1、延迟低，参数可控，相关函数方便查询，是选择FFmpeg作为编解码器最主要原因，如果是处理实时流，要求低延迟，最好选择是FFmpeg。
Nginx安装方面可以看我的另一篇文章Nginx笔记 注意各个组件版本，可能会产生一些版本冲突
我们先来了解一下ffmpeg是什么吧？最官方的解释和介绍，当然是去ffmpeg官方看，ffmpeg官方地址：
win10 SDK安装在默认目录下，我是直接安装了16299版本，很多人是用了15063版本，C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10下可以看到,bin里显示了安装过哪些版本，注意看版本里有没有东西，有可能是空版本，并没有安装。
在FFmpeg 简介及iOS端交叉编译一文中介绍了FFmpeg 提供有自己的编解码库，封装了codec层，但是有一些codec是具备自己的License，FFmpeg不会默认集成，例如libx264、FDK_AAC、LAME等，但是FFmpeg就像一个平台，可以将其他的第三方codec以插件的形式添加进来，然后为开发者提供统一的接口。 有同学私信我说能否有详细的编译流程，在此详细介绍一下。
敢一个时髦，我也来玩一下TTS，因为有一个想法，自己打的文字可以用自己的声音读出来，找到一个开源项目，就开始搞起来试试，安装环境还是挺多坑的。
然后注释掉 /etc/apt/sources.list.d/google-chrome.list中的源
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FFmpeg支持Linux、macOS、Windows、Android等操作系统，其中Linux系列包括Ubuntu、Debian、Mint、CentOS、RHEL、Fedora等分支。FFmpeg官网的编译入口地址为https://trac.ffmpeg.org/wiki/CompilationGuide，在这里可以找到FFmpeg对各系统的编译说明。更多详细的FFmpeg开发知识参见《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书。
[fdk-aac下载链接](https://github.com/mstorsjo/fdk-aac)
找到一篇关于在CentOS7下编译FFMPEG源代码的文章，地址为：Compile FFmpeg on CentOS
今天在Windows下编辑了一段CentOS7下编译安装ffmpeg源代码以及相关依赖软件包的编译sh脚本，直接拷贝到CentOS7下报错了：出现$’\r’:command not found的错误。
发布仅2周，微软、PSU和华盛顿大学等团队开发的智能体AutoGen瞬间登顶GitHub热榜，狂揽10k星。
本文主要讲解 FFmpeg 相关知识，以及在 Windows 下编译 FFmpeg 源码以及使用。
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Autogen是一个卓越的人工智能系统，它可以创建多个人工智能代理，这些代理能够协作完成任务，包括自动生成代码，并有效地执行任务。
我想看本文的人有很大一部分都是 android 工程师，所以在讲干货之前，我需要讲一讲方法论
如果使用 protoc 命令，遇到 Protoc not found，表示未安装。或者，执行时出现错误：This parser only recognizes “proto2″，则表示不是3.0版。
目前，业界一般认为基于大模型的应用集中在两个方向上：RAG 和 Agent，无论哪一种应用，设计、实现和优化能够充分利用大模型(LLM)潜力的应用都需要大量的努力和专业知识。随着开发人员开始创建日益复杂的LLM应用程序，开发流程不可避免地变得更加复杂。这种流程的潜在设计空间可能是巨大而复杂的，《如何构建基于大模型的App》一文给出了一种探索中的大模型应用开发基础框架，基本可以适用于RAG 和Agent。但是，对于面向Agent的大模型应用开发，有没有其独特之处呢？有没有聚焦于Agent的大模型应用开发框架呢？
一个项目，用了短短两个星期的时间，星标量从 390 狂增到 10K，并在 Discord 上吸引了 5000 多名成员，如此爆火的项目便是微软最近发布的全新工具 AutoGen。
4/ 在home/docker/docker下，如果没有autogen文件夹，那就建一个。下辖dockerversion/dockerversion.go
Hello folks，我是 Luga，今天我们继续来聊一下人工智能（AI）生态领域相关的技术 - AI Agents ，本文将继续聚焦在针对新型开源 AI Agents CrewAI 的技术进行解析，使得大家能够了解 CrewAI 的基本概念以及基于 CrewAI 对其进行应用及市场开发。
AutoGen作为一个最大化LLM(如GPT-4)能力的框架而脱颖而出。由微软研究院开发的AutoGen通过提供一种自动化、优化和编排工作流的方法，简化了复杂的、基于多代理llm的应用程序的创建。我们在以前的文章中也有过介绍，你可以与许多GPT交谈，并且GPT和GPT之间也可以互相交谈。每个GPT都是它自己的“代理”，并在总体业务流程中扮演特殊角色。但是AutoGen是用命令行模式进行交互的，这对我们的输入来说非常不方便，所以这次我们来对其进行改造，使用Streamlit创建一个web界面，这样可以让我们更好的与其交互。
为了保障数据的安全性，一般都会有数据备份、还原的需求，本篇章来介绍一下 InfluxDB 数据库的备份与还原方式。
如果熟悉其他 PHP 平台的 CMS 系统的话，那么我们会发现 emlog 的插件制作过程是多么的暴力和简单。
ClusterLabs-resource-agents-v3.9.2-0-ge261943.tar.gz Reusable-Cluster-Components-glue--glue-1.0.9.tar.bz2 Heartbeat-3-0-7e3a82377fa8.tar.bz2
在使用Telegraf+InfluxDB+Grafana监控服务器资源的时候，如果influxdb中的数据不设置超时过期的机制的话，那么数据就会默认一直保存。这样一直保存的话，数据量就会导致偏大。 这时候就要适当调整influxdb的数据存储时长，保留最近一段时间的数据即可。
下载地址：Release Protocol Buffers v21.11 · protocolbuffers/protobuf (github.com)
关于什么是protobuf，网上搜搜一大堆，很多人用的都还是json，以为json是多种语言传输数据是万能的，看完了protobuf的实现，就明白了简单高效才是王道。
Java version of Microsoft AutoGen, Enable Next-Gen Large Language Model Applications.
最近有同学反应不能为flutter正确配置iOS开发环境，当执行brew install --HEAD libimobiledevice时会遇到一个问题：
之前的版本发完，有空来更新一下之前的gcc和llvm+clang工具链的编译脚本了。其实GCC 7是才release没多久但是llvm 4.0发布其实有一段时间了。
Storm特点:(Storm类似手扶电梯,不出故障就会一直运行，Hadoop类似升降电梯,到达一定程度会停止)。
“FFmpeg”这个项目单词中的“FF”指的是“Fast Forward（快速前进），而“mpeg”指的是“Moving picture expert group”。这个项目主要用于图片、声音处理，目前广泛 被用于视频软件和视频处理中。
博客：https://www.mintimate.cn 腾讯云社区：https://cloud.tencent.com/developer/user/7704194
大家周末好，今天给大家分享janus环境搭建以及如何实现web端与web端的实时通话！在写正式文章之前，首先要说明一下，本次环境的搭建，我没有在ubuntu本地去搭建，而是腾讯云服务器上搭建的(服务器位于中国香港那边，我为什么不选择位于国内的云服务器搭建，原因很简单，因为有些源码库位于国外服务器上，国内下载访问慢如蜗牛，很是让人着急啊！或者要么就是连接拒绝了。。。，这给学习者巨大的打击，我曾经在ffmpeg源码搭建环境的时候，深深体会到了这种心态崩了状态！)
在本文中将介绍InfluxDB常用的基础操作，帮助读者建立对InfluxDB的感性认识，快速的动手玩起来，持续查询（Continuous Queies）、Group by、Series、行协议（Line Protocol）、InfluxQL等高级特性和细节，将会在后续文章中逐步介绍。
前几天发了一篇 FFmpeg 调用 Android MediaCodec 进行硬解码 的文章，这里面的技术点不算太难，也还是调用 FFmpeg 的常用接口操作，但重点在于 FFmpeg 的版本选择以及编译选项要开启 MediaCodec 才行。
FFmpeg是一个免费的开源项目，由一套庞大的软件库和程序组成，用于处理视频、音频、其他多媒体文件和流。(来自维基百科)
最近新申请了一台iPhone XR, 测试时发现使用ideviceinstaller命令老是报错:
FFMpeg在官方网站中提供了已经编译好的可执行文件，用FFmpeg的人很多，因为FFmpeg是开源的，并且可以自己DIY，而且很强大，所以，FFmpeg还有一个优势就是开源。而在使用Linux时，无论是用ubuntu或者redhat，如果使用系统提供的源安装ffmpeg时会发现，版本相对比较老旧，例如apt-get install ffmpeg后或者yum install ffmpeg后会发现，版本很老，有些新的功能不一定支持，例如一些新的封装格式，或者通信协议。所以会编译FFmpeg这个技能就至关重要了，甚至让自己DIY起来更加顺利。 2.1 FFmpeg Windows平台编译 FFmpeg在Windows平台中编译时使用的cygwin来进行编译，首先需要安装cygwin环境，然后才可以编译，如果不希望使用cygwin而使用Visual Studio的话，则需要消耗很多时间去支持到Visual Studio平台，与其话费时间去做这些事，还不如直接使用cygwin进行支持。 由于cygwin的平台使用方式为模拟Linux的环境，所以编译FFmpeg在cygwin平台下，也同样简单，同样方便。
FFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的开源计算机程序。它包含了非常先进的音频/视频编解码库libavcodec，为了保证高可移植性和编解码质量，libavcodec里很多codec都是从头开发的。
说明：我们安装很多视频程序的时候都需要用到ffmpeg，差不多都喜欢用编译安装，过程很慢，而且有的系统会因为一些依赖出现很多问题，导致安装失败。有时候就算ffmpeg编译安装成功了，也会因为一些因素导致某些视频程序自动转码失败，比如博主之前发的AVS和PlayTube，不过还好的是被这个静态ffmpeg给拯救了，这里就说下ffmpeg最简单安装方法，就是直接使用编译好的静态ffmpeg二进制文件，无需安装即可使用，间接的可以说是秒安装了。
在使用QT进行开发时，经常遇到一份工程代码在不同的平台进行编译、比如: Android、windows、Linux系统、嵌入式linux系统等。或者一份工程代码编译64位、32位不同的版本。
如上图所示，我在学习ffmpeg开发的时候，明明是跟着视频一步一步的走的，老师的视频中是很顺利的，而我自己操作的代码，却无论如何都编译不过去。报错如上图所示。
对于初学者来说，如何搭建FFmpeg的开发环境是个不小的拦路虎，因为FFmpeg用到了许多第三方开发包，所以要先编译这些第三方源码，之后才能给FFmpeg集成编译好的第三方库。 不过考虑到刚开始仅仅调用FFmpeg的API，不会马上去改FFmpeg的源码，因此只要给系统安装编译好的FFmpeg动态库，即可着手编写简单的FFmpeg程序。比如这个网站https://github.com/BtbN/FFmpeg-Builds/releases提供了已经编译通过的FFmpeg开发包，囊括Linux、Windows等系统环境的开发版本。对该网站提供的Linux版FFmpeg安装包而言，需要事先安装不低于2.22版本的glibc库，否则编译FFmpeg程序会报错“undefined reference to `_ZGVdN4vv_pow@GLIBC_2.22'”。下面介绍在Linux系统安装已编译的FFmpeg详细步骤。
FFmpeg 是一款流行的多媒体框架，可以用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的开源计算机程序。采用LGPL或GPL许可证。它提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。它包含了非常先进的音频/视频编解码库libavcodec，为了保证高可移植性和编解码质量，libavcodec 里很多 codec 都是从头开发的。
FFmpeg是一个自由软件，可以运行音频和视频多种格式的录影、转换、流功能，包含了libavcodec——这是一个用于多个项目中音频和视频的解码器库，以及libavformat——一个音频与视频格式转换库。 主要参数 -i——设置输入档名。 -f——设置输出格式。 -y——若输出文件已存在时则覆盖文件。 -fs——超过指定的文件大小时则结束转换。 -t——指定输出文件的持续时间，以秒为单位。 -ss——从指定时间开始转换，以秒为单位。 -t从-ss时间开始转换（如-ss 00:00:01.00 -t 00:00:10.00即从00:00:01.00开始到00:00:11.00）。 -title——设置标题。 -timestamp——设置时间戳。 -vsync——增减Frame使影音同步。 -c——指定输出文件的编码。 -metadata——更改输出文件的元数据。 -help——查看帮助信息。
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