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Fiddler抓取视频数据

三、抓包 打开app,然后观察fiddler中所有的包 其中有个包,包类型为json(json就是网页返回的数据,具体百度),主机地址如图,包大小一般不小,这个就是视频包。 Json是一个字典,我们的视频链接在:aweme_list中,每个视频下的video下的play_addr下的url_list中,一共有6个url,是完全一样的视频,可能是为了应付不同环境,但是一般第3 或4个链接的视频不容易出问题,复制链接,浏览器中粘贴就能看到视频了。 oSession.PathAndQuery.slice(-58,); //FiddlerObject.alert(sps) var filename = "C:/Users/HEXU/Desktop/数据爬取 , like Gecko) Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'} videos_list = os.listdir('C:/Users/HEXU/Desktop/数据爬取

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视频RTU 视频数采仪 数据采集传输仪

视频RTU数据采集传输仪TS910,支持视频数据采集上传,支持视频与字符叠加,全网通5G/4G网络,丰富行业应用接口满足各种传感器的数据采集和远程控制。 图片9.png 视频RTU数采仪TS910功能 视频数据采集、显示、存储、通信、报警和远程管理 实时视频、图像抓拍 远程控制、一键巡检 支持数据叠加 支持本地配置、远程配置维护 符合《水文监测数据通信规约 》(SL651-2014) 和《水资源监测数据传输规约》(SZY206-2012) 看门狗机制、故障自检、自动重连 支持WAN/LAN、ADSL、GPRS、 4G、WIFI(可选)、GPS(可选) Linux 智能操作系统,开放二次开发功能 支持高级路由器功能,可实现常用VPN和内网穿透功能 内置高精度GPS模块 高性能的ARM架构高端处理器 图片10.png 视频RTU数据采集传输仪TS910接口参数

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    视频时间序列数据分析

    ,就数据来源、数据基数以及数据基数所带来的问题进行了讨论,得出了传统的数据库并不能很好应对视频分析中的时间序列数据场景,最后介绍了对应解决方案。 目录 时间序列和视频分析 数据从何而来 数据基数——Cardinality kills you! 这个收集器可以感知到视频的播放行为,并将视频流在播放过程中的相关指标数据返回,每隔特定的时间,收集器会返回一个信标(beacon)来传递相应的数据,例如下图所示的指标数据。 如下图所示,不同浏览器上产生的视频播放量呈现出多段时间序列数据的形式。 1000 个视频时,则需要 的数据条目数来记录,如此大的数据基数将会带来很多问题。

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    LinkedIn:用数据提高视频性能

    LinkedIn通过在视频播放过程中收集的大量数据,对多种视频指标进行实验以提高视频性能,改善用户体验。本文来自LinkedIn工程博客,LiveVideoStack对文章进行了翻译。 在播放期间捕获数据 我们的系统捕获反应视频在播放过程中如何执行的大量数据。 媒体初始化率:一种数据点,用于确定进入视口并在退出视口之前成功加载视频的百分比。 如果这个比率下降,则会告诉我们,我们的视频可能需要很长时间才能加载。 使用数据来让我们的会员受益 现在我们已经积累了大量富有洞察力的视频播放数据,我们如何使用它来改善我们会员的体验呢?我们用两种方法解决这个问题。 使用数据获取视频性能 由于视频资源的自然大小,视频性能需要一种独特的方法:我们需要一种方法来下载足够的视频,以便它立即开始播放,同时还确保我们不会减慢在页面上呈现元素的速度。

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    新版RTSP视频平台EasyNVR视频广场分页数据展示优化

    时代在不断进步,大众的审美在不断变化,同时对视频直播的要求也在升高。因此我们总会对我们的视频平台不断做升级,以适应大众的需要。在开发过程中我们也会不断做记录。 开发记录:EasyNVR视频广场分页数据展示优化 我们在进行最新的一次更新之后,重新启动服务,按照惯例检查其中是否有报错或者不适配的现象,果然发现了错误:视频广场分页功能展示数据错误。 正常来说每页展示12条数据,第二页应该是从第十三条数据开始的,但页面上第二页是从第二条数据开始的,明显不对。 ? 问题分析 当页面改变当前页时,会发送获取页面数据的请求,请求会携带分页组件的参数,这里展示数据不对,应该是参数携带错误 getchannels() { $.get("/api/v1/getchannels 后端需要的参数是每页开的第一条数据,和每页共多少数据,而我给的是当前页和每页的数据,我们只要通过修改代码解决即可。 ? 解决后页面展示: ?

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    视频 | MIT和FB搞了个视频数据集,让Youtube视频审查更容易

    创建这样的数据集是一项非常艰巨的工作,因为它包含超过 50 万个视频,为 200 个不同的活动提供近 200 万个注释,并且还有很多预处理步骤需要执行才能使其可用。 本期论文即将介绍的这个项目,用到了麻省理工学院和 Facebook 联合创建的数据集,该数据集名为 SLAC(Sparsely Labeled ACtions),用于动作识别和定位。 该论文提出的框架使得注释视频剪辑花费的时间更少,仅为 8.8秒 ,与传统的手动修剪和动作定位程序相比,标记时间节省超过 95%。 ? 一般来讲,数据集的目的是用来训练和测试学习算法的质量。 本期视频提到的这类数据集包含了很多剪辑的短视频,这些短视频片段被传递给一个神经网络,由神经网络来对视频中发生的活动进行分类。在这个数据集中,神经网络在很多场景都会给出一个错误的逻辑答案。 创建这样的数据集是一项非常艰巨的工作,因为它包含超过 50 万个视频,为 200 个不同的活动提供近 200 万个注释,并且还有很多预处理步骤需要执行才能使其可用。 ? ?

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    WebRTC视频数据流程分析

    视频流程介绍 WebRTC的视频数据流程在各个平台基本上都是一致的。 所以视频数据解码完成后会首先放入队列中,等待渲染模块控制节奏,需要时再获取数据。 渲染: 获取到视频数据后,会通过Broadcaster将数据交给sink,sink在iOS上具体是通过RTCMTLVideoView对数据进行渲染,MTL是调用iOS的Metal接口进行视频渲染。 其实图中只是视频流程中调用栈的总结,书中有一章节的内容总结了视频数据流程的更多示例代码的分析以及讲解。 实战:客户端视频录制 首先要明确需求:1. 要回答从哪里拿数据这个问题,首先需要对视频数据流程有一定了解,也就是前面第三部分所介绍的内容。

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    Fiddler抓取视频数据「建议收藏」

    三、抓包 打开app,然后观察fiddler中所有的包 其中有个包,包类型为json(json就是网页返回的数据,具体百度),主机地址如图,包大小一般不小,这个就是视频包。 Json是一个字典,我们的视频链接在:aweme_list中,每个视频下的video下的play_addr下的url_list中,一共有6个url,是完全一样的视频,可能是为了应付不同环境,但是一般第3 或4个链接的视频不容易出问题,复制链接,浏览器中粘贴就能看到视频了。 oSession.PathAndQuery.slice(-58,); //FiddlerObject.alert(sps) var filename = "C:/Users/HEXU/Desktop/数据爬取 , like Gecko) Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'} videos_list = os.listdir('C:/Users/HEXU/Desktop/数据爬取

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    中国网络视频数据解析

    视频,网络视频,移动视频。 如果把它们视作一种代际变迁,你会发现时代改变的速度越来越快;如果把它们视作一场互联网革命,一个令人兴奋又忧伤的现实是——曾经的革命者正在快速沦为“被革命”的对象。 是的,移动视频的浪潮正在席卷而来。用户、内容、金钱,和数以亿计的终端,成为这场浪潮中的核心力量。 作为用户来说,每个人都身处浪潮之中。 作为商业机遇的捕捉者,我们似乎也无法置身于其外。 为了更清楚的描述整个中国网络视频产业的现状和未来,企鹅智酷与腾讯视频联合发布基于广泛样本调研和独家网络视频数据分析的深度报告—— ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    视频数据标注工具与平台(数据标注公司)

    视频数据标注平台(标注外包公司) 数据标注公司的工作比较多样,但视频标注对工具要求稍高一些,能在线上做的平台不是特别多,主要还是语音、图片标注。 视频数据标注工具 CDVA CDVA(compact descriptor for video analysis),主要是基于CDVS中的紧凑视觉描述子来做视频分析,之前是紧凑视觉描述子主要应用在图像检索领域 需要制作新的数据集,对视频帧进行标注,所以根据网上一个博主的标注工具进行了一定的修改,实现的功能是在每一帧中将需要标注的区域用鼠标选取4个点,顺序是顺时针。 需要制作新的数据集,对视频帧进行标注,所以根据网上一个博主的标注工具进行了一定的修改,实现的功能是在每一帧中将需要标注的区域用鼠标选取4个点,顺序是顺时针。 能够标记和注释图像目录或独立视频。使用 Camshift 跟踪算法辅助计算机标记和跟踪视频中的物体。

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    谢国忠:大数据在金融(视频+图文)

    海量大数据研习社是海量信息技术有限公司发起的大数据公益沙龙。 目前,谢先生负责IBM中国区大数据相关咨询及实施服务。是国内在数据及其业务分析领域最资深专家之一。 演讲视频: ? ? ? 大数据是认知系统的基础。 ? 新的技术浪潮:云计算、大数据分析、移动互联、社交和物联网对金融机构的影响。 ? 金融机构做大数据的目的是把大交易数据和大交互数据进行融合,实现新的业务模式创新。 ? ? 金融企业数据如果从两个维度来切分:数据类型和数据形态,那么金融企业所面临的数据环境可概括为:数据仓库平台、非结构化数据平台及流数据平台。这三个平台一起,才构成金融机构的大数据环境。 ? 虚拟柜员机类似ATM大小,通过视频实时与银行的后台作业中心人员进行交互,从而远程办理业务。 ? 实时欺诈侦测系统。目前已在税务、保险公司等有使用。 ? 车联网系统。

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    数据中心视频监控:安全必备

    因此,为了保障数据中心的安全,有必要加强其安全防范。使用数据中心视频监控可以很好的解决以上问题。 为什么数据中心安全必须包括视频监控? 为了保护数据中心免受物理攻击,需要一些物理安全措施,例如视频监控。 [202203101508126.png] 视频监控由摄像机、监视器/显示单元和记录器组成的系统,可以捕获图像和视频以保护数据中心。 如何选择合适的视频监控? 数据中心安防视频监控在安装位置、存储空间、集成能力等方面可能存在差异,因此在选择合适的视频监控时应考虑四件事。 室内与室外 大多数监控摄像机现在都适用于室内和室外安装。 随着异地视频存储的出现,企业可以享受更长的存储周期、更大的存储空间,甚至可以从视频中解析商业智能,从而增加了企业对数据存储的需求。 除了以上四点建议外,客户还可以根据自己的需要从设备的扩展性、语音监控等方面选择合适的视频监控。 结论 综上所述,视频监控为数据中心提供了视频存储和设备监控维护,很好地保障了数据中心的安全。

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    视频技术基础(三)--音视频数据格式

    后面会讲关于音视频处理及渲染的内容,渲染和处理都是对音视频raw数据的操作,所以我们先来学习一下音视频数据格式。 YUV图像编码 YUV是一种彩色编码系统,主要用在视频、图形处理流水线中(pipeline)。相对于 RGB 颜色空间,设计 YUV 的目的就是为了编码、传输的方便,减少带宽占用和信息出错。 YCbCr 是用在数字视频、图像的压缩和传输,如 MPEG、JPEG。今天大家所讲的 YUV 其实就是指 YCbCr。Y 表示亮度(luma),CbCr 表示色度(chroma)。 8位采样数据小,方便传输,多用于电话通信之类的; 16位采样数据比较大,但是精度比8位高很多,多用于媒体。 音频编码文章推荐PCM音频编码 image.png 总结 音视频编码这块内容还是比较多,要梳理起来,一篇文章是不可能讲完的,我这里只是写了一些我了解到了的知识点,如果大家对这方面感兴趣,可以去我在文中提到的文章里面多看看

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    Python采集西瓜视频数据,1080P无水印视频

    知识点 动态数据抓包 动态页面分析 requests携带参数发送请求 json数据解析 开发环境 python 3.8 更加新 稳定 运行代码 pycharm 2021.2 辅助敲代码 requests 数据来源分析(思路分析) 1. 打开一个作者视频页面 2. 打开开发者工具刷新网页 右键点击检查 或者 F12 打开 选择network 然后刷新网页 随便点击打开一个视频 点击搜到的内容 依次展开查看, 去找到我们需要的视频地址 4. 获取数据 json_data = response.json() 3. 获取数据 视频数据 拿到的是视频二进制数据 video_data = requests.get(url=photoUrl).content 6.

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    Android 获取视频缩略图(获取视频每帧数据)的优化方案

    通过MediaCodec和ImageReader进行获取 就是通过通过Surface,用MediaExtrator,将MediaCodec解码后的数据,传递给ImageReader。来进行显示。 } } //有数据了 extractor.release(); } } } 通过libyuv进行数据的转换 = null) { //这里得到的YUV的数据。 需要将YUV的数据变成Bitmap Image.Plane[] planes = img.getPlanes(); if

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    视频教程-Java大数据培训视频全套教程-SVN教程(33)-Java

    Java大数据培训视频全套教程-SVN教程(33) “马克-to-win”是”马克java社区”创始人。 在java领域有七科教材,简称:1)java核心,2)java3)jsp,4)架构 5)前端 6)前沿32门课 7)数据库。近千集视频。 -Java大数据培训视频全套教程-SVN教程(33)-Java 学习有效期:永久观看 学习时长:147分钟 学习计划:3天 难度:高 「口碑讲师带队学习,让你的问题不过夜」 在java领域有七科教材,简称:1)java核心,2)java3)jsp,4)架构 5)前端 6)前沿32门课 7)数据库。近千集视频。 Java大数据培训视频全套培训教程:”java大数据培训学校全套教材”系列课程由750集视频构成,基本就 是1)时下流行的java培训学校主流内部教材,2)和市面上培训学校的通 行的课程体系几乎一样。

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    动态数据视频(第一节)

    下期我们用起来做动态数据视频哦!欢迎关注我们“大家一起学编程”

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