前两天在51cto看见某篇推荐博文,大概是一个Python的小程序可以读取微信撤回的信息。 豆子比较感兴趣,在知乎和github上搜索了相关的源代码,发现原来实现起来非常的简单,他的核心是使用一个叫做itchat的模块,这个模块模拟微信网页版的登录过程,然后之后就可以很轻松读取和发送信息了。 网上有很多相关的简介和有趣的应用小程序,这些小程序大小不超过百行,但是功能都很有趣 http://itchat.readthedocs.io/zh/latest/#itchat 比较有趣的小程序有: /tutorial0/ 网易云音乐播放器,消息群发,检测黑名单好友等等 https://itchat.readthedocs.io/zh/latest/tutorial/tutorial2/ 读取微信撤回的信息等等 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25689314 豆子依葫芦画瓢,也弄了个类似的,可以通过微信获取城市PM2.5的状态 源代码很简单: 微信发送城市的名称,获取之后,读取www.pm25
微信Phone和Wear的通讯模型,最开始是端对端的方式,把Wear端和Phone端都作为一个Client来进行通讯。 ? 在端对端的模型中,两者是对等的,每一个业务双方都需要Listener和Handler。 优点:适用于业务量较多,对基本的包封装和每个业务进行解耦,提高增加新业务的开发速度。 缺点:前期工作稍微多一些 2、健康数据 手表相对于手机来说,更贴近人体,所以手表应用的一个必备的属性就是健康属性,微信目前采集了两种健康数据,一个是步数,一个是心跳。 通过在Activity启动时,传入ContentView,就可以动态获取到当前表盘的形状。
9.9元享100GB流量,1年有效,结合移动直播SDK、美颜特效SDK及小程序直播插件等,构建云+端一体化直播平台,支持电商带货,在线教育,游戏直播,社交直播等多场景
「低代码·用微搭」系列直播互动专栏第四期: 主题:微搭低代码在微信生态中的应用 作为微信小程序原生的低代码平台,微搭集成了小程序的快速注册、构建和预览发布能力,本次直播将详细盘点微搭在微信生态中的各项能力 腾讯云云开发视频号:9月1号19:30直播,欢迎扫码预约 直播议程抢先看 「低代码·用微搭」系列直播简介 : 近年来低代码概念火爆,尤其随着云原生技术的普及,越来越多的头部互联网企业加入到LowCode 作为国内首个微信小程序原生的低代码平台,腾讯云微搭团队在低代码方向上做了较多摸索和尝试,包括自定义数据源、源码级组件等底层能力的开发,腾讯内部产品服务的聚力,以及合作伙伴生态的共建等,也取得了一定的积累 本次「低代码·用微搭」系列直播互动专栏,将为大家详细解析腾讯云微搭低代码平台,主要内容包括微搭产品功能、优势、标杆客户案例、行业解决方案等,并围绕大家所关心的企业级能力,与微信、企微生态的连接,应用场景和实践落地情况等内容进行探讨 往期课程回放: 第一期:企业应用搭建攻略 https://cloud.tencent.com/developer/salon/live-1537 第二期:产品全景介绍 https://cloud.tencent.com
本文来自安徽广播电视台 直播技术工程师 张博力在LiveVideoStackCon 2020 线上峰会的演讲,详细介绍了SRT协议在信号传输、远程制作等方面的应用,以及实际工作中遇到的相关技术问题。 SRT在泛广电领域内的应用较早,大概在2015/2016年就已经开始。在很多技术区域,我们已经在使用SRT技术。首先从拍摄机位的信号来说,传输到直播车或演播中心,都可以使用SRT。 当然,学习SRT最主要的是实践,无论是从应用还是开发的角度,实践都是最好的学习方式。 ? 我们尝试总结一下SRT到底是一个什么样的协议。 以上是一个非常简单的例子,演示了了我们在实际工作中怎样运用数据包结构的知识进行故障分析。 3 SRT在5G直播中的运用 3.1 安徽省首次5G直播 ? 接下来我们来看看SRT在5G直播中的应用。 另外还需要学会调整延时量Latency,保证安全冗余量的同时满足不同的直播场景对延迟的需求,不同直播场景有不同的设置策略, 当然在远程制作中SRT也有着丰富的应用前景。
Reference 本文是Microstrong在观看花椒直播推荐系统高级算法工程师王洋在B站上讲解的《智能推荐算法在直播场景中的应用》视频的笔记。 【1】花椒直播推荐系统高级算法工程师王洋:智能推荐系统在直播场景中的应用,视频,地址:https://www.bilibili.com/video/av90507035? t=1453 【2】回顾 | 花椒直播推荐系统高级算法架构师王洋:智能推荐算法在直播场景中的应用,地址:https://mp.weixin.qq.com/s/1Hrl25TjDKiEvPa35RDyNQ 【3】深度学习在花椒直播中的应用——排序算法篇,地址:https://mp.weixin.qq.com/s/e6Spp7smIEUUExJxHzUOFA 【4】深度学习在花椒直播中的应用—神经网络与协同过滤篇 ,地址:https://mp.weixin.qq.com/s/ERfIcCJ7ne4OjfRStdR_vw 【5】深度学习在花椒直播的应用——Tensorflow 原理篇,地址:深度学习在花椒直播的应用
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~
【云原生正发声】第十七期直播,3月29日19:30,本期我们邀请到腾讯云高级工程师赵化冰和腾讯后台开发覃士林两位大咖,与大家分享腾讯云服务网格团队开源的 Aeraki Mesh 项目如何通过扩展 Istio 精彩内容不容错过,欢迎小伙伴们报名参与哦~ 直播平台 云加社区【云原生正发声】专区 直播主题:Aeraki Mesh 在视频直播应用中的服务网格实践 直播时间:3月29日 19:30—20:30 覃士林 腾讯后台开发 推动腾讯融媒体业务全量上云,主导微服务化体系建设,推动传统运维方式向云原生转型。 基于流量镜像、服务路由功能的使用场景 关注【腾讯云原生】公众号,后台回复【直播】二字,即可获取上期直播的演讲PPT,还可加入直播交流群。 第三期:云原生时代的应用开发方式变革 第四期:云时代软件技术演进之路 第五期:腾讯基于 K8s 的全场景在线离线混部解决方案 第六期:TencentOS “如意” 助力大规模容器集群混部 第七期:K8s
EasyDSS视频平台作为一套网页视频流媒体平台,观看视频推流直播不需要安装插件,网页直接即可播放,且近期我们已经更新了系统的内核,在性能上也会有进一步的提升。 在直播功能上面,EasyDSS可以满足直播间的创建和匿名直播的接入。 在实际单独的使用中,EasyDSS系统中很难体现出个中差别,但是在实际的对接中我们就会发现出现明显的差别了。 在整个项目系统中,我们需要保证EasyDSS流媒体上面的直播信息和无人机的视频源保持关系上的对应统一。 我们可以结合自身的业务调度,使用匿名直播更加能够满足对于业务的调度集成,满足更高视频能力的接入和使用。 无人机+RTMP高清推流摄像机+EasyDSS直播平台的解决方案将广泛应用到各个行业。 未来,在无人机与安防行业的科技进步下,无人机智能安防也将逐步扩大应用领域,将更加智能、更加精准、更加人性化。
概要 RunLoop在iOS开发中的应用范围并没有像runtime 那样广泛,我们通过CFRuntime的源代码可知runloop跟线程的是密不可分的,一个线程一定会创建一个对应的runloop,只是主线程创建就自动 综上所述,从我个人所接触到知识面runloop一是处理子线程运行,二是根据runloop的不同的activities来处理问题。当然希望通过我这块砖头,引出同学们runloop应用的好玉来。 所有的关于这个的都会拿AF2.X的代码说明这个常驻的案例,如果同学开发iOS稍微有点年长的话或者古董代码的都会用到网络第三方库ASIHTTPRequest,也用到利用CFRunLoopAddSource /休眠、退出的activities 来处理autoreleasepool,也是同学们长讨论的自动释放池在什么时候释放的问题。 image.png 3.3 TableView中实现平滑滚动延迟加载图片 顺带提一下,这个我在开发中没有用到。
背景 目前微店中台团队为了满足公司大部分产品、运营以及部分后端开发人员的尝鲜和试错的需求,提供了一套基于图形化搭建的服务端接口交付方案,利用该方案及提供的系统可生成一副包含运行时环境定义可立即运行的工程代码 ,节省后端开发人员的人力与硬件资源的开销(大多数需求下,nodejs业务对虚拟机的资源开销小于java业务)。 ,可为每台机器划分为逻辑组,同时选择在某几个组的机器单独扩容 这些策略对下游应用透明,只需选择相关策略即可。 总结 super-agent是符合常规的基于业务进程隔离的解决方案,它有效的支撑了微店的几个活动及产品,虽然峰值QPS不高(100左右),但它也论证了super-agent的稳定性及可靠性(线上无事故, 但是,super-agent仍然存在几个问题,它让我们不得不另觅他法: 日常运维困难,需要开发一系列后台系统辅助运维,这需要不少人力成本 这是一个典型的一机多应用场景,当部署super-agent时会对运行其上的服务有所影响
本文由花椒直播技术总监唐赓在LiveVideoStack线上交流分享中的演讲内容整理而成。 在分享中,唐赓详细介绍了花椒直播在两年多的H.265线上实践过程中所积累的一些经验,以及一些成本、效果优化方案。 接下来我将借本次分享与大家一起探索H.265在直播中的应用及方案优化。我从2015年加入花椒直播开始便一直分管花椒在移动端领域的基础技术与创新技术,H.265也是其中一个很重要的部分。 1. 但在实际应用当中H.265的终端设备普及程度远不如H.264,接下来我为大家分享的绝大多数技术优化方案基本上都是为了弥补H.265在终端设备普及率上的劣势。 ? 如上图输入主播直播画面,输出的是前景轮廓,这就是我们计算出来的用户在观看直播画面时最感兴趣的视觉重点区域。
本周三晚7点,直播间好礼送不停,即刻预约 针对业务指标波动特性,通过AI和大数据处理实现自动监控告警,本次直播将向大家详细剖析腾讯云云监控的智能监控--动态阈值的场景应用及优势。 直播纲要 1. 业务心声(从我们自己开始) 2. 腾讯云智能监控技术方案 3. 腾讯云智能监控优势&典型场景 4. 探索中的思考 7d2e0ac8-eb52-4d4a-8a85-61aca2bf7460(1)(4).jpg
一、深度学习的应用 1.花椒直播的深度学习使用 使用Spark进行数据清洗,构建用户画像和物品画像,挖掘数据特征,形成数据集存储在HDFS。 TensorFlow和TensorSlow TensorFlow是Google在2015年开源的深度学习框架,是目前最主流的深度学习计算框架。 在监督学习中,通常输出层y还会进一步得到代价函数J(θ)。 反向传播 从代价函数J(θ)出发,经过网络向后流动,传播到每一个参数上,计算出J(θ)对该参数θ的梯度的过程,称为方向传播。 节点(Vertex) 在计算图中,节点用来表示一个变量。节点的输入和输出称为Tensor(它可以是标量,向量,矩阵或者更高维的)。 ,在深度学习中广泛使用。
目前市场上做直播间源码开发的有很多,今天与大家一起来分享一下直播间源码在开发前期必须要做的工作及开发步骤都有哪些。 开发视频直播APP必须采用一些第三方,如第三方社交网络平台登陆、手机微信、支付宝付款、银联在线支付等,这种第三方的申请办理毫无疑问都必须企业资质,也就是企业营业执照一类的。 bc321ff28d0142cbb4a356002aeb8f51.png 二、视频直播APP的开发步骤: 1、要求沟通交流 客户与产品运营沟通交流直播间源码所开发的大概功能,直播平台开发时间、周期以及报价等 12、二次测试 测试组依据之前碰到的难题开展二次测试,功能健全准确无误后就可以装包发布。 13、上线发布 直播间源码开发的直播APP经过二次测试无误后可发布AppStore、或安卓各大软件应用市场。 总结上述的直播间源码开发准备工作以及开发步骤,小伙伴们快快拿笔记下来,希望对大家的直播系统开发有所帮助。喜欢可添加关注。
微博也在机器学习方面做了广泛的探索,其中在推荐领域,将机器学习技术应用于微博最主要的产品之一——热门微博,并取得了显著的效果提升。 缺点在于需要同时训练多个模型,开发成本高。 所有目标使用一个模型,在标注正样本时,考虑多个目标。例如对于转发和赞,在标注正样本时,给予不同的权重,使它们综合体现在模型目标中。 未来推荐和排序算法仍有很大的提升空间,在以下两方面: 深度学习和embedding应用于热门微博推荐; 海量uid应用于热门微博排序模型,进一步提升模型个性化。 作者简介: 侯雷平,微博资深算法工程师,主要负责机器学习算法在热门微博个性化排序、个性化推荐等业务中的应用。毕业于南开大学,熟悉推荐系统、广告系统。 苏传捷,微博算法工程师,AI lab项目成员。主要研究方向是推荐系统、自然语言处理。曾负责文本分类、实体识别、用户建模以及特征工程。目前专注于深度学习与增强学习在推荐系统的应用和创新。
编者按 本文由微众银行数据库负责人胡盼盼撰写,介绍了微众银行自 2014 年以来从传统 RDBMS 到 NewSQL 的架构演进,以及 TiDB 在微众银行核心批量场景的应用。 对业务开发来说,因为分库分表一般在语法和 SQL 使用层面都会有一些限制和限定,所以一般需要重构代码和 SQL,以适配分库分表环境下的数据库使用;对于 DBA 来说,分库分表的扩展性不是那么灵活,DDL TiDB 采用 MySQL 协议体系,与我们当前的协议体系兼容度高,降低业务的开发和迁移成本以及接入门槛。 TiDB 在微众的部署架构也类似于 TDSQL,利用同城三机房的硬件优势,采用同城三副本跨三中心部署,可以有效的支持应用同城多活架构。 TiDB 数据库在贷款核心批量系统的应用,是对微众整个单元化架构的又一次补充和完善。我们经常说,数据库没有银弹,没有一种数据库能够适用所有的业务场景。
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