,移动用户对私有的访问可能受到限制。 可伸缩性。...随着组织运营和管理私有公有架构的不断发展的混合,引入了额外的基础架构复杂性。 责任:共享模型 最后一点,重要的是要知道,无论您在哪个环境中工作,问题都不会消失。

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Electron开发: 踩坑windowsmacOS平台开发差异

在本文中,我们介绍了在WindowsmacOS平台下使用electron开发中存在的一些差异点,希望能帮助各位读者避免大坑。 2 开发背景 我使用electron-vite作为脚手架。...3 差异 在本章节中,我们将会讨论在WindowsmacOS平台上使用electron开发时所遇到的实在难崩的坑,并提供相应的解决方案。...your/app/executable 当然这种方式不是很好,推荐在需要输入指令时再调用sudo密码确认框: 3.6 更新 在进行electron应用程序的更新时,需要注意在Windows和macOS平台之间存在较大的差异...在macOS使用Template时: 而之所以需要是静态资源: 4 总结 在本文中,我们介绍了WindowsmacOS平台下使用electron开发时存在的差异,并提供了相应的解决方案。...虽然不同平台之间存在着诸多的差异,但只要掌握了相应的技巧和方法,就能够顺利地进行electron开发。希望这些解决方案能够帮助到大家,顺利完成electron开发。

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AI算法实现平台应用

目前从事深度学习方向,负责深度学习平台的架构和实现,对容器调度系统Kubernetes和深度学习框架TensorFlow有一定了解。...今天的议题有三个: 人工智能与机器学介绍 机器学习算法原理实现 机器学习平台架构实践 人工智能与机器学习介绍 图 1 这些是人工智能吗 机械自动化。...机器学习平台架构实现 图18 架构设计 只用tensorflow就可以搭建机器学习平台了吗?tensorflow实现LR可以在单机上训练10亿维稀疏模型。...开源框架自研框架的集成。 我们自己的平台架构设计里面要考虑的是支持开源的tenserflow,因为它很流行,我们可以在上面实现很多模型。另外我们自研的C++机器学习框架也要支持。...图19 机器学习平台 图19是我们自己实现的平台。上层是我们的业务,有非结构化的数据,有传统的推荐系统。底层是我们的计算资源,包括公有、私有、GPU。

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直播平台的选型使用

最近由于项目的需要,我对几家厂商的直播平台做了一下选型比较,重点考虑以下三个方面的内容: 该平台如何使用? 费用大概是多少? 多家产品的优劣势是什么?...如下图所示: 通过阅读这份文档,我们可以总结出使用腾讯直播(其它平台也是类拟的)需要经过几下6个步骤: 在使用腾讯直播之前,首先要进行注册并开通直播业务。...而对于直播来说,它本身一定是已经有了自己的域名的,那如何在你的域名直播域名之间建一座桥呢?这就是 DNS CNAME 的作用了。...如何进行推流播放?...当然,对于一些大型公司想把控制权撑握在自己手里,又有资源的公司,也可以通过 SRS 搭建私有直播,或者私有公有混合服务都是不错的选项。

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联邦学习原生联邦学习平台

在近日GDG举办的“AI 隐私保护:探索跨域数据的安全流动”活动中,VMware中国研发原生实验室资深研究员、联邦学习开源项目 FATE/KubeFATE代码维护者彭麟,分享了原生联邦学习平台的题目...回放链接请戳 《联邦学习原生联邦学习平台》彭麟 人工智能的三大要素分别是算法、算力和数据,但数据的现状并不理想,存在数据孤岛、数据分布不均的问题。...联邦学习又可细分横向联邦学习纵向联邦学习,分别用于应对两种不同的数据孤岛情况。 数据孤岛情况 1: 样例分散在不同的组织,单个组织样例不足以支持优质训练,适用使用横向联邦学习。...FATE (Federated AI Technology Enabler) 是托管在 Linux Foundation 的开源的,面向生产的联邦学习平台。...KubeFATE 是一个原生联邦学习平台,具有可插拔、可扩展的特点。FATE-Operator 是 Kubeflow 官方子项目,是 Kubeflow 联邦学习方案。

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原生AI平台的加速实践

: ---- 前言:12月19日,在 Cloud Native Days China -原生AI大数据专场,腾讯技术事业群高级工程师薛磊发表了《原生AI平台的加速实践》主题演讲。 ?...演讲主要包含五部分的内容: Kubernetes介绍 AI离线计算 AI场景下Kubernetes的不足 Kubeflow 星辰算力平台的架构 Kubernetes介绍 K8s是生产级的容器编排系统,它也是原生应用最佳的一个平台...每个组件提供了单独的能力,所有的组件我们可以认为是apiserver通信,发现自己的工作,并且做一些额外的修改,然后提交到apiserver。所以它整个的框架是即插即用的,并且具有良好的扩展性。...支持所有流行语言,如 Python、C++、Java、R和Go 可以在多种平台上工作,甚至是移动平台和分布式平台 2)PyTorch PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,...提供TensorFlow原生PS-worker架构 的多机训练 推荐将PS和worker一起启动 通过service做服务发现 在社区中最早期的Operator 星辰算力平台的架构 它为私有的一个离线计算平台

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服务器需要单独购买硬盘吗 服务器传统差异

在操作服务器的时候,用户们可能会存在一些关于硬盘的疑问,比如说如果买服务器需要单独购买硬盘吗之类的问题,在了解这个问题之前,要先明白云服务器是什么,简单来说,服务器就是一种虚拟的物理服务器,又称之为计算或者是主机...买服务器需要单独购买硬盘吗 很多用户们在使用的过程中总会问买服务器需要单独购买硬盘吗,其实是不需要的。...服务器传统服务器差异 服务器在本行业之中,是统称为计算单元的,服务器是计算服务中的重要组成部分,是面向各大用户提供全方位综合性的互联网服务平台,它拥有两个核心产品,一个是面向很多中小企业和高端的用户进行租用的服务...,另外一种就是面向大中型互联网用户的计算机平台服务。...在了解了服务器之后,就更理解买服务器需要单独购买硬盘吗这类的问题了。

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RabbitMQKafka之间的差异

宏观的差异,RabbitMQKafka只是功能类似,并不是同类 RabbitMQ是消息中间件,Kafka是分布式流式系统。...不过这会有许多缺点,例如:消费失败不支持重试等,下面微观的差异中会有说明 。 Kafka是按照预先配置好的时间保留分区中的消息,而不是根据消费者是否消费了这些消息。...消息时序 分布式系统中,很多业务场景都需要考虑消息投递的时序,例如: (1)单聊消息投递,保证发送方发送顺序接收方展现顺序一致 (2)群聊消息投递,保证所有接收方展现顺序一致 (3)充值支付消息,保证同一个用户发起的请求在服务端执行序列一致...所以,除非你正在构建下一个非常受欢迎的百万级用户软件系统,否则你不需要太关心伸缩性问题,毕竟这两个消息平台都可以工作的很好。...Kafka分区没法移除,向下伸缩后消费者会做更多的工作 结论 首先是在不考虑一些非功能性限制(如运营成本,开发人员对两个平台的了解等)的情况下: 优先选择RabbitMQ的条件 高级灵活的路由规则。

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LyScript 内存交换差异对比

:图片内存磁盘机器码比较: 通过调用read_memory_byte()函数,或者open()打开文件,等就可以得到程序磁盘内存中特定位置的机器码参数,然后通过对每一个列表中的字节进行比较,就可得到特定位置下磁盘内存中的数据是否一致的判断...图片我们继续增加磁盘内存对比过程,然后就能实现对特定内存区域磁盘区域字节码一致性的判断。...//Win32Project1.exe",0,1024) # 输出机器码 for index in range(0,len(memory_hex_byte)): # 比较磁盘内存是否存在差异...= file_hex_byte[index]: # 存在差异则输出 print("\n相对位置: [{}] --> 磁盘字节: 0x{} --> 内存字节:...format(index,memory_hex_byte[index],file_hex_byte[index])) dbg.close()代码运行后即可输出,存在差异的相对位置:图片内存ASCII

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开源原生平台 KubeSphere Rainbond 对比

最近因为工作需要,需要找一个功能完善的原生应用平台,经过自己筛选和朋友推荐,剩下 KubeSphere 和 Rainbond,这两个产品都是基于 Kubernetes 之上构建的原生应用平台,功能都非常强大...产品定位对比 KubeSphere 是在 Kubernetes 之上构建的面向原生应用的分布式操作系统,完全开源,支持多云多集群管理,提供全栈的 IT 自动化运维能力,简化企业的 DevOps 工作流...作为全栈的多租户容器平台,KubeSphere 提供了运维友好的向导式操作界面,帮助企业快速构建一个强大和功能丰富的容器平台。...KubeSphere Rainbond Slogan 面向原生应用的混合平台 原生多云应用管理平台 抽象 容器和K8s概念和抽象为主,应用级抽象为辅 应用级抽象 定位 面向懂K8s相关技术的运维和开发...面向所有运维和开发,平台管理需要懂K8s 由于产品抽象不同,表现出来的概念和流程也有很大差异,KubeSphere主要是Kubernetes相关概念和抽象,使用和管理都需要懂Kubernetes相关体系知识

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【MODBUS】Modbus设备平台对接的方式

将Modbus设备平台对接的方式可以有多种选择,其中包括云端轮询、边缘设备轮询和定时上报。选择适当的对接方式通常取决于系统的要求、设备的特性以及通信的实时性需求。...优点: 可以通过平台的中央控制实现对所有设备的集中管理和数据采集。 缺点: 实时性相对较低,有一定的通信延迟。当设备数量增多时,云端轮询的负载也可能变得较大。 2. ...边缘设备轮询 工作原理: 在边缘设备上部署一个中间层,该层定期轮询连接到Modbus设备,将数据缓存并在需要时发送到平台。 优点: 减少了云端轮询的通信负载,可以提高实时性。...定时上报 工作原理: Modbus设备根据预定的时间间隔主动向平台发送数据。 优点: 简单、直观,较少的通信开销。可以根据系统需求灵活调整上报频率。

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大型企业的迁移平台工程

随着大型组织向计算转型,平台工程作为一种促进迁移的有趣方式脱颖而出,并希望能够提前预测和解决迁移过程中通常带来的认知负担。...我们永远不会让员工自己设置薪资和人力资源流程,那么为什么在 Syntasso 的 Abby Bangser 所谓的“非差异但并非不重要”的工作上,我们却要为他们提供如此多的选择呢?...这就是为什么大型组织不应该向开发人员或团队展示整个 Google Cloud 平台,尤其不应该展示庞大的开源原生图景,让他们随意选择使用什么。...— Yonit Gruber-Hazani, Google 平台工程以前的自上而下平台的区别之一是平台即产品思维,Gruber-Hazani表示,这使得每个平台工程师至少是兼职产品经理。...用户交流 平台工程中的一个常见反模式是平台工程师也是工程师。这意味着他们可能认为自己最懂,但平台作为产品的思维依赖于内部用户的交流。

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