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云点播(VOD)是集音视频上传、直播录制、媒体资源管理、自动化转码处理、视频 AI、分发加速、播放器 SDK 于一体的一站式音视频点播解决方案,广泛应用于视频、游戏、教育、传媒、电商、社区等场景。
  • 小明历险记:规则引擎Drools教程一

    小明是一家互联网公司的软件工程师,他们公司为了吸引新用户经常会搞活动,小明常常为了做活动加班加点很烦躁,这不今天呀又来了一个活动需求,我们大家一起帮他看看。小明的烦恼活动规则是根据用户购买订单的金额给用户送相应的积分,购买的越多送的积分越多,用户可以使用积分来兑换相应的商品,我们这次活动的力度很大,肯定会吸引很多的用户参加,产品经理小王兴高采烈唾液横飞的对小明讲到小明心想,又tm来这套,这次需求又要变更多少次呢?表面上还的配合,说赶紧把规则给我们吧,早点开发早点上线,小王说这次需求老简单啦,估计你们两个小时就搞定了,不信你看需求文档。用户购买的金额和对应送多少积分的规则如下:100元以下, 不加分 100元-500元 加100分 500元-1000元 加500分 1000元 以上 加1000分小明一看,这需求果然简单呀,作为一个工作了两三年的程序员来讲
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  • 小明带你看WWDC 2017(day3实况)

    咋眼一看以为和UIWebview的能力一致,但细看还不一定,只能拦截WKWebview不会处理的URL Scheme:?
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  • 小明带你看WWDC 2017(day4实况)

    作者介绍:黄明,WWDC 2017大会的小时光茶社特派员 ,腾讯SNG增值产品部内容中心iOS组leader,主要负责手Q个性化业务、手Q WebView等项目。作为终端开发也喜欢学习些图像图形方向的知识,同好者可以技术交流。生活中,休闲比较喜欢看书,娱乐比较喜欢电竞。 ?今天是WWDC的倒数第二天,感兴趣的session越来越少,跟大家分享分享听了这几个。1. Core ML in depthCore ML in depth,再次跟我们解释了怎么使用Core ML,着重点在于Core ML Tools的介绍。介绍了它的大概结构,为什么使用python(因为很多Machine Learning的开源库都是使用python),开发者可以使用Core ML Tools转换其他Machine Learning产生的库,以供Core ML使用,并且它是开源的,开发者可以随时修改以支持更多的库。顺便说一句,虽然苹果PPT中没有提到Tensorflow,但其实Core ML是间接支持Tensorflow的,因为Keras的后端可以是Tensorflow或者Theano。?2. Image Editing with DepthImage Editing with Depth,更为形象的为开发者展示了什么是depth,并使用Demo为我们展示利用depth可以做些什么效果。当然还有更多的效果等待广大开发者通过智慧来探索。下图左、中、右分别是原图,depth信息、depth形象展示图。?另外在使用depth过程中,一定要注意depth信息存储一般分辨率小于原图,在使用depth过程中,需要对其进行缩放。这里即涉及到缩放算法,除了临近采样、线性插值和Bicubic,苹果还提供了一种EdgePreservedUpsampleFilter,以便保证边缘不会被平滑掉。?最后,在传输包含depth信息图像时,需要注意depth的一些信息一定要和图像信息同步处理,如方向也要随着图像方向改变而改变、图像做了transform则depth信息也得做对应处理。3. Advances in Core ImageAdvances in Core Image,介绍了Core Image的相关更新,包括:1、提供了更多的新的内建Filter(包括depth相关):?2、更新了部分已有的filter: ?3、可以直接使用Metal Shading Language来写CLKernel,这样支持提前编译以提高性能,并且具备更多Modern Language特性。 4、提供了新的CIRenderDestnationAPI,这类API支持提交GPU任务后继续执行,异步返回执行结果,这样提高了GPU/CPU并行效率。5、支持了各种扫描码识别,包括二维码。6、XCode中提供了CIImage的快速预览能力,方便开发者debug,非常好的特性。?4. Using Metal 2 for ComputeUsing Metal 2 for Compute,我原本以为是介绍怎么用Metal进行GPU并行计算,但其实是关于稍高层一点的应用,介绍怎么用Metal2做机器学习算法运算,即MPS(Metal Performance Shaders)的介绍。?MPS是Core ML的基础。如图,和Accelerate在同一层级,Accelerate是使用CPU运算,而MPS使用GPU运算,这里的运算都是指Machine Learning或图像处理中比较高层的相关数学运算。MPS从iOS10开始就封装了很多图像处理相关算法的原语(Primitive),如下图所示:?iOS11又提供了如下新的图像处理算法支持:?也新增了当下很流行的各种Machine Learning相关算法,如CNN:?使用MPS构建CNN网络将十分简洁,如下图:??这样就可以构建一个多层的CNN网络。Session中还介绍了一个Inception-v3 + LSTM做Image Caption(图像描述)的例子。?使用这种算法,每一个迭代选取一个更为具体的描述,最终产生一个完整的准确的描述:?Demo中的效果非常不错,广大对Machine Learning感兴趣的开发者可以多研究研究。最终算法结果表现如下:?至于性能,iOS11做了很多优化,同一个算法在iOS11上的提升如下:?具体性能怎样,可能还有待开发者使用测试。今天session较少,终于也有时间去Lab问问题了,今天去Webview相关的Lab问了两个问题。1、Q:关于Safari为什么JS Performance会比Chrome高这么多(Keynote说80%)。A:有一个比较重要的优化是GC的并行优化,新的Safari目前使用的Webkit GC是一个并行的过程,而Chrome的貌似还不是。当然还有很多细节优化,大家可以去Webkit Blog查阅相关信息。2、Q:新的WKWebview支持拦截custom scheme,不能拦截http/https是为什么?未来是否有计划支持开发者对于WKWebview做自定义的数据缓存机制的需求?A:不支持HTTP/HTTPS的拦截是因为安全问题,开发者拦截就绕开了WKWebview一系列安全措施。有很多其他开发者也提到了自定义缓存机制问题如Oracle,WKWebview团队未来会考虑提供某种机制,方便开发者做自定义缓存相关能力。
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  • 小明带你看WWDC 2017(day2实况)

    作者介绍:黄明,WWDC 2017大会的小时光茶社特派员 ,腾讯SNG增值产品部内容中心iOS组leader,主要负责手Q个性化业务、手Q WebView等项目。作为终端开发也喜欢学习些图像图形方向的知识,同好者可以技术交流。生活中,休闲比较喜欢看书,娱乐比较喜欢电竞。 ?今天开场,奥巴马夫人来到现场为WWDC助兴,现场人员爆满。WWDC的session确实也没让人失望,比起第一天的概览,今天的内容更加的充实。细节铺开之后,有很多内容都让开发者兴奋不已。?1. Core ML 如果说Google的TensorFlow Lite让移动终端运用深度学习变为现实,那么Core ML就让人人都会Machine Learning变为现实。?你没看错,上图就是Core ML的真实demo,仅仅红框的几行代码,就能实现花名的智能识别。你需要做的仅仅是找到(或者训练)一个模型,使用Core ML Tools(Python,已开源:https:pypi.python.orgpypicoremltools)转换为ML MODEL格式,加入工程,简单几行代码,你就是Machine Learning达人。那么模型怎么来?在https:developer.apple.commachine-learning,苹果已经提供了一部分成熟的model供开发者使用,后面会加入越来越多的模型。如果常用的成熟MODEL还不能满足需求,开发者也可以使用开源框架自己训练模型后,再转换使用(这就需要一定的Machine Learning的知识)。目前支持的开源ML框架有:?当然开发者也会有挑战,比如针对特定场景可能没有现成的模型可供直接使用,需要自主训练,训练的准确度就是挑战,另外,训练出来的模型体积大小精简也是挑战。这也让我看到一个商机,Model训练外包公司:)偏题了,话说回来,Core ML支持的模型类型有:情感分析、文字识别、翻译、场景分类,Style Transfer,音乐标记、文字预测等。支持的机器学习算法见下图。?Core ML是构建于Accelerate和MPS之上,并且是基于Core ML,苹果还推出了Vision Framework,NLP(Nature Language Processing) Framework,这两个Framework分别在机器视觉和自然语言处理上给苹果开发者带来了巨大便利。不够,今天并没有它们(VisionNLP)的session,后续我会继续追踪。?有了Core ML,相信以前认为是产品同学异想天开的想法,Core ML也能让其中一部分变为现实。Core ML的官方doc已经放出,详情大家可以参阅:https:developer.apple.comdocumentationcoreml2. ARKit今天另一个让人兴奋的内容是ARKit。?ARKit是苹果提供的一套用于AR开发的框架,方便开发者实现虚拟现实应用。还记得手Q的AR红包吗?为了实现它可是大费周章,有了ARKit,系统原生支持的能力就能满足要求。UNREAL和UNITY已经率先支持了ARKit。不过ARKit由于硬件限制,需要在iPhone7以上的版本才可以使用。AR程序使用ARKit做虚拟现实处理,使用SceneKit、SpriteKit或者Metal来做渲染。?代码实现概览如下:?ARKit的Session也讲述了部分原理,此处就不做深入描述了,具体的文档苹果也已经放出,请见:https:developer.apple.comdocumentationarkit。苹果提供ARKit后,大大降低开发AR APP的门槛,实现《pokemon go》也不再是那么“神奇”的事情了。?3. HEVC&HEIFCore ML、ARKit之后,第三个令人兴奋的内容就是苹果推出新的视频编码算法和图片编码格式: HEVC(High Efficiency Video Coding)、HEIF(High Efficiency Image File Format)。其中HEVC压缩率能比H264高达40%,其中在iOS摄像头拍摄的的场景上面,HEVC的压缩率是H264的两倍。HEIF的压缩率是JPEG的两倍。HEVC到底是什么呢?从session透露的信息来看,HEVC仍然是基于H265的,见下图,至于是否兼容H265,目前看是不可以,因为session中介绍,与外部系统传输需要transcode,后续我再去Lab确认下。?下图是HEVC编码的改进之处:?目前HEVC兼容的视频格式是MOV和MP4,这是MOV文件使用HEVC编码的大体文件格式展示:?下图说明了HEVC在iPhone7以上设备都支持硬件解码,iPhone 7以下只支持软件解码,macOS的支持情况见下图。苹果自身的framework都对HEVC做了良好支持,包括AVFoundition、PhotoKit、Webkit、HLS,另外VideoToolBox也支持HEVC。?HEIF又是怎么回事呢?HEIF是一个文件格式,其内部编码推荐使用HEVC(是不是想到了音视频的SharpPJ ),当然也支持其他的编码算法。?文件扩展名规范如下:?大体文件格式预览如下:?HEIF仍然是iPhone7以上机器才能支持硬件编解码,其他机型只能软件解码。同样苹果自身的图像相关库都做好了对这个格式的兼容。对于传输兼容性问题,苹果给出了两个处理方案,1、转码;2、能力查询。?其实只有一个方案,即对于不支持HEVC/HEIF的外部系统都得转码…HEVC和HEIF有如此好的性能(压缩率),但却是苹果定制,未来到底怎么利用它呢,大家开动大脑吧。除了以上几个重磅技术话题,今天还参加了Metal2的session,介绍了Metal2的几大性能优化和相关API:?主要是讲原理,这里就不过多阐述来,具体使用Metal2的专业人士后续来研究吧。后面还有Metal2用于并行计算的session,到时候我再关注。最后简单说下Cocoa Touch的更新,比较需要关注的是iOS11提供了宽的Navigation Bar,APP设置新的属性后就可以变成这种模式,这里可能会有一些iOS11UI兼容性改造。另一个亮点是提供了终端版自动填充密码能力,当然这也是在网页拉起终端的情况才能支持。另外再纠正一个昨天文章的错误,Drag&Drop的能力iPadiPhone都可以使用,交互同学可以尝试使用下这种交互了。还有,不是steam VR SDK是stream VR SDK :)。
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  • 小明带你看WWDC 2017(day1实况)

    作者介绍:黄明,WWDC 2017大会的小时光茶社特派员 ,腾讯SNG增值产品部内容中心iOS组leader,主要负责手Q个性化业务、手Q WebView等项目。作为终端开发也喜欢学习些图像图形方向的知识,同好者可以技术交流。生活中,休闲比较喜欢看书,娱乐比较喜欢电竞。 ?今天是WWDC的第一天,上午的内容是KeyNote,下午是新技术介绍, KeyNote的视频大家可以上各种网站上观看。视频网址:http:v.qq.comliveptopic31083review.html我根据自己现场参与的情况,做简单记录:1、 tvOS亚马逊app入驻,然后被一笔带过。2、 watchOS做了watch Face相关的交互改版,优化体验。3、 新一代macOS取名为High Sierra,并对系统做了优化。特别提下Safari的Modern JavaScript Performance对比Chrome提升了80%、嵌入了Stream VR SDK作为对VR的支持。4、 更新了iMac/macbook的配置和价格,并且推出了服务器级别的iMac + Mac Pro = iMac Pro。5、 iOS 11改版了控制中心,也改版了AppStore。??6、iPad Pro做了一些升级,其中包括:10.5英寸屏幕、动态延迟更低,并且对系统也做了优化。7、发布了HomePod = 智能(Siri) + 音响。?8、苹果在技术上提供了VR、AR、Machine Learing等新技术框架,这些在下午的新技术介绍中有稍微详细一些的介绍。怎么样,在产品层面的革新和优化有让你兴奋的地方么?咱们再来看看新技术上的相关重点吧:1、 XCode 9做了大量优化,帮助提升大家开发效率。(1) 性能优化:文件打开更快,滑动速度加快,跳转速度加快;?(2)index的效率大大提升,Indexing While Building,并且index爆内存问题安装试了试应该得到了解决,另外,编译速度也得到极大提升。 ??(3)类似VS和Android IDE的Refractor & Transform支持,让我们重构代码更加方便,并且还把Transform Engine作为Clang compiler project的一部分开源。 ?(4)xcode内置支持GitHub,mac上再也不用愁没有好的可视界面的github用了。 ?(5)更多sanitizer支持,标红的手Q自己也动态实现了对不对,现在xcode直接集成,默认打开,编译时就能发现问题。?(6)支持无线真机调试,再也不用担心找不到数据线了!(广大开发者的福音!)?(7)另外,还有一些其他的内容:多模拟器启动、UI Testing Multiple Applications/Parallel Device and simulator Testing(测试同学可以关注下)、Swift更新到4.0等。2、 新的图像视频格式支持,让文件体积更小。??并且苹果也做好了新格式的相关兼容工作:?3、 Core ML framework让开发者轻松的做Machine Learning。?你只需要导入现有训练模型,再加几行代码就可以做机器学习应用了。?你没看错,代码就这么几行,厉害了!训练模型可以由现有的机器学习库训练模型转化而来,目前支持以下主要的机器学习库(Caffee、Keras等,然后,没有Google的TensorFlow):?它支持以下机器学习算法(原谅我拍得有点不清晰):?4、 Vision Framework的简单API就让你完成人脸、文字、二维码识别,以及物体追踪等功能。?5、 ARKit让开发者轻松的做AR开发,“pokemon go”,so easy~。 ?但是,它需要支持设备是:iPhone 6s 或 iPad Pro及以上设备。?6、当然还有操作GPU最底层的的API – Metal的优化、Stream VR SDK集成到系统内以支持VR开发等等。VR、AR、机器学习、机器视觉这些高大上的技术,怎么样?
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  • 物联网智能视频服务(行业版)

    腾讯云物联网智能视频服务(行业版)(IoT Video(Industry Version))面向企业客户,提供摄像头、边缘视频网关的接入、设备分组管理、边云协同管理、实时大小屏观看、视频云存储、录像回看、
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  • 物联网智能视频服务

    )的设备SDK完成设备的开发、接入和存储;行业企业用户可通过IoT  Video(行业版)快速以国标或X-P2P完成摄像头、边缘视频智能网关的接入,支持设备分组管理和边缘网关管理,实现在线监控、录像回看、
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  • 腾讯会议

    userid 获取用户详情,获取用户列表,通过 userid 删除用户,错误码,移动端,PC 端,服务等级协议,产品动态,退费说明,通过会议 ID 修改,通过会议 Code 修改,通过会议 ID 查询直播回看,通过会议 Code 查询直播回看,删除直播回看文件,购买指引,会议室连接器介绍,拨打接入 IP,拨打拨号字符串,支持的 H.323/SIP 设备,需要开放的端口,TE10/TE20-遥控器,TE系列/RP用户管理,管理员日志,帐户管理,质量监控,RestAPI,云录制,Web 端云录制管理,录制布局与内容,录制转码与沉淀,本地录制,自动会议录制,开启直播,推流到第三方平台,推流到微信视频号,直播讨论与回看,获取用户详情,获取用户列表,通过 userid 删除用户,错误码,移动端,PC 端,服务等级协议,产品动态,退费说明,购买指南,修改直播配置,通过会议 ID 修改,通过会议 Code 修改,获取直播回看地址,通过会议 ID 查询直播回看,通过会议 Code 查询直播回看,删除直播回看文件,购买指引,H.323/SIP 会议室连接器,会议室连接器介绍,加入腾讯会议,拨打接入 IP,拨打拨号字符串,支持的 H
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  • 移动直播 SDK

    禁播和流管理,直播基础相关问题,如何优化视频卡顿(V1),降低延迟相关问题,如何实现秒开,推流失败相关问题,播放失败相关问题,开通各项云服务,如何联系我们,价格总览,常见问题排查,错误码及日志说明,录制和回看,直播基础相关问题,如何优化视频卡顿(V1),降低延迟相关问题,如何实现秒开,推流失败相关问题,播放失败相关问题,开通各项云服务,如何联系我们,购买指南,价格总览,常见问题排查,错误码及日志说明,录制和回看,
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  • 音视频终端引擎

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  • hdu----(4521)小明系列问题——小明序列

    小明系列问题——小明序列Time Limit: 30001000 MS (JavaOthers)    Memory Limit: 6553532768 K (JavaOthers)Total Submission(s): 1812    Accepted Submission(s): 551 Problem Description   大家都知道小明最喜欢研究跟序列有关的问题了,可是也就因为这样,小明几乎已经玩遍各种序列问题了可怜的小明苦苦地在各大网站上寻找着新的序列问题, 可是找来找去都是自己早已研究过的序列。小明想既然找不到,那就自己来发明一个新的序列问题吧!小明想啊想,终于想出了一个新的序列问题,他欣喜若狂,因 为是自己想出来的,于是将其新序列问题命名为“小明序列”。   提起小明序列,他给出的定义是这样的:  ①首先定义S为一个有序序列,S={ A1 , A2 , A3 , ... , An },n为元素个数 ;  ②然后定义Sub为S中取出的一个子序列,Sub={ Ai1
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  • 云直播

    推流,VLC 播放器,直播推流,直播播放,防盗链计算,直播转封装及转码,直播截图,直播录制,直播鉴黄,直播时移,如何接收事件通知,HTTPS 配置,播放配置,推流配置,转码配置,区域配置,直播录制回看,推流,VLC 播放器,直播推流,直播播放,防盗链计算,直播转封装及转码,直播截图,直播录制,直播鉴黄,直播时移,如何接收事件通知,HTTPS 配置,播放配置,推流配置,转码配置,区域配置,直播录制回看,
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  • 云点播

    License 查询,腾讯微剪 License,错误码,查询点播域名的 CDN 统计数据,处理图片,查询播放统计文件下载列表,视频拆条,任务管理,如何将直播视频录制到云点播并进行处理,如何在直播过程中实现回看功能查询,腾讯微剪 License,错误码,查询点播域名的 CDN 统计数据,处理图片,查询播放统计文件下载列表,视频拆条,任务管理,直播录制,如何将直播视频录制到云点播并进行处理,如何在直播过程中实现回看功能
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  • 小明之线上websocket服务异常排查思路

    于是小明暂时脱离业务的开发, 去做一些技术方面的支持, 还没开始可怜的小明又遇到了新的问题。突发事故叮叮叮...对于这种声音小明早已经再熟悉不过了, 下意识大喊了一声: 有情况!看看当前打开的文件数lsof |wc -loutput:4435 小明定睛一看, 朝着屏幕同事会心一笑, 这个问题马上修复!查看系统配置的 open files个数ulimit -a ?额。。。这个已经调整为 65535 了, 我们远没有达到这个限制...小明从兴奋又陷入到了沉思当中...再次排查叮叮叮...?他们的区别就是软限制可以在程序的进程中自行改变(突破限制),而硬限制则不行(除非程序进程有root权限)小明想还有这么多限制呢.
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  • 程序员小明的修炼之路

    小明毕业以后从事程序员的工作,他很努力。每天下班以后还抱着各种计算机书籍:程序设计语言,算法分析与设计,操作系统与网络,啃到半夜。小明相信机会只垂青有准备的头脑,为未来准备了很多知识。小明心想,要是有个大牛列个必学必会清单,学会了这些,以后就啥也不怕,顺风顺水了。但不知不觉的几年过去了,小明的工作依然没有起色,因为他发现自己偷偷学的东西在工作中根本用不上。小明很着急,问题出在哪里?为什么越努力离牛逼专家的路越远了?1 新手与专家的区别?小明想在编程技能方面成为专家,专家与新手的不同在于:专家总是知道具体问题具体分析,而新手总是按规则办事。L是看树木,R是看森林,通过R发现整体的模式4.2 行为能力你作为一个有自主行为的个体,如何摆脱认知局限,管理干扰,利用好生态系统中的反馈循环。
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  • 小明的调查作业

    小明的调查作业描述小明的老师布置了一份调查作业,小明想在学校中请一些同学一起做一项问卷调查,聪明的小明为了实验的客观性,想利用自己的计算机知识帮助自己。
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  • 云服务器

    腾讯云服务器(CVM)为您提供安全可靠的弹性云计算服务。只需几分钟,您就可以在云端获取和启用云服务器,并实时扩展或缩减云计算资源。云服务器 支持按实际使用的资源计费,可以为您节约计算成本。
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  • GPU 云服务器

    腾讯GPU 云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,具有超强的并行计算能力,作为 IaaS 层的尖兵利器,服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景……
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  • FPGA 云服务器

    腾讯FPGA云服务器是基于FPGA硬件可编程加速的弹性计算服务,您只需几分钟就可以获取并部署您的FPGA实例。结合IP市场提供的图片,视频,基因等相关领域的计算解决方案,提供无与伦比的计算加速能力……
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