内容分发 网络即腾讯云CD N加速。腾讯云 CDN 在全国各省份部署了 1100+ 加速节点，涵盖了移动、联通、电信等主流运营商，以及铁通、长宽等多家中小型运营商。每个节点单机服务器性能能够达到双百万，总节点带宽 80T+，完美解决地域、网络、源站性能等多因素引起的用户访问延迟较高、不稳定等问题。腾讯云内容分发网络CDN流量包可对静态的内容加速、下载分发加速、流媒体点播加速消耗的流量进行抵扣。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 编者按：MeshCloud通过与GCP合作为中国出海企业提供强大的全球基础架构。今天LiveVideoStack公开课通过MeshCloud邀请到了谷歌云的于有志老师，为我们介绍如何借助谷歌云在高效视频转码和分发方面的技术与能力，实现海外音视频业务的快速与高质量部署。 文/于有志 整理/LiveVideoStack 大家好，我是来自谷歌云的于有志，主要帮助出海客户的业务在海外落地。我很感谢
云直播又称为标准直播 LVB（原云直播） ，由腾讯云提供专业、稳定、快速的直播接入和分发服务
一个成功的Web App必须有良好的用户体验。当我们谈及改善用户体验时，你会想到什么？
腾讯CDN平台 中小运营商节点建设 导语：腾讯提供多种多样的互联网内容服务，比如大家熟知的QQ、微信、新闻、游戏、社区、视频、地图等，如何让这些优质的内容直达最终用户、尤其是非主流运营商的用户，是腾讯CDN团队一直努力的目标。 一、腾讯CDN业务介绍 CDN全称是Content Delivery Network，即内容分发网络。其基本思路是尽可能避开互联网上有可能影响数据传输速度和稳定性的瓶颈和环节，将内容部署到尽量靠近用户的节点，使内容传输的更快、更稳定，用户访问内容的速度更快、体验更好。 CDN的一
该文介绍了如何利用腾讯云对象存储服务实现音视频文件的上传、下载和管理。通过创建存储空间、上传音视频文件、管理文件访问权限等操作，使用户能够便捷地使用云存储服务。同时，文章还讲解了如何为音视频文件添加水印和实现下载配额限制等功能。最后，文章分享了一些实践经验，帮助用户在实际应用中遇到问题时能够快速解决。
浏览器地址栏运行JavaScript代码 javascript:alert('hello!'); Firefox不支持； 其他浏览器必须手动输入才可执行； 浏览器地址栏运行HTML代码 data:text/html,Hello, world! 在非IE浏览器可以运行 浏览器变成文本编辑器 地址栏输入： data:text/html, <html contenteditable> 控制台输入： document.body.contentEditable='true'; 利用a标签自动
云点播（Video on Demand，VOD）基于腾讯多年技术积累与基础设施建设，为有音视频应用相关需求的客户提供包括音视频采集上传、存储管理、自动化转码处理、加速播放、媒体资源管理和音视频通信服务为一体的一站式 VPaaS 解决方案。
腾讯云点播（Video on Demand，VOD）是集音视频上传、直播录制、媒体资源管理、自动化转码处理、视频 AI、分发加速、播放器 SDK 于一体的一站式音视频点播解决方案。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
为了减少服务器的压力不少站长还是选择图床存放图片的。所以就搜集一些比较好用的免费的图床（收费的在最后标出）以及yama目前在用的图床。部分搜集于Nelhelz。
起初我以为牛兄是用 Processing Java 做的，我记得没有好用的手部识别库，而一个 OpenCV 识别脸部的还各种报错。是用 Kinect 做的吗？经过和牛兄的沟通，原来是使用 p5js 实现的，使用的是一个叫做Handtrack.js的一个 js 库。
在介绍动静分离之前，我感觉还是有必要介绍一下：什么是静态网站？什么是动态网站？由于我之前已经在一篇个人博客中详细介绍了动静态网站，在这里就不再做详细的描述（有需要的小伙伴可以前往了解：《什么是动静态网站？》）。知道什么是动态网站之后，我们拿最常见的PHP动态网站来说，一次完整的网站加载请求中，浏览器客户端会向服务器请求一系列所需静态文件：.html;.css;.js;.jpg;.png还有一些字体文件等，当然还包括动态请求：***.php等。而所谓的“动静分离”是将网站静态资源（HTML,CSS,JS,JPG,PNG等文件）与后台应用分开部署，提高用户访问静态文件的速度，降低对后台应用访问，这样您的小服务器就可以把全部精力投入到动态请求的查询和解析中去，从而有效的减轻后端服务器的压力。
今天给大家推荐一个使用 JavaScript 语言编写的开源 Web 3D 模型项目 —— Zdog。
干云服务这些年，服务过各类大客户，也遇到过各类问题，今天就简单总结记录一些，希望对大家有一定帮助。由于知识面有限，有些地方难免不周，也欢迎大家指正！
视频处理素材库各式各样，也会涉及到很多合法化或者安全性的问题。这些问题如何解决？接下来有请OnVideo视频创作平台CTO刘歧先生，为大家带来他的一些实践跟应用。
图表对于数据的可视化和网站的吸引力非常重要。可视化演示使得分析大块数据和传达信息变得更加容易。 图表库使您能够以一种令人惊叹的、易于理解的和交互式的方式可视化数据，并改进您的网站设计。
这些天很多朋友都开始陆陆续续的返岗上班了，小菜再次祝愿小菜的读者朋友们 2022 虎年虎虎生威，诸事顺利，心想事成！
摘要：在这篇文章中，我们将讨论object-fit和background-size是如何工作的，什么时候可以使用它们，为什么，以及一些实际的使用案例和建议。让我们深入了解一下。
手机云服务目前作为每家手机厂商必备的一项基础服务，其服务能力和服务质量对用户来说可以说是非常重要。用户将自己大量的信息数据存储在云端，那我们的云端服务如何保证服务的稳定和数据的安全，以及如何应对越来越多用户群体的使用？本文将主要介绍 vivo 手机云服务系统的建设历程。
使用条码打印软件制作的条形码，用热敏打印机打印出来，条形码有点模糊且无法扫描，这个该怎么解决？如果遇到这个问题，可以参考以下解决方案：
word中有格式刷功能，标题样式，文字大小和样式，图片样式（如阴影效果），这些都可以直接格式刷，但是图片长宽比例大小无法格式刷，这里提供一个快速的解决方式，批量统一调整长宽比例和大小。
做数据分析以及制作表格的时候，会遇到长宽格式数据之间相互转换的问题，之前介绍了如果在Hive是使用sql语句实现，现介绍一下如何在R语言中实现长宽格式数据相互转换。
今天在项目中遇到图片居中的问题，嗯，之前也有写过解决这个问题的文章，有n种方法。不过今天要说一个新的方案：object-fit ，嗯，这个才是真的方便的方案啊。
论文:Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression
云直播CSS 你问我答 第11季 本期共解答10个问题 Q1：云直播首屏耗时主要由哪几个方面组成？ 首屏耗时主要还是看直播流观看的人是否较多，如果流比较热，就会命中 oc 缓存，首屏耗时就低些。 Q2：符合类目就可以在小程序里使用云直播功能了吗？ 小程序提供的服务场景必须跟您申请的类目需要保持一致，否则上线提交微信审核时，会被驳回重新申请实际场景的类目，导致无法小程序正常发布上线。 （例：【视频客服】类目是是适用与一对一的视频客户直播场景，若小程序通过【视频客服】成功调用直播标签，但是小
今天要介绍的是NaViT，这是一种适用于任何长宽比以及分辨率的Transformer模型。
本文对发表于 AAAI 2020 的论文《Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression》进行解读。
在 Android 应用程序的设计中，几乎不可避免地都需要加载和显示图片，由于不同的图片在大小上千差万别，有些图片可能只需要几十KB的内存空间，有些图片却需要占用几十MB的内存空间；或者一张图片不需要占用太多的内存，但是需要同时加载和显示多张图片。
使用RecyclerView的过程中，由于设置了LayoutManager的关系，控件（的background）往往不能通过指定长宽为match_parent、wrap_content来实现长宽大小相同。
使用定向包围框（oriented bounding box）进行目标检测可以通过减少与背景区域的重叠来更好地定位有旋转倾斜的目标。现有的OBB方法大多是在水平包围框检测器（horizontal bounding box）上通过引入额外的角度尺度（通过距离损失进行优化）构建的。 但是，由于距离损失只将OBB的角度误差优化至最小，而且与IoU的相关性较松散，因此它对具有高长宽比的目标不敏感。 因此，本文提出了一种新的损失，即Pixels-IoU（PIoU）损失，以利用角度和IoU实现更精确的OBB回归。 PIoU损失是从IoU指标以像素的形式导出的，形式简单但适用于水平和定向包围框。为了证明其有效性，本文评估了ancho-based和anchor-free框架下使用PIoU损失的效果。实验结果表明，PIoU损失可以显著提高OBB检测器的性能，特别是在具有高长宽比和复杂背景的目标检测上。此外，现有的评估数据集不含有大量高长宽比目标，因此引入了新的数据集Retail50K，以鼓励大家应用OBB检测器来处理更加复杂的环境。
版权声明：本文为[他叫自己Mr.张]的原创文章，转载请注明出处，否则禁止转载。 https://micro.blog.csdn.net/article/details/51396838
理解编写程序开发的功能文档是一件容易的事，毕竟市场上有用那么多的优秀的程序可以借鉴。但是想要把一些直播程序功能实现的的门槛很高。用代码实现功能是一个十分困难的任务。一套优秀的程序，需要极强的使用上便利性，还有优秀的UI交互逻辑，完善的功能和便于理解操作逻辑；简洁优美的界面设计......
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/120740.html原文链接：https://javaforall.cn
摘要： 图像识别的新思路：眼睛纵横比，看看大牛如果用这种思路玩转识别眨眼动作！ 📷 今天我们来使用面部标志和OpenCV 检测和计算视频流中的眨眼次数。为了构建我们的眨眼检测器，我们将计算一个称为眼睛纵横比（EAR）的指标，由Soukupová和Čech在其2016年的论文“使用面部标志实时眼睛眨眼检测”中介绍。 今天介绍的这个方法与传统的计算眨眼图像处理方法是不同的，使用眼睛的长宽比是更为简洁的解决方案，它涉及到基于眼睛的面部标志之间的距离比例是一个非常简单的计算。 用OpenCV，Python和dlib
我们知道机器学习的关键是数据和算法，提到数据，我们必须要有在这个大数据时代挑选我们需要的，优质的数据来训练我们的模型，这里分享几个数据获取平台
每秒播放帧的数量，单位是每秒多少帧，也就是fps。帧速率越高，视频越流畅。基本上，每秒24帧就很流畅了。不同格式的视频，帧速率不同，电影 23.98、PAL 25、NTSC 29.97、网络 30.…帧速率是重要参数，最好不要乱选。
顶点及长宽的点形式： x= 173 y= 10 w= 110 h= 105 顶点及长宽的元组（tuple）形式： rect= (173, 10, 110, 105)
小A很喜欢十字架，并喜欢用各种方式产生十字架的样子。小A不满足简单的十字架输出效果，所以重新定义了一种高大上的十字架输出方式。
航空图像区别于传统数据集，有其自己的特点，面临很大的数据集偏差问题，例如导致数据集的泛化能力差： 尺度变化性更大（很好理解，如车辆和机场；而且很可能一张大图就一个目标，一个小区域反而有很多密集目标） 密集的小物体检测（如港湾、停车场） * 检测目标的不确定性：方向的随机性和尺度随机性（如桥梁这样极端的长宽比，会使anchor先验的检测效果打折扣）
玩转（整理）数据的原则是明确的：让数据变的更好用（符合下层函数参数的格式要求），方便用户查找和阅读。简而言之：易阅读，方便用。
RecyclerView使用的广泛程度，相信大家都深有体会。作为android的一个大杀器，本身的代码量也是很可观的。本着整理学习的心态，于是就开始了本次的RecyclerView的源码分析之旅。
合并图片（如css sprites，内置图片使用数据）、合并CSS、JS，这一点很重要，但是要考虑合并后的文件体积。
张戈博客曾分享过不少关于云存储的一些经验技巧，对七牛感兴趣或者遇到相关问题的朋友可以看一看以前的相关文章： 七牛&又拍云 CDN 云存储节省 GET 次数的小技巧 WordPress 简单代码开启七牛 CDN 及集成七牛缩略图的方法 浅谈网站使用七牛云存储之后的 robots.txt 该如何设置？ Linux/vps 本地七天循环备份和七牛远程备份脚本 前段时间，百度云加速自动切换到了 3.0，导致我之前的一些规则出现了异常，而且在七牛 cname 记录上再套云加速缓存这种做法也有部分掉了链子，打开出现
稍稍乱入的CNN，本文依然是学习周莫烦视频的笔记。 还有 google 在 udacity 上的 CNN 教程。 CNN(Convolutional Neural Networks) 卷积神经网络简单
论文地址：https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s11042-020-09152-6.pdf
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