展开

关键词

视频指标的标准

本次演讲主要接受了CTA标准工作组R04 WG20 在视频指标标准上的近期工作。 Steve首先介绍了CTA标准工作组。 CTA标准工作组的目标是建立一系列针对播放器性,播放器指标,播放器事件,综合指标等的标准。此前,相关术语的不统一会为不同系统的比较带来麻烦。 企业会更关注于QoE,即用户,但企业能进行监控和测的是一些精确定义好的QoS指标。QoS与QoE并不绝对相关,比如当用户进入视频播放页面但还没有击播放按钮时系统会提前下载视频。 当下载时间很长时相关QoS指标会较差,但由于提前下载视频,当用户击播放按钮时视频能很快播放,相关用户反而会很好。 视频客户端会和媒播放器或播放框架集成在一起。 客户端会从播放器获得播放器和媒属性以及播放事件,并将其上传给服务器进行

67420

Live Streaming 2020:提供广播

MediaKind的Aquila流媒低延迟OTT解决方案如何帮助媒运营商提供独特的消费者。 虽然在当前的大环境下,OTT库流媒服务成倍增长,但对于直播内容来说,延迟的挑战依然存在。 当2020年下半年直播内容和活动流媒的狂欢恢复时,延迟问题将再次成为焦。随着媒技术的进步,直播和OTT流媒之间的差距正在被弥补。 现场活动在疫情封锁下都被推迟或取消,但终将带着新的挑战回归。 发广播的直播内容(broadcast-like streaming experience)到所有屏幕仍然是当下最困难的挑战。 对流媒而言,消费者都在期待在主屏上获得广播的直播内容。 为了实现在所有设备上都一致的广播内容,其关键在于用户定制的广告和内容替代,带宽和存储优化,QoE和监控。 在视频上,其研发的UP! 除去相同的节目发环节,TV只需进行广播编码和线缆编码,而OTT则需进行时间更长的打包、CDN传输以及客户端接收解码,甚至还不如社交媒的传输迅速。

16520
  • 广告
    关闭

    腾讯云+社区系列公开课上线啦!

    Vite学习指南,基于腾讯云Webify部署项目。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    R 数据

    数据 数据是数据挖掘中数据准备的最重要一环,是数据处理的前。数据主要任务是识别脏数据。 complete.cases(a), ] # 异常值检测箱线图 sp <- boxplot(a$"销", boxwex = 0.7) title("销异常值检测箱线图") xi <- 1.1 sd.s <- sd(a[complete.cases(a), ]$"销") mn.s <- mean(a[complete.cases(a), ]$"销") points(xi, mn.s, col = 最后一行给出了每个变的缺失值数目。 最后一列给出了变的数目(这些变存在缺失值)。 aggr(a,prop=F,numbers=T) ? matrixplot(a) ? 2. 缺失值处理 行删除法:数据集中含有缺失值的行都会被删除,一般假定缺失数据是完全随机产生的,并且缺失值只是很少一部,对结果不会造成大的影响。即:要有足够的样本,并且删除缺失值后不会有大的偏差!

    34210

    Oracle 索引

    索引的高低对数据库整性能有着直接的影响。良好高的索引使得数据库性能得以数级别的提升,而低效冗余的索引则使得数据库性能缓慢如牛,即便是使用高档的硬件配置。 因此对于索引在设计之初需要经过反复的测试与考。那对于已经置于生产环境中的数据库,我们也可以通过查询相关数据字典得到索引的的高低,通过这个来指导如何改善索引的性能。 下面给出了演示以及索引创建的基本指导原则,最后给出了索引脚本。 value for input_tbname: CLIENT_TRADE_TBL -->如果我们省略具的表名则会输出整个schema的索引报告            该列是否经常使用“ = ”作为常用查询条件            列上的离散度            组合列经常按何种顺序排序            哪些列会作为附件性列被添加   3、索引脚本

    21410

    本文的是极证码。 不管自己训练识别模型还是调用第三方识别接口,都需要拿到完成的证图片。 极的滑块证图片是重新拼接的乱序图片。 ---- 文章目录 接口 gt和challenge w参数 注册证图 图文识别 备注 ---- 极测试地址: https://www.geetest.com/demo/ 接口 击确仁后, w就到这里了,具我也没看。里面肯定会有一些击轨迹,不过这和滑块证的不同,应该可以根据坐标模拟。 击的信息可以按比例割图片,获取正确的证文字,比如“脆皮桂鱼”,通过文字识别来获取结果 击坐标的话,需要了解一些目标检、文字识别的概念。 主要是对证参数的定位进行了,有疑问可留言或私信!

    9430

    犹他州空气-从EPA的空气服务API中抓取数据

    犹他州空气 第一部: 连接到 EPA 的 AQS 数据 API 第二部:AQS 数据清理和转化 第三部:使用 Shapefile 并在 MapD 中配AQI 第四部:在 MapD 中构建犹他州 AQI 仪表板 第五部:最终:空气调查结果 让我们开始吧... EPA 上基于网页的空气查询工具 使用这个基于网页的查询工具可以快速熟悉可用的数据类型,用于选择所需数据的参数以及整数据输出格式。 确定所需的数据 通过API可以获得大的空气数据,当您尝试使用基于网页的查询工具时,您可以开始了解哪种数据集最符合您的兴趣。 本系列的下一篇文章将重介绍如何从 API 清理数据,使用数据计算空气指数(AQI),并导出数据以导入MapD,我们将进一步数据并创建交互式数据可视化。

    21120

    Python批提取指定的空气数据

    对于我们下载的多数数据集,我们可能需要提取其中指定的来使用,比如这个空气数据集,全国那么多,我只想要我研究的区域的数据,然而,当我打开文件夹的时候,失望了,因为这些数据都是一个一个的csv 有一个方法就是excel可以用脚本把这些单独的csv合并为一个csv,但可能伴随的问题就是数据超出excel的存储上限,so,我们换一种做法提取指定的数据。 这次实用到的数据是全国2014-2020年的空气数据,每小时的辨率的,截图看看长什么样子: ? ? 要是一个一个的打开去提取自己需要的,那会疯掉的,So,上神器--Python来完成这次实操作 ? targets就是你指定的想提取的,想提取谁就指定谁,就输入谁的代号就可以啦,整代码如下: import os import pandas as pd # 定义相关参数 dataPath =

    27310

    chip_seq评估之PCA

    PCA我们称之为主成,是一种经典的数据降维算法,通过将高维数据用几个主成表示,从而将其映射到低维空间。在实际处理中,由于我们只能对二维和三维数据有直观的感受,所以通常绘制二维和三维的散图。 PCA本上属于排序的一种,降维之后的数据在二维或者三维平面通过散图进行展示,两个样本间的距离越接近,说明这两个样本越一致, PCA图在生物信息学中应用的非常广泛,该算法适用范围广泛,在基因组, 得到样本中所有bin的coverage之后,就可以利用该数据进行PCA。具的操作步骤如下,通过deeptools来实现 1. 软件默认选择第一和第二主成来绘制二维的散图,在该图中通过观测样本之间的距离,可以对数据做出一些基本判断,理论上讲,input和抗处理的样本之间应该有较大距离,而生物学重复样本之间应该比较接近 虽然通过碎石图我们可以筛选出主成,但是由于我们最多只能直观观察三维空间,所以PCA中最多只能绘制3维散图,如果前3个主成不能有效代表总的信息,我们只能考虑使用其他降维算法了,这个问题也是所有降维算法的一个通病

    41620

    chip_seq评估之coverage

    peak calling的核心是比较input和抗处理样本基因组区域测序深度布的差异,所以样本的测序深度布可以作为控的一个标准,本文介绍如何通过deeptools来绘制样本测序深度布图。 通过plotCoverage命令,可以绘制样本测序深度的布,由于测序较大,为看节省运行时间,默认随机抽取10M的reads,来计算测序深度的布,基本用法如下 plotCoverage \ -b H3K4Me1 左侧是测序深度频率布图,右侧是大于该测序深度的频率布图, 以H3K4Me1这个样本为例,左侧图中横坐标为2的位置,对应纵坐标约为0.05,说明测序深度为2的区域包含了5%的reads,右侧图中横坐标为 这种频率布图单个样本实际上意义不大,主要是通过多个样本的比较,查看是否有某个样本和其他样本差距很大,从而判断离群值样本。 ·end· —如果喜欢,快享给你的朋友们吧— 扫描关注微信号,更多精彩内容等着你!

    32320

    为你的加上“懒加载”——提高用户&节省流

    懒加载即将页面中的图片布加载,边浏览边加载,从而减轻服务器压力以及减轻流的浪费。 原理 <img class="lazy" src="images/loading.gif" data-original="images/example.jpg" width="640" heigh 优势 提升用户 提升网页加载速度,用户浏览更流畅.(下图为开启lazyload前后的加载速度详图) ? ? ? 减轻服务器负担 lazyload将一次性加载完的网页资源步加载,从而减轻了服务器的负担. ? 减少资源浪费 边浏览边加载,用户浏览到一半时退出即可省下不需要加载的图片流。 loading.gif" data-original="images/example.jpg" width="640" heigh="480"> 需要懒加载的地方自行修改 WordPress部署

    39230

    为你的加上“懒加载”——提高用户&节省流

    懒加载即将页面中的图片布加载,边浏览边加载,从而减轻服务器压力以及减轻流的浪费。 原理 <img class="lazy" src="images/loading.gif" data-original="images/example.jpg" width="640" heigh 优势 提升用户 提升网页加载速度,用户浏览更流畅. 减少资源浪费 边浏览边加载,用户浏览到一半时退出即可省下不需要加载的图片流。 lazy" src="images/loading.gif" data-original="images/example.jpg" width="640" heigh="480"> WordPress部署

    63090

    解读新一代 Web 性能指标

    一个 Web 页面的一直有非常多的工具和指标 ... 每次我们去关注这些指标的时候都会非常痛苦,因为这些指标真的是又多又难理解,测这些指标的工具也非常多。 ? 然而不要着急,这些指标就是为了聚焦关注度和降低理解成本的,下面我们就来具看一下,新增加的 Core Web Vitals 到底是什么东西? 如何衡用户? ? 优化用户一直都是是每个 Web 长期成功的关键,衡用户有很多方面。 虽然用户的某些方面是需要基于特定于和上下文的,但是所有仍然有一组共同的指标——Core Web Vitals,这些指标包括加载、交互性和页面内容的视觉稳定性,他们构成了 2020 年核心 一些开发人员是使用这些工具的专家,而大部其他人则发现大的工具和衡标准都很难学习和使用。 网开发者不应该为了理解他们交付给用户的指标而成为性能专家。

    76131

    Pensieve:AI带来的更流畅的高观看

    如果你试图快进,直接跳到视频尚未加载的部,那么视频就不得不停下来以便对该部进行缓冲。 YouTube通过自适应比特率(ABR)算法,旨在为用户提供更加稳定的观看。 尽管ABR算法总上解决了这些问题,但用户对视频流观看的期待也在不断升高,并且诸如Netflix和YouTube这类网在视频与播放卡顿率之间的折衷依然无法满足用户的需求。 “研究表明,用户会因视频过低而放弃观看该段视频,从而导致内容提供商在广告收入方面遭受重大损失,”麻省理工学院Mohammad Alizadeh教授说道, “视频网必须不断寻求新的创新方案。” 具来说,该团队在实中发现,相比于其他视频流传输方式,Pensieve可以将重缓冲情况降低10%到30%,并且在关键的“”(QoE)指标方面,用户评高出了10%到25%。 “你甚至可以设想,用户能够根据自己对重缓冲和降低辨率的需求,个性化定制属于自己的流媒。”

    8420

    ITU-T-REC-G.1080-IPTV的(QoE)要求(一)

    未经国际电联事¬¬先书面许可,不得以任何手段复制本出版物的任何部。 ITU-T G.1080建议书 IPTV 服务的要求 摘要 本建议书确定了IPTV服务的用户要求。 关键词 IPTV, QoE, QoS 1 范围 本建议书确定了IPTV服务的用户要求。我们需要在终端用户的角度来确定QoE要求,并且保证网络部署架构和传输协议对QoE要求的不可知性。 注 1 – 包含完整的端到端系统的影响(客户、终端、网络、服务基础设施等等)。 注 2 – 整可接受性可能受用户期望或所处环境所影响。 个人计算机 PDV 组时延偏差 PHB 每跳行为 PLR 丢包率 PTD 组传输时延 QoE QoS 服务 RFC 征求意见文档 SDH 同步数字系列 SDTV 标清电视 三网合一服务要想在市场上取得成功,将是重要的影响因素,同时,在相互竞争的服务之间,也被认为是关键的区别因素。

    8520

    ITU-T-REC-G.1080-IPTV的(QoE)要求(二)

    6 视频和音频的QoE 视频和音频的QoE要求可能要基于平均意见得(MOS)和双刺激连续级(DSCQS)这样的QoE评价方法[b ITU-R BT.500-11]。 6.1 媒压缩和同步的要求 视音频源素材的数字化和压缩以及选择的各种设置和参数是视音频QoE的主要组成部。 在应用层上因压缩对视频QoE造成影响的主要因素有: •源素材的 –所交付媒依赖于源素材的。 •编解码器的底线(无网络损伤) 注:在附录II中提供了一份视频编解码器的部名单。 • 运动矢搜索范围 -范围更广的搜索可以提供改善的,同时也增加了复杂度和编码器延迟。 -对于快速运动的内容,例如育,需要用到范围更大的搜索。

    7230

    ITU-T-REC-G.1080-IPTV的(QoE)要求(三)

    定义了以下的级别 T0: 最低,基本的字母和标符号,无格式或字选择; T0 bis: 图文(videotex quality),基本的字母和标符号,基本的图形字符集,无格式或字选择 图形的输入设备可能是通过图形输入板、电子画笔等二维传感器或运行在微型计算机/工作上的专用图形软件,输出设备可能是打印机或显示器 7.2.3 方面 图形的内在依赖于可生成对象的数和复杂度、它们的尺寸和位置的精度和颜色的数 用户感知到的整依赖于输入和输出系统的辨率。 7.2.4 交互性 图形对象可以被解码重组为位图,然后被当作静止图像处理。 8 控制功能QoE 8.1 频道切换时间的QoE 要求 频道切换时间与终端用户的服务之间有着密切的联系,通常来说,它主要取决于机顶盒获得一个可以开始新频道解码进程的合适帧所需的时间。 8.1.2 频道切换时间的要求 决定IPTV服务(QoE)的关键要素之一是用户切换电视频道的速度,通常被称为频道切换时间。

    8220

    ITU-T-REC-G.1080-IPTV的(QoE)要求(四)

    内容的正确评级直接关系到客户的期望,一部成人电影如果错误地标上了“家庭电影”的评级,必将会严重地影响客户和服务供应商的业务。 9.2 浏览器的QoE 要求 如果使用浏览器(用于BML或HTML的)为用户提供来自于服务供应商的互动内容,建议考虑以下几。 (1) 电视机的特 建议IPTV的浏览器QoE要求考虑到电视机用户不同于PC用户的行为模式和预期。 这方面还有待进一步研究,但是将包括以下几个方面: • 音频(包括提供纯净音轨) • 视频(包括手语和唇读等内容的足够的帧率和辨率[b_ITU-T HSup1]) • 视音频同步 11 安全注意事项 精心设计的网络仍然需要管理属于不同应用的流的能力,属于实时应用(例如IPTV服务)的组应该优先于属于非实时应用(例如电子邮件和文件传输)的组进行传输,这种化通常是通过采用IP差别化服务和其相关的流调节及逐跳行为

    9330

    ITU-T-REC-G.1080-IPTV的(QoE)要求(五)

    附录 III 与指定的临时性能参数有关的补充信息 (此附录并非本建议书不可割的一部) III.I 介绍 第6章的各种表格所列出的临时参数是基于诸多考虑的,其中包括行业最佳实践(例如有线电视实室规范 像素 x 480 线(NTSC) [ITU-R BT.601-6] 或720 像素 x 576线 (PAL) • 低辨率 (例如 ¾ 水平 或 ½ 水平 – 所谓的 ½ D1) 可能被用来保证复杂素材的编码 HDTV的A/V同步要求目前正在由ATSC等机构研究中,在此之前,HDTV素材也应遵循表6-3中提供的针对于SDTV的指导方针 附录 IV 影响的传输损伤 (此附录并非本建议书不可割的一部) 图 IV.1:单个IP组丢失的影响示例(左图为B帧,右图为I帧) 下面的表格展示了为达到各种视频服务令人满意的服务目标所需的IP数据包传输丢失和抖动要求阈值的最低要求,同时也指明了相关的假设。 此外,这些技术的使用可能会改善,超越竞争对手提供的服务。

    9420

    ITU-T-REC-G.1080-IPTV的(QoE)要求(六)

    .1的假设: • H.262 编解码器, • MPEG 传输流, • 每个IP数据包含7个188字节数据包 • 没有或只有很少的损失隐藏(可容忍的损失率可能会因机顶盒损失隐蔽程度和而变得更高 • H.264 或SMPTE 421M 编解码器, • MPEG 传输流,每个IP数据包含7个188-byte 数据包 • 没有或只有很少的损失隐藏(可容忍的损失率可能会因STB损失隐蔽程度和而变得更高 曲线上标注的则反映了表IV.1到表IV.4中各种情况的性能水平要求。 图中假设每个IP数据包携带有7个MPEG传输流数据包,而且错误统计数据是固定不随时间变化的。 IV.5 SDTV 和 HDTV 服务的严重错误限制 除去影响图像/声音的平均丢包率以及可用性指标之外,再确定一组对严重损伤的限制可能也是很有用的。 这些限制可以应用于发生在因丢包(其限制在前文已经阐述)而产生的损失和整服务中断(即黑屏)指标之间的退化。

    7420

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券