在字符与字节之间的转换过程称为编解码，Python自带了超过100种编解码器，比如：
“字符串”是个相当简单的概念：一个字符串是一个字符序列。本文记录 Python 中字符串相关内容。 基本的编解码器 Python 自带了超过 100 种编解码器（codec, encoder/decoder），用于在 文本和字节之间相互转换。每个编解码器都有一个名称，如 ‘utf_8’， 而且经常有几个别名，如 ‘utf8’、‘utf-8’ 和 ‘U8’。这些名称可以传 给 open()、str.encode()、bytes.decode() 等函数的 encoding 参数。 例如： 使用 3 个编解码
关于作者：Milter，一名机器学习爱好者、NLP从业者、终生学习者，欢迎志同道合的朋友多多交流
上篇文章高性能NIO框架Netty入门篇我们对Netty做了一个简单的介绍，并且写了一个入门的Demo,客户端往服务端发送一个字符串的消息，服务端回复一个字符串的消息，今天我们来学习下在Netty中怎么使用对象来传输数据。 上篇文章中传输字符串我们用的是框架自带的StringEncoder，StringDecoder编解码器，现在想要通过对象来传输数据，该怎么弄呢？ 既然StringEncoder和StringDecoder可以传输字符串，我们来看看这2个类的源码不就知道它们到底做了一些什么工作。 Stri
https://www.streamingmedia.com/Articles/Editorial/Featured-Articles/Good-News-AV1-Encoding-Times-Drop-to-Near-Reasonable-Levels-130284.aspx
Flutter邀请你用Dart语言开发你的移动应用，一套代码可以同时构建Android和iOS。但是Dart不会编译成Android’s Dalvik字节码，在iOS上也不会有Dart/Objective-C的绑定。这意味你的Dart代码并不会直接访问平台特定的API，即 iOS Cocoa Touch 以及 Android SDK的API。
在Windows上使用open打开utf-8编码的txt文件时开头会有一个多余的字符\ufeff，它叫BOM,是用来声明编码等信息的,但python会把它当作文本解析。
接上一篇博客 【Netty】Netty 核心组件 ( Pipeline | ChannelPipeline ) 内容 , 在 debug 调试中 , 详细分析 ChannelPipeline 内部的 Handler 双向链表 ;
fluent FFmpeg返回一个构造函数，你可以使用它来对FFmpeg命令进行操作。
Matroska封装格式非常灵活、兼容性好，既适用于本地文件存储又可以进行实时流传输。本篇文章主要探讨Matroska的编解码器映射，如何封装视频流、音频流、字幕流。如果要Matroska的介绍、功能和基本结构，请查看上一篇文章：走进音视频的世界——Matroska封装格式的介绍(一)。
音视频学习项目：LearnVideo AndroidMediaCodecDemo
本章主要内容就是讲解如何在dotnetty的框架中进行网络通讯以及编解码对象、数据包分包拆包的相关知识点。
来自 WebCodecs 的技术主管 Chris Cunningham 将首先介绍一些 WebCodecs 的 API，并会介绍一些关于视频编码器的设置。
Flutter定义了两种Codec：MessageCodec 和 MethodCodec。
libavutil 是一个实用库，用于辅助多媒体编程，本文记录 libavutil 库学习及 demo 例程展示。
Method channels是platform channels的一种，用于调用Dart和Java / Kotlin或Objective-C / Swift中的命名代码段。 方法通道利用标准化消息“信封”来传递从发送方到接收方的方法名称和参数，并区分相关答复中的成功和错误结果。 信封和支持的有效负载由单独的方法编解码器类定义，类似于message channels 如何使用消息编解码器。
FFplay是一个使用FFmpeg库和SDL库的非常简单和便携的媒体播放器。它主要用作各种FFmpeg API的测试平台。
原因在于这个latin1不会对中午编码，所以我们需要处理这个EncodeError,处理如下：
① HTTP 服务器端 : 在服务器端使用 Netty 开发 HTTP 服务器 , 该 HTTP 服务器监听 8888 端口 ;
3 使用Logstash采集、解析和转换数据 理解Logstash如何采集、解析并将各种格式和类型的数据转换成通用格式，然后被用来为不同的应用构建多样的分析系统 ---- 配置Logstash 输入插
Netty是一个高性能的网络应用程序框架，它提供了丰富的功能，包括编解码器，这些编解码器用于在网络中发送和接收数据时进行数据的编码和解码。
随着众多model zoo的出现，对于我们这样不懂得高深的数学基础知识的小白来说，能体验众多业界大牛开发的模型也不再是一个遥不可及的事情了。现在唯一的成本可能就是要熟悉各种开发框架，如 Transformers，OpenMMLab 等。KubeGems 在1.23版本中加入了模型商店的功能，其主要目的就是为了让开发者快速部署和体验这些优秀的模型，当前KubeGems主要对接Huggingface 和 OpenMMLab 两个model zoo，后续我们还将不断集成其他优秀的model zoo。本文将以HuggingFace为例，简单介绍如何在KubeGems上快速体验一个视觉问答的模型任务，以及一些实现背后的技术细节。
很多读者可能会问，我们是做移动端的开发，为什么要学习FFmpeg 命令行工具？其实客户端是可以直接调用FFmpeg 命令行工具实现具体功能，而不需要去深入了解FFmpeg的具体方法。我们先基于Mac使用FFmpeg 命令行工具体验功能。
Flutter作为一种跨平台解决方案，经常会作为一个模块嵌入到原生Android与iOS应用中，Flutter与Android原生端的通信必不可少。所以本文就来讲述一下Android如何与flutter进行通信。
最近，越来越多的图像被压缩并发送到后端设备进行机器视觉分析任务（例如目标检测），而不仅仅是供人类观看。然而，大多数传统的或可学习的图像编解码器都是最小化人类视觉系统的失真，而没有考虑到机器视觉系统的需求。在这项工作中，我们提出了一种用于机器视觉任务的图像压缩前处理方法。我们的框架不依赖于可学习的图像编解码器，而是可用于传统的非可微分编解码器，这意味着它与编码标准兼容，并且可以轻松部署在实际应用中。具体而言，我们在编码器之前增加一个神经网络前处理模块，用于保留对下游任务有用的语义信息并抑制无关信息以节省比特率。此外，我们的神经网络前处理模块是量化自适应的，可以在不同的压缩比下使用。更重要的是，为了联合优化前处理模块和下游机器视觉任务，我们在反向传播阶段引入了传统非可微分编解码器的代理网络。我们在几个具有不同骨干网络的代表性下游任务上进行了广泛的实验。实验结果表明，我们的方法通过节省约20%的比特率，在编码比特率和下游机器视觉任务性能之间取得了更好的权衡。
原文链接：https://www.tvtechnology.com/news/a-simple-guide-to-formats-and-codecs
在前面章节中，我们一再看到，训练或使用神经网络进行预测时，我们需要把数据转换成张量。例如要把图片输入卷积网络，我们需要把图片转换成二维张量，如果要把句子输入LSTM网络，我们需要把句子中的单词转换成one-hot-encoding向量。
用法：ffmpeg [options] [[infile options] -i infile] … {[outfile options] outfile} …
原文 http://www.streamingmedia.com/Articles/Editorial/Featured-Articles/At-the-Battle-of-the-Codecs-Answers-on-AV1-HEVC-and-VP9-128213.aspx
https://hacks.mozilla.org/2018/06/av1-next-generation-video-the-constrained-directional-enhancement-filter/
在信息时代，网络带宽作为一种新的资源已经开始与传统的化石能源资源相媲美。在我们的视听世界中，视频现在占据网络流量的 80%，根据思科公司的预测，到明年将达到 82%。视频压缩显然是最基本的工具，它不为公众所知，但实际上，它是我们信息时代的重要推动者之一。随着视频在我们日常生活中的使用越来越多，它的作用在可预见的未来只会呈指数级增长。所以我们今天谈论的技术不仅仅是社会角落里的一些深奥的东西，我们不仅现在在使用它们，而且人们在过去一年半的时间里一直在这种 COVID 大流行下使用它们处理日常事务，或与亲人交谈。
本文主题：编码和解码，或者说是数据从一种特定协议的格式到另一种的转换。这些任务通常由编解码器组件处理 Netty 提供了多种组件，简化了为支持广泛协议而创建自定义编解码器的过程。 若你正在构建一个基于 Netty 的邮件服务器，那就会发现 Netty 对于编解码器的支持对于实现 POP3、IMAP 和 SMTP 协议来说是多么宝贵！
原文链接：https://blog.beamr.com/2020/05/28/video-codecs-in-2020-the-race-is-on/
据我所知，这是第一次有研究对代表基本视频编码（Essential Video Coding，EVC）、通用视频编码（Versatile Video Coding，VVC）和低复杂度增强视频编码（Low Complexity Enhancement Video Coding，LCEVC）的编解码器以及 AV1、HEVC 和 H.264 的质量和性能进行比较。它并不像我希望的那样详尽，但结果应该有助于你了解三个较新的 MPEG 编解码器的目标，以及它们与旧编解码器的对比情况。
本文讨论了HEVC，AV1和多功能视频编码（VVC）的当前状态，回顾了每种编码器在最近一年的进展。您将从开发者的角度了解每个编解码器的最新进展，包括从编码耗时、成本与编码质量等方面得出的对比结果，并获悉编解码器市场在过去几年中的发展趋势以及编码器的意义与价值。 文 / Jan Ozer 整理 / LiveVideoStack 我们关心的是什么？ 我们知道，有史以来最成功的两个编解码器是MPEG-2和H.264，但这两种编解码器主要是为广播市场定制，与流媒体没有太大关系。编码器标准对于广播领域的价值在于可以从
硬编码：使用非CPU进行编码，如显卡GPU、专用的DSP、FPGA、ASIC芯片等
我们在前面已经见过了图像读取函数imread()的调用方式，这里我们给出函数的原型。
机器之心报道 编辑：rome rome DALL-E 已经能够很好地从文本生成图像，那么如何高效地实现语音合成呢？本文带你看微软最新推出的语音合成模型 ——VALL-E，它的效果将惊掉你的下巴。 近十年间随着神经网络和端到端建模的发展，语音合成技术取得了巨大突破。级联的文本到语音（TTS）系统通常利用声学模型 pipeline 和梅尔频谱作为中间表示的声码器。先进的 TTS 系统可以从单个或多个 speaker 合成高质量的语音，但仍需要高质量的 “干净” 数据。从网络上抓取的大规模数据无法满足要求，并且会
H.264 是由国际标准组织机构（ISO）下属的运动图象专家组（MPEG）和国际电传视讯联盟远程通信标准化组织（ITU-T）开发的系列编码标准之一。
FFMPEG 编解码器获取流程 : 在获取音视频流 AVStream *stream 之后 , 执行以下流程 ;
QT是一套很不错的界面开发库，而且考虑到了跨平台的要求，使用也相对比较容易上手。我也刚刚才学习用QT开发，发现它对中文的处理做的不是很好，或者更贴切的是做的不够智能吧，如果在字符串中输入中文，显示的就会是乱码。 下面就介绍一个简单的方法，让我们的中文正确显示出来，先看一段程序，该程序主要功能就是显示一个窗口，窗口上面的按钮显示中文。
(1) 可用性 建议在网络上传输元数据时确保高可用性。 (2) 数据量 相对于总服务数量、内容数量和网络带宽这些因素而言，在传输元数据时，建议让传输的数据量足够小。 (3) 正确性 服务供应商应确保标记特定内容的元数据是正确的。 我们以内容的“评级”正确性为例来说明元数据的重要性。内容的正确评级直接关系到客户的期望，一部成人电影如果错误地标上了“家庭电影”的评级，必将会严重地影响客户体验和服务供应商的业务。
https://mux.com/blog/did-sisvel-just-catch-aom-with-their-patents-down/
原文链接 / https://bloggeek.me/webrtc-video-codec/
机器之心报道 作者：杜伟 与传统编解码相比，AI 赋能编解码能带来哪些方面的增益？高通又在这方面做了哪些技术创新和应用？近日，机器之心在与高通工程技术副总裁、人工智能研究方向负责人侯纪磊博士的访谈中，得到了这些问题的答案。 随着通信和互联网技术的进步，特别是智能手机的普及以及 4G、5G 移动通信技术的成熟与发展，语音视频聊天、视频游戏等多样化的休闲娱乐方式层出不穷，普通用户对语音与视频的消费需求也在不断增长。 2020 年《思科可视化网络指数：预测和趋势（2017-2022 年）》报告和 WhatsAp
为流媒体服务添加新的编解码器是一个重大决定。似乎不可避免的是，H.264 将长期存在，新的编解码器不会取代它，而只是占据市场的份额。在短期内，这意味着流媒体服务可能还需要提供 H.264 和新编解码器，这将增加复杂性和 CDN 存储需求。证明迁移到新编解码器的步骤是什么，如今的情况如何？
我们本章节将了解基本的编解码器以及自定义编解码器的使用，在了解之前，我们先看一段代码:
这三种类型的Channel都是全双向通信，即A<=>B,flutter可以主动发送消息给Native端，并且Native接收到消息后可以做出回应，同样，Native端可以主动发送消息给flutter端，flutter端接收数据后给Native端。
本文是来自于Bitmovin Vienna Video Tech Meetup的演讲，讲者是来自于Bitmovin的编码团队领导Christian Feldmann和产品经理Christoph Prager。主要内容是即将发布的三个MPEG标准以及流媒体启动时间优化。
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