在视频方面，质量和比特率之间的权衡十分微妙。内容制作人希望最大限度地提高观众的质量，而存储和交付成本上的压力迫使人们需要尽可能降低比特率。内容自适应编码致力于通过使每个独一无二的内容（无论是完整剪辑还是单个场景）达到“最佳”比特率来解决这一挑战。我们的CABR技术在帧级别调整编码上取得了显著进展。CABR是一种闭环内容自适应速率控制机制，可在降低视频编码器编码输出文件的比特率的同时，保留更高比特率编码的感知质量。作为一种低复杂度的解决方案，CABR还可以用于直播或实时编码。
位长的编码 , 后面加上一位数字 , 使得最终的编码 满足 有效编码的要求 , 即含有偶数个
前几天给大家介绍了unicode编码和utf-8编码的理论知识，没来得及上车的小伙伴们可以戳这篇文章：浅谈unicode编码和utf-8编码的关系。下面在Python2环境中进行代码演示，分别Windows和Linux操作系统下进行演示，以加深对字符串编码的理解。
赫夫曼编码是一种可变长度编码方法，其原理是为出现频率高的字符分配较短的编码，为出现频率低的字符分配较长的编码，从而达到整体编码长度最短的目的。然而，在这种情况下，由于所有256个字符出现的频率大致相同，且最高频率也低于最低频率的2倍，这使得赫夫曼编码的优势无法充分展现。
什么是字符编码？ 计算机只能处理数字，如果要处理文本，就必须先把文本转换为数字才能处理。最早的计算机在设计时采用8个比特（bit）作为一个字节（byte），所以，一个字节能表示的最大的整数就是255（二进制11111111=十进制255），如果要表示更大的整数，就必须用更多的字节。比如两个字节可以表示的最大整数是65535，4个字节可以表示的最大整数是4294967295。 ASCII编码： 由于计算机是美国人发明的，因此，最早只有127个字母被编码到计算机里，也就是大小写英文字母、数字和一些符号，
如上面代码，str\str1\str2均为字符串类型（str）,给字符串操作带来较大的复杂性。
H.264编码将一帧数据分成多个块，其中每个块可以单独进行编码。编码的过程包括预测、变换和量化等步骤。
在电报业务和数字通信中，可以用0和1组成的编码表示一个字母或其他字符，用编码序列表示字符序列以进行远距离传送。长途通信的代价是比较高的，希望用尽可能短的编码序列长度来传递给定的信息量，以提高通信的效率和降低传输的成本。
② 接受数据 : 那么接收端就会接受到一个长条持续高电平 , 无法判断接收了多少高电平 ;
SIMATIC运动控制（SIMATIC Motion Control）是一个复合的自动化控制系统，系统由自动化PLC控制器和负责运动的设备（运动控制驱动功能）组成。
Unicode（统一码、万国码、单一码）是计算机科学领域里的一项业界标准，包括字符集、编码方案等。Unicode 是为了解决传统的字符编码方案的局限而产生的，它为每种语言中的每个字符设定了统一并且唯一的二进制编码，以满足跨语言、跨平台进行文本转换、处理的要求。1990年开始研发，1994年正式公布。 因为计算机只能处理数字，如果要处理文本，就必须先把文本转换为数字才能处理。最早的计算机在设计时采用8个比特（bit）作为一个字节（byte）。一个字节能表示的最大的整数就是255（2^8-1=255），而ASCII编码，占用0 - 127用来表示大小写英文字母、数字和一些符号，这个编码表被称为ASCII编码，比如大写字母A的编码是65，小写字母z的编码是122。 如果要表示中文，显然一个字节是不够的，至少需要两个字节，而且还不能和ASCII编码冲突，所以，中国制定了GB2312编码，用来把中文编进去。 类似的，日文和韩文等其他语言也有这个问题。为了统一所有文字的编码，Unicode应运而生。Unicode把所有语言都统一到一套编码里，这样就不会再有乱码问题了。
我们知道，计算机是以二进制为单位的，也就是说计算机只识别0和1,也就是我们平时在电脑上看到的文字，只有先变成0和1，计算机才会识别它的意思。这种数据和二进制的转换规则就是编码。计算机的发展中，有ASCII码，GBK，Unicode，utf-8编码。我们先从编码的发展史了解一下编码的进化过程。
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。
在Python编程中，经常需要处理各种文本文件。然而，当文件不是以UTF-8编码保存时，Python解释器在读取文件时可能会遇到SyntaxError错误，提示类似“Non-UTF-8 code starting with ‘æ‘ in file … but no encoding declared”的错误信息。这种错误通常发生在文件包含非ASCII字符（如中文字符）且没有正确指定编码方式时。
最近在看GNN的一篇综述，里面有提到图自编码器，因此在这里推送一期关于自编码器的知识。
本期大猫将开个新帖介绍R中的编码问题。就像导言中说的，编码是一个常常被忽视的“小问题”——直到他给你造成成吨的伤害Orz。它尤其频繁出现于数据传输中，例如你在澳大利亚的机器上建立的SAS数据集死活没法在中国的SAS中打开，或是R 操作台打印中文总是乱码等等（关于中文编码请阅读大猫上一期《我知道你不知道GB2312》）。大猫新开这个系列的目的就是帮助大家在最短时间搞明白你所要知道的关于编码的一切。最重要的是，这篇文章不会过于详细的探讨这些编码背后的原理，而是明确告诉大家在什么样的时候应该用什么样的编码（相信这是大家最希望了解的）。至于这些编码背后的复杂原理以及历史，大猫会在最后放上链接，有兴趣的小伙伴可以自行阅读。由于尽量追求通俗易懂，下面内容可能无法在技术上保证100%的严谨，但是大猫保证，以下95%的论述都是正确的！
前端开发过程中会接触各种各样的编码，比较常见的主要是UTF－8和HTML实体编码，但是web前端的世界却不止这两种编码，而且编码的选择也会造成一定的问题，如前后端开发过程中不同编码的兼容、多字节编码可能会造成的XSS漏洞等。因此，本文旨在更好的全面了解涉及前端开发领域的字符编码，避免可能出现的交互和开发中的忽视的漏洞。 ---- URL编码 我曾经在URL编码解码和base64一文中讲述了URL编码中的三组函数，并对比了这三组函数与base64编码的关系，在此简要说明一下。 escape/unescape
视频汇总首页：http://edu.51cto.com/lecturer/index/user_id-4626073.html
这就是为什么我们在浏览器的地址栏中能看到中文，但是把地址拷贝出来后中文就变成了一些奇怪的串了。
大家好，我是渔夫子。今天跟大家聊聊在实际工作中遇到的对密文进行base64编码和url转义的一个案例。
一个 QR 二维码其实是一串文本信息的编码。QR 二维码的标准支持以下四种编码模式：数字编码、字符编码、字节编码和日文编码。每种模式都将文本编码为一串由 0 和 1 组成的二进制位，但其采用的编码转换方法不同。每种编码模式都针对其目标文本格式，不断优化编码方法以获取最短的结果二进制位串。本篇主要介绍如何选取最合适的编码模式。
SVT-AV1 在 2020年 8月已经被 AOM Sorftware Implementation Working Group （SIWG） 采用为参考软件，并且已经开源。
eclipse中文乱码都是因为字符编码与默认的编码不符合导致的，有很多的方法可以解决，不需要安装任何插件就可以搞定。针对不同的情况，需要使用不同的方案，下面就针对一些案例讲解如何解决乱码问题。解决乱码问题的主要思路是设置正确合适的编码，如果不知道目标文件原本的编码，可以进行一定的尝试，通常尝试下GBK和UTF-8这两个编码即可。
介绍在FFmpeg环境下使用libx264进行H.264(AVC)软编码的操作，H.265(HEVC)的编码操作使用的是libx265，但是参数基本类似。
归根结底，每一种视频压缩方法都要权衡利弊（trade-off）：如果允许更大的文件大小，就可以拥有更好的图像质量；但如果想让文件非常小，那就必须要容忍错误出现的概率。但现在（以及不久的将来），人们希望基于神经网络的方法能够在视频文件大小和质量之间做出更好的权衡与交换（a better trade-off)。
在Python编程中，处理字符编码和解码是一个常见但也容易出错的任务。随着计算机软硬件的发展，字符集和Unicode编码成为了解决字符处理问题的主要方法。本文将介绍Python中字符编码与解码的基本概念，并提供一些实用的代码示例。
声明：本文仅代表原作者观点，版权归原作者所有！仅用于SAP软件的应用与学习，不代表SAP公司。注：文中所示截图来源SAP软件，相应著作权归SAP所有。文中所指ERP即SAP软件。
新一代视频编码标准，包括高效视频编码HEVC和音频视频编码标准AVS2近年来已被提出以进一步提高H.264/AVC编码标准的压缩性能。在相同的主观视觉的前提下，HEVC相比其上一代编码器H.264/AVC实现了大约40％的比特率降低。更加复杂的编码树结构和高级运动矢量预测之类的新技术已经在压缩比方面带来了很大的改进，但是它们也导致复杂度的显著增加。因此，作为HEVC标准的正式提供的参考软件，HM一般只用于验证压缩算法，由于其过于复杂而难以直接应用于实际应用。
字符串在Python内部的表示是unicode编码，因此，在做编码转换时，通常需要以unicode作为中间编码，即先将其他编码的字符串解码（decode）成unicode，再从unicode编码（encode）成另一种编码。
无监督学习的目标之一是不依靠显式的标注得到数据集的内在结构。自编码器是一种用于达成该目标的常见结构，它学习如何将数据点映射到隐编码中——利用它以最小的信息损失来恢复数据。通常情况下，隐编码的维度小于数据的维度，这表明自编码器可以实施某种降维。对于某些特定的结构，隐编码可以揭示数据集产生差异的关键因素，这使得这些模型能够用于表征学习 [7,15]。过去，它们还被用于预训练其它网络：先在无标注的数据上训练它们，之后将它们叠加起来初始化深层网络 [1,41]。最近的研究表明，通过对隐藏空间施加先验能使自编码器用于概率建模或生成模型建模 [18,25,31]。
RLP(Recursive Length Prefix)，中文翻译过来叫递归长度前缀编码，它是以太坊序列化所采用的编码方式。RLP主要用于以太坊中数据的网络传输和持久化存储。
我们常常听到如下编码： UTF-8、GBK、GB2312 和 Unicode。这些编码方式之间有何不同呢？下面我们来详细了解一下。
早在1948年，香农就提出将信源符号依其出现的概率降序排序，用符号序列累计概率的二进值作为对芯源的编码，并从理论上论证了它的优越性。1960年， Peter Elias发现无需排序，只要编、解码端使用相同的符号顺序即可，提出了算术编码的概念。Elias没有公布他的发现，因为他知道算术编码在数学上虽然成 立，但不可能在实际中实现。1976年，R. Pasco和J. Rissanen分别用定长的寄存器实现了有限精度的算术编码。1979年Rissanen和G. G. Langdon一起将算术编码系统化，并于1981年实现了二进制编码。1987年Witten等人发表了一个实用的算术编码程序，即CACM87（后用 于ITU-T的H.263视频压缩标准）。同期，IBM公司发表了著名的Q-编码器（后用于JPEG和JBIG图像压缩标准）。从此，算术编码迅速得到了 广泛的注意。
在机器学习中，数据有不同的类型，包括数字、分类和文本数据。分类要素是采用一组有限值（如颜色、性别或国家/地区）的特征。但是，大多数机器学习算法都需要数字特征作为输入，这意味着我们需要在训练模型之前将分类特征转换为数字特征。
python内部的字符串一般都是 Unicode编码。代码中字符串的默认编码与代码文件本身的编码是一致的。所以要做一些编码转换通常是要以Unicode作为中间编码进行转换的，即先将其他编码的字符串解码（decode）成 Unicode，再从 Unicode编码（encode）成另一种编码。
先设置信号源为正弦波，频率8KHz，幅度15，帧头01111110，8bit为01010101，前向保护设置为1111000000000000。
Base64编码是一种常用的数据编码方法，主要用于在处理文本数据时，确保信息在各种媒介中传输无误。Base64编码方法是将三个字节的二进制数据转换成四个字节的ASCII字符。今天，我们将一起探索Base64编码的特点，特别是其中的特殊字符。
在 Java 中出现乱码通常是由于字符编码不一致或不正确导致的。这种情况经常出现在处理文件、网络数据传输或数据库交互等场景下。以下是关于 Java 中乱码的浅析及解决方案：
材料编码有很多种方案，这里给大家简单介绍一下电力系统的KKS编码和中石化的物资分类码，因为我并不熟悉电力和石化行业，只能简单讲讲我的理解，不深入剖析。
在使用Python进行编程时，有时会遇到编码相关的问题。特别是在处理包含非ASCII字符（如中文）的源代码文件时，如果文件的编码方式没有正确声明，Python解释器可能无法正确读取文件，从而导致SyntaxError。例如，在尝试运行一个包含中文字符的Python脚本时，可能会遇到如下错误信息：
有些同学在刚开始看论文的时候，经常会遇到编码器、解码器、自编码器（AutoEncoder）这些字眼，它们到底是干什么的呢？其主要作用又是什么呢？那么本篇主要带大家了解自编码器(AutoEncoder)。
之前出现过一些因为mysql编码使用不正确，导致出现页面乱码的bug，比如utf8不支持Emoji表情等等。这里对乱码问题做下分析，沉淀下来避免再次出现
自编码器是神经网络的一种，是一种无监督学习方法，使用了反向传播算法，目标是使输出=输入。 自编码器内部有隐藏层 ，可以产生编码表示输入。1986 年Rumelhart 提出。
本文来自Video Scale 2020，演讲者是来自Facebook的研究科学家Ioannis Katsavounidis。演讲题目是视频编码标准和FB的提升工作。演讲分为如下几个部分。
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。
师兄在 windows 下写的一段程序 (C/C++ 编写), 传给我在 Linux 下面运行, 编译和运行的时候输出的时候中文乱码了
物料编码对于制造类企业供应链管理作用不可说不巨大，影响不可谓不深远，甚至是任何一个ERP系统优化不得考虑的关键环节！然而，影响编码原则的因素有很多，但归根结底就是由于对ERP编码原则的认识不清所致。
utf-8 回忆上次内容 上次再次输出了大红心♥ 找到了红心对应的编码 黑红梅方都对应有编码 原来的编码叫做 ascii️ \
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