备受关注的原生信息流广告或许将在今年迎来大爆发。近期,全球最大的独立移动广告平台InMobi发布了其最新产品——原生信息流视频广告,这与此前图文形式的原生信息流广告相比,可以说是一次脱胎换骨的升级,信
众所周知, iterm 是非常强大的 Mac 终端,支持很多插件,和 Mac 自带的终端相比有极大的进步。
Reactive Extensions(Rx)是对LINQ的一种扩展,他的目标是对异步的集合进行操作,也就是说,集合中的元素是异步填充的,比如说从Web或者云端获取数据然后对集合进行填充。Rx起源于Microsoft DevLabs小组的研究,他扩展了LINQ的一些特性,目前Rx支持多种平台如JavaScript,Windows Phone,ios,Android 。随着数据处理变得复杂,LINQ使得我们的处理逻辑变得简单清晰,同样地,随着越来越多的数据通过从云端异步获取,Rx使得这种异步数据处理操作变得简
将来,数据将像现在的基础设施一样自动化和自助服务。您将打开一个控制台,列出贵公司可用的数据;定义您需要的部分,您想要的格式以及您希望它们如何结合在一起;启动一个新的端点:一个数据库,缓存,微服务或无服务器功能,你就可以了。
文|Ben Lang 译|朱颜夫 ---大数据文摘VR专栏成立,文末查看详情--- ◆ ◆ ◆ 导读 如果在使用当今的VR的运动控制器时,却无法感受到阻力,我们又怎能让VR用户感觉或行动得就像虚拟物体具有不同的重量呢?B-Reel是一家创意公司,这家于1999年在斯德哥尔摩创立的公司探寻出了一些值得借鉴的方法,并将其开源让其他人能够学习。 过去几年,我们变得很喜爱用VR来工作,不管是公司内部项目还是Google Daydream for IO 2016。我们是VR的坚定信仰者,并且相信VR的未来是光明且充
过去,浏览器使用多个 TCP 连接来发出并行请求。但是,这是有局限性的。如果使用的连接过多,则将适得其反(TCP 拥塞控制将被无效化,导致的用塞事件将会损害性能和网络),并且从根本上讲是不公平的(因为浏览器会占用许多本不该属于它的资源)。同时,大量请求意味着“在线”上有大量重复数据。
尽管目前只是测试阶段,但无论是操作的流畅性,还是生成效果上,Generative Fill都展示出了强大的潜力和影响力。
现在,谷歌的电子表格(Spreadsheet)应用获得了许多新功能,目的是让数据透视表(一种强大的数据分析工具)变得更容易访问。 用户将能够从表格的“Explore”选项卡中获得建议,该选项卡的目的
我记得之前在多媒体文件格式剖析:M3U8篇中讲解了什么是流式视频,什么不是流式视频?其实有一个更简单更明确的解释,能够用于直播的格式是流式视频格式,反之则不是。
近日网上的一个迈克尔杰克逊代表作《Smooth Criminal》MV官方高清修复版,的视频赚足了大家的眼球。这次的高清修复不仅分辨率达到了4K,原本的25帧录像也提升到了60帧。逼真得甚至可以看清MJ领带上得问题,完全就像是使用现代设备拍摄的一样。
(本文基本逻辑:TS 封装格式概览 → TS 层解析 → PES 层解析 → ES 层解析)
在C++中,格式化输出是指以一定的格式向控制台输出信息。相比于普通输出,格式化输出能够使输出信息更加直观和易读。比如可以将输出的数字、字符串、日期等按照一定格式进行排版,以便用户更好地理解信息。
yang,携程资深后端开发工程师,专注推荐系统架构、数据流批一体、系统稳定性、效率提升等领域;
导读:2019年5月,美团正式推出新品牌「美团配送」,升级配送开放平台。那你知道支撑美团配送大脑的实时特征平台是如何建设的吗?如何实现每分钟生产千万级的实时特征?如何在70w+QPS的场景下实现4个9响应耗时在50毫秒的需求?本文将为大家介绍配送实时特征平台的发展历程,关键技术和实践经验。
量子计算库利用图形构建来构建有效的量子电路仿真。对于借口模型的量子计算,Rust是一种很棒的语言,因为借位检查器与无克隆定理非常相似。
目前TSINGSEE青犀视频研发的视频上云服务平台EasyCVR已经可集成海康EHome私有协议,并且在前文中我也跟大家讲过EHome协议的配置和调用流程,有兴趣的可以阅读一下:配置及协议介绍、Ehome协议调用流程介绍。
随着移动互联网普及,移动设备和高清摄像头在日常生活和工作中大量使用,人们产生海量的视频数据,如何高效实时采集、传输、显示视频数据,成为当下各方参与者摩拳擦掌的竞技舞台,TRTC是将腾讯多年来在网络与音视频技术上的深度积累,以多人音视频通话和低延时互动直播两大场景化方案,TRTC音视频解决方案是其中的佼佼者。
这是我们关于 Flink 如何实现新的流处理应用系列中的第二篇博文。第一部分介绍了事件时间和乱序处理。
8月24日盘后,美图发布2017年上半年财报,数据显示,美图上半年总收入同比增长272.3%至人民币21.798亿元,超过了2016年全年;亏损净额下降87%至3320万元,在上半年已经有2个月(3月
本帖参考Adrian Pennington近期发表在IBC的文章MPEG heads to the holograph,重点介绍了MPEG正在推广的基于视频的点云压缩技术 (V-PCC)。V-PCC解决了3D点云(空间中的一组数据点)的编码,以及相关的例如颜色的属性。其目的是启用包括人物角色表示在内的新应用。换句话说,人形化身或全息图作为沉浸式扩展现实的一部分在不久的将来就会实现。
小程序端API分为基础方法、发布订阅方法、视图控制方法、背景音乐方法、消息收发和其它。针对trtc-room组件来说可以传递一个config属性来打开音视频通话。
摘要:对于瞬息万变的证券交易市场,即时的行情信息是行情系统的基础。快速获取行情信息可以给市场参与者提供更宽裕的交易决策时间窗口,交易者获取的行情信息延时越低,往往意味着越多的交易机会和越大的决策空间。传统的基于软件的行情信息系统,信息的解析一般经过网络层数据获取、协议层数据解析、应用层数据处理等过程,在操作系统和协议层面,存在毫秒级别的上下文切换和软件处理延时,由于操作系统的进程调度和CPU主频的动态调整机制,这种延时还具备一定的不确定性。为实现纳秒级超低延时行情解析处理,本文针对上海证券交易所的行情发布系统,采用Verilog硬件描述语言,在FPGA加速卡上开发了对行情信息流的以太网,IP和UDP以及FAST协议的硬件解码,设计了支持指令集编程的微指令加速引擎。与传统的基于软件的方法相比,本文提出的专用硬件处理方案延时可降低10倍以上。
2023年的各家跨年晚会里,「元宇宙」已然成为了新宠。不管是AR x元宇宙,还是新中式x元宇宙,都将「元宇宙」的多元和魅力展露得一览无遗。
物理内存的宽度为1字节 如使用c语言,可以定义出char类型(1字节),在虚拟地址空间上可以把1字节的单位映射到内存中
【AI100 导读】虽然聊天机器人行业目前仍然处在起步阶段,但是其发展速度却非常快,现在也变得越来越重要。假如这些聊天机器人可以为广大用户带来便利,满足他们的期望,那么聊天机器人将会不可或缺。Google、Facebook、Microsoft、 IBM 以及 Amazon 等的科技巨头已经越来越看重聊天机器人了。本篇文章是对当下已经创建了聊天机器人的各个平台的分析。 虽然聊天机器人行业目前仍然处在起步阶段,但是其发展速度却非常快。最开始聊天机器人似乎只是一个噱头或者是营销策略,但是现在却变得日益重要,成为人
在上周的世界移动通信大会 (Mobile World Congress) 上,我们看到由开发者、设备厂商以及芯片合作伙伴组成的 Android 生态系统不断为全球用户创造美妙体验。 今天,我们要向各位介绍下一个版本的操作系统 —— Android P 的首个开发者预览版。该版本早期仅面向开发者发布,每一位开发者都是我们最信任的测评人。及时获取您的反馈意见对我们至关重要,我们会根据您的反馈优化平台来更好地满足您的开发需求。希望您可以尽早着手试用 Android P 预览版的新功能和新 API,并把您的想法和建
https://mux.com/blog/quantifying-packaging-overhead-2/
作者 | 张昭 编辑 | 严强 数据回收承载着日均数十亿的准实时数据聚合和计算,输出商机多维度实时流数据,供下游相关业务系统去订阅消费,实现准实时的业务场景交互。 数据回收除了默默生产数据外,还能做哪些事情?对于公司诸多商机相关的商业化产品有哪些重要作用?对于提升经纪人作业体验都有哪些措施?对于赋能分客策略推荐引擎又有哪些规划? 贝壳找房商机中台资深研发工程师张昭在 QCon+ 案例研习社【贝壳找房广告流量分发架构演进】专题带来了相关分享,以下是分享全文。 你好,我是来自贝壳找房商机中台的张昭,
摘要:本文由腾讯高级工程师杜立分享,主要介绍腾讯实时计算平台针对 Flink SQL 所做的优化,内容包括:
导读:阅文作为国内最大的网络文学公司,我们在实践过程中,总结了一套适合自身业务特点的用户画像方法论,及实践经验。本文将介绍为什么需要用户画像,以及如何做用户画像,并结合在阅文场景下所面临的问题,为大家分享下我们在用户画像上的探索与实践。
阿里妹导读:用户只需在前端简单配置下指标,系统即可自动生成大宽表,让用户查询到他所需要的实时数据,数据源支持跨库并支持多种目标介质。这样的数据全局实时可视化如何实现?本文从需求分析开始,分享自动生成SQL功能开发中运用到的设计模式和数据结构算法设计。
前言 在《腾讯文档-构建科学有效的色彩系统》这篇文章中,我们阐述了腾讯文档如何升级了新的品牌色,为腾讯文档塑造更加有未来科技感及智慧感的视觉感受和品牌认知,以及如何构建一个科学有效的调色板。 在设计系统的实际运行中,我们也需要着眼于如何应用调色板,建设协同工作流,并给各个角色提供有关色彩的扩展指导,以达到在腾讯文档中构建一致且有品牌感的数字界面并有效提升效率的目的。 在建设腾讯文档色彩系统的工作中,我们首先构建了一个包含品牌色、灰色、辅助色的调色板,但仅有这个调色板不足以支撑我们流畅、无障碍的协
这次大会于 2016 年 12 月 17 日在广州的天虹酒店举办。演讲嘉宾有大漠,勾三股四等一些业界大牛们。特邀嘉宾有 Andrey Sitnik(PostCSS 的作者)和 Hax(贺师俊)。
大多数自动驾驶汽车使用 3D 激光扫描仪(即所谓的 LiDAR)来感知周围的 3D 世界。LiDAR 生成汽车周围场景的局部 3D 点云。这些 3D 点云广泛用于众多机器人和自动驾驶任务,如定位、物体检测、避障、映射、场景解释和轨迹预测。一个典型的 LiDAR 传感器每秒生成大约 10 个这样的点云。
在内部系统(比如 CRM、ERP、数据看板等)需要定制化开发的情况下,大多数团队会使用基于 Web 框架从头开始开发,如 React、Vue,然而这些框架上手存在一定困难,打包、部署、库的选择等方面对代码新手来说也可能具有挑战性,更不用说还得从头开始设计访问控制 (RBAC) 和数据的管理。本篇文章将主要讨论 Superblocks,这是一款最新的低代码开发工具,它正在迅速改变内部系统开发的格局。
数据一直是过去十年的金矿,由于其他所有相关领域(例如机器学习和物联网),大数据的增长速度每年都比上一个快。
MPEG是Moving Picture Experts Group 的简称, MPEG-2是MPEG和ISO组织设计的一个数字视频压缩规范,主要用于DVD和DVB上,当前的标准文档是ISO 13818。
本文主要介绍常见的对称加密算法和它们的原理,然后分析一些实际存在的密码学攻击案例,包括流加密密钥重用漏洞、ECB块重排攻击以及CBC的Padding Oracle攻击等。
前言 传统IP分组交换网使用域内路由协议(Interior Gateway Protocol,IGP)和域间路由协议(Border Gateway Protocol,BGP)实现了完美的互联,构建了全球范围内的大规模Internet。但是,随着移动互联网和物联网的快速发展,新业务层出不穷,业务需求也千变万化,传统分布式的网络已不堪重负。同时,由于控制平面与数据平面集于一身的特征,传统网络也面临网络拥塞、设备复杂、运维困难、新业务部署慢等诸多问题。软件定义网络(Software Defined Network
前面在讲封装格式过程中,都有一个章节讲解如何将H.264的NALU单元如何打包到TS、FLV、RTP中,解装刚好相反,怎么从这些封装格式里面解析出一个个NALU单元。NALU即是编码器的输出数据又是解码器的输入数据,所以在封装和传输时,我们一般处理对象就是NALU,至于NALU内部到底是什么则很少关心。甚至我们在编解码时,我们只需要初始化好x264编码库,然后输入YUV数据,它就会给你经过一系列压缩算法后输出NALU,或者将NALU输入到x264解码库就会输出YUV数据。
AiTechYun 编辑:nanan Google 昨日发布了首个Android P开发者预览版,现在可以在developer.android.com下载。预览版包括一个更新的SDK,包含像素(Pix
C语言中,我们可以通过函数printf和scanf进行格式化控制,而在C++中仍然包含了前者,但还提供了以下两种格式控制的方法: (1)使用流成员函数进行格式控制; (2)使用预定义操作符进行格式控制。
在过去的几年中,您可能已经听说某个地方放弃了“数据湖”这个词。随着数据量呈指数级增长,流式数据已经取消,非结构化数据持续低于结构化数据,这个概念已经越来越受到重视。
德国道依茨股份公司多年来以其主导产品道依茨DEUTZ品牌柴油机著称于世,是现今历史最悠久的发动机独立制造厂商,也是世界领先的创新驱动系统制造商之一。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 1简介 在Internet上用分组传送话音的质量不够好的一个重要原因是比较高的丢包率。尤其在 广域网中,这个问题相当突出。不幸的是,实时多媒体业务对于延时的要求相当严格,因此 不大可能通过重传来解决丢包的问题。 正是出于这个原因,大家提出用前向纠错(FEC)来解决Internet上的丢包问题[1][2]。 尤其是对于传统纠错码如校验码、RS码、汉明码等的使用引起了很多人的注意。为了能够更 好地应用这些纠错码,必须有相关的 协议来支持。 本文档定义了一种RTP的荷载格式,允许对于实时媒体流进行一般性的前向纠错。在这 里“一般性”指的是(1)与被保护的媒体类型无关,即音频、视频或其它;(2)足够灵活, 能够支持多种FEC机制;(3)自适应性,可以方便的修改FEC方案而不需要带外的信令支持; (4)支持若干种不同的FEC包的传输机制。 2术语 本文档中使用了下面这些术语: 媒体荷载:一段待传输的未加保护的用户数据。媒体荷载放在一个RTP包的内部。 媒体头:包含媒体荷载的包的RTP头 媒体包:媒体荷载与媒体头合起来称作媒体包 FEC包:发送端将媒体包作为前向纠错算法的输入,输出除了这些媒体包之外,还有一些 新的数据包称作FEC包。FEC包的格式在本文档中进行说明。 FEC头:FEC包的头信息称作FEC头。 FEC荷载:FEC荷载是FEC包中的荷载。 关联的:一个FEC包称作与一个或几个媒体包是关联的,如果在这个FEC包的产生过程 中这几个媒体包用作EC算法的输入 关键词“必须”,“必须不”,“要求的”,“会“,”不会“,“应该”,“不应该”, “建议的”,“或许”,“可选的”在 RFC2119[4]中解释。 3基本操作 这里描述的荷载格式用于一个RTP会话中的某一端想要用FEC来保护它所传送的媒体数 据流的情况。这种格式所支持的FEC是基于简单异或校验的纠错算法。发送端从媒体数据流 中取出若干个包,并对它们整个施以异或操作,包括RTP头。基于这样一个过程,可以得到 一个包含FEC信息的RTP包。这个包可以被接收端用来恢复任何一个用来产生它的包。本文 档中并未规定多少个媒体包合起来产生一个FEC包。不同参数的选取会导致在overhead,延 时和恢复能力之间的一个不同的折中方案。第4节给出了一些可能的组合。 发送端需要告诉接收端哪些媒体包被用来产生了一个FEC包,这些信息都包含在荷载信 息中。每个FEC包中包含一个24比特的mask,如果mask的第i个比特为1,序号为N+i 的媒体包就参与了这个FEC包的生成。N称作基序号,也在FEC包中传送。通过这样一种方 案就可以以相当小的overhead来用任意的FEC纠错方案恢复丢失的数据包。 本文档也描述了如何使接收端在不了解具体纠错码细节的情况下利用FEC的方法。这就 给了发送端更大的灵活性,它可以根据网络状态而自适应选择纠错码,而接收端仍能够正确 解码并用于恢复丢失的包。 发送端生成FEC包之后,就把它们发给接收端,同时,发送端也照常发送原来的媒体数 据包,就好像没有FEC一样。这样对于没有FEC解码能力的接收端,媒体流也照常可以接收 并解码。然而,对于某些纠错码来说,原始的媒体数据包是不需要传输的,仅靠FEC包就足 以恢复丢失的包了。这类码就具有一个很大的缺点,就是要求所有的接收者都具有FEC解码 能力。这类码在本文档中也是支持的。 FEC包并不与媒体包在同一个RTP流中传输,而是在一个独立的流中传输,或者作为冗 余编码(redundantencoding)中的次编码(secondaryencoding)来传输[5]。当在另一个 流中传输时,FEC包有它们自己的序号空间。FEC包的时间戳是从对应的媒体包中得来的,同 样是单调递增。因此,这样的FEC包可以很好地应用于任何具有固定差值的包头压缩方案。 本文并没有规定何为“一个独立的流”,而把它留给上层 协议和具体应用去定义。对于 多播的情况,“一个独立的流”可以通过不同的多播组来实现,或者同一个组的不同端口, 或者同样的组和端口中不同的SSRC。对于单播的情况,可以使用不同的端口或者不同的SSRC。 这些方法都各有其优缺点,选用哪一种取决于具体的应用。 接收端收到FEC包和媒体包之后,先判断是否有媒体包丢失。如果没有,FEC包就直接 被丢弃。如果有丢包,就使用接收到的FEC包和媒体包来进行丢包的重建。这样一个重建过 程是很精确的,荷载以及包头的大部分数据都可以完全恢复出来。 按照本 协议来进行打包的RTP包可以使用一个动态RTP荷载类型号来通知接收端。 4监督码 我们定义f(x,y,..)为数据包x,y,…等的异或,这个函数的输出也是一个数据包,称作 监督包。为简单起见,我们
日本最大的服装连锁Fast Retailing(迅销集团)发布消息称,优衣库以及GU品牌的在线商城遭到黑客攻击,约46万用户的数据泄漏,包括用户个人信息、电子邮件、地址以及部分信用卡资料等。
选自TechTalks 作者:Ben Dickson 机器之心编译 编辑:Panda 修图靠 Photoshop,修视频靠英伟达。 前段时间,Adobe 推出了一个名为「Neural Filters 」的工具包,将 AI 论文中常见的上色、换表情、改年龄、超分辨率等效果统统打包,集成到了 Photoshop 中,让用户动动鼠标就能用上这些功能。当时就有人问:「视频能 p 吗?」 作为一款主打图像处理的软件,Photoshop 或许没有办法很好地回答这一问题。但同样深耕于计算机视觉、计算机图形学的英伟达用行动
Cloudera的流分析中除了包括Flink,还包括SQL Stream Builder创建对数据流的连续查询。我们在该系列的第一部分介绍了《Cloudera中的流分析概览》,今天我们来快速浏览一下SQL Stream Builder的概览。
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