在此后90天中，当数据使用率跌至一个月几次时，它就被定义为“冷 (COLD)”数据。 因此数据在最初几天被认为是“热”的，此后第一个月仍然保持为“温”的。在这期间，任务或应用会使用几次该数据。...随着数据的使用率下降得更多，它就 变“冷”了，在此后90天内或许只被使用寥寥几次。最终，当数据一年只有一两次使用频率、极少用到时，它的“温度”就是“冰冻”的了。...3、HDFS的分层存储 HDFS从Hadoop2.3开始支持分层存储 它是如何工作的呢？ 正常情况下，一台机器添加到集群后，将会有指定的本地文件系统目录来存储这块副本。...7、使用数据的应用 基于数据的温度，数据的部分或者全部副本可能存储在任一层中。但对于通过HDFS来使用数据的应用而言，其位置是透明的。...如果这种情况频繁地发生，你可以指定该数据为“温/冷”,并让移动器移 回一个或多个副本到磁盘层。 确定数据温度以及完成指定的副本移动至预先定义的分层存储可以全部自动化。
1 做cts的时候，使用相同VT的cell，这可以降低由于VT miscorrelation引起的clock skew variation。...2 signoff guide中如果没有明确说clock derate如何加，那么需要这样的考虑： ss lib中的电压是下限，需要考虑路径中电压高于基准电压的情况，因此需要考虑让capture clock...变得更快。...ff lib中的电压是上限，需要考虑路径中电压低于基准电压的情况，因此需要考虑launch clock变得更慢的情形。...4 以前写了一些pv提速的文章，有写到如何不更改源文件，通过include语句在不更改源文件情况下进行参数的设置。最主要的是指定gds cdl的路径等。
如果你在谷歌上搜索如何提高FFmpeg的速度，你可能会发现关于使用-preset的讨论，它降低了压缩率以获得更高的速度（文件大小和速度之间的权衡），另一个性感的方法是利用nVidia GPU（nvenc...根据我自己的经验，我花了很多小时研究如何安装和编译FFmpeg，但最后还是失败了，因为我的GPU无法支持大部分的功能，这让我很难过。 那么，有没有其他方法可以让FFmpeg更快？...使用VAAPI来加快集成/英特尔GPU卡的速度 视频加速API（VAAPI）在FFmpeg中并不是一个秘密，但很难注意到它是如何轻松帮助你加速FFmpeg的。...使用VAAPI的好处是： 集成GPU卡很便宜（而且你现在已经有一个了） 你只需要安装i965-va-driver就可以了。 你不需要编译FFmpeg，因为这个标志是默认启用的。...[post11image1.png] 事实上，如果你投入时间和精力来调查nVidia GPU选项，你可以有更快的速度，但它仍然是伟大的速度，没有太多的努力和成本，不是吗？
试着让练习变得令人感兴趣，这样是不是就不会那么抗拒呢？ 试着转变心态： 如果让你学习一个新的JavaScript概念，却不能试试，会怎么样？你是什么感觉？从我个人而言，我会特别懊恼。...让你自己都不由的惊叹。然后显摆给你的朋友看。 用一种游戏的心态，你会学得更快，记得更久，拥有更多的乐趣。 4.写代码的时间魔法 在学习JavaScript中最常见的问题是，找不到时间写代码。...5.思考得更慢，学得更快 这听起来貌似有悖常理，下面我会用一个小故事解释。 我的一个朋友曾经对JavaScript的某个功能感到困惑。...在类似于这样的情况下，思考得更慢实际上能让你学得更快。 6.首先用简明的语言来写复杂的代码 如果碰到一段复杂的或你不熟悉的代码，那么先用通俗易懂的语言写出来。...结论 我们已经讨论了一堆如何更快地学习JavaScript的方法，而且你也可以将这些技巧应用到其他的技能上。下面来回顾一下： 不要担心以后会做什么决策，先好好深入学习。
不过FPGA也会带来较高的学习和开发难度，Xilinx的高级市场经理Sean Gardner告诉LiveVideoStack，Xilinx几年前就启动了FPGA对FFmpeg支持的项目，让FFmpeg开发者可以学习和使用...LiveVideoStack：Intel及Nvidia已推出解决方案并提供SDK帮助客户集成他们的方案，Xilinx如何帮助客户更快速进入市场及集成你们推出的解决方案？...了解这点后，几年前几个核心工程师开始研究一个项目，让任何知道如何使用FFmpeg的人学会使用FPGA。...Sean Gardner：我认为关键在于几年前Xilinx提出一个长远的愿景，其目标是让Xilinx FPGA更易使用。不需要投入长期的研发时间及知识，任何人可以采用及提取我们设备的价值。...另外，正如我之前提及，早期人们可以采用COTS PCIe扩展卡在服务器上集成我们的解决方案，通过使用FFmpeg及命令行界面，开始加速他们所有的视频负载量。
随之而来，如何让用户可以快速生产一个短视频；或者产品平台如何利用已有的图片、视频、音乐素材批量合成大量视频就成为一个技术难点。 今天为大家带来的是一个基于node.js的轻量、灵活的短视频制作库。...FFCreatorLite依赖于FFmpeg>=0.9以上版本。请设置FFmpeg为全局变量, 否则需要使用setFFmpegPath添加FFmpeg本机路径。...windows： 共四分步：下载、解压、设置环境变量、使用。...关于使用 ffcreator是一个node的库，提供了多种构造函数可以进行使用： - FFScene, // 屏幕,也称场景// 新建一个显示屏 const scene = new FFScene();...如果你过得快乐，请努力工作使自己更快乐；如果不过得不快乐，请努力工作让自己变得快乐；总之，工作使我快乐~ 祝大家工作顺利，天天快乐哦~ 觉得还不错的话，点个star再走哇~ 团队 TNTWeb - 腾讯新闻前端团队
文 / Ewout ter Hoeven 译 / john 今天，我将演示SVT-AV1如何以相同码率更快地提供更高质量的内容。...SVT-AV1在下图中使用Enc-mode 4与Enc-mode 6，而SVT-AV1具有更快与更慢的模式，范围从Enc-mode 8到Enc-mode 0。...规范化后，差异变得更加清晰。 image.png 在8-bit 视频“Sintel“上，Enc-mode 4比libvpx快32％而比x265慢4％。...可以在SVT-AV1存储库中找到该架构说明，同时也提供FFmpeg和Gstreamer的插件（补丁）。...您可以在AppVeyor上找到预编译的64位Windows可执行文件，该媒体autobuild_suite还支持SVT-AV1为FFmpeg的构建与SVT-AV1补丁。
随之而来，如何让用户可以快速生产一个短视频；或者产品平台如何利用已有的图片、视频、音乐素材批量合成大量视频就成为一个技术难点。...FFCreatorLite依赖于FFmpeg>=0.9以上版本。请设置FFmpeg为全局变量, 否则需要使用setFFmpegPath添加FFmpeg本机路径。...windows：共四分步：下载、解压、设置环境变量、使用。...关于使用ffcreator是一个node的库，提供了多种构造函数可以进行使用：FFScene, // 屏幕,也称场景// 新建一个显示屏const scene = new FFScene();// 设置背景色...如果你过得快乐，请努力工作使自己更快乐；如果不过得不快乐，请努力工作让自己变得快乐；总之，工作使我快乐~祝大家工作顺利，天天快乐哦~
▌池化用于平移不变性 池化本质上就是让网络学习图像“那部分”的“总体思路”。例如，最大池化可以帮助卷积网络对图像中的特征的平移、旋转和缩放变得更加健壮。...如果你可以对一个数据点进行过拟合，但是对较大的集合进行训练仍然无法收敛，请尝试以下建议： ▌降低学习率 你的网络学习就会变得更慢一些，但是它可能会找到以前无法进入的最小化的方式，因为它的步长太大了。...虽然网络应该更快地收敛，但其结果可能不会很好，而且“收敛”实际上可能会跳来跳去。（对于 ADAM 优化器，我们发现在很多经历中，学习率大约为 0.001 时，表现很不错。）...（自然特征变得支离破碎。事实上，自然特征在空间上呈局部性，也是为什么卷积神经网络能如此有效的原因！）如果使用多个图像/通道进行重塑，请特别小心；使用 numpi.stack()进行适当的对齐操作。...可考虑使用一种视觉上均匀的配色方案。 实战分析 为了使上面所描述的过程更容易让读者理解，我们这儿有一些用于描述我们构建的卷积神经网络的真实回归实验的损失图（通过TesnorBoard）。
架构 刘歧：FFmpeg Filter深度应用 本文来自OnVideo视频创作云平台联合创始人刘歧在LiveVideoStackCon的讲师热身分享，刘歧分享了FFmpeg的基本原理、使用方法及开发方法...在10月19-20日的LiveVideoStackCon 2018上，刘歧还将分享如何通过FFmpeg实现视频版权保护的方法。...AI智能 针对 3D 计算机视觉的简介 随着 AR / VR 技术和自动驾驶汽车技术的发展，3D 视觉问题变得越来越重要，它提供了比 2D 更丰富的信息。...基于内容的图像检索技术综述-CNN方法 和SIFT等算法类似，CNN训练的模型同样对缩放、平移、旋转等畸变具有不变性，有着很强的泛化性。...XNN 还可用于替代复杂模型，无论将 XNN 用作主要模型还是用于更复杂模型的替代模型，XNN 都可以直接解释模型如何使用输入特征进行预测。
该发现说明：全连接层的全局表达、位置感知能力与卷积的局部结构提取能力的组合能够以更快的速度在平移不变任务(比如语义分割)、图像对齐+位置模式相关任务(比如人脸识别)上的性能。...接下来，我们将针对所提RepMLP进行详细介绍，同时表明如何如何将训练阶段的RepMLP转换为推理阶段的全连接层。 ?...从中可以看到： 相比同参数量的传统ConvNet，RepMLP-Res50的计算量更低、推理速度更快。...Face Recognition 不同于卷积，FC不具备平移不变性性，这使得RepMLP非常适合于具有位置先验的图像(比如人脸)。...从上表可以看到： 相比MobileFaceNet，FaceResNet具有更高的精度，但推理速度更慢； 相比MobileFaceNet，RepMLP-FaceRes取得了4.91%的精度提升，同时推理速度快
另外还有些建议可能并不适用，甚至可能对于特定的任务来说是不好的建议，所以请谨慎使用！ 这些都是一些广为人知的方法，我们也是站在了巨人的肩膀上！本文的目的只是高屋建瓴地对如何在实践中使用它们进行总结。...池化本质上是让网络学习到图像「某个部分」的「一般概念」。例如，最大池化能够帮助卷积网络对图像中特征的平移、旋转和缩放具备一定的鲁棒性。...你的网络会学习地更慢，但是它可能会找到一个之前使用较大的步长时没找到的最小值。（直观地说，你可以想象一下你正在走过路边的沟渠，此时你想要走进沟的最深处，在那里模型的误差是最小的。） 提高学习率。...使用一个更大的批处理规模——还觉得不够的话，如果可以，你不妨使用整个训练集——能减小梯度更新的方差，使每次迭代变得更加准确。换句话说，权重更新能够朝着正确的方向发展。但是！...通常，正是简单的事情让一切变得不同。
无论如何，我们需要缓存过滤器来保证比重新执行一次过滤器速度更快一些，所以使用一种好的数据结构很重要。 缓存过滤器被存放在内存中，投递集合被典型地存放在磁盘中。...很清楚也很重要的一点就是让有些东西变得更快：如果你的缓存过滤器比重新执行一次filter查询更慢，这就有点本末倒置了， 因为它既占用了内存又把查询变得更慢了。...这就是让roaring bitmaps变得很有趣的原因：它是基于两个比较快的编码技术，它拥有完全不同的压缩特点并且根据内存利用率动态地决定使用哪个编码技术。...更有意思的是bitmap在稀 疏结果集中比其他实现都要慢，这就意味着你不能把它使用在cache filters场景下，因为它需要先从磁盘上读取，这样一来速度会更慢。...最后，lucene现在常常给所有的filters使用相同的实现。未来我们应该把它变得更有效，例如，根据需要缓存的doc id集的密度使用不同的实现。
下一步是将这个WebRTC流送到服务器来让我进行播放。不足为奇的是，我使用了Janus的目的......这个想法很简单：我需要能够接收WebRTC流的东西，然后能够在其它的地方使用上它。...通过四处搜索，我找到了一些不错的代码片段，展示了如何使用FFmpeg流式传输到YouTube Live，我修改了脚本以使用我的源和目标信息，以便在那上面发布而不是在我的本地RTMP服务器上。...部分变得动态化（例如，在端口和帐户的使用方面），以支持多个流媒体和多个事件，但是这些细节都在那里。...我所做的基本上是利用Janus的灵活性来处理WebRTC流，通过使用FFmpeg以YouTube的“Ye Olde”方式进行实际广播。无论如何，它仍然很酷！...在客户端使用HTML5 canvas使得以某种方式“编辑”推流部分变得容易了，给了我相当多的创作自由。此外，使用WebRTC仍然给人一种很好的感觉！
现在，让我们看看如何实时调整播放速度。 图2 播放速度控制伪代码 如图 2 所示，这是我们的 LOL+ 低延迟算法。这是我们在一年前为这个主题的巨大资助挑战而开发的。它已经是第四版官方分支的一部分。...这个密度是块的内容重要性度量，或者换句话说，它不适合播放得更快或更慢。密度值的范围从 0 到 1，其中 0 表示块不重要（即，它适合更快或更慢的播放），1 表示块很重要（即，它应该以 1x 播放）。...性能评估 我们的测试设置使用以下工具： 带有 CAPSC 的自定义 dash.js 用作流式客户端。 FFmpeg 用于编码和打包。 DASH 低延迟网络服务器用于提供媒体服务。...对于本文中提出的结果，我们使用了其中两个序列。我们将这些已经编码的测试序列输入 FFmpeg（使用“-re”标志）以生成实时源。由于我们对速率适应不感兴趣，我们只为每个视频生成了一个表示。...这是意料之中的，因为 CAPSC 是 LoL+ 的扩展版本，并且事件密度为 0 表示内容可以更快或更慢地播放而观众不会注意到它。但是，要查看它们的差异，我们需要关注高事件密度间隔。
本次主要跟大家分享下如何在FFmpeg中定制一个在GPU上的包含AI推理和图形渲染的pipeline。 在正式分享之前，我们先来回顾下使用GPU转码的历史进程。...3DDFA v2是一个轻量模型，它的结果为3DMM参数，根据这个参数可以重建出人脸的模型，这个模型是一个Mesh，由于模型较为轻量，因此推理更快。...手动管理CUDA context不是一件特别有意义的事情，所以我们一般建议大家使用CUDA Runtime API，让其管理CUDA context，这既不会出错也不会影响性能。...NMS就稍微慢一些，最初，原作者在PyTorch的代码里使用的是CPU上的NMS，但这个数据测出来不稳定，表格中展示的是最好情况的数据，有时候数据可能会增长到五十多或六十多，并且在人脸较多的情况下，还会变得更慢...之前提到，基于FFmpeg很难满足所有场景，所以我们在探索新的形式。 另外，GPU的利用存在门槛，软件不够丰富，我们希望进一步提供更加丰富的工具和软件生态，让大家在各种层次上更加便捷地利用GPU。
如果说蒸馏任务是把Bert变矮瘦，那Albert就是把Bert变得矮胖。...不过差异没有想象中的明显，感觉在如何构建负样本上应该还有优化的空间。...large和large比：参数可以压缩到1/10，适合大家自己跑来玩玩，整体模型大小甚至比一些词表大的词向量模型还要小，训练速度上也有提升但是模型效果都有2个点以上的损失，以及因为层数没变，所以推理速度不会更快...虽然albert xlarge参数压缩到1/5，但是训练更慢，推理也更慢 超越Bert：Albert xxlarge虽然只有12层，但是4倍的隐藏层还是让它的表现全面超越了Bert large，参数压缩到...不过ALbert提出的两个点还有进一步深挖的价值，其一NSP任务负样本是否有进一步改造的空间，其二如何更有效地利用Bert的参数？
此外，在FFmpeg中有一些Filter，这些Filter背后调用的就是OpenCV，通过这种方式来使用OpenCV中的一些算法功能。...综上所述，无论从什么角度来看，我们都有必要在FFmpeg中增加深度学习相应的模块。在增加深度学习模块之后，对于FFmpeg的开发者来说开发工作会更灵活，速度更快。...而深度学习模块就相当于将之前用户需要自行开发的深度学习实现相关的部分转移到FFmpeg内部，以Filter的形式对外暴露，因此对于FFmpeg的开发者来说开发变得更加便捷。...后面将会以Super-Resolution里面的算法模型为例，通过dnn_processing这个Filter举例说明如何使用这三个不同的后端。...下面举例说明应该如何应用：首先第一步，TensorFlow backend在默认编译FFmpeg时是非enable的，所以我们需要加入一个选项，告知FFmpeg的build system，需要enable
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