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APP源码:“+”成为标配

随着注意力经济时到来,各大平台积极探索“+”模式,布局内容生态,带动自身业务发展,截至2019年6月,已有4.3亿的网民观看APP源码的出现,给碎片化的互联网应用,赋予了即时化属性,让用户所看即所得,进一步增强实际体验,深化注意力的价值,成为注意力经济的重要组成部分。 边看边买,成为一种新的生活方式。2、+游戏:游戏成为一种成熟的游戏宣发及与用户互动方式。 游戏迎来两强格局,短视频典型玩家快也借自身流量基础,推出独立APP,探索游戏。3、+娱乐:让众口“协调”,亿万观众各有所爱。 4+教育:一对一热度持续,当前在线教育普遍存在续费率低、获客成本高、现流要求高等痛点,课程具有高毛利、边际成本低的优势,成为当前各阵营重点聚集模式。

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3.5 VR扫描:全息技术公司维卡幻境获百万元天使轮融资;中国首个AI合成女主上岗

ESL、Oculus加码VR电竞,VR League第三赛季总奖达25万美元?昨日,首个官方认可的VR电竞构VRLeague在波兰卡托维兹正式开幕。 对于已经开始第三赛季的VR League,ESL和Oculus决定加码赛事规模和赛事奖。此外,ESL和Oculus还将同时为观众提供ESPN级别的专业VR竞技服务。 据悉,HTC将在3月20日给填写调查问的所有人提供一30天的免费访问码。用户需要回答三个问题并提供有效的电子邮件地址,该码必须在今年4月15日前兑换。 VRPinea独家点评:参与调查问即可获得30天的Viveport Infinity,但是一定要记得动取消订阅哦~英国说唱艺术家Giggs用AR街头艺术推广新专辑? 其粉丝需要通过扫描墙上的二维码下载应用程序,然后将其镜头指向墙壁,即可观看绘壁画和根据专辑宣传片制作的场景。VRPinea独家点评:利用AR宣传,仅需下载指定程序就可以观看到。

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    连麦技术分析

    连麦功能的特点,我们按下面三部分来聊一聊连麦: 连麦功能的特点人物画像和设计思维一个有趣的连麦功能交互建议连麦功能的特点体验了斗鱼、NOW、美拍、淘宝、 新浪、映客、me平台、发现只有映客和me推出了的连麦功能。 对于来说,就是观众客户端,例如客户端,PC客户端。 用图表示如下:? 为了保证可靠性,TCP在传输过程中有3次握,见下图。首先客户端会向服务端发送连接请求,服务端同意后,客户端会确认这次连接。这就是3次握。 TCP为了保证传到,会有自动重传制。如果传输中发生了丢包,没有收到对端发出的“收到”信号,那么就会自动重传丢失的包,一到超时。 由于互联网的网络状况是变化的,以及主端的网络状况是无法控制的。

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    PC摄像头等流媒体系统中如何进行推流优化?

    流媒体系统的推流是视频放中很重要的一个步骤,推流跟放其实是逆向的,具体流程就不多说了。我们视频流媒体服务器可以进行视频推流放,那么在视频系统中,推流优化是如何实现的?

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    【犀牛鸟·学问】CCF-腾讯犀牛鸟基线上学术报告——深度学习专题201901

    报告时间:2019年6月11日20:00-21:30 报告形式:QQ群线上 (报名形式参见下文) 01 分享论文一: 域适应与数字病理 数字病理是癌症诊断的标准,也是医学图像分析领域近年来渐受关注的重点 研究兴趣主要包括器学习及其在生物医学图像分析中的应用。主持过自然基、腾讯犀牛鸟基及企业委托项目多项;在CCF各类期刊会议上发表相关论文多篇;获得省科技进步奖1项。 02 分享论文二: 基于可分解积滤波器的 积神经网络压缩方法 在实际场景下(比如端),运算和存储能力都受到限制,在这种情况下发挥出积神经网络的优异性能面临着很大的挑战。 其中最具表性的压缩思路是滤波器减枝,即减少滤波器的数量。本工作提出将减枝问题建模成混合优化问题,基本思想是首先定义可分解积滤波器,即将每个滤波器点乘一个二元参数(01)。 加入方式: 扫描下方二维码或搜索群号607259978 即可加入学术报告QQ群观看 ? 后续各类专题线上报告 将提前一周在公众号或QQ群内发布 欢迎大家积极参加! ?

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    刚刚,深度学习“三巨头”共同斩获2018图灵奖!

    虽然并未接发明CNN,但Yann LeCun将反向传算法引入了CNN,并且发明了权值共享、池化等神经网络处理方法。 这些想法被纳入 AT&T NCR 用于阅读写支票中,被认为是 20 世纪 90 年神经网络研究的巅峰之作。现深度学习语音识别系统也是这些概念的扩展。 积神经网络:在 20 世纪 80 年,LeCun 研发了积神经网络,现已成为该领域的基本理论基础。其让深度学习更有效。 在 20 世纪 80 年后期,多伦多大学和贝尔实验室工作期间,LeCun 是第一个在写数字图像上训练积神经网络系统的人。 如今,积神经网络是计算视觉以及语音识别、语音合成、图像合成和自然语言处理的行业标准。它们用于各种应用,包括自动驾驶、医学图像分析、语音激活助和信息过滤。

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    EasyDSS云平台功能之摄像公网、微信方案(EasyNVR方案3X)

    EasyNVR公网有三个方案,对于中型、大型场景应用最广泛的是方案3X。本篇博客主要介绍方案三。 2.在公网部署EasyDSS云平台;对于云平台的部署,软件包会有部署文档,不作详细 介绍,云平台支持分布式和集群的部署; 3.根据自身的业务需求通过接口来获取自身所需的视频数据来进行网页、微信、公网的 app:? 多个场景接入到云平台来进行统一的 管理 ###二次开发应用的简单介绍:### 使用我们的流媒体服务器,主要的还是流媒体的转发、放。那么,云平台如何帮助用户实现自身的需求,实现放? 方法一: 根据接口文档,来获取视频流来放,EasyDSS云平台会分发出HLS、和RTMP两种流。 就以网页来进行流的简单接口说明:? 获取HLS流只需要改变获取流的接口的参数protocol的值rtmp为hls即可 方法二:EasyDSS流媒体服务器本身就有集成分享视频的页面,我们可以,接通过分享的网页地址 ,接将放的视频集成进自身的项目中

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    AI大热,三位深度学习先驱赢得2018年图灵奖

    届时,这三位获奖人士将分享100万美元的奖。众所周知,在人工智能时,深度学习是最关键的基础技术之一,在当前的计算视觉、语音识别、自然语言处理以及器人等领域,深度学习做出了巨大的贡献。 Yann LeCunYann LeCun是纽约大学教授、Facebook副总裁兼人工智能首席科学家,他也被誉为“积神经网络之父”。?所以Yann LeCun的表贡献之一是积神经网络。 1980年,LeCun发明了器学习领域的基础技术之积神经网络,让深度学习效率更高。Yann LeCun在多伦多大学和贝尔实验室工作期间,首次将积神经网络用于写数字识别。 如今,积神经网络已经广泛用于计算视觉、语音识别、语音合成、图片合成、自然语言处理等学术方向,以及自动驾驶、医学图片识别、语音助、信息过滤等工业应用方向。 Yoshua Bengio的贡献主要是他在1990年发明的序列的概率模型,该理论将神经网络和概率模型结合,成功用新技术识别写的支票,而现深度学习技术中的语音识别也是在此基础上进行扩展。

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    增长者50 | 企业数智化转型内幕!仅靠一套解决方案就能实现?!

    在此基础上,以融、零售、制造业等行业为典型表,各行业纷纷遭遇数字化转型“内”难题。 互联网营销下半场,如何打破这种无奈?品牌要如何摆脱内焦虑? 在中,孙开珊老师与大家分享了以下内容: 1.从传统语音呼叫中心、信息化呼叫中心到数智化呼叫中心,看CCaaS联络中心在融行业的发展趋势 2.打造基于客服中心的融智能化全渠道客户服务解决方案 3. 针对融行业在数字化营销过程中的痛点解析及最新的解决方案介绍 扫码回顾精彩课程内容 关注“腾讯企点”公众号 回复关键词“融”下载课件内容 后流量时,零售业营销如何突围内 实现“逆风”增长? 在中,魏鑫老师与大家分享了以下内容: 1. 后流量时的现状、趋势与遇 2.  在中,沈翠霞老师与大家分享了以下内容: 1. 工业行业工业4.0时的趋势与挑战 2. 如何通过“双涡轮”助力工业行业数智化转型 3.

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    腾讯云优惠来袭 最后只剩1天结束 首购1核1G 99元年

    开头大家可以领取下优惠券;最高可领取2860,反正免费,万一以后用得上呢,不要白不要新客户无门槛领取总价值高达2860元券,每种券限量500张,先到先得,点击链接可领取。 redirect=1040&cps_key=431fc56be57d892cc2d064e86028022b&from=console优惠介绍1,爆品限量秒杀:每日五场秒杀8点开枪2,云产品特惠:新购年付三折起3,礼包 :一键领取910元4,分享大礼包:分享领2760元image.png爆品秒杀秒杀提醒每日5场秒杀,分别于 8:00 11:00 14:00 16:00 19:00 开抢秒杀规则注:秒杀产品不支持退款 HLSRTMP推流等多种源接入方式千万级并发支持,1300+CDN节点提供全方位覆盖丰富的场景功能,包括互动连麦、弹幕、美颜等低延迟、易接入、安全可靠的领先技术购买达链接image.png点支持常见格式的音视频点上传 、转码、分发等功能1300+CDN节点覆盖,提供极致放体验提供短视频SDK、放器SDK等丰富的客户端能力购买达链接image.png云市场热门精品企业必备,买退无忧年中钜惠,买多久送多久7*8小时在线客服不满意全额退款购买达链接

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    OpenInfra Days China×腾讯云丨演讲议题大公开

    大会名称:OpenInfra Days China 2020 大会时间:8月16日-17日 大会官网:http:openinfradays.csdn.net 会议形式:线上 观看入口:https ,一从事于裸属的相关研发工作。   本次演讲基于多网络映射优化、裸属系统内注入理方式实现自动挂载存储的实践: 1、挂载的网络拓扑及架构简介 2、部署过程多个neutron net和ironic port(portgroup)映射方法 3、自研理功能及挂载流程 ? 8月16、17日(周日、周一)守候间,一起聆听开源前沿技术分享吧~ ?

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    Python深度学习的十大入门视频教程

    人工智能无疑是2017年最火爆的技术,许多外行的朋友想学习却不知道从何下,所以特意将此文翻译过来,供大家参考。可以在短期之内进入这个领域。这些视频大多数都可以在国内的网站上找到。? 包括用MNIST数据集的递归神经网络和积神经网络在TensorFlow上的实现。 6.放列表:PyTorch从零到全部(3 K视图) - 2小时15分钟在这一系列的11个视频中,宋从头开始教PyTorch。 8.放列表:深度学习与Python(1.8K的意见) - 83分钟YouTube频道“器学习电视”使用Theano和Keras发布了一系列总共83分钟的15个视频,用于DL自动图像字幕。 它包括积神经网络,Theano和Keras中的递归神经网络,神经网络以及在写识别(MNIST)数据集上的scikit-learn库中的反向传的解释。。

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    间的秘密!你关注的小姐姐可能不是人!

    尽管流量红利时已渐行渐远,存量时里流量如何有效变现是各平台面临的新难题。但该事件证明,在垂内容领域,秀场的地位依然稳固。 随着近些年的大火,此前被用作虚拟聊天的无人技术在沉寂多年后土重来。 通过修改的底层参数,APP被打开的同时,摄像头会立刻调用已经准备好的视频,一段已经录好的跳舞或连麦视频就会出现在间里。除了虚拟聊天、秀场,无人技术还可用于人脸识别验证。 ? ? 近期,无人呈现出新的趋势。其一、由单一硬改到群控系统转化,一台电脑可以同时控制多部、多个间;其二、由秀场向带货等其他类型蔓延。 ? 当观众付出时间、钱甚至真情实感时,得到的却是一段在多个间被反复放的录制视频。

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    2018图灵奖公布!Hinton、Bengio、LeCun深度学习三巨头共享

    虽然在 20 世纪 80 年,研究者就引入了人工神经网络帮助计算识别模式、模拟人类智能,但一到 21 世纪初,LeCun、Hinton 和 Bengio 这样一小撮研究者仍然坚持这种方法。 这些创新观点被 AT&TNCR 所接受,并用于阅读写支票,该系统被认为是九十年神经网络研究的巅峰之作,现基于深度学习的语音识别系统都是在这些概念上继续扩展的。 ACM 表示 Yann LeCun 主要有三大重要贡献:提出积神经网络改进反向传算法拓宽神经网络的视角20 世纪 80 年,LeCun 构建了积神经网络,这是该领域的一项重要理论,对于提高深度学习效率至关重要 20 世纪 80 年后期,LeCun 就职于多伦多大学和贝尔实验室,也是在这一时期,它利用写数字图像训练了第一个积神经网络系统。 如今,积神经网络已成为计算视觉、语音识别、语音合成、图像合成和自然语言处理领域的行业标准。积神经网络有着广泛的应用,如自动驾驶、医学图像分析、语音助和信息过滤等。

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    乐享连麦上线,端也能放PPT了!

    本周,持续加足马力迭,再次推出2个大家期盼已久的新功能!在线视频对话场景的连麦互动现已正式上线,【端支持PPT翻页放】下周一也即将全量发布!要想知道功能有多好用,且听乐乐下文分解~ ? 讲完连麦,我们再看看端支持PPT放将会有哪些更新~ ? 端PPT放是什么? ? 以往只能在电脑端时讲解PPT,电脑端操作略复杂,而且出门在外哪能时刻带着笨重的电脑呢? 乐享的PPT放将于下周一上线,一部就可以轻松授课演示PPT啦! 端PPT放指南及场景 端PPT放主要有以下优势: 01 一部即可授课讲解PPT 在授课、培训等场景,向学生和员工讲解PPT是必不可少的,现在使用乐享可以随时随地便捷使用进行PPT PPT演示则无需申请 下周一就可以全量使用啦! 如果期待的话! 在本文留个言告诉乐乐猴不猴?! ? ? ? 现在很艰难,但我们可以让员工更暖! ? “在看”我就点点我呀~ ?

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    福利赠书!《图解深度学习与神经网络:从张量到TensorFlow实现》

    同时,采用动计算和程序码这两种方式讲解示例,可以更好地帮助读者理解TensorFlow 的常用函数接口,为读者掌握利用TensorFlow 搭建人工智能项目打下良好的基础。 2016 年至今,短短两年的时间,人工智能在与人类生活息息相关的医疗健康、融、零售、娱乐等方面,发挥出了巨大的潜能。 第3 章主要介绍高等数中的梯度和求解最优化问题的梯度下降法。第4 章介绍如何使用第1章~第3 章中讲的知识解决器学习中比较简单的回归问题,便于读者学习后续章节中全连接神经网络和积神经网络的知识。 (2) 作者采用动计算和利用程序码进行处理这两种方式讲解示例,两种方式的结果可以相互验证,帮助入门者更好地理解开源框架中的函数接口。作者认为,想在人工智能路上走得更远,内功扎实是致胜关键。 同时,本书的示例码基于TensorFlow 的Python API,所以需要读者具备基本的Python 编程基础。致谢感谢我的父母、姐姐一家人一以来对我生活和工作的支持。

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    在线办公指数级暴涨,全国花式开工

    自2018年暑期开始,每年寒暑假、国庆,江西省临川第二中学都会组织优秀青年教师开展线上授课,为方便老师,学校会提前配发摄像头、写板。 通过腾讯乐享功能,老师们在家里做起了“主”。初三年级数学老师张先龙在家用支架,通过子的方式辅导学生,为了让更清晰,张先龙还特意在桌子上放了一个台灯照亮试。 ? 初中英语老师张彩云,由于家里没有支架,干脆用两根绳子把吊起来为学生教学。为了在最短时间内克服设备不足的问题,老师们有的把绑在台灯上,或者用奶粉罐压着,为学生开展授课。 ? 在家里找个安静的房间,戴好耳和话筒,彭老师就可以开始过程中,彭老师把寒假布置的题目一个个贴出来,进行讲解、互动,学生们边观看、边跟帖。 他们也想通过危,建立一个长效的制。在类似疫情等非常时期,当需要现流运转、资扶持时,能友好互助,帮助初创中小企业渡过难关。 本文来源:腾讯云(ID:TencentCloud) ? ?

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    深度学习鼻祖Geoffrey Hinton带你入门器学习(36页干货PPT)

    深度学习简要发展史用于学习多层非线性特征的反向传算法于20世纪70年和80年被提出来并得到多次发展演变(Werbos, Amari, Parker, Lecun, Rumelhart et al) 当时,反向传算法具有广阔的应用前景,然而,到20世纪90年器学习领域的众多研究者开始停止运用该算法,原因如下:—该算法不能有效利用多数隐藏层(除了其在“时延”和积网的应用)。 反向传算法到底是哪里出错了?——20世纪90年的观点反向传算法需要大量的标记过的训练数据— 几乎所有的数据都是未经标记的。 训练深度网络(受限玻尔兹曼饱受欢迎的主要原因在于的到盖茨比基的支持)首先训练接从像素中获取输入信息的特征层。接着,将这些讲过训练的特征视为像素,激活这些特征,在第二隐藏层学习这些特征的特征。 为预训练深层神经网构建声学模型在使用双模型的标准后期处理之后,获得23.0%的错误率。TIMIT之前获得最优结果为24.4%,这便要求对几个模型的结果取平均值。

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    干货 | 浙大博士生刘汉唐带你回顾图像分割的经典算法

    在近期 GAIR 大讲堂上,来自浙江大学的在读博士生刘汉唐为等候在间的同学们做了一场主题为「图像分割的经典算法」的技术分享,本文根据分享内容整理而成,同学们如果对嘉宾所讲的内容感兴趣还可以在 AI 慕课学院观看回放。 分享提纲:图像分割的问题定义,以及在实际场景中的应用样例全积网络双线性上采样特征字塔Mask-RCNN大家好,我是浙江大学在读博士生刘汉唐,目前在阿里巴巴 iDST 实习。 这里的「反积」其实不是真正的积的逆运算,用 Transposed Convolution 替比较合适,但原论文中用的是 Deconvolution,我们下面还是用这个词,它可以等效于普通积。 特征字塔(Feature Pyramid)有以下几种特征字塔?特征字塔网络?Pyramid Pooling ?前面的是在不同的尺度上提取特征,而这个是把特征提取之后pooling到不同的大小。

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    ScarfNet: Multi-scale Features with Deeply Fused and Redistributed Semantics

    是从后来的积层由底向上得到。?表了第l个积层执行的操作。?表检测子网络,通常采用一个单一的?的积层来产生分类和框回归的输出。由于从字塔层输入的深度不同,较浅的底层特征缺乏语义信息。 表两个特征图的组合,例如通道连接和相加。不同的方法仅仅采用了不同的?和?。对特征字塔这些方法比较抽象,他们依然有一些限制。 基于全局池化的结果,对输入连接和门参数的计算使用积层,来显著的节省计算。?特别地,biLSTM的操作可以简化为:?其中?表哈达玛积,biLSTM的状态在前向和后向都更新。 ,对他们应用逐通道注意力制。注意力制的权重通过构建?的向量获得,具体方式为使用全局平均池化,并且将将它传递到两个全连接层,最后再接一个sigmoid函数。 注意,这些逐通道注意力模块允许选择将语义传字塔的每层。一旦注意力的权重使用了,匹配模块将特征图的结果进行下采样,并且应用?的积来匹配通道维数,利用这些原始的字塔特征。

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