❝本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 在日常使用Python的过程中，我们经常会与...类似的，JSONPath也是用于从json数据中按照层次规则抽取数据的一种实用工具，在Python中我们可以使用jsonpath这个库来实现JSONPath的功能。...2 在Python中使用JSONPath提取json数据 jsonpath是一个第三方库，所以我们首先需要通过pip install jsonpath对其进行安装。...JSONPath语法 为了满足日常提取数据的需求，JSONPath中设计了一系列语法规则来实现对目标值的定位，其中常用的有： 「按位置选择节点」 在jsonpath中主要有以下几种按位置选择节点的方式：...jsonpath(demo_json, '$..steps[(@.length-1)][instruction,action]') 「条件筛选」 有些时候我们需要根据子节点的某些键值对值，对选择的节点进行筛选，在jsonpath
这行代码将会把视频速度切换到4倍速。...，还有其他方法可以自定义视频速度。...此外，还有一些第三方软件可以实现更高级的视频速度控制功能，比如PotPlayer、VLC媒体播放器等。...这些软件不仅支持更高的播放速度设置，还可以调整音频与视频的同步、增加字幕等功能，为您提供更好的观看体验。...在合理利用快速播放功能的同时，也要注意保持良好的学习习惯，如做好笔记、及时复习等，才能更好地提升学习成效。祝您在网课学习中取得好成绩！ 【结尾凑点字数，不然感觉字数有些太少了，(●'◡'●)】
内存抖动是指内存频繁的分配和回收,占用内存忽高忽低，内存占用图形上呈现锯齿状 在 Android 开发过程中，你一定听说过「内存抖动」这个词，别人肯定也告诫过你要避免内存抖动，但是为什么呢？...但是其实初步想，为什么要避免内存抖动呢？频繁创建对象，被 Java 虚拟机的回收机制自动回收了，这不是挺好的吗？开发者为什么还需要关心这个问题呢？...下面讲一下原因 1.频繁 GC 会导致卡顿 在传统的 GC 模式下，当虚拟机触发一次 GC，会先暂停所有线程。当频繁的 GC 这样 Android 主线程会被频繁的暂停，势必会引发卡顿。...2.GC 会导致内存碎片化 在传统的 GC 模式下，回收一次后，会导致内存碎片化，即导致很多内存块不连续，导致寻址变慢拖慢程序。...所以开发者一定还是要考虑「内存抖动」的情况，优化自己的代码。
作者：Sharif Elfouly 编译：ronghuaiyang 编辑：AI公园 导读 使用光流 + CNN的方法来预测车辆的速度，用PyTorch实现，有代码。...我想要解决的问题是：在一辆车里有一个摄像头，我想知道车开得有多快。你显然不能看速度表，只能看视频片段本身。深度学习魔法应该能帮助我们。 数据 我有两个不同的视频。一个用于训练，另一个用于测试。...训练视频有20399帧，测试视频有10797帧。视频下载地址：https://github.com/commaai/speedchallenge。下面是一些例子： ?...视频中的样本图像 训练视频的标签是a .txt文件，其中每一行对应于特定帧的速度。 方法 这个问题最有趣的地方是你的神经网络输入会是什么样子。仅从一个静态图像计算速度是不可能的。...如前所述，图像中的每个像素对应一个二维向量。我们将在实际训练中使用这些文件，因此我们将它们保存为.npy文件。如果你想象光流图像它会是这样的： ?
作者：Sharif Elfouly 编译：ronghuaiyang 导读 使用光流 + CNN的方法来预测车辆的速度，用PyTorch实现，有代码。...我想要解决的问题是：在一辆车里有一个摄像头，我想知道车开得有多快。你显然不能看速度表，只能看视频片段本身。深度学习魔法应该能帮助我们。 数据 我有两个不同的视频。一个用于训练，另一个用于测试。...训练视频有20399帧，测试视频有10797帧。视频下载地址：https://github.com/commaai/speedchallenge。下面是一些例子： ?...视频中的样本图像 训练视频的标签是a .txt文件，其中每一行对应于特定帧的速度。 方法 这个问题最有趣的地方是你的神经网络输入会是什么样子。仅从一个静态图像计算速度是不可能的。...如前所述，图像中的每个像素对应一个二维向量。我们将在实际训练中使用这些文件，因此我们将它们保存为.npy文件。如果你想象光流图像它会是这样的： ?
在 2014 年发布的 Java 8 引入了 Streams——旨在简化和提高批量处理对象的速度。自从推出以来，Streams 已经有了许多改进。...管道中的中间方法是惰性的，也就是说，它们只在必要时才进行求值。 并行执行和串行执行都存在于流中。默认情况下，流是串行的。 5 通过并行处理来提升性能 在 Java 中处理大型集合可能很麻烦。...虽然并行处理并不总能保证提高速度，但至少是有希望的。 并行处理，即将处理任务分解为更小的块并同时执行它们，提供了一种在处理大型集合时减少处理开销的方法。...但是，在一个线程的状态可能会影响另一个线程状态的场景中，并行处理可能会有问题。 我们来考虑一个简单的示例，在这个示例中，我们为包含 1000 个客户创建了一个应收账款列表。...在 NQ 模型中，N 表示需要处理的数据元素数量，Q 表示每个数据元素所需的计算量。在 NQ 模型中，计算 N 和 Q 的乘积，数值越大，说明并行处理提高性能的可能性越大。
本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 在日常使用Python的过程中，我们经常会与...类似的，JSONPath也是用于从json数据中按照层次规则抽取数据的一种实用工具，在Python中我们可以使用jsonpath这个库来实现JSONPath的功能。 ?...JSONPath语法 为了满足日常提取数据的需求，JSONPath中设计了一系列语法规则来实现对目标值的定位，其中常用的有： 按位置选择节点 在jsonpath中主要有以下几种按位置选择节点的方式...条件筛选 有些时候我们需要根据子节点的某些键值对值，对选择的节点进行筛选，在jsonpath中支持常用的==、!...---- 以上就是本文的全部内容，欢迎在评论区与我进行讨论~
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...视频测试，编码速度如下表: 由上可见，对于1080p视频的实时转码（大于30帧），高配CPU也只能做medium配置，但veryslow相对于medium还有17%的压缩空间可用。...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。...多序列测试结果表明，相比于x265 veryslow模式，采用此方案，编码速度提升了94%，压缩性能下降了.1%，因此视频编码的处理能力得到显著提升。
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。...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~
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: ?...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。...多序列测试结果表明，相比于x265 veryslow模式，采用此方案，编码速度提升了94%，压缩性能下降了3.1%，因此视频编码的处理能力得到显著提升。
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。...HEVC标准在2013年公布已有8年时间，但直到最近几年才在业务上大规模落地，这里主要有以HM下几个原因： 首先是编码速度，H265的官方模型HM，在普通PC上编码720P视频时只能达到0.1fps，想象一下...03 视频处理提升画质体验 下面介绍视频处理提升画质体验的观点。 3.1 视频处理提升画质 视频失真来源于很多方面：包括过曝失曝、缩放、失焦、频闪、色彩损失、压缩损失、噪声、抖动、帧率下采样。...3.3 电竞场景中的美颜 在内容生产中美颜作为一项基础功能，已经被人们广泛接受，但是常规美颜在电商场景中存在一些问题，比如过度美化，商品变色，背景模糊，资源消耗大等等；在PixelAI美颜中，我们使用了...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。
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。...Srilal首先列举了一些机器学习能够用于运营商级视频分析的示例，其中重点讲述了广告摄取的质量控制，在这个工作流程中，机器学习引擎的引入可以用来辨别违规或者有限制内容的视频。...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。...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
分享嘉宾：刘祁跃 爱奇艺科学家 导读：本次分享的主题为 AI 在爱奇艺视频广告中的探索。...视频广告如何实现场景化 刚刚的例子都显示出在一个具体的场景化中，一个商品具有什么样的效果，使得客户有身临其境的感觉，同时配合不同的说辞，很明显的感觉到广告的效果。...在事件的识别中，既有视觉上直接的分类识别，也会利用到语音的信息，音频的信息，台词 OCR 识别产生的文本内容等； 场景的识别，即识别一种场景类型，比如这是海滩，会议室等，也有具体地标的识别，比如南锣鼓巷...视频广告的主要形式 视频广告的主要形式： 贴片类的：前贴、中贴和后贴； 浮层类的：创可贴、角标和前情提要贴 植入类的：前期植入、后期植入 3....在实施难度方面：我们可以看到前贴对场景化、视频内容相关性要求最少；但植入对视频内容的要求非常多，需要大量的人工或机器做深入的分析；在规模化难度方面，植入很难规模化，但前贴是非常容易规模化的。 4.
、以及在实践过程中应用到的一些方案等。...文/李莹莹 整理/LiveVideoStack 大家好，我是来自vivo AI研究院的李莹莹，本次我的分享主题是FreeSWITCH在视频会议中的实践。首先介绍下FreeSWITCH。...还有一个就是清晰度的概念，在实时音视频中，像高清视频主要讲的就是清晰度，但很多人经常会把清晰度和分辨率两者混淆，它们二者虽然有关系，但并不是完全等同。...当用户在小框状态时就为他启用小框编码器，当网络抖动时再为他切换到过渡编码器。高清编码器和小框编码器之间根据全屏和小框状态来进行对应的切换。...此外还有AI编解码等方面也在我们的探索中。 以上就是我本次分享的全部内容，谢谢大家！
在项目的第一部分中，我们必须要投入时间来理解业务需求并进行充分的探索性分析。建立一个原始模型。可以有助于理解数据，采用适当的验证策略，或为引入奇特的想法提供数据的支持。...对于每个方案，我们都需要对数据进行处理，建模和验证，这都需要从头开始对模型进行再训练，这时就会浪费很多的时间，如果我们可以通过一些简单而有效的技巧来提高预测的速度。...在这篇文章中，我们展示了特征选择在减少预测推理时间方面的有效性，同时避免了性能的显着下降。tspiral 是一个 Python 包，它提供了各种预测技术。...而full的方法比dummy的和filter的方法性能更好，在递归的方法中，full和filtered的结果几乎相同。...但是令人惊讶的是，filtered的速度是full方法的一半。这可能是一个很好的结果，因为我们可以通过简单的特征选择以更快的方式获得良好的预测。
然后Yao Wang对比了该模型与其他一些模型在PSNR和MS-SSIM指标下的实验结果。...然后，Yao Wang介绍了另一个压缩器——非局部注意力优化的压缩器（NLAIC），详细介绍了该压缩器的网络结构和其中的非局部注意力机制，并给出了该压缩器在kodak数据集上与其他压缩器在PSNR指标下的对比结果...接着，Yao Wang介绍了基于深度学习的端到端视频编码框架，将传统视频编码的各个模块用深度学习代替并进行联合优化。...具体介绍了基于隐式流估计的帧预测，并将该模型结果与H.265,H.264等编解码器在四个数据集上进行MS-SSIM指标的对比，结果显示该模型具有最好的性能。...然后，Yao Wang介绍了基于动态变形滤波器的视频预测模型，该网络输入视频帧，然后输出一张运动向量图和一张滤波系数图，与输入帧融合后作为最终输出结果，并展示了在模型在动态MINIST数据集上的结果。
在一个兼容性良好的网页内，视频的动态画面让网页内容能够更加生动地展现给用户，而那些可响应用户行为并与网页浏览者互动的网页视频元素则将这种美妙体验提升到了新的高度。...为实现更加高阶的视觉效果，Canvas API向开发人员提供了一种通过元素在DOM中绘制图形的方法。此方法的一项常见用例就是处理图像，这也使其成为处理连续图像也就是视频的一大利器。...拷贝视频：从视频元素渲染到Canvas （此处有视频，链接：https://gp0hk.csb.app/1-simple.html） 注意：这些CodeSandbox演示可能无法在Safari上运行。...当Phil在不同的浏览器或设备中打开该网页时，他意识到了我们正在处理的色彩空间问题——在解码视频时，不同的浏览器或硬件处理颜色空间的方式不同，因此就像我们试图做的那样，这里基本上没有办法可靠地匹配不同解码器的十六进制值...我们将进一步讨论最后一个例子并将其中的一些概念结合在一起：我们使用 Tensorflow的对象检测模型 在每个帧中查找对象并对它们进行分类，然后我们将在画布中用框绘制框架和与之相关的标签。
试想一下，当你和朋友进行视频聊天时，这时突然画面卡住不动了，而且声音变得断断续续，是不是会感到特别的尴尬？为了避免这些情况，那么在视频交友app开发过程中，针对于延迟，在技术上能对哪些方面进行优化呢？...另外，编码器一般都会有码控造成的延迟，把它当成编码器和解码器比特流之间的缓存，在不影响视频质量的情况下，将其设置得尽可能小也可以降低延迟。...如果终端用户使用RTMP来播放，尽量在靠近推流端的收流节点进行转码，这样传输的视频流要比原始视频流更小。...但如果在弱网环境下为了消除网络抖动造成的影响，设置一定的缓存也有必要，因此需要在直播的稳定性和首开延迟优化上找到平衡，调整优化缓冲区大小这个值。...以上就是在视频交友app开发中，针对延迟方面，在技术层面所能做的优化。如果您对此还有什么疑问，欢迎给小编留言。
在访问管理页面中，选择“API密钥管理”，如果没有已创建的API密钥，点击“新建密钥”按钮。根据需要，可以在访问管理页面中设置密钥的权限，确保密钥有调用语音合成服务的权限。...系统流程图 在实践开始前，我们先对系统流程时序图进行梳理 以上就是一个简单的音视频处理时序图，主要包括提取音频文件，语音转文字，文字合成语音，最终集成到原视频中，实现视频原音重塑。...最终我们可以将字幕以及新生成的音频集成到原视频中，生成新的配音视频。...在合成语音中模仿特定人物或声音时，可能会涉及肖像权和声音版权的侵权风险，需要谨慎处理。...无障碍音视频，自动朗读，语音合成技术可以在智能化场景中实现高效的自动朗读，为视觉障碍人士提供无障碍的音视频内容，增强信息的可及性。
-README.md |---README.zh.md |---settings.gradle 2.查看最项目的settings.gradle和build.gradle(最外层) 如果你想导入AS中查看...leaveChannel() { mRtcEngine.leaveChannel(); } 复制代码 [番外]：我与网络(个人感触，不想看，可略过,嘻嘻...) 1.我与网络的初遇 记得第一次接触网络是在高二的时候...高考之后(2012年)的暑假,在一个好友家里建了一个QQ号,起名"张风杰特烈"(后更名"张风捷特烈") 从此之后我的手机基本和打电话，发短信无缘了。可以说是打开了新世界的大门吧。...也许是我真正踏入网络时代大门的那一刻 从那时,世界网络中[二进制流]的输入与输出便成了我对网络时代的认知,眼中的一切似乎都有所不同 打开一个网址,浏览器和服务器通过Http协议用请求与响应传输数据,...数据在流动中加工，反馈，展现 通过前端、后端、移动端的涉猎，基本明白了是怎么回事。
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