提要 这是MediaCodeC系列的第三章，主题是如何使用MediaCodeC将图片集编码为视频文件。在Android多媒体的处理上，MediaCodeC是一套非常有用的API。...整体上，项目涉及到的主要API有： MediaCodeC，图片编码为帧数据 MediaMuxer，帧数据编码为Mp4文件 OpenGL，负责将图片绘制到Surface 接下来，我将会按照流程工作顺序，详解各个步骤...视频编码项目中，为方便使用，我将OpenGL环境搭建以及GPU program搭建封装在了GLEncodeCore类中，感兴趣的可以看一下。...MediaMuxer编码为 Mp4文件 } 首先使用OpenGL将Bitmap绘制纹理上，将数据传输到Surface上，并且需要将这个Bitmap所代表的时间戳传入。...在传入数据后使用drainCoder函数，从MediaCodeC读取输出数据，使用MediaMuxer编码为Mp4视频文件。
AVMediaType type;//媒体类型 enum AVCodecID id; enum AVPixelFormat *pix_fmts;//像素格式，一般为yuv420p...对于其他编码器(如libx264)的私有参数，AVCodecContext结构可以使用成员priv_data保存编码器的配置信息。...height; int format; } AVPacket: AVPacket结构用于保存未解码的二进制码流的一个数据包，在该结构中，码流数据保存在data指针指向的内存区中，数据长度为size... (2)将当前帧传入编码器进行编码，获取输出的码流包 (3)输出码流包中的压缩码流到输出文件 读取图像数据和写出码流数据： //io_data.cpp int32...destroy_video_encoder(); close_input_output_files(); return 0; } 执行完成后会生成码流文件output.h264，使用
在某些场景下，我们需要将机器学习或者深度学习模型部署为服务给其它地方调用，本文接下来就讲解使用python的flask部署服务的基本过程。 1....加载保存好的模型 为了方便起见，这里我们就使用简单的分词模型，相关代码如下：model.py import jieba class JiebaModel: def load_model(self...首先我们根据请求是get请求还是post请求获取数据，然后使用模型根据输入数据得到输出结果，并返回响应给请求。如果遇到异常，则进行相应的处理后并返回。...在__main__中，我们引入了model.py的JiebaModel类，然后加载了模型，并在get_result()中调用。 3....text).encode('utf-8')) print(res.text) get_split_word_result("我爱北京天安门") 说明：通过requests发送post请求，请求数据编码成
本文实例为大家分享了Android使用MediaCodec将摄像头采集的视频编码为h264，供大家参考，具体内容如下 MainActivity.java import android.app.Activity...startcamera(camera); //创建AvEncoder对象 avcCodec = new AvcEncoder(width,height,framerate,biterate); //启动编码线程...avcCodec.StopThread(); } } @Override public void onPreviewFrame(byte[] data, android.hardware.Camera camera) { //将当前帧图像保存在队列中...设置预览图像分辨率 parameters.setPreviewSize(width, height); //配置camera参数 mCamera.setParameters(parameters); //将完全初始化的...bufferInfo.size + configbyte.length]; System.arraycopy(configbyte, 0, keyframe, 0, configbyte.length); //把编码后的视频帧从编码器输出缓冲区中拷贝出来
nullptr){ fclose(output_file); output_file= nullptr; } } 二.视频解码器的初始化 解码器的初始化和编码器初始化类似...AVCodecParserContext是码流解析器的句柄，其作用是从一串二进制数据流中解析出 符合某种编码标准的码流包。...endl; return -1; } return 0; } 三.解码循环体 解码循环体至少需要实现以下三个功能： 1.从输入源中循环获取码流包 2.将当前帧传入解码器...poutbuf_size值为正时，才表示解析出一个完整的AVPacket //video_decoder_core.cpp int32_t decoding(){ uint8_t inbuf[...result; } destroy_video_decoder(); close_input_output_files(); return 0; } 解码完成后，可以使用
Spark-NLP中的文本分类 在本文中，我们将使用通用句子嵌入(Universal Sentence Embeddings)在Spark NLP中建立一个文本分类模型。...Universal Sentence Encoders 在自然语言处理(NLP)中，在建立任何深度学习模型之前，文本嵌入起着重要的作用。文本嵌入将文本(单词或句子)转换为向量。...Universal Sentence Encoders将文本编码成高维向量，可用于文本分类、语义相似性、聚类和其他自然语言任务。...Spark NLP使用Tensorflow hub版本，该版本以一种在Spark环境中运行的方式包装。也就是说，你只需在Spark NLP中插入并播放此嵌入，然后以分布式方式训练模型。...为句子生成嵌入，无需进一步计算，因为我们并不是平均句子中每个单词的单词嵌入来获得句子嵌入。
Spark Streaming使用Spark引擎，将每一段小批次数据转化成为Spark当中的RDD（弹性分布式数据集）。流数据即以RDD的形式在Spark Streaming系统中进行运算。 ?...六、Spark Streaming的编程示例 Spark Streaming的编程较为简单，这是由于它本身基于Spark建立，有丰富的API可以调用，可以省去大量无关的编码。...下 面， 依 然 以WordCount为例来对Flink的编程模型进行说明。代码5-3-6是Flink中以5分钟为窗口进行一次求和统计的WordCount应用代码。 ?...监听到的句子数据被使用flatmap转化成单词，并直接以（单词，计数）二元对的形式记录下来。...同时，可以进一步为每一个操作设置并行度，如在saveAsText( )操作后通过使用setParallelism将这个操作的并行度修改为1。
首先，让我们从高级角度看一下我们的机器翻译模型，该模型将输入作为法语句子并将其转换为英语。然后一步一步，我们会更深入。 ?...在论文中，研究人员在编码块中使用了6个编码器，并且在解码器块中使用了相同数量的解码器，其中所有编码器和解码器块都相同。 ? 我们的输入是一个文本句子，但是计算机只理解数字。...因此，首先，我们对输入句子进行标记化，然后将其转换为标记序列。然后将序列中的每个标记嵌入到大小为512（根据原始论文）的向量中，并将预训练的Word2Vec嵌入用于词汇表。...现在，对于多个查询，键和值矩阵，上面相同的操作将重复多次以产生多个最终Z矩阵。 在变压器模型中，使用8多头注意。 ?...此过程将执行多次，直到为序列生成句子标记的结尾。 我希望你能对变压器的工作原理有个直观的了解。如果你有不明白的地方，那就再读一遍以下的文章，我建议你试着把矩阵的形状形象化。
该抽象矢量被送入解码器，再由解码器将其转换为输出序列。输出序列可以是另一种语言、符号、输入的副本等。 我们可以将编码器和解码器理解为只会两种语言的人工翻译者。...于是，这个模型（由编码器和解码器组成）就可以合力将德语翻译成法语。 假设一开始，编码器或解码器对于虚构语言都不是非常流利，为了很好的掌握它，我们将使用很多例子对它们（模型）进行训练。...一旦我们有大量的句子对，就可以对模型进行训练。假设我们想将法语翻译成德语，我们的编码输入是法语句子，而解码器的输入将是德语句子。但是，在这里解码器输入将向右移动一个位置。...推理 这些模型的推理和训练不同，并且非常具有意义，因为我们希望模型在最终实现没有对应德语句子的情况下翻译法语句子。这里的诀窍是为输出序列的每个位置重新输入我们的模型，直到检测到句末的标记为止。...该元素将被填充到我们的解码器输入序列的第二个位置，该序列现在具有句子的开头标记和其中的第一个字（字符）。 将编码器序列和新的解码器序列输入到模型中，取输出的第二个元素并将其放入解码器输入序列。
理解模型 编码器-解码器网络是一个很成功的翻译模型。这个模型接受一个序列作为输入，并将序列中的信息编码为中间表示。然后解码器解码中间表示为目标语言。...答案是输入序列将表示为维度等于(batch大小 × 最大句子长度)的张量（矩阵）。这样就可以一次输入一组句子，短于数据集中最长句的句子可以用事先确定的“补齐索引”补齐。如下图所示： ?...将输入句子表示为词嵌入序列后，可以传入编码器的循环层。 编码器架构 上述嵌入过程通过一个嵌入层完成。整个编码器的架构如下图所示。 ? 从上图我们可以看到，输入张量通过嵌入层之后，到达双向RNN层。...相反，如果使用注意力模型，解码器不仅接受最终隐藏状态作为输入，还接受编码器处理输入序列的每一步的输出作为输入。编码器可以赋予编码器输出不同的权重，在计算解码器输出序列的每次迭代中使用。...模型需要学习如何分配这些权重，所以我们使用了一个全连接层。序列中的每个单词对应一个权重，所以权重数量等于最长句子长度。权重之和应等于一，所以全连接层将使用softmax激活函数。
最近提出的用于神经机器翻译的模型经常属于编码器 - 译码器族，并且将源句子编码成固定长度的矢量，解码器从该矢量生成翻译。...编码器神经网络将源信号读取并编码为固定长度的矢量。 解码器然后从编码矢量输出翻译。 整个编码器 - 译码器系统由编码器和语言对的译码器共同训练，以最大化给定源句子的正确译文的概率。...最近，一些论文提出使用神经网络直接学习这种条件分布。这种神经机器翻译方法典型地由两部分组成，其中第一部分编码源句子x，第二部分解码为目标句子y。...在编码器 - 解码器框架中，编码器将输入句子（向量x=（x1，...，xTx）x=（x1，...，xTx）x =（x_1，...，x_{T_x}）的序列）到向量c中。...由于RNN倾向于更好地代表最近的输入，所以注释hjhjh_j将集中在xjxjx_j周围的单词上。 解码器和对准模型稍后使用该序列的注释来计算上下文向量（等式（5） - （6））。
当输入和输出都是不定长序列时，我们可以使用编码器—解码器（encoder-decoder）[1] 或者seq2seq模型 [2]。这两个模型本质上都用到了两个循环神经网络，分别叫做编码器和解码器。...编码器用来分析输入序列，解码器用来生成输出序列。 ? 上图中描述了使用编码器—解码器将上述英语句子翻译成法语句子的一种方法。...在训练数据集中，我们可以在每个句子后附上特殊符号“”（end of sequence）以表示序列的终止。编码器每个时间步的输入依次为英语句子中的单词、标点和特殊符号“”。...图中使用了编码器在最终时间步的隐藏状态作为输入句子的表征或编码信息。解码器在各个时间步中使用输入句子的编码信息和上个时间步的输出以及隐藏状态作为输入。...让我们考虑批量大小为1的时序数据样本。假设输入序列是x1,...
实验表明，新模型的总体表现优于目前最出色的解码器-编码器模型系统。 目前，最先进的机器翻译系统基于编码器-解码器架构，首先对输入序列进行编码，然后根据输入编码生成输出序列。...在不同句子序列长度上的表现 在上图中，我们将翻译质量视为句子长度的函数，并将我们的模型与RNNsearch、ConvS2S和Transformer进行比较。...隐性的句子对齐 上图所示为最大池化运算符在我们的模型中生成的隐式句子对齐。作为参考，我们还展示了我们的模型使用的“自我注意力”产生的对齐。可以看到，两种模型都成功定性地模拟了隐性的句子对齐。...我们的模型将源序列和目标序列联合编码为深度特征层次结构，其中源令牌嵌入到部分目标序列的上下文中。沿源维度对此联合编码进行最大池化，将相关要素映射到下一个目标令牌的预测。...然而，我们模型中的最大池化运算符生成的隐式句子对齐，在性质上与注意力机制生成的对齐类似。我们在IWSLT'14数据集上评估了我们的模型，将德-英双语互译。
如果将这个数据按序列格式化为文档的不同方面（引言、正文、摘要），那么就可以让模型学习生成其中的一个方面。...分层式序列到序列句子指针 这个抽取模型类似于 Chen and Bansal 在 2018 年开发的句子指针架构，主要的差异是编码器的选择。...句子级 LSTM 或「文档编码器」则是另一个双向 LSTM，可将这个句子嵌入的序列编码成文档表征。 解码器则是一个自回归 LSTM，它的输入是之前抽取出的句子的句子级 LSTM 隐藏状态。...这个模型的训练目标是最小化每个解码器时间步骤选取正确的句子的交叉熵。 2. 句子分类器 类似于指针网络，研究者使用了一个分层式 LSTM 来编码文档以及得到句子表征的序列。...训练采用了混合精度，批大小为 256 个序列，每个序列 1024 个 token。
其中，抽取式模型主要是将问题建模为序列标注和句子排序两类任务，包括序列标注方法、句子排序方法、seq2seq三种；生成式模型则主要是以seq2seq、transformer为基础的引入各类辅助信息的生成式模型...这两种模式的概率分别为： 其中，对应于生成模式，与通用RNN编码器-解码器中的评分函数相同，使用经典的线性映射；对应于Copy模式，Copy某词x_i的概率为： 其中，W_c和σ表征非线性激活函数，...sent_i是文件中的一个句子，sum_sent_i是文件的gold摘要中的一个句子 如图5所示，提取模型有三个部分：一个句子编码器，将每个句子转换为一个向量；一个文档编码器，根据周围的句子作为上下文学习句子表征...使用压缩模型估计给定文档句子C_k的摘要句H_l的可能性，并计算归一化概率s_kl： 作者做了个假设，对每一条原文本中的句子，只对应一条摘要中的句子，举例: 摘要句子为H_l ，则对应于文档中的句子s_kl...图7 原始BERT模型（左）和BERTSUM（右）的结构 BERTSUM的结构是比较简单的，基本就是将BERT引入到文本摘要任务中，模型主要由句子编码层和摘要判断层组成，其中，句子编码层通过BERT模型获取文本中每个句子的句向量编码
流程： 源语言输入：将源语言句子分词并转换为词向量序列。 编码：使用编码器LSTM处理源语言词向量序列，输出上下文向量。 初始化解码器：将上下文向量作为解码器LSTM的初始隐藏状态。...优化： 通过比较生成的翻译句子与真实目标句子，使用反向传播算法优化LSTM模型的参数，以提高翻译质量。...Transformer架构 输入部分： 源文本嵌入层：将源文本中的词汇数字表示转换为向量表示，捕捉词汇间的关系。 位置编码器：为输入序列的每个位置生成位置向量，以便模型能够理解序列中的位置信息。...编码层（Transformer Encoder）： BERT模型使用双向Transformer编码器进行编码。 3....在训练阶段，模型会随机遮盖输入序列中的部分单词，并尝试根据上下文预测这些单词。 NSP输出层：用于判断两个句子是否为连续的句子对。
编码器-解码器结构流行的原因是它在众多领域展现出了当前最高水平。这种结构的局限性在于它会将输入序列编码为固定长度的内部表征。这限制了输入序列的长度，并且导致模型对特别长的输入序列的性能变差。...长序列的问题 在编码器-解码器循环神经网络中，一系列长短期记忆网络（LSTM）学习将输入序列编码为固定长度的内部表征，另一部分长短期记忆网络读取内部表征并将它解码到输出序列中。...「……该模型将输入语句编码成向量序列，并在解码翻译的时候适应性地选择这些向量的子集。这使得神经翻译模型不必再将各种长度的源句子中的所有信息压缩成一个固定长度的向量。」...这让模型不再必须将整个源句子编码成一个固定长度的向量，还能让模型仅聚焦于和下一个目标词相关的信息。」...我们提出了一个基于 LSTM 的神经模型，它能够将两个句子读取成一个句子来进行语义蕴涵分析，而不是把每个句子都独立地编码成一个语义向量。
Encoder 的输出，Q 为 Decoder 中 Masked(掩盖) Self(自我)-Attention 的输出 该方法将输入的信息作为键值传入，并将对于输入的序列查询信息糅合，达到学习关联二者序列的关系...输入（Input）： 源语言句子：将源语言句子进行编码，通常使用词嵌入（Word Embedding）来表示每个单词。例如，将英文句子"Hello, how are you?"...位置编码（Positional Encoding）：为了捕捉单词在句子中的位置信息，Transformer模型引入位置编码，将位置信息与词嵌入向量相结合。...输出（Output）： 目标语言句子：目标语言句子也会进行类似的处理，将目标语言句子进行编码和嵌入表示。...Transformer 通过使用Multi-self-attention 模块，让源序列和目标序列首先 “自关联” 起来，并实现全局观和并行能力，模型所能提取的信息和特征更加丰富，运算更加高效。
根据机器翻译的最新进展，我们训练了一个递归神经网络，将每个句子长度下诱发的神经活动序列编码为一个抽象的表达，然后逐字逐句地将这个抽象表达解码成一个英语句子。...然而解码器通过“one-hot”编码表示单词，这需要固定大小的词汇表。人工提取句子的开始时间和偏移时间，并利用这一信息将神经数据剪切为与对应句子等长的序列。...该模型将直接生成音频序列的编码状态Se与生成单词序列的解码状态Sd分离开来。在训练期间，更改模型参数Θ，以使A和W上的模型分布Q看起来更像真实分布P。...MFCC序列的长度M乍一看似乎与神经序列的长度K完全相同，因为编码器神经网络将输入序列的每个元素映射到输出。但是编码器RNN之前的时间卷积层有效地将神经序列抽取12倍。...注意，在我们的模型中，时域卷积有效地将信号的采样率降低了12倍，使得编码RNN看到的平均序列长度从大约450个样本降到了大约40个样本。
所谓编码，就是将输入序列转化成一个固定长度的向量；解码，就是将之前生成的固定向量再转化成输出序列。 ...如下图所示： 模型展开 编码器和解码器可以使用相同的权重，或者，更常见的是，编码器和解码器分别使用不同的参数。多层神经网络已经成功地用于序列序列模型之中了。 ...，并填充到编码器输入的长度为5，解码器输入的长度为10 。...其中底层Encoder负责句子级的编码，高层Encoder读取底层Encoder对所有历史句子的编码作为输入从而对上下文进行编码，最后由Decoder根据上下文编码解码出输出序列(Serban I Vet...Li等人提出可以使用最大互信息目标函数来训练模型，将输入输出序列的互信息视为相关性的参考指标，使模型预测出和输入序列具有最大互信息的输出序列，从而获得相关性更好的回复(LiJ etal. 2015)。
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