“字符串”是个相当简单的概念：一个字符串是一个字符序列。本文记录 Python 中字符串相关内容。 基本的编解码器 Python 自带了超过 100 种编解码器（codec, encoder/decoder），用于在 文本和字节之间相互转换。每个编解码器都有一个名称，如 ‘utf_8’， 而且经常有几个别名，如 ‘utf8’、‘utf-8’ 和 ‘U8’。这些名称可以传 给 open()、str.encode()、bytes.decode() 等函数的 encoding 参数。 例如： 使用 3 个编解码
在字符与字节之间的转换过程称为编解码，Python自带了超过100种编解码器，比如：
在Windows上使用open打开utf-8编码的txt文件时开头会有一个多余的字符\ufeff，它叫BOM,是用来声明编码等信息的,但python会把它当作文本解析。
https://www.streamingmedia.com/Articles/Editorial/Featured-Articles/Good-News-AV1-Encoding-Times-Drop-to-Near-Reasonable-Levels-130284.aspx
原因在于这个latin1不会对中午编码，所以我们需要处理这个EncodeError,处理如下：
关于作者：Milter，一名机器学习爱好者、NLP从业者、终生学习者，欢迎志同道合的朋友多多交流
我们在使用python处理中文字符串时总会遇到一些问题，特别是一些老项目需要用到python2，中文显示乱码，文件读写异常等问题时常发生。
在我们进行前端开发时，针对项目优化，常会提到一条：针对较小图片，合理使用Base64字符串替换内嵌，可以减少页面http请求。 并且还会特别强调下，必须是小图片，大小不要超过多少KB，等等。 那么，Base64又到底是什么呢？
一个图像可以视作一个二维矩阵。如果将色彩考虑进来，我们可以做出推广：将这个图像视作一个三维矩阵——多出来的维度用于储存色彩信息。
在Python中，常见的编码问题之一是'utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 0。这个错误通常出现在试图解码包含非UTF-8编码字符的字节字符串时。让我们深入了解这个问题，找出解决方案。 首先，让我们了解一下UTF-8编码和字节字符串的概念。
为什么会报错“UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-1: ordinal not in range(128)”？本文就来研究一下这个问题。
原标题：LCEVC vs. AVC – Incredible 28% Gain at 3x Speed
本文是Netty文集中“Netty in action”系列的文章。主要是对Norman Maurer and Marvin Allen Wolfthal 的 《Netty in action》一书简要翻译，同时对重要点加上一些自己补充和扩展。 本章含盖 解码器、编码器、编解码器综述 Netty 的编解码类 Netty提供可以简化各种协议的自定义编解码器创建的组件。 什么是编解码器？ 每个网络应用都会定义端之间传输的二进制字节该如何被解析和转换，从发送端到目标程序的数据类型。这个转换逻辑通过编解码器来
在python3里，已经做了区分unicode就是文本，bytes就是原始的字节序列。
Matroska封装格式非常灵活、兼容性好，既适用于本地文件存储又可以进行实时流传输。本篇文章主要探讨Matroska的编解码器映射，如何封装视频流、音频流、字幕流。如果要Matroska的介绍、功能和基本结构，请查看上一篇文章：走进音视频的世界——Matroska封装格式的介绍(一)。
Flutter邀请你用Dart语言开发你的移动应用，一套代码可以同时构建Android和iOS。但是Dart不会编译成Android’s Dalvik字节码，在iOS上也不会有Dart/Objective-C的绑定。这意味你的Dart代码并不会直接访问平台特定的API，即 iOS Cocoa Touch 以及 Android SDK的API。
Media Encoder是啥？Adobe Media Encoder 用作 Adobe Premiere Pro、Adobe After Effects、Adobe Audition、Adobe Character Animator 和 Adobe Prelude 的编码引擎。也可以将 Adobe Media Encoder 用作独立的编码器。使用 Adobe Media Encoder，可以将视频导出到类似 YouTube 和 Vimeo 的视频共享网站、各种从专业录音底座到 DVD 播放机的设备、移动电话以及高清电视。
Jonathan 首先介绍了视频编解码器产生的整数溢出失真，如下图所示。事实上，很难计算出编解码器中整数需要多大才能避免这个问题。设计的足够大的整数实际上并不够大，当然太大的整数也会造成实现成本上升。
一位读者在本地部署 MySQL 测试环境时碰到一个问题，我觉得挺有代表性的，所以写篇文章介绍一下，看完相信你会对 MySQL 的编码机制有最本质的了解，本文的目录结构如下
这篇文章虽然篇幅有点长，但这不并是一篇关于Python异常的全面介绍的文章，只是在学习Python异常后的一篇笔记式的记录和平时写代码过程中遇到异常记录性的文章。
机器之心报道 编辑：rome rome DALL-E 已经能够很好地从文本生成图像，那么如何高效地实现语音合成呢？本文带你看微软最新推出的语音合成模型 ——VALL-E，它的效果将惊掉你的下巴。 近十年间随着神经网络和端到端建模的发展，语音合成技术取得了巨大突破。级联的文本到语音（TTS）系统通常利用声学模型 pipeline 和梅尔频谱作为中间表示的声码器。先进的 TTS 系统可以从单个或多个 speaker 合成高质量的语音，但仍需要高质量的 “干净” 数据。从网络上抓取的大规模数据无法满足要求，并且会
不知道大家有没有想过一个问题，那就是为什么要编码？我们能不能不编码？要回答这个问题必须要回到计算机是如何表示我们人类能够理解的符号的，这些符号也就是我们人类使用的语言。由于人类的语言有太多，因而表示这些语言的符号太多，无法用计算机中一个基本的存储单元—— byte 来表示，因而必须要经过拆分或一些翻译工作，才能让计算机能理解。我们可以把计算机能够理解的语言假定为英语，其它语言要能够在计算机中使用必须经过一次翻译，把它翻译成英语。这个翻译的过程就是编码。所以可以想象只要不是说英语的国家要能够使用计算机就必须要经过编码。这看起来有些霸道，但是这就是现状，这也和我们国家现在在大力推广汉语一样，希望其它国家都会说汉语，以后其它的语言都翻译成汉语，我们可以把计算机中存储信息的最小单位改成汉字，这样我们就不存在编码问题了。
编码问题一直困扰着开发人员，尤其在 Java 中更加明显，因为 Java 是跨平台语言，不同平台之间编码之间的切换较多。本文将向你详细介绍 Java 中编码问题出现的根本原因，你将了解到：Java 中经常遇到的几种编码格式的区别；Java 中经常需要编码的场景；出现中文问题的原因分析；在开发 Java web 程序时可能会存在编码的几个地方，一个 HTTP 请求怎么控制编码格式？如何避免出现中文问题？
https://engineering.linkedin.com/blog/2019/litr-a-lightweight-video-audio-transcoder-for-android
2 . 效果展示 : 使用的是湖南卫视的直播源 rtmp://58.200.131.2:1935/livetv/hunantv
音视频 文件 从 采样 -> 处理 -> 得到原始数据帧队列 -> 音视频编码 -> 音视频包队列 -> 格式封装 的过程如下 :
From：http://yate.null.ro/pmwiki/index.php?n=Main.CppTutorial3 Yate的编解码模块不处理任何消息，而是通过API方式调用。其他模块通常两者
我们在所有的 Python 程序中都使用字典。即使不是直接在我们的代码中，也是间接的，因为dict类型是 Python 实现的基本部分。类和实例属性、模块命名空间和函数关键字参数是内存中由字典表示的核心 Python 构造。__builtins__.__dict__存储所有内置类型、对象和函数。
原作者：Taein Kim, Ploy Temiyasathit, Haixiong Wang
原文链接：https://www.tvtechnology.com/news/a-simple-guide-to-formats-and-codecs
在使用FFmpeg进行音视频处理时，我们有时会在日志中看到以下警告信息：Using AVStream.codec to pass codec parameters to muxers is deprecated, use AVStream.codecpar instead。这条警告信息表明在FFmpeg中使用AVStream.codec传递编解码器参数给复用器已经被弃用，推荐使用AVStream.codecpar取而代之。 本篇博客将详细介绍什么是AVStream.codec，为什么它被弃用，以及如何解决这个问题。
原文：https://engineering.linkedin.com/blog/2019/litr-a-lightweight-video-audio-transcoder-for-android
据我所知，这是第一次有研究对代表基本视频编码（Essential Video Coding，EVC）、通用视频编码（Versatile Video Coding，VVC）和低复杂度增强视频编码（Low Complexity Enhancement Video Coding，LCEVC）的编解码器以及 AV1、HEVC 和 H.264 的质量和性能进行比较。它并不像我希望的那样详尽，但结果应该有助于你了解三个较新的 MPEG 编解码器的目标，以及它们与旧编解码器的对比情况。
原标题：The Streaming Codec Landscape in 2021
https://hacks.mozilla.org/2018/06/av1-next-generation-video-the-constrained-directional-enhancement-filter/
FFMPEG 编解码器获取流程 : 在获取音视频流 AVStream *stream 之后 , 执行以下流程 ;
原文标题：3 Takeaways From Moscow State University's 2019 Codec Comparison
本文来自PCS 2021的一次Keynote，演讲者是来自Intel的Jill Boyce，演讲题目是“Video Codec Standardization and Ecosystem Update”，主要介绍了视频编解码器的标准化和进展。
在Mozilla，我们一直在努力研究新一代AV1视频编解码器。AV1可比HEVC（H.265）和Google VP9提高25％的编码效率，并由AOM开放媒体联盟（ Mozilla & ATEME都是是其一部分）开发。
MediaCodec类Android提供的用于访问低层多媒体编/解码器接口，它是Android低层多媒体架构的一部分，通常与MediaExtractor、MediaMuxer、AudioTrack结合使用，能够编解码诸如H.264、H.265、AAC、3gp等常见的音视频格式。广义而言，MediaCodec的工作原理就是处理输入数据以产生输出数据。具体来说，MediaCodec在编解码的过程中使用了一组输入/输出缓存区来同步或异步处理数据：首先，客户端向获取到的编解码器输入缓存区写入要编解码的数据并将其提交给编解码器，待编解码器处理完毕后将其转存到编码器的输出缓存区，同时收回客户端对输入缓存区的所有权；然后，客户端从获取到编解码输出缓存区读取编码好的数据进行处理，待处理完毕后编解码器收回客户端对输出缓存区的所有权。不断重复整个过程，直至编码器停止工作或者异常退出。
音频编解码器的用途是高效压缩音频以减少存储或网络带宽需求。理想情况下，音频编解码器应该对最终用户是透明的，让解码后的音频与原始音频无法从听觉层面区分开来，并避免编码 / 解码过程引入可感知的延迟。
原文：https://mux.com/blog/streaming-video-on-the-internet-without-mpeg/
编解码器（codec）能够以二进制形式存储媒体信号，大多数编解码器以有损方式压缩原始媒体信号。最常见的媒体信号有视频，音频和字幕。电影由不同的媒体信号组成，除了动态影像之外，大多数电影都有音频和字幕。视频编解码器有H.264，HEVC，VP9和AV1等，而音频的编解码器则有：AAC，MP3或Opus等。每个媒体信号有许多不同的编解码器。单个媒体信号通常也称为基本流(ElementaryStream)或仅流（just Stream）。
ASCII,ISO-8859-1,GB2312,GNBK,UTF-8,UTF-16等
接上一篇博客 【Netty】Netty 核心组件 ( Pipeline | ChannelPipeline ) 内容 , 在 debug 调试中 , 详细分析 ChannelPipeline 内部的 Handler 双向链表 ;
Flutter定义了两种Codec：MessageCodec 和 MethodCodec。
上篇文章高性能NIO框架Netty入门篇我们对Netty做了一个简单的介绍，并且写了一个入门的Demo,客户端往服务端发送一个字符串的消息，服务端回复一个字符串的消息，今天我们来学习下在Netty中怎么使用对象来传输数据。 上篇文章中传输字符串我们用的是框架自带的StringEncoder，StringDecoder编解码器，现在想要通过对象来传输数据，该怎么弄呢？ 既然StringEncoder和StringDecoder可以传输字符串，我们来看看这2个类的源码不就知道它们到底做了一些什么工作。 Stri
简介： 视频数据是目前互联网流量中最大的一部分，占用的带宽比重较大。而通常在视频流媒体应用中，播放端可以达到的最高质量水平与可用带宽直接相关，因此高效的视频编码器对于视频内容提供商而言可以有效降低带宽成本。目前市场上最主要的视频编解码器AVC/H.264被广泛用于流媒体应用，但是构建H.264的编码技术已经过时，而像HEVC这样的新一代视频编解码器可以在保持视频质量不变的同时将带宽需求降低高达50％。但是，由于许可费用昂贵且具有不确定性，HEVC从发布到现在已经有四年多的时间了，目前还没有被广泛部署。近
深度学习不仅仅在擅长于从现有数据中发现规律，而且它能主动运用规律创造出现实世界没有的实例来。例如给网络输入大量的人脸图片，让它识别人脸特征，然后我们可以指导网络创建出现实世界中不存在的人脸图像，把深度学习应用在创造性生成上是当前AI领域非常热门的应用。
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