通过上一篇的学习实践,我们了解了ExoPlayer的优缺点以及基本用法,今天我们进入ExoPlayer的音频播放实践,我们来一起实现一个简单的音频播放器。
PPV课大数据 翻译:数据客(ID: idacker) 如需转载,请与数据客联系授权 巴西的新闻网站Visualoop,这是一家汇集来自互联网的信息图表和数据为中心的可视化网站,今年,他们继续评选出这一年最优秀的大数据可视化相关工具。 “我们很艰难的选出这20个新的平台或工具—如果你是我们每周数据新闻报道的忠实读者,你可能记得我们列表中的几个。”在这个榜单中他们忽略了新的版本和现有工具的更新,例如:CartoDB, Mapbox, Tableau, D3.js, RAW, Infogr.am 等等。 下
翻译:数据客(ID: idacker) 如需转载,请与数据客联系授权 巴西的新闻网站Visualoop,这是一家汇集来自互联网的信息图表和数据为中心的可视化网站,今年,他们继续评选出这一年最优秀的大数据可视化相关工具。 “我们很艰难的选出这20个新的平台或工具—如果你是我们每周数据新闻报道的忠实读者,你可能记得我们列表中的几个。”在这个榜单中他们忽略了新的版本和现有工具的更新,例如:CartoDB, Mapbox, Tableau, D3.js, RAW, Infogr.am 等等。 下面,就是2014
可视化震撼视觉的背后,是设计师与程序员思想的结晶,也是数据和信息多样化的视觉传达。那么,这一张张炫酷图表是如何实现价值创造呢?本期数据侠实验室,由各路大神为你开车,一起探索数据可视化设计之美背后的商业价值与未来。
音画同步旨在通过时钟参考的方式,将音频、视频、歌词等播放时间对应起来,确保画面和声音同步。音视频播放器开发中,音画同步是一项非常重要的工作,直接影响用户的视听体验。
在深度学习领域,有许多深度学习框架可以让开发者和研究者用于设计模型,每个框架具备各自独特的网络结构定义和模型保存格式。AI 工程师和研究者希望自己的模型能够在不同的框架之间转换,但框架之间的差距阻碍了模型之间的交互操作。
第一个是mysql安装包,第二个是navicat可视化工具,可以用来操作mysql,以后就不需要命令操作mysql了 这个是navicat 可视化工具,解压运行就可以
本文翻译自:https://google.github.io/ExoPlayer/guide.html#mediasource
ffmpeg应该是音视频入门必须要掌握的开源项目,涉及到音视频从生产到消费的完整过程,ffmpeg是一个综合性项目,涉及到非常多的知识点;
数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。数据可视化是指以图形或图表格式通过人工或以其他方式组织和显示数据,以使受众能够更清楚地查看分析结果、简化正在使用的数据中的复杂性、了解并掌握正在使用的数据制作方法。
国内互联网的发展的过程中,无论是3G、4G还是5G时代,甚至是在可见的未来nG时代,音视频领域一直自始至终参与其中,编解码标准也升级了一版又一版,和音视频的相关应用领域从传统的播放转为互动直播。从另一个方面,伴随中国的互联网发展的每一个过程,从高昂且卡慢流量资费到VIP、SVIP、SSVIP......,再到即将到来的人工智能和Web 3.0 ,必然也少不了音视频。接下来需要考虑你的钱包还能支撑多久,是不是已经准备好了?
最近接触到的一个项目, 有音频播放、切换播放速率和拖动进度到某处播放的需求 ,由于之前只是见过并没有尝试过切换播放速率 , 于是开始调研并最终实现,下面简单记录一下这次的调研过程。
从这篇开始我们进入阶段五 —— 一些音视频开源项目的学习使用分析,今天我们进入ExoPlayer部分的学习实践
上篇文章我们讲了如何对模型进行可视化,用的keras手动绘图输出CNN训练的中途结果,本篇文章将讲述如何用PaddlePaddle新开源的VisualDL来进行可视化。在讲VisualDL之前,我们先了解一下常用的Tensorflow的可视化工具---Tensorboard。 ---- Tensorflow的可视化 Tensorboard是Tensorflow自带的可视化模块,我们可以通过Tensorboard直观的查看神经网络的结构,训练的收敛情况等。要想掌握Tensorboard,我们需要知道一
播放器性能的极致优化,就是要发现播放流程中一点一滴的耗时,然后分析这些耗时,并提出有效的方式解决这些耗时.了解过ExoPlayer播放器的同学们都知道ExoPlayer的解码是依赖Android系统提供的原生的解码模块,即MediaCodec来实行视频和音频解码的.
数据可视化是将信息转换为可视化上下文(例如地图或图形)的实践,以使人脑更容易理解数据并从中获取见解。数据可视化的主要目标是更容易识别大型数据集中的模式、趋势和异常值。该术语通常与其他术语互换使用,包括信息图形、信息可视化和统计图形。
ijkPlayer是BiliBili公司维护的一个开源工程,基于ffmpeg开发的一个播放器软件,支持Android和iOS平台,整个ijkplayer就是以ffplay为基础,如果只是使用它进行播放,集成也较为简单,使用也和MediaPlayer差不多,但是要定制化需求,就有一定的门槛高度。支持软硬编解码,支持倍速播放,可以定制化集成需要的功能,集成占用体积也很小,更详细的解释参看下面官方介绍:
支持苹果 Silicon 芯片 – 对苹果 Silicon 芯片(M1 芯片以及相关 CPU)的原生 ARM 代码支持,但请注意: NewTime、NewTone 和一些 DirectWave 采样格式的导入功能尚未完全重构可能会有问题。
出版社:CRC Press; 第一版(2021年4月16日) 语言:英语 页数:406页 ISBN-10书号:0367895242 ISBN-13书号:9780367895242
由于项目原因,在小编的测试工作中,经常需要使用各种音频、视频、图片等二进制文件进行测试。因为这些影音数据不同于文本,需要考虑的不只是字符种类和字符编码,还需要考虑文件格式和内部编码的类型,测试时往往需要使用不同格式和编码的数据。而一般情况下,我们所能获取的每条测试数据经常是只有一种格式或编码形式,这时就需要我们对这些数据进行转码。
在业务设置中,数据可视化工具可以帮助可视化业务流程生成所有数据,并创建仪表板来跟踪几乎所有的内容。数据可视化工具还可以完美地使用特定事件、项目、分析和信息的数据创建图形。
Salesforce 公司的一项调查显示:53% 的员工要经常查看分析数据,却只是依靠手工操作。在大量的电子表格、图表和数据中滚动鼠标,就好比是大海捞针。
企业可以使用多种工具来可视化其数据和信息。在这里,我们列出了在大数据专业人士中非常流行的15种最重要的数据可视化工具!
以前总觉得没有什么太好的可视化工具,于是问了一个业内朋友。对方回:你还用可视化工具?直接命令行呀,redis提供了这么多命令,操作起来行云流水。用可视化工具觉得很low。
如果你曾经想过像MilkDrop这样的音乐可视化工具是怎么做的,那么这篇文章就是为你准备的。我们将从使用Canvas API来做简单的可视化入手,然后慢慢转移到用WebGL着色器来做更复杂的可视化。
随着容器技术的快速发展,Kubernetes已成为容器编排的事实标准。然而,容器化环境中的监控仍然是一个关键挑战。在本文中,我们将探讨如何使用内网监控系统和Kubernetes无缝集成,以确保容器化应用的可靠性和性能。我们将通过举例演示如何实施监控解决方案,重点关注实际代码示例。
选自Uber 作者:Rui Wang等 机器之心编译 参与:张倩、刘晓坤 近日,Uber 开源了神经进化算法开发的交互式可视化工具 VINE,该工具可以轻松实现神经网络群体的各种特定指标以及适应度分数的可视化和随时间的变化,用户可对其进行实时评估。此外,VINE 还支持默认功能之外的高级选项和自定义可视化。 VINE 项目地址:https://github.com/uber-common/deep-neuroevolution/tree/master/visual_inspector 对于 Uber 的产业
据可视化是将数据以图形化、可视化的方式呈现,让数据更加直观、易于理解。目前市场上有许多数据可视化工具,本篇文章将为大家推荐30个数据可视化超级工具,并对每个工具的特点进行介绍。
本篇文章主要介绍 Android 原生 VideoView,Google 开源视频播放框架 ExoPlayer,Vitamio 视频播放框架以及 Bilibili 开源视频播放框架 ijkplayer 的使用方法和优缺点。
用 Python 创建图形的方法有很多,但是哪种方法是最好的呢?当我们做可视化之前,要先明确一些关于图像目标的问题:你是想初步了解数据的分布情况?想展示时给人们留下深刻印象?也许你想给某人展示一个内在的形象,一个中庸的形象?
点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 作者 | 一入码坑深似海 来源 | https://www.jianshu.com/p/cb9f4dcb3b92 1. 命令行 不知道大家在日常操作redis时用什么可视化工具呢? 以前总觉得没有什么太好的可视化工具,于是问了一个业内朋友。对方回:你还用可视化工具?直接命令行呀,redis提供了这么多命令,操作起来行云流水。用可视化工具觉得很low。 命令行的鄙视用工具的,用高端工具的鄙视低端工具的,鄙视链一直存在。虽然用
数据可视化是以图表和图形的形式呈现数据,多个可视化和信息位的组合仍然被称为信息图表。而数据可视化工具就是生成这种呈现的软件。数据可视化为用户提供了交互式探索和分析数据的直观手段,使他们能够有效地识别有趣的模式、推断相关性和因果关系,并支持意义构建活动。
当今,数据可视化已经成当今,随着数据的日益增长,数据可视化变得越来越重要。ECharts 是一个强大的数据可视化工具,它提供了丰富的图表类型和交互方式,可以帮助我们更好地理解和分析数据。当今的数据可视化已成为数据分析和决策制定的重要工当今时代,数据分析和可视化已经成为了各行各业中不可或缺的一部分。而 ECharts 作为一款强大的数据可视化库,已经成为了众多开发者的首选。在本文中,我们将会介当今,数据可视化已成为数据分析和决策制定的必要当今时代,数据可视化已经成为了各行各业中不可或缺的一部分。数据可视化可以当今的数据可视化已经成为了数据分析和展示的重要手段之一,而ECharts作为一款优秀的数据可视化工具,被广泛应用于各个领域。在本篇文章中,我将向大家介绍如何在Uniapp中使用ECharts。
巴西的新闻网站Visualoop,这是一家汇集来自互联网的信息图表和数据为中心的可视化网站,今年,他们继续评选出这一年最优秀的大数据可视化相关工具。 “我们很艰难的选出这20个新的平台或工具—如果你是我们每周数据新闻报道的忠实读者,你可能记得我们列表中的几个。”在这个榜单中他们忽略了新的版本和现有工具的更新,例如:CartoDB, Mapbox, Tableau, D3.js, RAW, Infogr.am 等等。 下面,就是Visualoop从他们的报道中提取的20大可视化工具和资料。 工具: 1、Int
在Android设备中,播放视频和音乐是非常普遍的。Android框架提供了一个对于媒体的操作的最省代码的解决方案:MediaPlayer。它提供了低等级的媒体API,例如:MediaCodec,AudioTrack,MediaDrm,可以用于建立自定义媒体播放的解决方案。 但是MediaPlayer的api实在是但太难用了,扩展性也不好。所以我们可以用诸如ijkplayer,VLC以及ExoPlayer。本文并不是讲述ExoPlayer如何使用的,而是一款基于ExoPlayer的VideoView。ExoPlayerVideoView旨在提供一个快捷的视频播放布局的解决方案。
本文探讨了开源技术在大数据处理和分析领域的重要性,分析了开源工具在处理大数据、构建分析流程和实现数据可视化方面的作用。通过深入研究不同的开源解决方案,我们将了解开源如何在大数据和分析中发挥关键作用。
《可视化组织》的作者菲尔·西蒙在本文中讨论了数据可视化工具和它们改变商业对话的强大力量。大数据可能导致大的混乱,因此要从混乱中梳理清晰的数据,从而发现商业机会,就变得无比的重要。清晰可见的呈现出数据和发现数据的过程一样重要。通过可视化的工具创建热图、数据关系树图以及空间地理图,能够帮助CEO在几分钟内通过可视化的方式解释一个销售趋势。可视化能够把数据转换成对话。这一课题在菲尔·西蒙的即将出版的新书《大到无法忽视》中也被提及,《可视化组织:数据可视化,大数据,需求更优决策》(Wiley出版社,2014年)也
AI 的发展脚步会加快,这一年将是 AI 技术重生和数据科学得以重新定义的一年。对于雄心勃勃的数据科学家来说,他们如何在与数据科学相关的工作市场中脱颖而出?会有足够多的数据科学相关工作吗?还是说有可能出现萎缩?接下来,让我们来分析一下数据科学的趋势,并一探如何在未来的大数据和机器学习 /AI 领域获得一份不错的工作。”
这篇文章是关于GraphTech生态系统系列文章的一部分。本文是第三部分,也是最后一部分(目前)。介绍了图形可视化软件、应用程序和库的生态系统。第一篇文章列出了图形数据库。第二部分介绍了图形分析生态系统。
本文介绍了一种用于数据可视化的交互式工具,该工具可以生成各种图形和图表,包括热力图、树图、网络图、饼图等等。该工具基于Go语言和Echarts库开发,支持多种数据源,包括数据库、Excel、CSV、JSON等,可以快速生成交互式图表,并支持自定义图表样式、颜色、字体等。该工具还支持云端部署和分享,可以在浏览器中直接运行,无需安装任何插件。本文主要介绍了该工具的功能和特点,以及使用方法和技术实现。
导读:喜欢用 Python 做项目的小伙伴不免会遇到这种情况:做图表时,用哪种好看又实用的可视化工具包呢?之前文章里出现过漂亮的图表时,也总有读者在后台留言问该图表时用什么工具做的。下面,作者介绍了八种在 Python 中实现的可视化工具包,其中有些包还能用在其它语言中。快来试试你喜欢哪个?
作为K8S官方提供的仪表盘工具,它以简洁而直观的界面展示和管理K8S集群中的各类资源。
作者:程序猿(微信号:imkuqin) 猿妹 链接:https://www.itcodemonkey.com/article/329.html(点击尾部阅读原文前往) 本文为大家整理了 Google
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