视频链接 这个视频太棒啦！！！简直是应该作为游戏入门课的一个视频！
下面是 2023.09 月音视频面试题集锦的几条干货精选： 1、PCM 音频数据是怎么组织的？ 2、说一下对信号时域、频域的理解？...5、拍短视频想把同时播放的音乐录制下来一般要经过怎样的处理流程？ 1、PCM 音频数据是怎么组织的？...5、拍短视频想把同时播放的音乐录制下来一般要经过怎样的处理流程？ 有一种方案是把麦克风采集声音中的外放音乐声进行回声消除，然后再添加上音乐的原始音轨。一般在 iOS 设备上可以考虑这种方案。...一般情况我们可以按照下面的流程来处理： 1）音乐外放的情况，直接通过外放播放音乐，声音通过麦克风录制下来； 2）戴耳机或手机静音的情况，音乐不会被麦克风录制下来； 3）录制完成时，将录制得到的视频中的音轨
前些时间，我在知识星球上创建了一个音视频技术社群：关键帧的音视频开发圈，在这里群友们会一起做一些打卡任务。...比如：循序渐进地归纳总结音视频技术知识，绘制一幅音视频知识图谱，你可以看看《音视频知识图谱 2022.03》。再比如：周期性地整理音视频相关的面试题，汇集一份音视频面试题集锦。...下面是 2022.04 月音视频面试题集锦内容的节选： 1）RTMP 消息分优先级的设计有什么好处？ RTMP 的消息优先级是：控制消息 > 音频消息 > 视频消息。...由于 SEI 是绑定着视频帧，所以它可以支持诸如： 统计直播推流端到播放端延时。 支持和视频帧绑定的内容交互。比如，直播答题在播放端的弹窗等。 6）什么是 MP4 的 moov Box？...对于通过网络播放 MP4 视频的场景，都建议将视频处理为 moov 前置。因为 moov 前置后，从网络读取和播放 MP4 文件时，就可以较快获取到 moov 的数据并开始播放。 - 完 -
点播的倍速播放分为视频处理和音频处理部分。 1）视频处理 对应视频数据的处理，核心逻辑就是按照倍速重新计算各视频帧的 pts 时间戳。...比如，对一个视频做 2 倍速播放，假设原来各视频帧的 pts 依次是 0, 30, 60, 90 ...，倍速处理及将它们除以 2 变成 0, 15, 30, 45 ...。...但是，如果对视频进行高倍速播放，比如 10 倍速，这时候如果只处理 pts，原视频的时间戳除以 10 变成 0, 3, 6, 9 ......相关代码可以研究一下： SoundTouch 官网[1] B 站 fork 的 SoundTouch 代码[2] 2、视频编辑中如何实现视频倒放？...如果用最直接的思路去实现视频倒放，那就是把视频中的每一帧图像都解码出来逆排序一下，然后将原视频的 pts 时间戳一一对应的关联上逆排序后的每一帧，再重新编码就可以了。
我们在知识星球上创建的音视频技术社群关键帧的音视频开发圈已经运营了一段时间了，在这里群友们会一起做一些打卡任务。...比如：周期性地整理音视频相关的面试题，汇集一份音视频面试题集锦，你可以看看这个合集：音视频面试题集锦。...再比如：循序渐进地归纳总结音视频技术知识，绘制一幅音视频知识图谱，你可以看看这个合集：音视频知识图谱。...硬件解码指的是使用硬件的专门处理视频的硬件资源（GPU 和特殊芯片）来解码视频，与软解相比，硬解有速度快、能耗低的特点，但硬解依赖设备提供的能力，支持格式较少，解码前需要看设备是否支持当前的格式。...跳帧一定要注意视频跳到 I 帧，音频对齐视频进行丢弃。 7）你对视频倍速播放的时候，是否有改变音调？
我们在知识星球上创建的音视频技术社群关键帧的音视频开发圈已经运营了一段时间了，在这里群友们会一起做一些打卡任务。...比如：周期性地整理音视频相关的面试题，汇集一份音视频面试题集锦，你可以看看这个合集：音视频面试题集锦。...再比如：循序渐进地归纳总结音视频技术知识，绘制一幅音视频知识图谱，你可以看看这个合集：音视频知识图谱。...下面是 2022.09 月音视频面试题集锦内容的节选： 1）OpenGL 是按照什么架构设计的？
target=https%3A//github.com/zxdefying/pytorch_tricks ---- 记得备注呦 推荐阅读： 【ACL 2019】腾讯AI Lab解读三大前沿方向及20篇入选论文
下面是 2022.05 月音视频面试题集锦内容的节选： 1）如何根据 NALU 裸流数据来判断其是 H.264 编码还是 H.265 编码？ 1）通常在处理音视频数据时，我们如何选择解码器？...2）为什么视频会议用 UDP？如果用 TCP 实现音视频，需要建立几次连接？用 UDP 实现音视频，有什么方法可以保证通话质量？ 1）为什么视频会议用 UDP？...缓存服务器：是直接提供给用户访问的站点资源，由一台或数台服务器组成；当用户发起访问时，他的访问请求被智能 DNS 定位到离他较近的缓存服务器。...图二：CDN 数据请求流程用图二表示整个流程描述如下：主播开始进行直播，向智能 DNS 发送解析请求，智能 DNS 返回最优 CDN 节点，IP 地址，主播端采集音视频数据，发送给 CDN 节点，CDN...节点进行缓存等处理，观众端要观看此主播的视频，向智能 DNS 发送解析请求，智能 DNS 返回最优 CDN 节点 IP 地址，观众端向 CDN 节点请求音视频数据，CDN 节点同步其他节点的音视频数据
下面是 2023.10 月音视频面试题集锦的几条干货精选： 1、如何代码实现 PSNR 来评估编码质量？ 2、如何测试码率质量甜点？ 3、iOS 如何实现夜晚自动提示打开手电筒？...4、Android Camera 如何优化视频录制的卡顿？ 5、Android Surface 解码如何支持带角度视频？ 1、如何代码实现 PSNR 来评估编码质量？...在视频领域，质量甜点指的是在既定的码率和屏幕大小下通过设定合理的分辨率和帧率来得到最佳视频主观质量体验。因为编码复杂度和编解码质量亦不是线性关系，两者之间也存在一个质量甜点。...每一帧视频数据环境参数进行判断即可。...5、Android Surface 解码如何支持带角度视频？
需求文档写的是自动化品牌植入、定时打点 测试用例写的是自动化品牌植入、定时打点 上线后变成了纯人肉品牌植入、定时打点 so，为了解决这些人力的浪费 接下来为大家介绍一款神器 腾讯云视频分析解决方案 视频智能识别检索...画外音：可自动识别电视剧中的人物，植入的品牌等 视频媒资智能编目编辑 通过对视频的结果化分析，结合视频流媒体处理能力为客户提供视频智能标签，集锦，拆条，封面，分类，视频指纹，水印处理，智能动态等功能。...画外音：可以处理比较长的综艺节目，自动生成集锦 适用场景 在线视频 ? 为海量在线视频提供智能封面、智能集锦、智能分类、智能标签以及智能识别等功能，提升检索系统的可用性，降低视频编辑的工作量。...为广电新媒体提供智能视频分析解决方案，包括智能封面、智能集锦（拆条）、智能分类、智能标签以及智能识别等功能，显著提升视频分发管理的效率，增加视频结构化编目信息，降低视频编辑工作量，进一步提升工作效率。...短视频 针对短视频的不同特性提供有效的解决方案，包括智能分类、智能标签、智能识别等，方便短视频的分类管理，有助于实现短视频的精准推荐。 体会下视频分析效果
前言 最近整理了AAAI2020会议中关于推荐系统的论文，同时通过代码分析了下所接收论文的标题，发现了一些研究的热点以及趋势。...比如Efficient(59), Robust(30), Dynamic(29), Adaptive(29), Hierarchical(26)，； 论文研究所用到的数据以图为主，视频、图像、文本比重相当...推荐相关的文章 特此从1590篇论文中筛选出与推荐相关的27篇文章供大家提前阅读，提前领略牛人的最新想法。...总结 随着推荐系统的重要性越来越大，研究推荐的人逐渐在增多；随着工业界所产生的用户数据越来越多，工业界研究推荐的优势也越来越大。...此次会议上出现了许多推荐的应用，比如音乐推荐、兴趣点推荐、旅游推荐、论文推荐等；同时也有相关的研究放到冷启动、推荐效率等问题上。
2022年第36届人工智能顶级会议AAAI论文列表已经放出，此次会议共收到9251篇论文提交，其中9020篇论文被审稿。最终录取篇数为1349篇，录取率为可怜的15%。...关于对顶级会议历年论文的分析与整理可点击下方链接： AAAI2021推荐系统论文清单 AAAI2020推荐系统论文集锦 CIKM2021推荐系统论文集锦 RecSys2021推荐系统论文集锦 与往年的惯例相同...，我们分析了今年接收论文的标题，可以发现以下结论： 深度学习技术仍然是比较火热的技术之一； 对图数据的研究依然是大家关注的数据形式之一； 自监督学习、半监督学习、多智能体、表示学习是大家主要使用的学习范式...Probabilities with Personalized Ranking Models Wonbin Kweon, SeongKu Kang, Hwanjo Yu 通过整理发现，此次会议接收的推荐系统相关论文主要涉及基于元学习的推荐系统...2篇，序列化推荐5篇，基于强化学习的推荐系统4篇以及冷启动推荐2篇。
第32届国际人工智能联合会议（International Joint Conference on Artificial Intelligence, 简称为IJCAI）是人工智能领域最顶级的国际学术会议之一...在今年的4566篇投稿论文中，有大约15%的论文被接收，其中跟推荐系统相关的论文大约16篇。...通过对16篇推荐系统相关论文进行总结，其中包含1篇用户行为建模综述类论文[1]。...另外Main Track中11篇算法类论文则包含图推荐[2,6,11,12]、对话推荐[3]、序列推荐[4,7]、联邦推荐[5,8]、无偏推荐[10]等。更具体的内容可参考下文的部分摘要内容。
SIGIR是中国计算机学会CCF推荐的A类国际学术会议，也是人工智能领域智能信息检索方向最权威的国际会议。这次会议共收到822篇长文投稿，仅有165篇长文被录用，长文录用率约20.1%。...其中，在165篇长文中有大约73篇推荐系统相关论文，在154篇短文中大概有40篇左右推荐系统相关论文。下文将整理这两大类中的推荐系统相关论文，更多论文请查看官网链接。...https://sigir.org/sigir2023/program/accepted-papers/full-papers/ 在所接收的长文中，推荐系统相关话题主要包括序列推荐、跨域推荐、点击率预估...、推荐中的自动机器学习、冷启动推荐、新闻推荐、捆绑推荐、会话推荐、可解释推荐等。...：会话推荐、点击率预估、因果推荐系统、图对比推荐系统、基于评论的推荐系统、序列推荐、冷启动推荐等。
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由于微信公众号一篇文章里上传不能超过3个视频，因此将上篇文章里的视频单独整理出来供大家分享。 不论是工厂还是独立的仓储物流中心，外部物料的输入是整个内部仓储物流业务的起点。...全自动批量料箱卸载收货 https://v.qq.com/x/page/e0964ysugyy.html 关键词：全自动+批量+料箱 ---- 机械手智能识别卸载收货 https://v.qq.com/
作为主流的搜索与数据挖掘会议，论文的话题主要侧重于搜索、推荐以及数据挖掘领域，因此该会议大部分的接收论文的主题是围绕着信息检索与推荐系统来说的。...若想了解去年以及前年WSDM相关信息可参考： WSDM2021推荐系统论文集锦 WSDM2020推荐系统论文清单 该会议将举办一些围绕信息检索、推荐系统相关的教程，其中可以重点关注下基于图神经网络的推荐系统教程...，以下为教程的大纲： 推荐系统相关文章 接下来，特意从159篇论文中筛选出与推荐系统强相关的34篇文章供大家欣赏，其中从主题上看大致包括了序列推荐、跨域推荐、点击率预估、在线推荐、去偏推荐、联邦推荐、...对话推荐、知识图谱推荐、组推荐、会话推荐、可解释性推荐以及路线推荐等。...跨域推荐 RecGURU: Adversarial Learning of Generalized User Representations for Cross-Domain Recommendation
第14届推荐人自己的年会RecSys已在9月22日到26日在线上举行。大会围绕着推荐系统相关问题进行了3场KeyNotes，5场Tutorials，接收了41篇长文，26篇短文。...通过对主题演讲以及教程的总结发现，此次大会主要聚焦在了推荐系统中的Bias问题以及对话推荐系统、对抗机器学习在推荐中的应用等。...其中对论文的总结发现，除了以下列出的大类外，还有一些非常有意思的工作，比如对可复现性和公平对比的思考、多智能体强化学习与推荐系统的结合、对矩阵分解和神经协同过滤方法的思考等等。 一....序列推荐 From the lab to production: A case study of session-based recommendations in the home-improvement...可解释性推荐 Explainable Recommendation for Repeat Consumption.
第31届国际人工智能联合会议（International Joint Conference on Artificial Intelligence, 简称为IJCAI）是人工智能领域最顶级的国际学术会议之一...在今年的4535篇投稿论文中，有大约15%的论文被接收，其中跟推荐系统相关的论文大约14篇。...通过对14篇推荐系统论文进行总结，其中包含2篇综述类论文，分别涉及推荐系统中的重排序技术[1]以及基于因果的推荐系统综述[2]。...另外12篇算法类论文则包含去偏的协同过滤技术[3]、联邦推荐系统中的中毒攻击[4]、离线推荐中的选择偏差问题[5]、基于MLP结构的序列化推荐[6]、基于哈希学习的推荐算法[7,9]、结合对比学习的序列推荐...[8]、异质图上的食谱推荐[10]、POI推荐[11,13]、股票分析和推荐的结合算法[12]、结合自监督与图神经网络的多行为推荐算法[14]。
本文主要是从教程以及上述提到的资源型论文、长文、短文中筛选出与推荐系统有关的论文供大家学习，其中与推荐系统有关的教程1项、资源型文章2项、长文41项、应用型文章11项和短文21项。...另外涉及到众多推荐系统领域的子方向，比如经典的协同过滤、会话推荐、冷启动问题、大规模推荐问题、基于图神经网络的推荐系统、基于强化学习的推荐系统、基于自监督学习的推荐系统等。...Tutorials 本会议带来的教程之一为推荐系统中的机器学习公平性问题，具体标题与作者信息如下。...、基于强化学习的推荐、基于图神经网络的推荐、基于自监督的推荐。...应用的场景包括音乐推荐、POI推荐、短视频推荐、组推荐、社会化推荐、新闻推荐等。
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