今天向大家介绍一下如何使用 librtmp 库推拉音视频直播流。虽然Adobe已经宣布不在维护 flash 了,但 flash使用的 rtmp 协议目前仍然是直播系统中最常用的传输协议。
51单片机是对所有兼容Intel 8031指令系统的单片机的统称。该系列单片机的始祖是Intel的8004单片机,后来随着Flash rom技术的发展,8004单片机取得了长足的进展,成为应用最广泛的8位单片机之一,其代表型号是ATMEL公司的AT89系列,它广泛应用于工业测控系统之中。很多公司都有51系列的兼容机型推出,今后很长的一段时间内将占有大量市场。51单片机是基础入门的一个单片机,还是应用最广泛的一种。需要注意的是51系列的单片机一般不具备自编程能力。
作者:朱灵子 本文举一个简单的例子介绍如何进行react native实战开发,主要从以下几个方面来进行介绍: 如何在mac IOS下进行react native环境配置 写一个简单的例子,分析rea
摘要总结:本文介绍了React Native开发iOS应用的基本步骤和注意事项,包括环境配置、代码结构、布局、图片加载、网络请求、缓存等方面的内容。作者还通过一个简单的例子介绍了如何使用React Native开发iOS应用,并提供了在真机上运行和调试的步骤方法。
本文举一个简单的例子介绍如何进行react native实战开发,主要从以下几个方面来进行介绍:
本文介绍了TensorFlow R1.2版本的安装、使用、发展、教程和资源等方面的内容。
如果直接把这2条命令复制运行,放心,在mac上是百分之百安装不上的。哈哈,且听我娓娓道来这一路上遇到的各种坑。
本篇文章接上一篇[1],继续聊聊向量数据库领域,知名的开源技术项目:Milvus,在不同 CPU 架构的 macOS 环境下的编译安装。
有很多工具能够帮助开发者在 Linux 和 Mac 上构建深度学习环境(比如 Tensorflow,不幸的是,TensorFlow 无法在 Windows 上轻松安装),但是很少人关注如何在 Win10 设备上有效构建深度学习环境。大多数人关注的是如何让深度学习框架运行在 Win10 设备的 Ubuntu VM 上,这不是最优的解决方案。
在Windows下习惯了VS编写C++程序,当然也用命令行编译过程序,在Mac下没有装IDE的情况下,使用终端编写好了HelloWorld.cpp文件之后,不知道如何在Mac下编译,使用了gcc命令报错了,已写过HelloWorld.c文件,gcc编译执行都没问题。查了一下,在Mac下编译C++程序可以使用clang++或g++,我两个都试了一下,都可用。
本篇文章接上一篇,继续聊聊向量数据库领域,知名的开源技术项目:Milvus,在不同 CPU 架构的 macOS 环境下的编译安装。
最近有一些需求,需要学习和配置Groovy脚本。而电脑上安装的编译器Android Studio。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 翻译、编辑:Alex 技术审校:刘歧 本文来自OTTVerse,作者为Krishna Rao Vijayanagar。 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 FFmpeg Easy-Tech #021# 在本篇文章中,我们将学习如何使用FFmpeg把视频从AVI格式转换为MP4格式(在重新/不重新编码AVI文件的情况下)。作为红利,我们还将学习FFmpeg在Ubuntu、Mac和Windows上的安装,并使用FFmpeg将
一、背景介绍 虚拟摄像头,顾名思义,就是利用软件技术虚拟出一个摄像头硬件设备供用户使用。当我们需要对视频图像进行处理再输出时,虚拟摄像头就具备非常大的价值了。关于如何在Windwos上实现一个虚拟设备的资料已经非常丰富了,Windows Driver Kit里面也有非常多的帮助文档。这篇博文主要总结了在Mac下开发虚拟摄像头的一些经验。Mac下的虚拟摄像头产品其实也有不少,例如CamTwist, CamMask, CamWiz, ManyCam等。但是关于如何在Mac下开发虚拟摄像头设备的资料却是异
Protocol Buffers(protobuf)是一个强大的序列化工具,它需要一个编译器来将其接口定义语言转换为特定的开发语言。在本文中,我们将根据官方发布页面的指导,分别介绍如何在Windows、Linux和Mac系统上安装protobuf编译器。
Docker(容器技术)始于2013年,自那时起我便经常可以看到有关docker的消息。之前我已经尝试过docker的入门例子,但我觉得自己没有真正理解docker技术的价值所在以及docker容器是如何运行的。在这周,当我花了一些时间去研究docker之后,发现它并没有我之前想得那样神秘和复杂。
选自Google Research 机器之心编译 参与:蒋思源 近日,谷歌开源了 MobileNet,它一个支持多种视觉识别任务的轻量级模型,还能高效地在移动设备上运行。同时机器之心也关注过开源圈内利用苹果最新发布的 Core ML 实现的谷歌移动端神经网络 MobileNet。此外,谷歌的这次开源充分地体现了其「移动优先」与「AI 优先」的有机结合。 项目地址:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/nets/mobilenet_v1
PS:hello.c 因为是c语言写的,我们把它打成一个Image,Image里面其实就是一个可以执行的文件,它其实依赖宿主机kernel,它虽然比较小,但是也能反映docker的架构,后面我们会使用mysql,nginx,tomcat其实他们的原理跟今天做的baseImage 里面的hello 程序是一样的。
The Things Network 是 LoRaWAN 行业里非常著名的 Network Server 提供方,尤其是开发者社区运营得非常好,吸引了很多开发者来使用他们的平台。接触的许多国外的厂家,都是默认连接 TTN 的平台。
近段时间在学习Android直播,那么毋庸置疑ffmpeg和WebRTC是音视频界的两个大佬。
Android和iOS开发都支持C++开发,可以一套代码多平台使用。同时C++难以反编译的特性也可以为Android开发带来代码的保密,另一native特性也可以提高代码的运行效率。
这一篇文章主要介绍如何在Vapor项目中连接mysql数据库。MySQL相信是大家最常用的数据库之一了,几乎每个公司都有用到这个数据库,如果你对于数据库的选择相对保守,那么mysql是个不错的选择。
自从快直播传输层SDK发布以来,越来越多的客户通过快直播传输层SDK libLebConnection接入,其接入便捷性受到客户的肯定。libLebConnection和相应的WebRTC Demuxer实现了多个版本的迭代优化,主要有下面4点: 追求极致性能,提升首帧、开播成功率和卡顿等QoS指标。 提升SDK的易用性、稳定性和完备性。 打磨瘦身,SDK体积减少30%,实现ARM64打包增量不超过500K。 实现Android、iOS、Windows、Linux和Mac全终端平台覆盖。 前面我们已
在我们学习如何使用FFmpeg开发一款简单播放器的时候,ffplay一定是一个非常不错的参考例子
早在4年前我曾发表过一篇关于《Android开发之反编译与防止反编译》的文章,我在该文章中对如何在Windows平台反编译APK做了讲解,如今用Mac系统的同学越来越多,也有很多朋友问我能否出一篇关于
我们是做后台开发的,虽然我们的svr都泡在tlinux上,但是大部分同学写代码/看代码还都是在windows下。
最近在读《Android 进阶指北》,开篇就是介绍如何在安装到 VirtualBox 的 Ubuntu 上进行下载和编译 aosp(Android Open Source Project)。由于我的电脑是 macOS,所以首先尝试了在 macOS 上进行下载和编译 aosp,其中碰到了很多问题,所以整理此文出来,给后来人借鉴。
TensorFlow简介 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。 TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域,对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进,它可在
今天我们来聊聊如何在Windows下使用ffmpeg库进行音视开发。一般情况下我很少在Windows下使用ffmpeg, 最主要的原因是在Windows下编译ffmpeg没有在Linux/Mac下编译方便。
原标题:2019年iOS开发证书+生产证书+极光推送/ iOS开发者中心证书生成方法以及极光推送证书使用方法!
PHP之所以被称为入门快的一门开发语言,其中一个原因是因为他有很完善的集成开发环境,无论是在Windows还是Mac os 上都可一键安装,开启PHP学习之路。我依旧记得当年入门时,仅仅的几分钟则开启了
所以很多高校的老师都要求学生用Latex来写论文。那么问题来了,latex要在哪里写?有像word一样的编辑器吗?答案是肯定的。市面上的latex编辑器不下20种,各种系统都有,常见的有:LyX、TeXworks、TexStudio、WinEdt、Emacs、Sublime Text、Atom、Visual Studio Code等。 有哪些好的latex编辑器?——知乎
由于我长时间使用redis,结果今天启动redis服务,密码给活活忘记了,那么如何在Mac本地修改redis密码,操作如下
本文介绍了 Docker 技术的基本概念、架构、使用场景以及基于 Docker 的开发实践。通过本文,读者可以了解到 Docker 技术的基本原理,以及如何在各种环境中使用 Docker 进行开发。
该文章介绍了如何通过Python和Keras框架实现一个简单的深度学习模型,并使用该模型对MNIST数据集进行分类。首先,介绍了Keras是什么以及它的主要特点,然后详细讲解了如何利用Keras实现一个简单的深度学习模型。最后,通过实例演示了如何使用该模型对MNIST数据集进行分类。
作者:董超 来源:腾讯云技术社区「腾云阁」 上一篇文章我们介绍了 MxNet 的安装,但 MxNet 有个缺点,那就是文档不太全,用起来可能是要看源代码才能理解某个方法的含义,所以今天我们就介绍一下 TensorFlow,这个由谷歌爸爸出品的深度学习框架,文档比较全~以后的我们也都使用这个框架~ 0x00 概要 TensorFlow是谷歌爸爸出的一个开源机器学习框架,目前已被广泛应用,谷歌爸爸出品即使性能不是最强的(其实性能也不错),但绝对是用起来最方便的,毕竟谷歌有Jeff Dean坐镇,这波稳。 0x
该文章介绍了如何通过Python和Keras框架实现线性回归模型,并使用数据集对模型进行训练和评估。同时,文章还探讨了如何使用Keras的优化器实现随机梯度下降,以及如何使用TensorBoard查看模型的训练过程,并分析了模型的收敛速度和准确率。
pyeos的编译和eos类似,只是为了支持python,需要安装一些额外的库和工具,下面来介绍下具体过程。 1. 下载pyeos代码 2. checkout python代码 3. ubuntu下pyeos的编译 安装编译pyeos所需的工具cython以及库readline 3.1 编译python 这里要编译的python在目录libraries/python,是用来在调用eos api的。 首先切换到libraries/python目录,然后执行下面的命令: 请将make -j2中的2改成CPU的
你也可以为这个项目出一份力,如果发现有价值的信息、文章、工具等可以到 Issues 里提给我们,我们会尽快处理。记得写上推荐的理由哦。有建议和意见也欢迎到 Issues 提出。
本文告诉大家 UWP 和 WPF 的不同。 如果在遇到技术选择或者想和小伙伴吹的时候可以让他以为自己很厉害,那么请继续看。
XGBoost是一种基于决策树(CART)的分布式的高效的梯度提升算法,它可被应用到分类、回归、排序等任务中,与一般的GBDT算法相比,XGBoost主要有以下几个优点:
从视频直播到播放器,现在很多的产品都集成了视频播放的功能,而目前市面上有比较主流的有第三方框架有:
最近在尝试一些新的架构,玩点花活儿!小有所得,分享给大家。 Why Rust? 因为它酷😎,因为个人喜欢,所以用它作为锤子,到处找钉... Nah... just kiddin' ~ 必须有一些很合理
Go 是一门编译型和静态的编程语言。因为 Go 语言是 2009 年诞生的,比目前市面上主流的编程语言,如 C、C++、Python、Java 都要新,所以它能够基于多种语言,取其精华,去其糟粕。
仅仅在2013年左右才发布的Docker,却已经遍布了我的Twitter消息和RSS阅读器。在之前我已经运行过“Hello World”的示例,但我自觉没有能真正理解其内涵,准确地说,我并不了解Doc
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)的中文翻译是同步定位与地图构建,即可以在未知环境中通过传感器的信息来定位自身的位姿,并同时构建环境的三维地图,因其在AR/VR、自动驾驶、机器人领域的巨大应用价值,得到了学术界和工业界的广泛关注。
这两个网站对于学习 OpenGL 帮助非常大,既可以用作入门的教材,也可以作为工具书,后续进行查漏补缺。
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping),其中文翻译为同步定位与地图构建,即可以在未知环境中通过传感器的信息来定位自身的位姿,并同时构建环境的三维地图,因其在AR/VR、自动驾驶、机器人领域的巨大应用价值,得到了学术界和工业界的广泛关注。
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