近日，腾讯云正式发布对象存储新品——智能分层存储，能够根据用户数据的访问模式，自动地转换数据的冷热层级，为用户提供与标准存储一致的低延迟和高吞吐的产品体验，同时具有更低的存储成本。
关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 近日，腾讯云正式发布对象存储新品——智能分层存储，能够根据用户数据的访问模式，自动地转换数据的冷热层级，为用户提供与标准存储一致的低延迟和高吞吐的产品体验，同时具有更低的存储成本。 熟悉数据存储的用户都知道，访问频度高的数据为热数据，访问频度低的数据为冷数据。热数据使用标准存储类型存储，可以得到更优的访问体验；而冷数据一般用低频存储或归档存储类型，可以节省存储成本。 随着业务的发展，热数据会降冷，冷数据也有回热的可能性，虽然目前对象存储COS 持针对对象配置指定的规则
随着上云企业越来越多，企业对用云成本问题也越发重视。业务的发展会产生海量存储需求，在云端存储数据时，如何进行成本优化，减轻业务负担呢？
按照日志的访问频次，我们将日志分为冷热两大类，这两类日志分别有不同存储的需求。 如下表所示：
随着电子测量技术的不断发展，相位测量已经成为测量技术中必不可少的一种测量方式，其中低频数字式相位测试仪的研制满足了各领域对于测量相位的需求,它能够精确测量两信号之间的相位差。本文章主要讲解低频数字式相位测试仪的工作原理与使用介绍。
《轻松入门腾讯云存储系列二：对象存储COS应用类型介绍》介绍了腾讯云对象存储（COS）的两种应用类型：标准存储和低频存储。标准存储提供了高可靠性、高可用性和高性能的对象存储服务，适用于有大量热点文件，需要频繁访问数据的业务场景；低频存储则提供了高可靠性和较低存储成本，适用于不频繁访问数据的存储，如网盘数据、大数据分析、政企业务数据、低频档案和监控数据等。
对数据备份有所了解的朋友应该都听说过“两地三中心”的备份模式，即热数据和备份数据处于同一城市，并且在异地再设立一个冷备份。虽然两地三中心的概念源自企业级解决方案，但这并不影响我们借鉴其理念用于规划私人 NAS 数据的备份。
在现代高科技的电子技术中，相位数是最基本的参数之一，相位的准确性就直接与许多其他外参量的测量方案、测量结果都有十分密切的关系，因此相位的准确测量就会显得更为重要。测量相位的方法有多种其中电子计数器测量相位具有精度高、使用方便、测量迅速，以及便于实现测量过程自动化等优点，也同时是相位测量的重要手段之一，其中SYN5607型相位计显得尤为重要。
关注腾讯云大学，了解最新行业技术动态 戳【阅读原文】查看55个腾讯云产品全集 一、课程概述 对象存储（Cloud Object Storage, COS）是腾讯云提供的一种存储海量文件的分布式存储服务，类似于网盘，可以存储任何类型的数据。腾讯云提供多种存储产品，如标准存储、低频存储和归档存储，适用于不同的存储场景。本视频将带你在2分钟内快速了解腾讯云对象存储服务，并对对象存储的产品以及他们的应用场景进行简单的介绍。 【课程目标】 了解腾讯云对象存储服务 了解标准存储、低频存储和归档存储以及他们的应用场景
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H264视频压缩算法现在无疑是所有视频压缩技术中使用最广泛，最流行的。随着 x264/openh264以及ffmpeg等开源库的推出，大多数使用者无需再对H264的细节做过多的研究，这大降低了人们使用H264的成本。
Pandas中的resample，重新采样，是对原样本重新处理的一个方法，是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法。
首先介绍存储的分类，并主要介绍对象存储的分类，接着介绍用户的常见问题包括计费项和计费周期，最后介绍对象存储的控制台和使用案例。
显著-偏置卷积神经网络简介 金融时间序列通常通常包含多个维度，不同维度数据的采样频率也不一致。例如螺纹钢研究员通常关心螺纹钢的因素有日频更新的现货螺纹钢价格，周频更新的螺纹钢库存，高炉开工率和线螺采购量，而月频更新的则有商品房销售面积等。如果其中某些可观测因子发生了变化，投资者对未来螺纹钢期货涨跌的预期也应发生变化，但是如何处理这些不同频率的数据是量化模型的一大难题。一种比较简单直接的方法就是降低数据的采样频率，例如把日频数据统一为周频（甚至更低如月频），再基于周频数据进行预测。但这种方法的缺点也很明显，期
在广播剧录音的过程中 , 演员与话筒位置的远近体现了直达声和前期反射声 、 混响之间的关系。 演员与话筒位置越远 , 直达声越弱，而前期反射声和混响声越强 。
该数据库包含从2017年1月1日至今，国内2千多条直飞航线的出发前90天内的历史价格信息，具有包含价格历史长、连续性高、密度高、价格数据准确等特点。数据来源于互联网公开可查询数据，可用于科研、价格预测、出行优化等各种领域。
本文出自《SRE：Google运维解密》，由Google资深SRE 孙宇聪 担任译者，首次深度剖析Google SRE。 Google Music——2012 年 3 月 :一次意外删除事故的检测过程 此事故特殊点在于，海量数据存储所带来的后勤方面的挑战：去哪里存放5000盘磁带，以及如何能够迅速地(甚至是可行的)从离线媒介中读出数据—— 而这一切还要发生在一个合理的时间范围内。 1. 发现问题：灾难来临 一个 Google Music 用户汇报某些之前播放正常的歌曲现在无法播放了。Google Mus
近期，腾讯云点播有哪些 重大发布？ 他又带给我们了哪些 惊喜 ？ 请跟随我们的脚步一起来回顾！ 功能1：支持媒资智能降冷能力 适用对象：全量用户 主要优势：支持用户动态管控媒体的存储类型，降低存储成本。 功能2：对子应用停用、销毁、启用等管理机制 适用对象：全量用户 主要优势：用户可以更全面掌控子应用的生命周期，同时各子应用支持标签授权、CAM访问授权，打造更细粒度的资源管控和访问方式。 功能3：任务管理系统 适用对象：全量用户 主要优势：支持查看视频处理任务级别查看，帮助用户了解自己的业务细
计算机音频领域，有近百年的历史，论起这个行业的翘首，DAW(数字音频工作站)当之无愧，集行业各种顶尖技术和人才，产生出工业级标准如Pro Tools，各方一霸如Cubase, Logic, FL Studio ......
时光如白驹过隙，坐在时代的列车里，我们一路向前；近三十年来，无数事物在车窗前掠影而过，一度流行，又一度黯淡。磁带，就是一个时代的符号。彼时，磁带因其低廉、可靠及易用等特性，一度成为音乐最主流的载体，将流行音乐传遍大街小巷。后来，随着 CD 和 MP3走进大众视野，磁带逐步退出历史舞台。如今，磁带作为音乐载体早被时代淘汰.....但磁带作为存储载体，近几十年却从未过时：在冷数据场景，磁带存储凭借其极低的成本和极长的寿命，在企业存储市场始终占有一席之地。今天的故事就此展开，来聊聊腾讯的深度归档存储与磁带的那些事。欢迎阅读~
来源：DeepHub IMBA本文约6100字，建议阅读10+分钟本文展示了从EDA、音频预处理到特征工程和数据建模的完整源代码演示。 大多数人都熟悉如何在图像、文本或表格数据上运行数据科学项目。但处理音频数据的样例非常的少见。在本文中，将介绍如何在机器学习的帮助下准备、探索和分析音频数据。简而言之：与其他的形式（例如文本或图像）类似我们需要将音频数据转换为机器可识别的格式。 音频数据的有趣之处在于您可以将其视为多种不同的模式： 可以提取高级特征并分析表格数据等数据。 可以计算频率图并分析图像数据等数据。
大多数人都熟悉如何在图像、文本或表格数据上运行数据科学项目。但处理音频数据的样例非常的少见。在本文中，将介绍如何在机器学习的帮助下准备、探索和分析音频数据。简而言之：与其他的形式（例如文本或图像）类似我们需要将音频数据转换为机器可识别的格式。
成本管理是业务运维的一项重要内容，我们在使用云产品时一定要熟悉其计费规则，在保证服务质量、数据安全的前提下尽可能的降低服务运营成本，下文从预防预期外成本增长、现有成本的优化、以及成本的持续运营思路来探讨对象存储COS成本管理方案。
本文介绍一下视频压缩编码和音频压缩编码的基本原理。其实有关视频和音频编码的原理的资料非常的多，但是自己一直也没有去归纳和总结一下，在这里简单总结一下，以作备忘。
全球分布式云大会是分布式云技术和商业交流的旗舰级平台，2023全球分布式云大会·北京站将于6月28日-29日正式召开，本次大会以“云智筑基”为主题，探究人工智能（AI）在大模型全新的发展风口，构建新型泛在算力网络的趋势，如何利用分布式云、分布式数据库、分布式存储、边缘云等构建新型算力网络，打造更强大的数字经济价值引擎。
机器之心发布 机器之心编辑部 如何理解神经网络的泛化能力？CMU 的汪浩瀚、邢波等人在论文《High-frequency Component Helps Explain the Generalization of Convolutional Neural Network》中另辟蹊径，从数据的角度入手，探讨那些曾让我们百思不得其解的泛化现象。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.13545.pdf 都是数据惹的祸 对神经网络泛化能力的理解一向是众多机器学习研究者追求的目标，而致力
视频编码所谓的视频编码就是指通过特定的压缩技术，将某个视频格式文件转换成另一种视频格式文件的方式。视频流传输中最重要的编解码标准有国际电联的 H.261、H.263、H.264，运动静止图像专家组的 M-JPEG 和国际标准化组织运动图像专家组的 MPEG 系列标准，此外在互联网上被广泛应用的还有 Real-Networks 的 RealVideo、微软公司的 WMV 以及 Apple 公司的QuickTime 等。 视频编码分为两个系列，分别介绍如下。
词云图也叫文字云，是对文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉化的展现，词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息，使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨。制作词云图的网站有很多，而BI软件则有Tableau、PowerBI等等，但是制作出来的效果往往受限于这些工具的上限，因此要是读者自己能够掌握如何去制作词云图，则大有裨益。
GB28181的应用场景非常广泛，如公共安全、交通管理、企业安全、教育、医疗等众多领域，细分场景可用于如执法记录仪、智能安全帽、智能监控、智慧零售、智慧教育、远程办公、明厨亮灶、智慧交通、智慧工地、雪亮工程、平安乡村、生产运输、车载终端等：
吴恩达教授曾经预言过,当语音识别的准确度从95%提升到99%的时候，它将成为与电脑交互的首要方式。
今日闲暇之时，头脑风暴了一个问题 — 随着 QPS、业务复杂度的不断增长，哪些因素会成为瓶颈，又应该如何去优化呢？ 结合此前的高并发场景相关的工作经验，从以下五点进行了考虑和总结：
（本文基本逻辑：音频编码的理论基础 → PCM 编码 → AAC 编码工具集、编码流程、编码规格和数据格式）
视频，照片，录音......诸如此类的文件在手机电脑里，永远是不断增多，不断占用的东西，每次空间告急时，都要花一大片时间去整理，删除照片释放这宝贵的空间，“这个删，这个删不删呢？可能以后要用......”，挑选照片还真是一个费时费力还费心的活。
如果数字逻辑电路的频率达到或者超过45MHZ~50MHZ，而且工作在这个频率之上的电路已经占到了整个电子系统一定的份量(比如说1/3)，通常就称为高频电路。高频电路设计是一个非常复杂的设计过程，其布线对整个设计至关重要!
虽然Redis 支持持久化，但是Redis的数据存储全部都是在内存中，成本昂贵。建议根据业务场景只将高频热数据存储到Redis 中，其他低频数据可以使用es、mongoDb等存储方式，不仅节省内存成本，而且数据量小操作速度更快，效率更高。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 作者：Ralph Sueppel 随着量化基本面研究的发展，很多宏观经济指标的预测，也可以使用量化模型进行建模。今年对于宏观指标的Nowcasting模型一直是很多学者和机构研究的热点。金融市场的Nowcasting主要
现在主流的封装格式支持的音视频编码标配是H264+AAC，其中像TS、RTP、FLV、MP4都支持音频的AAC编码方式。当然，后继者不乏Opus这种编码方式，它主要应用在互联网场景，比如现在谷歌的WebRTC音视频解决方案就用的Opus，最新发布的Android10支持的音视频编码方式就是AV1和Opus，但是AAC目前在广电，安防，电影院等还是应用最多，Opus目前还不足以威胁到AAC的地位。本篇文章准备讲解下AAC的封装格式ADTS字段含义和解封装,顺便讲解下AAC编码的一些基本情况，如果你只关心解封装，直接看【AAC的封装格式】这节即可。
H.264编码将一帧数据分成多个块，其中每个块可以单独进行编码。编码的过程包括预测、变换和量化等步骤。
自动评估关键安全视图 (CVS) 是外科数据科学中的一个重要问题，近年来引起了人们的关注。与迄今为止研究过的许多外科数据科学任务（例如相位识别、工具检测/分割）不同，CVS 评估尤其具有挑战性，因为它依赖于对细粒度解剖结构和概念的准确和精确识别。Endoscapes2024是一套带有注释的腹腔镜胆囊切除术视频数据集，专门用于解决自动 CVS 评估问题：即帧级 CVS 注释以及与 CVS 评估相关的关键解剖结构/区域的分割/边界框（例如肝囊三角、胆囊动脉/导管和胆囊板）。
COS产品支持对数据进行丰富的操作和管理。 CFS产品支持数万客户共享使用且保证数据一致性。 CBS产品结合CVM，可以在其上部署丰富的应用。
搜索数据流程如下图所示，从内容生产到生成索引经历了复杂的数据处理流程，中间表多达千余张，实时数据消费即消失，难以追踪和复现。
【新智元导读】吴恩达曾经预测当语音识别的准确率从95%上升到99%时，语音识别将会成为人类与计算机交互的新方式。归功于深度学习，这4%的准确率的提升使得语音识别从难以实际应用的技术变成有无限的应用潜力
『声音』是我们司空见惯再熟悉不过的一种物理现象。我们唱歌发出声音，用耳朵听到声音，用手机记录并分享声音；如果作为音视频开发人员，我们还会在工作中处理众多声音数据。但是，你真的了解『声音』吗？
本文主要介绍无损压缩图片的概要流程和原理，以及Lepton无损压缩在前期调研中发现的问题和解决方案。
【编者按】：随着互联网技术的迅速发展与普及，如何对浩如烟海的数据进行分类、组织和管理，已经成为一个具有重要用途的研究课题。而在这些数据中，文本数据又是数量最大的一类。以统计理论为基础，利用机器学习算法对已知的训练数据做统计分析从而获得规律，再运用规律对未知数据做预测分析，已成为文本分类领域的主流。InfoQ联合“达观数据“共同策划了《文本数据的机器学习自动分类方法》系列文章，为您详细阐述机器学习文本分类的基本方法与处理流程。 本文为第一部分，着重介绍文本预处理以及特征抽取的方法。第二部分将会着重介绍特征向量
随着越来越多物种的基因组被测序发表，极大丰富了我们对物种起源、进化等方面的认知，同时也为各种物种的研究打下了基础。但是在面对复杂基因组时或者参考基因组并未发表的情况下，我们通常会对这个物种的基因组进行De Novo组装，在得到一个相对完整的基因组图谱以后，接着进行接下来的分析如基因功能预测、物种间进化关系等。在这个过程中，我们经常会遇到k-mer这个名词，然而这个抽象的名词是什么意思呢？它又有什么用呢？接下来，就随着小编一起去探究这k-mer背后的含义吧！
要了解单表替代密码就得先了解替代密码，在这里我就做一下简单的介绍： 替代是古典密码中用到的最基本的处理技巧之一 。 替代密码是指先建立一个替换表，加密时将需要加密的明文依次通过查表，替换为相应的字符，明文字符被逐个替换后，生成无任何意义的字符串，即密文，替代密码的密钥就是其替换表。 根据密码算法加解密时使用替换表多少的不同，替代密码又可分为单表替代密码和多表替代密码。 单表替代密码的密码算法加解密时使用一个固定的替换表。单表替代密码又可分为一般单表替代
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