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如何通过ffmpeg 实现实时推流和拉流保存的功能

本文将简要介绍一下 FFMPEG 库的基本目录结构及其功能，然后详细介绍一下我们在日常工作中，如何使用 ffmpeg 提供的工具来处理音视频文件。...原则上，每个输入/输出“文件”都可以包含任意数量的不同类型的视频流（视频/音频/字幕/附件/数据）。 流的数量和/或类型是由容器格式来限制。...例如 2：3 是指第三个输入文件中的第四个流。...上面就是 FFMPEG 处理音视频的常用命令，下面是一些常用参数： 拉流保存命令： ffmpeg -i rtmp://server/live/streamName -c copy dump.flv 该命令就是将...rtmp://server/live/streamName视频流保存为dump.flv文件 实时推流命令 ffmpeg -framerate 15 -f avfoundation -i “1” -s 1280x720

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设置matlab保存的图片没有白边,matlab如何保存figure中去掉白边的图片「建议收藏」

在matlab图像处理中,为了标识出图像的目标区域来,需要利用plot函数或者rectangle函数,这样标识目标后,就保存图像....一般saves保存的图像存在白边,可以采用imwrite对图像进行保 … 前面的内容 也是要去掉白名单 和 8.8.8.8这种非问题IP的 高风险 么？...(目前我们没有获取客户的中风险、低风险数据，可以处理掉高风险) 前面的内容 也是要去掉白名单 和 8.8.8.8这种非问题IP的 高风险 么?...(目前我们没有获取客户的中风险.低风险数据,可以处理掉高风险) == 整体把关.不清楚细节,所以只能从整体决策.做 … matlab 画框(二) 去白边 在matlab图像处理中,为了标识出图像的目标区域来...cdm的情况下,进入T … 用NSData和NSFileManager保存内存中的对象 曾经接触过iOS开发,并且开发过两个应用,纵然青涩,也算是一断美好的回忆.转眼就已经一年多了!

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    教程 | 如何为单变量模型选择最佳的回归函数

    选自FreeCodeCamp 作者：Björn Hartmann 机器之心编译 参与：李诗萌、刘晓坤 本文介绍了为单变量模型选择回归函数时需要参考的重要指标，有助于快速调整参数和评估回归模型的性能。.../@khalifaardi）曾问我： (https://medium.com/@khalifaardi%EF%BC%89%E6%9B%BE%E9%97%AE%E6%88%91%EF%BC%9A) 我该如何确定最适合我的数据的模型...本文的其余部分将解决前面提到问题的第一部分。请注意，我将分享我选择模型的方法。模型的选择有多种方式，可能会有其他不同的方法，但我描述的是最适合我的方式。 另外，这种方法只适用于单变量模型。...单变量模型只有一个输入变量。我会在之后的文章中描述如何用更多的输入变量评估多变量模型。然而，在今天这篇文章中我们只关注基础的单变量模型。...对单变量模型应用调整后的 R2 如果只使用一个输入变量，则调整后的 R2 值可以指出模型的执行情况。它说明了你的模型解释了多少（y 的）变化。

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    无人驾驶系列——深度学习笔记：Tensorflow基本概念

    TensorFlow深度学习框架 TensorFlow基本概念 1.TensorFlow计算模型——计算图 Tensor：张量，可以简单理解为多维数组 flow：流，张量间通过计算相互转化过程 TensorFlow...0阶张量：标量（scalar）也就是一个数 第一阶张量：向量（vector），也就是一维数组 第n阶张量：n维数组。 张量中并未保存真正的数组，其保存如何计算这些数字的计算过程。...例如： 一个张量主要保存3个属性： 名字（name）：一个张量的唯一标识，同时给出张量如何计算的。通过 node:src_output 形式给出。...4.神经网络参数和Tensorflow变量 tf.Variable()： 保存和更新网络中的参数 weights = tf.Variable(tf.random_normal([2,3], stddev...GPU）以及运算间的依赖关系； 张量是TensorFlow的数据模型，所有运算的输入、输出都是张量； 张量本身不存储任何数据，只是对运算结果的引用 会话是Tensorflow的运算模型，其管理程序拥有的系统资源

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    TensorFlow 分布式之论文篇 TensorFlow : Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Syst

    特殊的边（被称为控制依赖关系）也可以存在于图中：这些边上没有数据流，但它们表明控制依赖关系的源节点必须在控制依赖关系的目标节点开始执行之前完成执行。...然而，有一些张量是在计算图的执行过程之中始终存在的，位置也是固定的，其不能正常流动但是可以更新，比如模型的参数，这就引出了变量这个概念。...这些保存节点定期执行，例如每 N 次迭代执行一次，或每 N 秒执行一次。当它们执行时，变量的内容被写入持久存储，例如分布式文件系统。...4.4 控制流 虽然没有任何显式控制流的数据流图也非常有表达能力，但我们发现，在很多情况下，如果支持条件和循环，则可以用更简洁和有效来表示机器学习算法。...TensorFlow 的基本数据流图模型可以以多种方式用于机器学习应用。我们关心的一个领域是如何加速计算密集型神经网络模型在大型数据集上的训练。

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    简明机器学习教程（二）——实践：进入Tensorflow世界

    fetches 变量 feed_dict与占位符 实践 以感知机为例 使用Optimizer训练模型 可视化：Tensorboard SL大法：保存检查点 代码汇总 后记 Reference 经过了一年的休整...而构建的数据流图也易于保存，而且因其抽象的性质而具高可移植性。 张量 在数学中，有很多不同形式的量，比如标量（数量）、矢量（向量）、矩阵等。...并且在传入时也会被自动转化为对应的张量。 数据流图 还记得上面例子中的数据流图吗？本节我们就将学习如何创建这样一个数据流图。我们先来解析下这张数据流图的代码。...不知各位有没有发现，讲了那么久的数据流图，然而我们的代码中似乎都没有出现一个明确的数据流图声明。...SL大法：保存检查点 当我们成功训练了一个模型之后，我们可能会希望保存下这个模型中的变量，以供之后预测。

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    浅谈深度学习:如何计算模型以及中间变量的显存占用大小

    ，没有之一。...但是这篇要说的是上面这一切优化操作的基础，如何去计算我们所使用的显存。学会如何计算出来我们设计的模型以及中间变量所占显存的大小，想必知道了这一点，我们对自己显存也就会得心应手了。...我们首先来简单计算一下Vgg16这个net需要占用的显存： 通常一个模型占用的显存也就是两部分： 模型自身的参数(params) 模型计算产生的中间变量(memory) 图片来自cs231n，这是一个典型的...另外还有一个需要注意的是中间变量在backward的时候会翻倍！ 为什么，举个例子，下面是一个计算图，输入x，经过中间结果z，然后得到最终变量L： 我们在backward的时候需要保存下来的中间值。...为什么,看这个式子: 上式是典型的SGD随机下降法的总体公式，权重W在进行更新的时候，会产生保存中间变量 ，也就是在优化的时候，模型中的params参数所占用的显存量会翻倍。

    3.3K80

    Tensorflow入门

    1、计算图：tensorflow的第一个词tensor表明了它的数据结构，那么flow则体现了它的计算模型。flow翻译成中文就是“流”，它直观地表达了张量之间通过计算相互转化的过程。...一下代码示意了如何获取默认计算图以及如何查看一个运算所属的计算图。#通过a.graph可以查看张量所属的计算图。因为没有特意指定，所以这个计算图应等于#当前默认的计算图。...不同计算图上的张量和运算都不会共享。以下的代码示意了如何在不同计算图上定义和使用变量。...但张量在tensorflow中的实现并不是直接采用数组的形式，它只是对Tensorflow中运算结果的引用。在张量中并没有真正保存数字，它保存的是如何得到这些数字的计算过程。...tensorflow中所有计算都可以通过计算图的模型来建立，而计算图上的每一个节点代表了一个计算，计算的结果就保存在张量中。

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    2.1 TensorFlow模型的理解

    事实上TensorFlow这个名字就很好的体现了计算计算图，其中tensor是张量，也就是TensorFlow的数据结构，flow是流，反应了张量之间通过计算相互转换的过程。...3.2 使用 前面说过，计算图主要用来定义计算，而这个过程和命令式编程没有什么区别，只是每一句程序都会定义一个计算，返回的是该计算的张量，而不是计算结果。...数据模型-张量 张量是TensorFlow中的数据结构，也就是管理数据的形式。可简单的理解为多维数组，其中零阶张量为标量，一阶便是向量，n阶则为n维数组。...也就是说，张量并没有真正保存数字，它保存的是得到这些数字的过程。还是2....：name，shape, dtype，对应的是它的名称，维度和类型 4.1 name name在TensorFlow中是张量的唯一标识，由于其遵循TensorFlow的变量管理机制，所以它也能表达出这个张量是如何计算出来的

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    在pytorch中停止梯度流的若干办法，避免不必要模块的参数更新

    为什么我们要控制梯度流？这个答案有很多个，但是都可以归结为避免不需要更新的模型模块被参数更新。...笔者在本文中打算讨论的是对某些模块的梯度流的截断，而并没有讨论对某些模块梯度流的比例缩放，或者说最细粒度的梯度流控制，后者我们将会在后文中讨论。...设置requires_gradtensor.detach()是截断梯度流的一个好办法，但是在设置了detach()的张量之前的所有模块，梯度流都不能回流了（不包括这个张量本身，这个张量已经脱离原先的计算图了...，只有设置了requires_grad=False的模块没有计算梯度，但是梯度流又能够回传。...，也不需要添加模型的额外节点，但是需要保存梯度的中间变量，并且将会计算不需要计算的模块的梯度（即便最后优化的时候不考虑更新），这样浪费了内存和计算时间。

    7.7K41

    TensorFlow 分布式之论文篇 Implementation of Control Flow in TensorFlow

    本文内容是： 介绍五个 TensorFlow 的核心操作符，它们是专门为处理控制流而添加的。 展示高层控制流结构如何基于这五个基础操作符被编译进数据流图。...解释这些数据流图如何由 TensorFlow runtime 执行，包括在一组混合设备（如CPU、GPU和TPU）上的分布式执行方式。 描述如何对控制流结构进行自动求导。 本文图均来自原始论文。...我们希望这些基元是灵活且富有表现力的，可以作为高级领域特定语言（DSL）的一个良好的编译目标。它们应该与 TensorFlow 的数据流模型相兼容，并且可以方便实施并行，分布式执行以及自动微分。...由于 TensorFlow 模型的异步执行特点，这些外部张量可能在非常不同的时间变得可用，所以我们为每个外部张量使用一个 Switch op 来最大化并行度。...Op 的 Recv 会得到一个死张量，所以 Op 的 Send 会把一个死张量送回设备 A，此时，设备 B 没有未完成的操作，所以执行结束。

    10.6K10

    资源 | 英语不行？你可以试试TensorFlow官方中文版教程

    检查点：保存训练进度并从保存的地方继续训练或推断。 特征列：在不对模型做出更改的情况下处理各种类型的输入数据。 Estimator 的数据集：使用 tf.data 输入数据。...使用 TPU：介绍了如何修改 Estimator 程序以便在 TPU 上运行。 低阶 API 简介：介绍了如何使用高阶 API 之外的低阶 TensorFlow API 的基础知识。...张量：介绍了如何创建、操作和访问张量（TensorFlow 中的基本对象）。 变量：详细介绍了如何在程序中表示共享持久状态。...数据流图：这是 TensorFlow 将计算表示为操作之间的依赖关系的一种表示法。 会话：TensorFlow 跨一个或多个本地或远程设备运行数据流图的机制。...保存和恢复：介绍了如何保存和恢复变量及模型。

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    资源 | 英语不行？你可以试试TensorFlow官方中文版教程

    检查点：保存训练进度并从保存的地方继续训练或推断。 特征列：在不对模型做出更改的情况下处理各种类型的输入数据。 Estimator 的数据集：使用 tf.data 输入数据。...使用 TPU：介绍了如何修改 Estimator 程序以便在 TPU 上运行。 低阶 API 简介：介绍了如何使用高阶 API 之外的低阶 TensorFlow API 的基础知识。...张量：介绍了如何创建、操作和访问张量（TensorFlow 中的基本对象）。 变量：详细介绍了如何在程序中表示共享持久状态。...数据流图：这是 TensorFlow 将计算表示为操作之间的依赖关系的一种表示法。 会话：TensorFlow 跨一个或多个本地或远程设备运行数据流图的机制。...保存和恢复：介绍了如何保存和恢复变量及模型。 ----

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    TensorFlow应用实战 | TensorFlow基础知识

    边就是Tensor(张量)在流动 ? 节点就是一个operation操作，数学计算或后面的激励函数等的操作。 节点的输入与输出都是Tensor张量。 边和节点共同构成了Graph 也就是数据流图。...数据流图会被放进session会话中进行运行。会话可以在不同的设备上去运行，比如cpu和GPU。 图的基本构成 数据流图: Tensor (张量) 边里流动的数据 Operation(操作) ?...TensorFlow的基础模型 数据模型 - Tensor(张量) 张量是TensorFlow中最重要的结构。 计算模型 - Graph(图) 运行模型 - Session(会话) ?...TensorFlow里的数据都是Tensor，所以它可以说是一个张量的流图 ? 张量的维度（秩）：rank/order dimension ?...# 第一个参数为指定的保存路径，第二个参数为要保存的图 tf.summary.FileWriter("./", sess.graph) 用于导出关于模型的精简信息的方法 可以使用TensorBoard

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    利用Tensorflow2.0实现手写数字识别

    但Tensorflow与传统的模型搭建方式不同，它是采用数据流图的方式来计算, 所以我们首先得创建一个数据流图，然后再将我们的数据（数据以张量tensor的形式存在）放到数据流图中去计算，节点Nodes...训练模型时tensor会不断地从数据流图中的一个节点flow到另一个节点, 这也是Tensorflow名字的由来。...计算图Graph规定了各个变量之间的计算关系，建立好的计算图需要编译以确定其内部细节，而此时的计算图还是一个“空壳子”，里面并没有任何实际的数据，只有当你把需要运算的输入数据放进去后，才能在整个模型中形成数据流...打个比方，就像用管道搭建的供水系统，当你在拼接水管的时候，水管里面其实是没有水的，只有等所有的管子都接好了，才能进行供水。具体如下图所示 ?...，支持一系列的硬件加速器，例如GPU、TPU等； 5、使用SaveModel作为模型保存模块，更好对接线上部署。

    1.1K30

    TensorFlow 官方中文版教程来了

    中文版教程是为了让初学者可以快速上手 TensorFlow，所以也采用高阶的 keras 等 API 来展示不同模型的例子，包括基础的分类回归模型，更深入点的 CNN、GAN、RNN 等。 ?...检查点，保存训练进度并从您停下的地方继续。 特征列，在不对模型做出更改的情况下处理各种类型的输入数据。 Estimator 的数据集，使用 tf.data 输入数据。...张量 - 介绍了如何创建、操作和访问张量（TensorFlow 中的基本对象）。 变量 - 详细介绍了如何在程序中表示共享持久状态。...图和会话 - 介绍了以下内容： 数据流图：这是 TensorFlow 将计算表示为操作之间的依赖关系的一种表示法。 会话：TensorFlow 跨一个或多个本地或远程设备运行数据流图的机制。...保存和恢复 - 介绍了如何保存和恢复变量及模型。 TensorBoard TensorBoard 是一款实用工具，能够直观地展示机器学习的各个不同方面。

    1K20

    TensorFlow极简入门教程

    本文介绍了TensorFlow 基础，包括静态计算图、张量、TensorBoard 可视化和模型参数的保存等。...其中 Tensor 代表传递的数据为张量（多维数组），Flow 代表使用计算图进行运算。数据流图用「节点」（nodes）和「边」（edges）组成的有向图来描述数学运算。...这允许来自不同公司和团队的人们保存、恢复和发送他们的模型参数给别人。 默认情况下，梯度更新（在所有神经网络中应用）将应用到计算图中的所有变量。实际上，变量是你希望调整以最小化损失函数的东西。...占位符 我们已经创建了各种形式的常量和变量，但 TensorFlow 同样还支持占位符。占位符并没有初始值，它只会分配必要的内存。在会话中，占位符可以使用 feed_dict 馈送数据。...参数存储与加载 在基础部分中，最后还介绍了模型参数的保存与恢复。

    1.6K41

    深度学习之 TensorFlow（二）：TensorFlow 基础知识

    符号式计算一般是先定义各种变量，然后建立一个数据流图，在数据流图中规定各个变量之间的计算关系，最后需要对数据流图进行编译，此时的数据流图还是一个空壳，里面没有任何实际数据，只有把需要的输入放进去后，才能在整个模型中形成数据流...如下图所示：定义了一个操作，但实际上并没有运行。 ? 　(2) TensorFlow 中涉及的运算都要放在图中，而图的运行只发生在会话（session）中。...TensorFlow 各个概念： 　（1）边：TensorFlow 的边有两种连接关系：数据依赖（实线表示）和控制依赖（虚线表示）。实现边表示数据依赖，代表数据，即张量。任意维度的数据统称为张量。...方法：tf.device() 　（6）变量：变量是一种特殊的数据，它在图中有固定的位置，不向普通张量那样可以流动。...tf.train.Saver() 来保存变量，通过在 tf.train.Saver 对象上调用 Saver.save() 生成，并且制定保存的位置，一般模型的扩展名为 .ckpt。

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    资源 | TensorFlow极简教程：创建、保存和恢复机器学习模型

    /恢复和混合多重模型 在第一个模型成功建立并训练之后，你或许需要了解如何保存与恢复这些模型。...如何实际保存和加载 保存（saver）对象 可以使用 Saver 对象处理不同会话（session）中任何与文件系统有持续数据传输的交互。...查看本文最后的链接资源以获取更多详细信息。 Saver 可以处理图的元数据和变量数据的保存和加载（又称恢复）。它需要知道的唯一的事情是：需要使用哪个图和变量？...当你恢复一个元检查点时，实际上是将保存的图加载到当前默认的图中。现在你可以通过它来加载任何包含的内容，如张量、操作或集合。...用 Protobufs 可以做更多的事情，如果你有兴趣可以查看教程 整洁的小技巧：在张量流中处理 protobufs 的所有操作都有这个表示「协议缓冲区定义」的「_def」后缀。

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