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IP流和

本文来自Network Technology Seminar 2020的演讲,主题是“IP流和”,主讲人是Arista Networks的创始人,首席开发官兼董事长Andres。 互联流量的增长是由传输驱动的。Andreas首先讨论了关于SVOD的一些调查与报告,SVOD指的是subscription video on demand(订阅点播)。 根据一项研究,美国成年人每天观看的时间从电设备逐渐转向数字设备。 理解速率转变:下一代口速率的转变由新技术和主流技术的性价比驱动带宽的增长与SMPTE ST-2110标准的成熟推动了远程虚拟电工作室发展:光纤100km的RTT仅1ms,几乎不可察觉,在欧洲的所有事件都可以远程操作 电工作室可以建于中心位置,节约设备和个人出行开销终极情况下,只需要摄像机和摄影师在现场,其余人员可在远程工作室观看无压缩的超高清SMPTE ST-2110和IP在简化设计、减少线缆支出的基础上推动了更灵活的工作流建立

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RTSP协议摄像头平台EasyNVR

了解TSINGSEE青犀产品的用户都知道,作为专注于音流媒体行业的研发团队,我们一直都在追求更前沿的技术,比如H265入与播放、比如在能力平台上叠加上业务功能,如:用户管理、设备管理等。 最近我们就对RTSP协议摄像头平台EasyNVR进行了一次功能的迭代更新,升级后界面直播,编码兼容性更强,同时也增加了用户管理功能。有此功能需求的用户可以官下载更新啦。 我考虑可能是口调用的代码错误,于是从EasyNVR导出excel口开始排查错误:users := make( row := userSheet.AddRow() row.SetHeightCM(1) EasyNVR平台播放界面:?

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    Tars-cpp源码走读——初始化和处理

    本文主要介绍Tars源码中,服务端如何开启口监听,如何收请求,转发请求(给业务处理), 其中涉及了Tars线程型和IO复用型。 线程Tars-cpp服务端采用多线程型。最多允许启动15个线程。 可在配置文件中配置(tarsapplicationserver),默认线程数是1.## 线程NetThread线程使用class NetThread管理,每个NetThread对应一个线程 int ret = pthread_create(&_tid, 0, (void *(*)(void *))&threadEntry, (void *)this);开启监听tar服务跟一般的服务端程序一样需要执行以下步骤 IO复用型Tars-cpp使用epoll作为底层IO复用

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    技术图谱

    专注音领域,我们要知道音领域有多少技术分支,确定好学习的方向,然后调整自己的学习节奏和学习方,尽快掌握这些知识。 上面是总结的音领域的知识图谱,不一定全面,但是现阶段掌握这些知识绝对可以成为音领域的专业人士,本人也正在努力中,下来的分享,必定按照图谱上面的脉开展,力求在分享的过程中学习,在学习的过程中分享 5G时代来临,音绝对是一个非常有前景的方向,我们做技术当然不能只追求热点,根据自己的爱好,跟着自己的内心,寻找未来的方向。

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    一种用于360度全景超分的单帧多帧联合

    一种用于360度全景超分的单帧多帧联合论文、代码地址:在公众号「3D觉工坊」,后台回复「全景超分」,即可直下载。 然而,目前无论是用户捕获系统还是带宽都难以实时处理和传输如此大规。解决上述问题的一种有效方是先捕获低分辨率,然后将其超分辨率分解为高分辨率。为此。我们的主要贡献归纳为:1. 我们为360°全景的超分构建了第一个数据集。我们希望我们的新见解能够加深对全景超分研究的认识。 ?方架构该方由单帧超分、多帧超分、对偶和融合构成。 为了进一步提高恢复的的质量,我们还设计了一个融合,对重建和单帧的结果进行处理。最后将上采样的LR目标帧加入到输出中,得到最终的超分辨率结果。 融合为了进一步提高超分辨率的性能,我们设计了这个,它融合了单帧和多帧的空间特征。融合由3个尺寸为3×3的卷积层组成。它以重构和单帧的输出为输入,产生融合输出。

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    摄像头RTSP协议平台EasyNVR录像计划开发过程

    自从国标GB28181协议平台EasyGBS增加了录像计划之后,部分已经更新的用户都对此功能表示极为有用。鉴于EasyGBS的成功经验,我们对EasyNVR也开发了录像计划的功能。? EasyNVR平台的录像要单独配置一个页面,用来单独配置每一个通道每一天的录像,旧版的功能只能选择录制几天,无精确到每天。?要改变目前的录像功能,我们需要通过ui组件来实现。 $message({ type: success, message: 保存成功, }); }); } }, }EasyNVR是TSINGSEE青犀云边端架构产品中支持RTSP协议设备入的平台, 能够基于Web页面观看监控画面,访问同一个地址,无须安装任何自有插件、监控APP等,减少资源消耗,并且支持微信、QQ、支付宝等工具,扫一扫直观看。? EasyNVR已经集成了EasyPlayer.js播放器,能够支持H265编码的在线实时直播,欢迎大家了解以及试用。更多相关解决方案,欢迎联系我们。

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    Pytorch 神经nn

    文章目录 1. nn2. torch.optim 优化器3. 自定义nn4. 权重共享参考 http:pytorch123.com1. nnimport torchN, D_in, Hidden_size, D_out = 64, 1000, 100, 10torch.nn.Sequential 建立型,跟 keras 很像x = torch.randn(N, D_in)y = torch.randn(N, D_out) model = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear 权重共享建立一个有3种FC层的玩具型,中间 shareFC层会被 for 循环重复 0-3 次(随机),这几层(次数随机)的参数是共享的import randomimport torch class

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    UE4解析(一)

    一、 UE4架构Server-Client构架1.一个服务器,一个或多个客户端。客户端所有的操作如击杀等都需要传到中央服务器来运算,得到的运算结果下发到各个客户端。 比如说,在射击游戏中,客户端游戏玩家开火射击时,该操作被传到服务端进行处理如验证是否还有子弹等,由于有延时,为确保玩家游戏体验的流畅性,会在本地直进行虚拟的开火动画,这就是操作本地玩家;相应地,在服务端处理完成后 5.传输的主要方式:Replication(Rep_Notify)、RPC6.在C++中区分服务端和客户端If (HasAuthority){} 如果在服务端else {} 在客户端二、 Replication 复制它是同步的核心概念之一,笼统来说,表示信息从服务端同步到客户端(单向)。 他的设置方在蓝图中:设置为RepNotify即自动生成。

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    基于深度学习的增强平台:SUPERNOVA

    当前的SUPERNOVA平台包含上采样(也称为超分辨率),HFR(高帧率)和重新定向。这些都具有深度神经,且具有可升级的超参数集。 下来我们介绍一下各个: 上采样对于SUPERNOVA,该首先引入了预处理以有效地准备训练数据集,然后提出了一种新颖的深度神经以提高性能。 内容通常使用有损编码器进行压缩,因此不可避免地会出现量化损失。此外,对于真正的媒体服务,应注意深度神经的复杂性。因此提出一种在训练时使用来自媒体内容提供商的实际数据的方案。 具体结构如下图所示?HFR高帧率(HFR)可以通过在两个现有连续帧之间生成中间帧来提高觉质量。通常,在精确内插快速运动帧时,HFR是一个非常具有挑战性的问题。 提出的方是将重新定位的与用户的内容消耗情况作为控制参数一起使用, 换句话说,SUPERNOVA中的重新定向为用户提供了重新缩放的图像,而不会造成觉损失,无论各种显示器的纵横比和观看式如何

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    OpenCV4最全系统化学习路线图与教程!

    两种语言,充分考虑了初学者对各种语言的上手问题,由浅入深、层次递进的讲述OpenCV各个关键知识点与相关API函数,零基础开始学习OpenCV中最常用的八个内容01、图像与IO02、HGUI (窗口与图形绘制与显示)03、图像处理基础知识04、图像卷积操作相关05、二值图像分析与处理06、分析与对象跟踪07、特征提取与对象检测08、深度神经DNN同时在各个关键节点通过案例教学与代码分析 41.分析-基于颜色的对象跟踪42.分析-移动对象前景与背景分析43.分析-背景消除与前景ROI提取44.分析-对象角点检测45.分析-KLT光流分析46.分析-帧差与三帧差47 对象检测-人脸检测72.对象检测-二维码检测73.深度神经-获取各层信息74.深度神经-使用图像分类型实现图像分类75.深度神经-DNN计算后台设置76.深度神经-使用SSD对象检测型实现对象检测 77.深度神经-基于SSD的实时对象检测78.深度神经-基于残差的人脸检测79.深度神经-实时人脸检测80.深度神经-如何调用导出的tensorflow型81.深度神经-调用

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    极速高清:让更小更清晰,迈向高品质

    | 导语  是当前媒体主要形式和带宽资源的主要消耗者。通过降低分辨率和增加压缩比率,人们可以将以较小的带宽消耗进行传输,但降质传输的画质效果很影响用户观看体验。 )结构上进一步改进,在合理的层数设计上添加了内外两层跳跃连,提高了型的稳定性。 多级汇聚层:主干使用了残差内残差的baseline结构,创新地在内外层的两级残差均添加了汇聚层,用于充分挖掘浅层、中层信息,即压缩失真和纹理的式。这是很多现有算忽略到的部分。 多帧融合:时移(Temporal shift),该是一种轻量的时域信息迁移。相关成果比较新,目前还很少有在底层觉运用,唯一近的工作是图像修补。 压缩失真和纹理分析:分析了退化数据的压缩伪影和真实纹理的分布和式,通过可化(如下图右侧)像素误差信息,添加必要的连(下图左侧),让更好辨别二者。

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    最新综述丨超分辨率研究方

    空间非对齐方输入帧直输入二维卷积,在空间上进行特征提取、融合和超分运算。空间非对齐方使能够自己学习帧内的相关信息,从而进行超分重建。 根据当前主流型,将时空方分为三类:三维卷积(3D Conv)、循环卷积神经(RCNN)和非局部方下来,将详细介绍相关的最新方。 三维卷积方与二维卷积相比,三维卷积可以在时空域上操作。这有利于序列的处理,因为可以通过提取时间信息来考虑帧之间的相关性。下面将介绍这类中的一个代表性方——DUF(动态滤波上采样)。 循环卷积神经RCNN在自然语言、、音等序列数据处理的建中具有很强的时间依赖性。因此可以使用在超分领域中。但是本文没有介绍性能很好的RSDN、RRN等,故此处不再做阐述。 也就是说,不管型表现如何,我们也无知道型学到了什么真正的信息。在现有的超分型中,卷积神经如何恢复低分辨率序列还没有一个理论解释。

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    运行时间提高100倍,Google使用的AI理解架构有多强?

    本文展示了三种不同的神经体系结构演化算:学习层及其配置(EvaNet); 学习多流连(AssembleNet); 和建立计算效率高且紧凑的(TinyVideoNet)。 这样可以并行,更有效地进行空间搜索,对于体系结构研究来说,必须考虑各种时空层及其组合。EvaNet演化了多个(在中的不同位置)以生成不同的体系结构。 实验结果证实了这种cnn架构通过演化异构的优点。该方经常发现,由多个平行层组成的非平凡最有效,因为它们速度更快,表现出比人工设计的更优的性能。 ,该方可以将不同的子融合到不同输入式(例如rgb和光流)和时间分辨率中去。 另外,作者也介绍了一种通用格式,该格式允许将多种形式的多流CNN表示为有向图,并结合一种有效的进化算来探索高级。目的是通过中的外观和运动觉线索学习更好的特征表示。

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    中科大研三学子巧改 EDVR 方案,摘下优酷增强和超分挑战赛桂冠!

    图像超分图像超分领域随着卷积神经的应用,不断有新的结构取得更优的性能,以下 6 种结构是目前图像超分领域所使用的方:残差结构 目前超分领域普遍认为更深的能够带来更优性能,但更深的也带来训练困难的问题 而在这两方面,超分的主要结构有以下几个类型:三维卷积 直利用 3D 卷积捕捉时域特征的功能,直做帧间融合;循环结构 可用于提取帧间关系,融合目标帧和参考帧的信息,例如:LSTM 的结构来做帧间融合 时序特征不充分优化——融合提高特征表达效率EDVR 的重建由 40 层的 resblock 堆叠而成,尽管深层结构增加了跳结构,但依然难以保证训练的高效性,所以我们利用了一种 channel 其中 base 是指该使用了 20 层的重建,large 是使用了 40 层的重建。? 可化实验结果对比6.方案总结我们的方主要有三个创新点:利用 separate non local 提高了感受野,增强了感知能力,最终实现利用小型获得大型的性能,提高性能的同时也降低了训练难度

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    OpenCV4系统化学习路线图与教程

    两种语言,充分考虑了初学者对各种语言的上手问题,由浅入深、层次递进的讲述OpenCV各个关键知识点与相关API函数,零基础开始学习OpenCV中最常用的八个内容01图像与IO02HGUI (窗口与图形绘制与显示)03图像处理基础知识04图像卷积操作相关 04二值图像分析与处理 06分析与对象跟踪07特征提取与对象检测 08深度神经DNN 同时在各个关键节点通过案例教学与代码分析 41.分析-基于颜色的对象跟踪42.分析-移动对象前景与背景分析43.分析-背景消除与前景ROI提取44.分析-对象角点检测45.分析-KLT光流分析46.分析-帧差与三帧差47 对象检测-人脸检测72.对象检测-二维码检测73.深度神经-获取各层信息74.深度神经-使用图像分类型实现图像分类75.深度神经-DNN计算后台设置76.深度神经-使用SSD对象检测型实现对象检测 77.深度神经-基于SSD的实时对象检测78.深度神经-基于残差的人脸检测79.深度神经-实时人脸检测80.深度神经-如何调用导出的tensorflow型81.深度神经-调用

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    OpenCV4系统化学习路线图与教程

    两种语言,充分考虑了初学者对各种语言的上手问题,由浅入深、层次递进的讲述OpenCV各个关键知识点与相关API函数,零基础开始学习OpenCV中最常用的八个内容01图像与IO02HGUI (窗口与图形绘制与显示)03图像处理基础知识04图像卷积操作相关 05二值图像分析与处理 06分析与对象跟踪07特征提取与对象检测 08深度神经DNN同时在各个关键节点通过案例教学与代码分析 41.分析-基于颜色的对象跟踪42.分析-移动对象前景与背景分析43.分析-背景消除与前景ROI提取44.分析-对象角点检测45.分析-KLT光流分析46.分析-帧差与三帧差47 对象检测-人脸检测72.对象检测-二维码检测73.深度神经-获取各层信息74.深度神经-使用图像分类型实现图像分类75.深度神经-DNN计算后台设置76.深度神经-使用SSD对象检测型实现对象检测 77.深度神经-基于SSD的实时对象检测78.深度神经-基于残差的人脸检测79.深度神经-实时人脸检测80.深度神经-如何调用导出的tensorflow型81.深度神经-调用

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    神经架构搜索在理解中研究进展的综述

    处理的卷积神经 (Video CNNs) 的构建通常需要大量计算和内存资源,因此很难设计一种既能高效搜索又可捕获其特征的方。 下文我们将展示三种不同的神经架构进化算:学习层及其配置 (EvaNet);学习多流连 (AssembleNet);构建计算高效的紧凑 (TinyVideoNet)。 如此一来,我们可以更高效地对搜索空间进行并行搜索,而这正是架构搜索在考虑各种时空层及其组合时所必需的条件。EvaNet 可演化成多个(在中的不同位置),进而生成不同架构。 我们引入了一种综合机制,能够将多种形式的多流卷积神经表示为有向图并结合高效的进化算,进而探索高层。通过中的表面信息和动作的觉线索更好的学习特征表示。 我们在处理公共数据集时,使用全新进化算生成的架构对比人工设计卷积神经架构有显著优势。此外,我们还可利用架构进化学习的型 TinyVideoNet。

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    架构搜索

    展示了三种不同的神经体系结构演化算:学习层及其配置(EvaNet);学习多流连(AssembleNet);并构建计算效率高且紧凑的(TinyVideoNet)。 这允许并行且更有效地探索搜索空间,这对于体系结构搜索必须考虑各种时空层及其组合。EvaNet演化了多个(在中的不同位置)以生成不同的体系结构。 AssembleNet:构建更强大,更好的(多流)型在“AssembleNet:在体系结构中搜索多流神经连”中,研究了一种融合具有不同输入方式(例如RGB和光学)的不同子的新方。 介绍了一种通用格式,该格式允许将多种形式的多流CNN表示为有向图,再加上有效的进化算来探索高级。目的是通过中的外观和运动觉线索学习更好的特征表示。 微小的:最快的理解为了使CNN型对在现实环境中运行的设备(如机器人所需的设备)有用,必须进行实时,高效的计算。

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    腾讯多媒体实验室参会IJCAI2019并做论文报告

    对于普通的分类, 时序建可能不是必需的,比如一个打篮球的片段,当把帧序列时序完全反过来后再送进分类,得到的结果仍会是打篮球,置信度和正序帧序列结果也基本一致。 图3-基于2DCNN的识别框架 其中,使用2DCNN的方通常将多帧图片进行叠加,然后输入到2D卷积中,这种做仅仅是将当作了特征提取,没有显式地建时域信息,所以单个路得到的结果较差, 需要依赖多个进行 从图中可以看出,输入输出的特征尺寸保持不变,所以该可以插入到中的任意位置, 我们实验中直加在了ResNet的layer之间。 ? 图13-在其它任务上扩展实验的结果   如前文所说,我们的方能作为单独的使用在别的任务或者别的中,所以为了验证所提的泛化能力,我们进行了扩展实验。 可以对我们的方进行进一步展望,将所提的方用在更多的处理任务上, 包括的分割、的超分辨率、去燥等等。我们还可以尝试突破已有的基础, 搭建更适合处理任务的基础架构。

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    解读 | 面向神经语言型的神经结构自学习方研究

    作者 | 姜雨帆 责编 | Camel神经的结构学习是目前十分受关注的一个研究方向,主要包含结构优化和结构搜索两个方向。 本次报告从两方面对神经的结构学习进行研究,首先从结构优化的角度,提出了一种动态的自动学习方。 动态的去学习的连,这种连生长和剪枝的方式完全和训练相关,参考了训练过程中的梯度,层和层之间信息流传递的有效性,可以更好的对进行动态操作,从而得到更紧凑、高效的型结构。 除此之外,我们还对可微分的结构搜索方进行改进,移除了原有的局部归一化限制,同时对结构进行采样的更新方,使得可微的结构搜索过程更稳定、高效。 dis_k=676550ad4518adb66e510299ca04e61d&dis_t=1582522304(或者到AI研习社官观解读:http:www.mooc.aiopen?

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      腾讯云X-P2P以新一代的 P2P 技术为核心,充分利用边缘计算存储能力和整体网络闲置带宽,结合音视频 SaaS 服务,提供给客户更好用户体验、更高性价比的流媒体方案。客户通过客户端集成 SDK,能够获得更流畅播放体验并显著降低分发成本,适用于互动直播、电视内容直播、赛事直播、在线视频、短视频等业务场景。

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