图2：MIV 视图模式的处理流程 简化 MIV 视频的传输 在这项工作中，作者提出了一种将 MIV 视频只通过一层 HEVC 码流进行传输的简化方法，将 MIV 的传输简化为单层视频码流的好处是使其适合于传统视频编解码器...在 HEVC 补充增强信息（SEI）中存储 MIV 比特流的所有非视频部分，并将多路视频拼接在一起（使用MIV的帧打包功能），并编码为单个视频的 HEVC 比特流（包括 MIV 和 SEI 消息）。...VLC 支持视频的硬件解码，它的视频播放接口不仅具有播放、暂停和停止等基本视频播放功能，还支持远程流访问和快速搜索等高级功能。 MIV解码器：MIV 解码器作为一个特殊的解码模块集成在VLC中。...视频数据同步 图4显示了不同类型的数据如何在不同的硬件组件上同步。在解码 MIV 比特流之后，MIV解码器将解码的视频数据发送到MIV渲染器。...视频数据的子比特流由 MIV 解码器直接作为 GPU 纹理和着色器资源传递，因为它们已在前面的解码步骤中由 GPU 处理。
来源：Global Video Tech Meetup: Denver 主讲人：Douglas Bay 内容整理：付一兵 本文讨论了视频工作流中的并行协调机制，即如何利用并行作业来确保我们需要运行的转码...目录 并行工作流 例子：如何在并行工作流中执行转码 并行平台 总结 并行工作流 一些可以利用并行服务的平台可能是转码、点播打包、即时打包、或者只是普通的视频，就像我们的视频管道中注入的普通元数据一样。...下图是视频并行的一般工作流， 有一个服务器有 api，这个服务器很可能会调用另一个引擎，引擎要做的是根据 api 来决定哪个客户端要运行哪个作业。...例子：如何在并行工作流中执行转码 在这个例子中我们有一个客户端，客户端会调用服务器上的 api，编码 h265QT 到 h264TS，服务器上的服务或应用会创建执行该工作的命令，在这个例子中我们使用简单的...在这一点上我们可以通过相同的工作流运行运行一个打包工作或者几个视频块转码工作。
8]引入了LSTM，利用视频流的时间和运动平滑性约束网络学习；[9]和[10]提出了多任务学习框架，联合建模视觉定位、里程计估计和语义分割三个任务，以上的工作都取得了定位精度的提升。...1.3 研究目的及意义 在上述提到的优化方法中，虽然[9]和[10]在定位精度上表现的更有优势，但是往往需要语义分割等大量的标注信息，在大规模的场景下代价太大。...2.2 光度差约束 光度差约束通常用于处理带监督或无监督学习的相对位姿回归、光流估计和深度预测。例如，[13]研究了视频序列的时间关系，为深度补全网络提供额外的监督。...与其他算法定位结果对比 在7Scene数据集中，除了MapNet[11]在chess场景中的表现稍好之外，我们的方法在其他场景都取得了最优的结果(见table 1)。...同时，在室外的Oxford robotcar数据集上，我们的方法也取得了较大的定位精度提升。Figure2显示了在7Scene中随机挑选的场景的测试结果。
java中reduce在流的使用 1、说明 从一个流中生成一个值，有三个重载方法。...通过参与的Function，我们可以将list归类为一个值。其返回类型为Optional类型。... s2); reduced.ifPresent(System.out::println); // "aaa1#aaa2#bbb1#bbb2#bbb3#ccc#ddd1#ddd2" 以上就是java中reduce...在流的使用，希望对大家有所帮助。
这篇博客将介绍光流的概念以及如何使用 Lucas-Kanade 方法估计光流，并演示如何使用 cv2.calcOpticalFlowPyrLK() 来跟踪视频中的特征点。 1....不是很严谨的——稀疏光流特征点追踪效果图如下： 它追踪了视频中多个车的主驾驶、副驾驶，以及行人的边缘角点的轨迹： 此代码不检查下一个关键点的正确程度。...光流追踪的原理： cv2.goodFeaturesToTrack() ：Shi-Tomasi 角点检测器确定要追踪的特征点 cv2.calcOpticalFlowPyrLK()： 追踪视频中的稀疏特征点...cv2.calcOpticalFlowFarneback()： 追踪视频中的密集特征点 取第一帧，检测其中的一些 Shi-Tomasi 角点，使用 Lucas-Kanade 光流迭代跟踪这些点。...# 在HSV图像中，方向对应于图像的色调，幅度对应于价值平面。
CSS中的float属性简介 几乎所有会WEB前端开发的同学都知道CSS中有一个float属性用于实现HTML元素的浮动定位展示。float 属性定义元素在哪个方向浮动。...浮动布局主要用于那些图文环绕以及实现一些界面不规则排列的场景，并且浮动定位技术在WEB前端开发中应用的非常普遍。...iOS中实现不规则排列的方式 在iOS中我们可以通过frame以及AutoLayout两种方法来实现界面的布局。...但前面也有说到CSS中的元素的浮动定位是同时支持向左或向右浮动的。...而且其提供的能力甚至要比CSS中的浮动属性更加强大。而我们在进行WEB前端开发时很多的界面布局其实都是通过CSS的浮动属性来完成的。
双码流能实现本地和远程传输的两种不同的带宽码流需求，本地传输可以用主码流，能获得更清晰的存储录像，远程传输就因为带宽限制的原因，而使用子码流来获得流畅的图像和录像。...当一路视频进入录像机后，录像机可以编码提供了主码流和子码流两种码流，主码流用来本地录像，子码流用来网络传输。默认是录像机本地访问，自动主码流显示。远程访问自动子码流显示。 ?...主码流一般码流较大，清晰度高，占用的带宽也就高。子码流，在主码流的图像环境下降低了图像格式，清晰度较主码流要低，占用带宽小。主码流一般用于存储，子码流用于网传。...主码流本地存储，子码流适用于图像在低带宽网络上传输。 我们的流媒体服务器能够将监控视频网页无插件直播，在这其中就充当了取流和分发的作用，一边是从摄像机取流，一边是转换协议之后进行分发。...视频直播点播流媒体服务器可以进行视频直播/录像/回放，在取流的时候可以根据自己的需要来取流，可以是主码流，也可以是子码流。 ?
Hugging Face 在开放 LLM 堆栈中的定位是什么？ 翻译自 How Hugging Face Positions Itself in the Open LLM Stack 。...Hugging Face 在生成式人工智能开发者生态系统中扮演什么角色？我们来看一下该公司精明的开源品牌定位。...Hugging Face 在生成式人工智能开发者生态系统中扮演着什么角色？我们来看一下该公司精明的开源品牌定位。 忘记 LAMP 堆栈，现在一切都是关于 LLM 堆栈。...在其作为开放平台的品牌定位中， Hugging Face 最初是开源 transformer 库的提供者。...他将这一努力比作敏捷方法在软件工程项目管理中取代瀑布模型的过程。
在以上几种因素的影响下，传统的像素流满足不了一些使用者的需求，通常会采用新型的像素流送方式---点量像素流送。在上述几个影响的因素方面，点量像素流送是如何解决的？以下可供参考：1....兼容性，点量像素流送像常规的主流浏览器都支持，包括谷歌、360、微信或iOS，都能轻松打开进行操作。2. 访问方面，点量像素流送在弱网环境下会自动匹配相适应的码率，达到稳定流畅的运行操作。3....在支持的程序类型上，不仅可以支持UE\U3D的内容，基本Windows下的大部分应用产品均可流化，像AutoCAD、Revit等应用程序和内容。4....在交互方面，网页和客户端模式均可支持，像Windows和Android客户端，基于私有协议，延迟更低，功能更完善，容器化技术支持应用躲开，支持大并发使用，在使用终端上不仅支持常见的电脑、手机等设备，还支持平板...总的来说，这种新的像素流送方式能够解决传统像素流的痛点，并且应用支持的范围也较广，对于一些场景使用者来说大大减少了问题的存在，让使用更加方便。
Rose小哥今天分享一下偶极取向在分布式源定位中的作用。 关于偶极子源定位问题，可以查看《脑电偶极子源定位问题》。 在脑电定位研究中，一般都用电流偶极子作为源的模型。...当以分布式方式(MNE/dSPM/sLORETA/eLORETA)进行源定位时，源空间被定义为一个由偶极子构成的网格，它跨越了皮层的大部分。这些偶极子有位置和方向。...在本教程中，我们将研究可用于限制偶极子方向以及对最终源估计的影响的各种选项。...由于产生MEG和EEG信号的神经流大多垂直于皮层1，因此限制偶极子的方向会对源估计产生有用的限制。...在计算源估计时，三个偶极子中的每一个的活动都被分解为单个矢量的XYZ分量，这将导致对样本数据进行以下源估计： ?
本节的内容仅代表我在考虑处理上述问题时的想法和思路。其中不少功能已经超出了原本的需求，增加这些功能一方面有利于更多地融汇以前博客中的知识点，另一方面也提高了解题的乐趣。...中符合条件的 range 以及在搜索结果中的序号（ 位置 ）。...因此，在本例中，我们舍弃了通过构造参数为 TranscriptionRow 传递搜索结果的方式，采用了在 TranscriptionRow 中引入符合 DynamicProperty 协议的 Source...将搜索结果优先定位于 List 当前显示的 transcription 中。...总结范例代码并没有十分刻意地创建规范的数据流，但由于做到视图与数据分离，因此将其改写成任何你想使用的数据流方式并非难事。
前两期我们讲到：光流模块的作用、飞控融合光流数据的方法，本期继续讲光流模块使用过程中需要注意的问题。...主要问题包括倾角补偿和光流数据的距离伸缩：倾角补偿主要是因为当无人机产生倾角时，光流模块也会检测到位移，这是我们不想要的，所以需要利用IMU测得的倾角将这个值给补偿掉，不然无人机会左右摇晃。...具体的倾角补偿思路如图3，无人机开始处于状态1，发生小的倾角后，处于状态2，而此时对于光流模块而言，相当于无人机平移到了状态3，所以会测得Δx位移，而此时IMU测到了倾角β，当倾角较小时，Δx=H*tan...光流数据的距离伸缩主要是因为大部分光流模块输出的数据是像素位移，需要乘以高度后才能真正的表征无人机在物理世界中的位移，而凌启科技公司开发的双目测距及光流一体模块输出的光流数据本身就是无人机在物理世界中的位移...，所以在使用该模块时，不用进行距离伸缩。
作者介绍：张宏顺，08年硕士毕业后在桑达电子集团工作，负责车牌自动识别系统及车辆自动检测系统设计；11年加入华为，主要负责图像处理及视频压缩相关算法工作；15年6月加入腾讯，现主要从事视频和图片压缩相关工作...背景与目标 当前视频编码中应用最广泛的是AVC(H.264),而HEVC(H.265)作为下一代的视频编码算法，在压缩性能上可以再节省40%的码率，优势很明显，但H.265对转码机器性能要求较高，实时编码场景时...在x265中有ultrafast、veryfast、fast、medium、slow、slower、veryslow等配置，其中，veryslow对应复杂度最高，压缩性能也最好，不同CPU配置下，对1080p...问题分析 一个标准的HEVC编码框架如下： 一帧图像送入到编码器，先经过帧内或帧间预测之后，得到预测值，预测值与输入数据相减，得到残差，然后进行DCT变化和量化，得到残差系数，然后送入熵编码模块输出码流...首先，创建编码器的同时，将预测模型加载到编码器中；然后，在计算当前CU块时，提取上述8个特征值，组成预测样本，归一化后，送给预测模型，经简单计算，会输出-1或1两种情况。
摘要：美颜和人脸识别已经成为许多图像和图片应用的必备项，而直播应用又对这一技术提出了更高要求，不仅对人脸识别的速度要求更高，更要提供鉴黄等服务。...本次分享将介绍美颜和人脸识别相关算法，以及未来直播领域的应用趋势、技术难点与演进方向。 演讲 / 邱彦林 出处 / LiveVideoStack 觉得看着不过瘾？...赶快跟我们一起走进线下，『LiveVideoStack Meet：后直播时代技术』系列沙龙首次走进珠三角，一连两场11位大咖讲师带你探秘音视频底层技术~
很高兴与大家进行交流与分享，首先介绍一下自己，我是来自淘系技术部的王立波，花名庄恕，今天分享的主题是音视频算法在淘宝中的应用。...我们发现一种方法可能适合于一种大小的块，在8*8中比较准确，但放在32*32中不可用，所以要根据块大小及内部纹理强度，更加精确地预测出是否是All Zero Block。...为了提高压缩效率，现在的编码器会选择更多参考帧，比如在一个方向选择3到4个参考帧，我们会根据参考帧的质量，距离来做加权，选择适合的参考帧。在拿到一个比较好的结果后如何提前跳出其它参考帧的遍历？...在帧级别码控中，我们对I帧码控和P帧码控做了精确的预分析，在块级别码控中，我们设计了增强型的Cu-tree算法。 2、分层B帧以及参考结构的优化。分层B帧在实现方面不难，对压缩效率方面有大的帮助。...第三个案例，语音技术可以辅助短视频的直播编辑生产。在“亲拍”APP中可以做到辅助“逛逛”的内容生产。
背景与目标 当前视频编码中应用最广泛的是AVC(H.264),而HEVC(H.265)作为下一代的视频编码算法，在压缩性能上可以再节省40%的码率，优势很明显，但H.265对转码机器性能要求较高，实时编码场景时...在x265中有ultrafast、veryfast、fast、medium、slow、slower、veryslow等配置，其中，veryslow对应复杂度最高，压缩性能也最好，不同CPU配置下，对1080p...视频测试，编码速度如下表: ?...一帧图像送入到编码器，先经过帧内或帧间预测之后，得到预测值，预测值与输入数据相减，得到残差，然后进行DCT变化和量化，得到残差系数，然后送入熵编码模块输出码流，同时，残差系数经反量化反变换之后，得到重构图像的残差值...首先，创建编码器的同时，将预测模型加载到编码器中；然后，在计算当前CU块时，提取上述8个特征值，组成预测样本，归一化后，送给预测模型，经简单计算，会输出-1或1两种情况。
本次演讲主要讲述了机器学习在视频分析领域特别是MVPD视频广告中的应用。...接着，Srilal列举了机器学习在视频分析领域的一些应用，如运动场景中的目标检测、监控以及移动终端的相关软件，同时也介绍了当前面临的挑战：标签不足以准确表达视频内容、活动识别仍旧很难、预测速度较慢等等。...Srilal随后展示了几个具体的示例以及测试结果。在一段展示农业法案的视频中，机器学习工具成功地提取出了一些有效的内容描述子如农业补贴、拖拉机等等，然而这些工具也会出现错误。...第一种错误是False Positives (误报)，机器学习算法将灯在水中的倒影误识别为“烟花”，后续可以通过一些算法降低这些错误发生的概率；第二种错误是False Negatives (漏报)，算法在一张碰杯的图像中未能识别出酒精饮料...现有的成熟产品大多面向人脸识别，机器学习在运动场景以及监控中很有效，但是MVPD应用有着更严格的要求，有很多基于多流的启发式算法被提出，用于解决现有方法中的一些问题。
本文作者：马汶园（花名：晨蕊） 演讲标题：《菜鸟在物流场景中基于Flink的流计算实践》 嘉宾简介：北京邮电大学硕士，2017年加入菜鸟网络，从事菜鸟实时数据设计与开发，对利用 Flink 特性与原理解决物流场景问题有深入的思考与理解
爱美是女性的天性，很多人为了让自己的外表变得更加动人，不惜在脸上、身上砸重金，以求自己能成为人群中那颗“最亮眼的星”。...好在，瑞士Crisalix利用VR技术，开发了一款3D模拟应用，允许女性在接受整形手术前即可预览自己手术后的胸部。...据悉，目前已有一些英国的诊所正在使用该技术。 ? 在接受《太阳报》采访时，Gerard表示：“在我看来，这是一项巨大的进步。我拥有多年的整形经验，但可惜的是，有些东西始终停滞不前。”...这里所指的停滞不前并不是隆胸技术，而是术前的展示方式，“在选择假体时，顾客有三至四种不同的选择。关于每个假体所呈现的效果，我们只能通过将其塞到顾客的胸罩中才可知，但是区别并不大。”...“通过VR技术，顾客可以很清楚地了解到，当一个圆形或水滴形假体植入时，她胸部的形状，甚至可以看到假体在顾客肌肉下面的状态。顾客在手术前获得的大量信息，并使其做出最正确的决定。”
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