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选型列表

选型列表 1    概述 这是一份当前的选型,针对创业、中小型公司 2    目标 2.1    产品目标 2.1.1    SaaS 2.1.1.1    免安装 2.1.1.2 2.1.3.2    按特殊需求开发 2.1.4    可量化 2.1.4.1    SLA服务可用性 2.1.4.2    各个服务质量统计 2.1.4.3    改进建议 2.2    目标 2.3.6.1    丢失数据修复 2.3.6.2    内部异常流量控制 2.3.6.3    DDoS防护 2.3.6.4    漏洞修复 2.3.6.5    木马、后门修复 3    选型 生成的串过于随机,无法保证趋势递增,Range查询比较困难; •    UUID过长128位,不易存储,往往用字符串表示; •    网络传输需要传送更多的字节,并且如果是用在业务上(例如让用户报订单号进行支持 ),会不太便。

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Tencent多媒体

Tencent Media lab 致力于研究型多媒体,主要工作集中在多媒体数据的高效压缩与实时通信。 例如基于信号处理理论和深度学习法的图像、视频等内容的处理、分析、质量评估。利用 AR、VR、XR 和全息为沉浸式媒体体验提供端到端的系统设计等。 我们不仅仅关注一些关键模块的研究和开发,同时也关心实施的细节和建设,端到端的性能具有快速强大,易于部署和高度可扩展的特点。 自由视 另一个应用是自由视,应用场景为直播或者重播的体育或娱乐活动。 因此对于自由视项目来说,我们的目标是建立端到端的,并考虑其中的所有挑战,包括同步等等。希望在不久的将来能够分享更多的成果。 我们正在建立一个虚拟旅行,让他在数据面更加灵活,允许从全景图像中重建3D模型。 5媒体压缩与通信 最后一部分是由主讲人 Soo-Chul Han 带来的,题目为媒体压缩与通信。

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    Vite学习指南,基于腾讯云Webify部署项目。

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    跨平台分析

    本文旨在介绍不同跨平台架构和特点,分析各个的优势和不足之处,以便对业界当前的跨平台建立起整体的认知和对团队的选型提供一定的参考作用。 跨平台 根据采用的渲染不同,跨平台可分为以下三类: Web 渲染 原生渲染 自建渲染引擎渲染 Web 渲染 Web 渲染主要是使用原生 WebView 控件渲染 上面所描述的是最为原始的 Web 渲染,在这基础上业内又提出 h5 容器的,h5 容器提供丰富的内置 JSAPI,增强版的 WebView 控件以及插件机制等能力,对原始版本的做了进一步功能高内聚和模块低耦合 UI 层与原生层的数据交换性能更高 跨平台发展现状与展望 通过上文的讲述,我们对不同跨平台的实现有了基本了,落实到实际业务研发层面看,这几种目前都是有各自的用武之地。 对于中小型公司而言,内部实力不足以支撑多端研发,Web 渲染是一种现实的措施。

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    跨平台分析

    本文旨在介绍不同跨平台架构和特点,分析各个的优势和不足之处,以便对业界当前的跨平台建立起整体的认知和对团队的选型提供一定的参考作用。 跨平台 根据采用的渲染不同,跨平台可分为以下三类: Web 渲染 原生渲染 自建渲染引擎渲染 Web 渲染 Web 渲染主要是使用原生 WebView 控件渲染 上面所描述的是最为原始的 Web 渲染,在这基础上业内又提出 h5 容器的,h5 容器提供丰富的内置 JSAPI,增强版的 WebView 控件以及插件机制等能力,对原始版本的做了进一步功能高内聚和模块低耦合 UI 层与原生层的数据交换性能更高 跨平台发展现状与展望 通过上文的讲述,我们对不同跨平台的实现有了基本了,落实到实际业务研发层面看,这几种目前都是有各自的用武之地。 对于中小型公司而言,内部实力不足以支撑多端研发,Web 渲染是一种现实的措施。

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    Redis高可用总结分析

    Redis高可用总结分析 本文主要针对Redis常见的几种使用式及其优缺点展开分析。 3、Redis Sentinel(哨兵) Redis Sentinel是社区版本推出的原生高可用,其部署架构主要包括两部分:Redis Sentinel集群和Redis数据集群。 不能读写分离问题,实现起来相对复杂。 建议: 如果监控同一业务,可以选择一套Sentinel集群监控多组Redis数据节点的,反之选择一套Sentinel监控一组Redis数据节点的。 4、Redis Cluster Redis Cluster是社区版推出的Redis分布式集群,主要Redis分布式面的需求,比如,当遇到单机内存,并发和流量等瓶颈的时候,Redis Cluster 5、Redis自研 Redis自研的高可用,主要体现在配置中心、故障探测和failover的处理机制上,通常需要根据企业业务的实际线上环境来定制化。

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    假脸问题的区块链

    视频的只会越来越好,分布式总账能帮助我们知道什么时候我们看到了真相。 在我看来,区块链似乎一直都是问题的,这并不是一种批评。 以现实中我们最的危机为例:接近真正高质量视频的创造与编辑,也就是世人所知道的“假脸”。简单来说,如今,任何人的脸都可以被叠加并覆盖在其他人的脸上,以此来创建的奇奇怪怪主题的视频。 当然,假脸现在理所当然的也被运用在犯罪或色情了。 强大的计算能力导致的问题往往能由它本身,至少一部分。 它可以让人在监狱里呆上几年,或者让一个人从同样的命运中脱出来吗?好吧,它可能是分散式的(没有单一的真相的裁者)和公众化的(我们都可以检查它)。而这正是比特币的区块链提供的支付式的概念。 Factom在两个面保证了“数据完整性”,完整且值得信任。通过将其与快速抓取相机成像的像素数据这一硬件相结合,我们就可以很自信地宣称视频是“真实的”,并且是由数码相机并数字化了影像数据。

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    Redis高可用总结分析

    Redis高可用总结分析 本文主要针对Redis常见的几种使用式及其优缺点展开分析。 3、Redis Sentinel(哨兵) Redis Sentinel是社区版本推出的原生高可用,其部署架构主要包括两部分:Redis Sentinel集群和Redis数据集群。 不能读写分离问题,实现起来相对复杂。 建议: 如果监控同一业务,可以选择一套Sentinel集群监控多组Redis数据节点的,反之选择一套Sentinel监控一组Redis数据节点的。 4、Redis Cluster Redis Cluster是社区版推出的Redis分布式集群,主要Redis分布式面的需求,比如,当遇到单机内存,并发和流量等瓶颈的时候,Redis Cluster 5、Redis自研 Redis自研的高可用,主要体现在配置中心、故障探测和failover的处理机制上,通常需要根据企业业务的实际线上环境来定制化。

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    【流计算 Oceanus】巧用 Flink 实现高性能 ClickHouse 实时数仓

    Flink 是 ClickHouse 的最佳搭档 ClickHouse 是一个用于联机分析 (OLAP) 的列式数据库管理系统(DBMS),它采用了列式存储、数据压缩、多核并行、向量引擎、分布式处理等 它提供了丰富的运维开发、监控告警、异常检测能力,融合了团队多年的 Flink 开发和运维经验,并持续为 Flink 内核与生态贡献力量。 为了 Kappa 架构的缺点,我们引入一代的表结构:Apache Iceberg,它的优点如下: [Iceberg 优点] Iceberg 同时支持流式读写和批量读写。 但是随着数据量的剧增,以及分析逻辑的复杂化,OLTP 数据库已经无法满足需求时,业界逐步发展出了离线 OLAP 引擎和离线数仓等应用。 在不久的将来,我们会提供一整套的全面数仓构造的,助力企业数据价值最大化,加速企业实时化数字化的建设进程,实现效率腾飞的梦想。

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    TGPA负责人揭秘官性能的优化之路

    TGPA(Tencent Game Performance Amelioration) 是腾讯游戏官性能。 经过了1年多的探索,确立了和终端厂商合作的模式,在这个过程中,与五大安卓厂商共建联合实验室,共同推动的落地和优化。2018年8月,正式对外发布TGPA白皮书。 经过和手机终端厂商团队的深入交流后,确定一套通过打破黑盒,软硬件协同,进行游戏性能优化的。 我们有没有办法来这个问题呢?提升下载速度的并不可行。 第二个关键点是需要有渠道去帮用户自动完成下载,刚好终端厂商的渠道是可以这些问题。TGPA通过和终端厂商的合作,可以为用户提供一个完美的资源包的预下载

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    Wolfram 在数字图像处理面的

    Wolfram图像处理无缝集成了专门功能-如最的2D和3D图像处理功能,易于导入的数据和交互式界面——具有GPU计算、并行处理、 核心得速度和性能并通过API在web上即时部署。 Wolfram包括数千个内置功能以及有关许多主题的精选数据,可让您: •处理和分析生物特征输入,例如指纹、虹膜图、面部和耳朵图像、视网膜扫描等 •剖切3D数据并探究体积的内部 •将图像转换为GIS 和其他语言要求您在图形窗口和文本输入之间切换以可视化和处理图像 •将图像处理框架与Mathematica核心系统以及20多个内置应用程序区域(例如GIS和统计数据)紧密集成 主要功能 Wolfram包括用于计算 、建模、可视化、开发和部署的数千种内置功能» 全面支持2D和3D图像处理和分析,包括分割、配准和高级形态学运算» 多种经典以及最先进的分割,包括用于前景/背景分离和其他分割任务的区域增长、活动轮廓和增长切割 使用Wolfram的机构 ?

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    SpringCloud核心 | 初识SpringCloud微服务

    程序员应该保持一颗好奇心 程序员应该保持一颗好奇心这句话我经常告诫我部门的员工,无论在什么情况下你都应该一颗好奇的心,敢于去追寻,敢于去创行业是一个以驱动的行业。 初识分布式 公司系统在最早是一套原始的SSM框架搭建的整体架构,这种式的弊端相信大家也都有很多的了,从SSM到SpringBoot项目的整合然后再到SpringCloud分布式部署是一个很漫长的过程 由于我一直在编写SpringBoot面的文章,所以无疑采用了SpringCloud作为分布式部署的,在这个过程中是比较艰辛的,要考虑的地比较多,原始业务的正常运营,业务的扩展以及部署。 写在最后 微服务是目前比较流行的一种搭建部署,不过不要盲目的更换公司的部署以及编码框架,前期要做好详细的调研,把可能会遇到的问题进行汇总并找出相应的,这样才不会在重构过程中走的比较困难 对SpringBoot以及SpringCloud感兴趣的同学可以关注我的公众号, 公众号内回复加群可以获取交流群号,面对面跟恒宇少年交流,少年也会尽可能的为大家问题。

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    物联网堆栈中的连接

    考虑到通信标准和协议的多样性和多样化,人们可能会对开发的实际需求产生疑问。 概述涉及最流行的物联网无线连接,并按每种实现的射频范围细分:短程、中程和远程广域网。 短程物联网 蓝牙 蓝牙作为一种成熟的短距离连接,被认为是未来可穿戴电子产品市场(如无线耳机或地理位置传感器)的关键,尤其是考虑到它与智能手机的广泛集成。 远程广域网(WAN) NB-IoT NB-IoT是3GPP的产物,它是一种全的无线标准,可确保极低的功耗(电池使用10年)。 因此,从实际的角度来看,成功的关键似乎归结为从众多现有中选择适当的物联网

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    云端混流转码--直播连麦

    三是主播的手机同时要进行多路的音频编码处理,对手机的性能要求也很高。 CDN分发集群把一路混合流推送给观看观众端,观众端接收到混合流,进行码后就可以直接展示给用户了。 云端混流支持的基本功能如下: (1)     支持混入5种输入源类型(音视频,纯音频,纯视频,水印,画布) (2)     支持混流合成全流 (3)     支持裁剪,水印功能 (4)     支持模板配置 声音面只有在采样率不一样的情况下转换到统一的48khz,双声道,避免采样率变换导致的音质损失。 另外为了便后续的aac直接编码,这里直接选用1024的帧长度,在对PCM声道数据的表达上选用浮点,amix需要输入为浮点的aac,同时浮点在音频叠加合成上也可以避免过早的截断造成的音质损失,为二次处理提供便

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    史上最全Redis高可用大全

    另一面,开启数据持久化功能和配置合理的备份策略,能有效的数据误操作和数据异常丢失的问题。 2、读写分离策略,从节点可以扩展主库节点的读能力,有效应对大并发量的读操作。 3 Redis Sentinel(哨兵) ​ ​ Redis Sentinel是社区版本推出的原生高可用,Redis Sentinel部署架构主要包括两部分:Redis Sentinel集群和 4、不能读写分离问题,实现起来相对复杂 建议: 1、如果监控同一业务,可以选择一套Sentinel集群监控多组Redis数据节点的,反之选择一套Sentinel监控一组Redis数据节点的 4 Redis Cluster ​ Redis Cluster是社区版推出的Redis分布式集群,主要Redis分布式面的需求,比如,当遇到单机内存,并发和流量等瓶颈的时候,Redis 5 Redis自研 - 推荐 ​ Redis 自研的高可用,主要体现在配置中心、故障探测和failover的处理机制上,通常需要根据企业业务的实际线上环境来定制化。

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    云端混流转码--直播连麦

    小编为旅途的游子们准备了一份年礼物——云端混流转码。 基于RTMP的低延迟连麦。RTMP是目前直播中最广泛的上行推流协议,各大厂商的CDN对此有非常良好的支持,拥有广泛的开发人员基础。 三是主播的手机同时要进行多路的音频编码处理,对手机的性能要求也很高。 在对输入流进行码后,进行前处理工作,主要是分别将声音、视频等统一为一致的规格,便后面的处理工作。 ? 基于单位区间的补偿算法,能够有效用户帧率不相同或者网络不稳定的情况下,可能造成导致混流视频错位等问题。 ▼ 扫一扫下二维码,关注“腾讯云视频”公众号 获取更多视频服务 ? ?

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    H5活动宣传页通用布局

    本文旨在通过对一个个疑难点进行攻克而形成一种通用。 活动宣传页面分析 以imweb conf的第一屏为例,如下图: ? bottom 中间的其他内容定位参考就是中间了 内容一屏显示,不论手机的宽高如何变化 除此之外,元素进入还有一个动画效果(考虑使用现有得动画库animate.css),这就构成了我们所有的攻克点,这里先把最简单的第二条头部及底部的定位给剔除掉 全屏背景图 第一个念想肯定是background-size。而能沾上边的无非100%, contain, cover这三种取值。 至于最后一个一屏显示,其实把上面的都处理好了,这个一般也就没问题了,实在碰到一些特殊的,我们还可以使用media queries来 其他特殊情况 当然上面的通用并不能适用所有情况,对于某些特殊的情况我们还是需要另外单独考虑 这里我们从rem入手,来个黑科这个问题: 通过js设置html的font-size为视窗高度的十分之一,于是1rem就成了视窗高度的10% document.addEventListener("DOMContentLoaded

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