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直播平台搭建,需要重视互动性和实时性

像直播平台这样重视互动和实时性的应用场景,即时通讯可以从中起到很大的配合作用。所以对于直播平台搭建的技术人员来讲,音视频即时通讯技术是需要熟练掌握的。 从最初的开发,到搭建,再到最后开发完成上架等并不像看起来一样简单。 视频过滤:同音视频采集一样,都属于传输过程的前处理。 音视频编码:对音视频采集的数据压缩转码,提高传输效率,减少操作时间。 AudioToolBox 商业项目 通用 硬编码 GPU (运算大于CPU) 硬件加速器 视频编码 VideoToolBox FFmpeg H264 音频编码 AudioToolBox FFmpeg AAC 在直播平台搭建过程中 ,消息系统是非常关键的,无论是直播间内的消息还是平台内的消息,都关系着用户的使用体验。 直播平台搭建客户端每隔一个极短的时间,例如1秒亦或者更短的时间,根据直播间的id来调用服务端的接口,轮询该直播间发生的消息,服务端这边我们使用redis的SortedSet的数据结构来存储消息,其中key

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TCPS平台常见问答——TCPS平台指南系列

前言本文主要回答一些用户在使用TCPS平台时遇到的常见问题。如想了解整个平台的使用指南,请看TCPS压测平台使用指南;如想快速发起一次压测,请看一分钟快速开启压测——TCPS平台指南系列。 可以直接填写数字,也可以填写为变量(变量的值需要在脚本中有定义),平台都可以读取到。Q3: 数据集的路径需要怎么定义呢? 资源相关Q8: 在平台上压测时可不可以知道这个任务用了几台压测机?答:不能看到。本平台对用户屏蔽了资源的概念,希望用户不需要关心压测资源分配的问题就能顺利压测。 TCPS平台目前会给每个压测机默认分配300并发,例如启动了某个配置为500并发的任务,平台就会分配2台压测机去压测这个任务。如果有项目组需要调整每台压测机的并发数,可以联系平台管理员。 只要你在腾讯文档里登录的微信账号与你在平台上登录的微信账号一致,就能编辑文档。用户相关Q10:如何修改用户信息?

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    快速搭建在线教育互动课堂

    受疫情影响,今年以来学生由线下涌至线上,在线教育互动课堂迎来了一个大的爆发。 但是自己开发一个互动课堂的门槛还是相当高的,本文主要介绍了使用腾讯云实时音视频TRTC + 即时通信IM的能力快速搭建一个在线教育互动课堂。 效果展示 您可以下载安装我们的Demo体验实时互动课堂的能力效果,包括语音、视频、屏幕分享等上课方式,还封装了老师开始问答、学生举手、老师邀请学生上台回答、结束回答等相关能力。 / 采集源类型 sourceId,// 采集源ID,对于窗口,该字段指示窗口句柄;对于屏幕,该字段指示屏幕ID sourceName // 采集源名称,UTF8编码 }) 老师端开启问答时间 上课过程中,老师如果想提问跟学生互动,可以调用组件的startQuestionTime方法开启问答时间,学生端收到该指令后,就可以举手申请回答问题。

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    结合 Milvus 的医疗问答辅助标记平台

    妙健康(more)是公司旗下的数字化精准健康管理平台,致力于为用户提供综合性健康服务一站式解决方案。因业务需求,公司需要搭建一个基于多重自然语言处理技术的问答辅助标记平台。 前期准备 1. 实现步骤 搭建问答辅助标记平台中的实现步骤如下图所示: ? 利用上下文窗口,为医学领域内文本构建序列信息(特征向量) 以中心词作为各序列信息的标签 搭建基于医学领域实体的预训练语言模型 Medical Rbtl3 使用文本序列信息训练模型 将序列信息导入 总结 在问答系统中数据处理的工作中,系统需要判断一个实体是否存在于标准实体库中。 我们的平台已经在多个平台中上线,感谢 Milvus 研发团队,期待未来与 Milvus 的进一步合作!

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    搭建云计算平台(云计算管理平台搭建)

    搭建云计算平台 Openstack是一个开源项目。任何公司或个人都可以构建自己的云计算环境,这已经打破了亚马逊等少数公司的垄断,意义重大。 (物通博联云平台) 第二,由于外部因素的影响,许多企业和组织的参与,特别是世界领先企业的参与,促进了openstack的快速发展。 openstack的优势:开源平台意味着它不受特定厂商的约束和限制,模块化设计可以集成遗留技术和第三方技术,满足自己的业务需求。 随着Ubuntu1.04LTS以OpenStack正式取代桉树,OpenStack将超越桉树作为云平台的首选平台。灵活性:灵活性是OpenStack的最大优点之一。 行业标准:思科、戴尔、英特尔、微软等十多个国家的60多家龙头企业参与了openstack项目,使用openstack技术的云平台不断上线。

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    搭建直播平台

    一直以来,直播制作平台都是初入直播行业的创业者关心的话题。 人员费用等是一笔不小的开支,所以很多没有技术团队的人,最终选择购买直播软件源码的方式,不过,直播软件源码市场,比较混乱,源码功能的完整性,和服务商的技术水平,以及源码的售后服务等都存在差异化,如果直播平台进行商用的话 搭建部署环节 不论是开发直播软件,还是购买直播源码,搭建和部署是必须的步骤,在平台推广测试的初期,一般直播间的人数不会太高的,国内很多服务器厂商,推荐的初级配置的服务器就足够了,当然如果有明确的运营方案 ,预估人数和并发量多,可以提前咨询专业的运维团队,后期一单平台用户多了,就需要分布式部署了,而且根据实际的并发量,进行优化调整,这些到时候可以去聘请专业团队。 当然在应用还没有上架前,需要进行程序测试,这时候可以借助于分发平台生成下载二维码进行分发下载,如果苹果账号是个人与公司类型的,需要苹果手机添加过udid的才可以安装应用进行测试。

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    搭建实战】好友裂变平台搭建

    码匠是一款国内研发的开发者友好的低代码平台,您无需了解 React/Vue 等框架的开发、部署等各种细节,就可以快速打通前后端,连接 REST API、MySQL、MongoDB 等多种数据源,然后通过一套开箱即用的组件 ,轻松搭建功能完善的数据看板、数据洞察、Admin 管理后台等多种应用。 使用码匠搭建好友裂变平台现如今社会上的产品营销竞争十分激烈,为了吸引用户,不少商家都选择通过在大家常用的微信平台上开展活动、进行产品营销。 本期 How To 系列,码匠将带领大家搭建一个好友裂变平台,希望对您的工作有所帮助。图片一、 梳理需求一个好友触达平台可能需要以下功能:1. 图片二、 开始搭建在本例搭建中主要用到了下述组件:按钮 (Button)图表 (Chart)容器 (Container)日期 (Date)日期范围 (Date Range)分割线 (Divider)文件上传

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    AWD平台搭建–Cardinal

    文章源自【字节脉搏社区】-字节脉搏实验室 作者-墨子辰 一、前提摘要 Cardinal由Vidar-Team团队开发,接受并允许各大高校、安全团队、技术爱好者使用 Cardinal 作为比赛训练平台或举办内部训练赛 x86_64 GNU/Linux docker docker-compose mysql #kali自带的mysql,需要自己启动 注:docker docker-compose必须要有,不然后面搭建靶机不成功 四、搭建Cardinal平台 运行Cardinal ? ? 根据提示选择安装即可 > 是否自行另外部署前端?(true / false,默认值:false) 这里必须选择false,不然后面会出错。 到了这里,平台算是搭建完成。 五、靶机搭建 https://github.com/glzjin/20190511_awd_docker 本地下载文件 传到宿主机(kali)上 ? ? ? 访问8802端口检查,是否搭建完成 ? OK,没问题。 继续修改SSH root密码 ? 回车输入密码即可 ? 根据需求,自己确定需要多少环境。 六、Cardinal上部署靶机 访问管理页面 ?

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    直播平台搭建,移动直播平台源码搭建,降低延迟应该这样做

    移动直播已经成为大家茶余饭后消遣娱乐的方式之一,直播平台搭建也逐渐走进大家的视野。对于开发者来讲,除了关注如何能快速实现不同应用场景重点音视频通讯,另一个更需要关注的可能就是“低延时”。 直播平台搭建场景主要有以下几种: 秀场直播 这个不用说,在各个直播平台都存在的形式 游戏直播 游戏直播对码率要求比较高,观看人数也多,所以它也是流量贡献最大的直播形式。 像移动直播、游戏直播等场景因为涉及到实时性的互动,对延时的要求也比较高。 在直播平台搭建的音视频传输过程中,不同阶段都会产生延时,总体可以分为三类: 1、设备端上的延时:包括采集端的采集、前处理、编码,播放端的接收、解码、后处理过程产生的延时,以及两端在编码后和解码前产生端网络延时 在直播平台搭建中如何降低延迟呢?在开发时候要怎么做呢? 1、对于这种场景,现在一般的直播平台采取的方案一般是借助第三方的连麦服务,然后再推给CDN厂商来加速视频传输的速度。

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    利用ChatGPT 和Milvus快速搭建智能问答机器人

    常见的分类有:生成型、检索型问答系统;单轮问答、多轮问答系统;面向开放领域、特定领域的问答系统。 在过去,客服机器人的搭建通常需要将相关领域的知识(Domain Knowledge),转化为一系列的规则和知识图谱。构建过程中重度依赖“人工”智能,换个场景,换个用户都需要大量的重复劳动。 特别是ChatGPT以文字方式互动,除了可以透过人类自然对话方式进行交互,还可以用于相对复杂的语言工作,包括自动文本生成、自动问答、自动摘要等在内的多种任务。 该项目下的FAQ问答系统中的金融数据集,我们从中一共整理了33万条数据。结合这组数据,我们可以快速搭建一个xx银行智能客服机器人。 基于云原生向量数据库 Milvus 的云平台设计实践

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