最近我重新试用了一下Gitbook，它是一个可以帮助我们快速创建结构化文档内容的工具。使用方法简单，入门门槛极低，任何人都可以很快掌握。...网址：https://yishulun.com/books/gitbook/ 左边栏是一个级联目录导航，右边是内容区。默念UI简洁大方，可以满足大多数场景的编撰需求。...我对这个工具很满意，让可以让我将精心专注于写作内容本身。在本地写作时，可以Typora撰写，写完后使用gitbook指令生成一下就可以了。...我的博客（https://yishulun.com）是基于Gridea修改的，内建了一个yarn sync指令，执行后可以直接将生成后的gitbook内容同步到线上仓库。
前言： 大家好，今天给大家推荐一些音视频相关书籍!...一：音视频编解码 《深入理解视频编解码技术:基于H.264标准及参考模型》 《新一代视频压缩编码标准-H.264_AVC(第二版)》 《基于H.264的视频编/解码与控制技术》 《FFmpeg从入门到精通...》 《WebRTC权威指南》 《现代电视原理》《数字电视广播原理与应用》 《FFmpeg从入门到精通 FFMPEG视音频编解码基础书籍 》《ffmpeg基础库编程开发》 《音视频开发进阶指南：基于Android...Processing》 《High-Fidelity Multichannel Audio Coding》 《Speech Coding Algorithms》 最近我在微信读书上看的两本免费的书籍推荐给大家...： 总结： 好了，今天的推荐就到这里了 我是txp，我们下期见！
介绍 我们如果想发布带音视频播放器的文章，主要不在于后台是否支持而是在于前端主题是否支持。 也就是说我们使用的主题能否支持播放的问题。例如本站当前使用的joe2.0主题就支持插入音视频。...直接获取分享内容中的嵌入代码功能，就能播放该视频了。 <iframe src="//player.bilibili.com/player.html?
结构化分析方法(SA)是一种面向数据流的需求分析方法，适用于分析大型数据处理系统，是一种简单、实用的方法。 基本思想是自顶向下逐层分解。...分析结果有一套分层的数据流图、一本数据词典、一组小说明(加工逻辑说明)和补充材料。 一、数据流 1、数据流图(DFD)组成成分： (1)数据流：由一组固定成分的数据组成，表示数据的流向。
在推荐系统领域，内容推荐是一种常用的方法，它根据用户的历史行为数据或偏好信息，分析用户对内容的喜好，然后推荐与用户喜好相似的其他内容。...本文将详细介绍内容推荐的原理、实现方式以及如何在Python中应用。 什么是内容推荐？...内容推荐是一种基于内容相似度的推荐方法，它通过分析内容的属性、特征或标签等信息，找到与用户感兴趣的内容相似的其他内容，并推荐给用户。...推荐生成：根据内容的相似度，找到与用户感兴趣的内容相似的其他内容，并将其推荐给用户。...: print(documents[index]) 结论 内容推荐是一种基于内容相似度的推荐方法，通过分析内容的特征和相似度，找到与用户感兴趣的内容相似的其他内容，并推荐给用户。
推荐系统本质上要拟合一个用户对内容满意度的函数[1]，函数需要多个维度的特征包括：内容、用户等作为输入。个性化推荐建立在大量、有效的数据基础上。...本文将从描述“热度”的视角介绍几种内容推荐策略，完成可解释性的推荐。...过度的推荐让用户停留在“信息茧房”[6]中，但我们还有另一个角度来实现推荐策略。即不考虑用户侧的隐私数据，按照对内容的评分无偏差的对用户进行展示，也就是本文即将描述的基于“热度”的可解释性推荐。...正文 正文部分将会展示一组描述内容“热度”的推荐策略，重点讨论用户反馈、时间衰减对热度分的影响，以上策略可应用在需要无差别曝光的内容推荐场景中。...我们一点点分析，最后再到最后的Wilson score interval算法。
基本概念 基于内容的过滤算法会推荐与用户最喜欢的物品类似的物品。但是，与协同过滤算法不同，这种算法是根据内容（比如标题、年份、描述），而不是人们使用物品的方式来总结其类似程度的。...优缺点分析 1、优点 （1）不需要惯用数据 （2）可以为具有特殊兴趣爱好的用户推荐罕见特性的项目 （3）可以使用用户内容特征提供推荐解释，信服度较高 （4）不需要巨大的用户群体或者评分记录，只有一个用户也可以产生推荐列表...（5）没有流行度偏见，能推荐新的或者不是很流行的项目，没有新项目问题 2、缺点 （1）项目内容必须是机器可读和有意义的 （2）容易归档用户 （3）很难有意外，存在推荐结果新颖性问题，相似度太高，惊喜度不够...（4）很难联合多个项目的特性 （5）存在过度专业化问题 （6）浅层内容分析，对项目的分析不够全面 补充 1、最近邻方法（k-Nearest Neighbor，简称kNN） 对于一个新的item，最近邻方法首先找用户...而且可以把决策树的决策过程展示给用户U，告诉他为什么这些item会被推荐。但是如果item的属性较多，且都来源于非结构化数据（如item是文章），那么决策树的效果可能并不会很好。
、基于内容的推荐、基于用户的协同过滤推荐、基于项目的协同过滤推荐、基于模型的协同过滤推荐、基于关联规则的推荐 FM： LR： 逻辑回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层逻辑函数g(z...但我们往往忽略了这种情况只适应于提供商品的电子商务网站，对于新闻，博客或者微内容的推荐系统，情况往往是相反的，物品的数量是海量的，同时也是更新频繁的，所以单从复杂度的角度，这两个算法在不同的系统中各有优势...适用场景： 在非社交网络的网站中，内容内在的联系是很重要的推荐原则，它比基于相似用户的推荐原则更加有效。...再比如今日头条：它是在用户通过新浪微博等社交网站登录之后，获取用户的关注列表，并且爬取用户最近参与互动的feed（转发/评论等），对其进行语义分析，从而获取用户的偏好。...降低维度算法：像聚类算法一样，降低维度算法试图分析数据的内在结构，不过降低维度算法是以非监督学习的方式试图利用较少的信息来归纳或者解释数据。
它提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。FFmpeg本身是跨平台的，支持多个平台。...[我是个小安卓.jpg] 无聊的介绍封装格式 在我们常见的音视频文件(mp3,mp4, flv, flac, mkv, avi等)都是一种压缩过的封装格式文件。...为什么可以压缩 ● 去除冗余信息 ○ 空间冗余：图像相邻像素之间有较强的相关性 ○ 时间冗余：视频序列的相邻图像之间内容相似 ○ 编码冗余：不同像素值出现的概率不同 ○...AVPacket 结构体 该结构体是用来存放音视频流等压缩数据。...但是会发现没有声音，这是因为我们只做了视频流的解码播放，并没有处理音频流的内容。 结语 以上就是关于利用FFmpeg的解码和播放。如果有错误，欢迎指正。
前言 前段时间，在技术交流群，分享过自己平时会看的一些书籍，以及前几天直播的时候，又叫我分享一些关于音视频的书籍，还有朋友问音视频驱动这块的；这个音视频驱动这块说实话，我真不了解，所以我无法给大家推荐...一、关于学习这块个人看法： 首先大家经常要说推荐音视频书籍，我给大家演示一下哈，你比如说，去某东、某宝、某当上去直接搜索音视频书籍： 某宝上： 书少吧，还有特么一些视频被别人拿出来卖了.........移动端的音视频书籍推荐(也就是安卓这块，未来会扩展到鸿蒙操作系统上来进行音视频的移动端开发): > >作者：何俊林...： webrtc书籍推荐： >作者：李超，这本书是今年刚出版的！...其实我说了这么多，更多的还是要通过工作或者平时的学习折腾来不断的提升自己，其实我看了上面的一些书籍，绝大部分书籍前面都是有很多雷同的音视频基础理论知识，所以咋们平时学习要多总结，总结过了，下次看到类似的内容
内容推荐位列表（position）： {pc:content action="position" posid="2" order="id DESC" num="5"} {loop $data $key...$val} {$val['title']} {/loop} {/pc} 当前分类文章推荐 {pc:content action="position
作者：章华燕 编辑：田 旭 前言 在第一篇文章《推荐算法综述》中我们说到，真正的推荐系统往往是多个推荐算法策略的组合使用，本文介绍的将会是推荐系统最古老的算法：基于内容的推荐算法（Content-Based...随着今日头条的崛起，基于内容的文本推荐就盛行起来。在这种应用中一个item就是一篇文章。 第一步，我们首先要从文章内容中抽取出代表它们的属性。...比如在交友网站上，item就是人，一个item会有结构化属性如身高、学历、籍贯等，也会有非结构化属性（如item自己写的交友宣言，博客内容等等）。...下面我们就详细介绍下如何把非结构化的一篇文章结构化。...基于内容推荐的优缺点 下面说说基于内容推荐算法的优缺点。
其实这段空闲时间我也参与了一个音视频写作活动，这个音视频写作活动是有稿费的(首先说明的是，你的文章更加注重实战方面，每一千字有500稿费，还是不错的，既能分享干货给他人，同时自己的辛勤付出，也能得到回报...好了，先进入今天的主题吧，今天给大家介绍一些学习资料，具体内容如下，随着我的笔步一起开肝吧。...一、音视频学习推荐： 我之前分享过一些音视频的学习输出，同时也建立了一个交流群，每次都有朋友加我，然后要这方面的资料；不过话说，音视频资料确实好少，同时这方面好的书籍，我问了好多前辈，也没有得到比较经典的书籍...1、ffmpeg官网： 学习音视频，当然是少不了ffmpeg，它是最全的多媒体框架！...，说实话你可以看官网的书籍推荐，我之前也在网上找了很多，看了一下，还是更推荐官网的书籍；下面是官网的书籍推荐： 官网书籍 当然你如果需要练手做播放器的话，官网也是给了一个教程的，手把手教你撸一个播放器出来
我最常听到的答案是推荐系统。现在，在硅谷有很多团体试图建立很好的推荐系统。因此，如果你考虑网站像亚马逊，或网飞公司或易趣，或 iTunes Genius，有很多的网站或系统试图推荐新产品给用户。...如，亚马逊推荐新书给你，网飞公司试图推荐新电影给你，等等。这些推荐系统，根据浏览你过去买过什么书，或过去评价过什么电影来判断。这些系统会带来很大一部分收入，比如为亚马逊和像网飞这样的公司。...因此，对推荐系统性能的改善，将对这些企业的有实质性和直接的影响。...推荐系统是个有趣的问题，在学术机器学习中因此，我们可以去参加一个学术机器学习会议，推荐系统问题实际上受到很少的关注，或者，至少在学术界它占了很小的份额。...代表电影的数量 如果用户 i 给电影 j 评过分则 r(i,j)=1 )代表用户 i 给电影 j 的评分(只在 r(i,j)=1 时被定义) 代表用户 j 评过分的电影的总数 ---- 16.2 基于内容的推荐系统
推荐阅读时间：9min~11min 文章内容：基于内容的推荐系统 推荐系统起步阶段一般都会选用内容推荐，并且会持续存在。 ? 为什么要做内容推荐 内容推荐非常重要，并且有不可替代的作用。...内容推荐有以下优势： 从内容数据中可以深入挖掘很多信息量 新物品想要快速被推出，首选内容推荐 可解释性好 内容推荐流程 基于内容的推荐，最重要的不是推荐算法，而是内容分析。...内容分析得越深入，哪怕最开始使用人为定制的规则也能起到不错的效果。...内容分析可以得到两个结果： 结构化内容库（物品画像） 内容分析模型 结构化内容库就是将原始的内容结构化之后的结果，它可以结合用户的行为，将结构化后的结果传递给用户，构建一部分用户画像。...另外一个就是在进行内容分析时，会生成一些内容分析模型，比如（分类器模型，主题模型，实体识别模型，词嵌入模型），这些模型可以在线部署，对新物品进入时，对新物品进行实时分析，提取出结构化内容，以便与用户画像进行匹配
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 ---- 翻译、编辑：Alex 本文来自OTTVerse，作者为Krishna Rao...内容提供商需要与电影公司和内容创造者一起协作获取每部电影的正确元数据。 为了获取用户和用户观看模式信息，他们需要将视频分析系统集成到自己的基础设施。...内容推荐中的“冷启动”问题 推荐引擎通常非常善于将内容推荐给已经在平台存在一段时间的用户，因为它已经获得了这些用户的大量信息。 但是，如果一个用户第一次注册平台呢？即平台新用户。...平台没有任何关于用户、用户偏好等信息，所以很难立即就推荐内容。 这种情况被称为推荐引擎中的“冷启动问题”。如何向一个你对其一无所知的用户推荐？又推荐什么内容？...如果是更加智能和有品位的内容推荐，将能够帮助你的用户探索和参与到分类中的大部分内容。
；输出的内容逻辑结构不清晰。...任务：设计指定文档；输出内容架构 要求： 明确面向对象 明确信息目标 明确主要内容 明确写作规范 【指令示例】 假如你是一个资深的技术文档工程师，请为应用示例的开源代码设计一个开发说明，输出文档内容大纲...前端技术栈和框架的选择 - 前端页面的设计和开发 - 前端组件和模块的实现 3.2 后端开发 - 后端技术栈和框架的选择 - 后端服务和API的实现 - 后端模块和组件的实现 3.3 业务开发 - 业务需求和流程的分析...部署的检测和优化 4.2 运维管理 - 运维任务和工具的介绍 - 运维策略和流程的设计 - 运维监控和故障处理的技巧 第五章：示例应用 5.1 应用场景 - 应用场景和业务需求的描述 - 应用场景和业务流程的分析...应用逻辑和数据模型的实现 - 应用界面和交互的实现 第六章：参考资料 6.1 参考文献 - 主要参考文献和链接的介绍 - 参考文献的引用和解释 6.2 常见问题 - 常见问题和解决方法的总结 - 常见问题和解决方法的案例分析
最近业务有需求：结合RAG+内容推荐，针对实践部分，做一点探究。 话不多说，直接开冲！ 背景 首先回顾一下 RAG 技术定义，它可以结合信息检索和生成模型的混合。...基于这样的背景，这种技术在内容推荐、问答系统和自动摘要等领域有着广泛的应用，它能克服纯生成模型对训练数据依赖过大的缺点。 本文将介绍RAG的基本原理，并结合内容推荐机制进行实践演示，包括代码示例。...在内容推荐中，RAG 可以通过 结合用户历史行为和外部文档生成个性化的推荐内容。 例如，可以根据用户的阅读历史检索相关文档，并生成推荐理由或简介，从而提高推荐系统的智能性和用户体验。...num_return_sequences=1) return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) # 结合检索文档生成推荐内容...展望 RAG ，它使得内容更准确、丰富，能够通过精准推荐，获取用户信任感，也适用于多场景，可能需要提升的点在于如何提升检索模型的效率、在复杂模型下，如何确保生成模型的稳定，以及多模态融合等等。。。
今天主要分享一下教育直播app开发后，音视频流内容分发和转码方面的内容。...教育直播14.png 1.在前端的设备，也就是摄像机或手机镜头等设备将直播的音视频内容进过采集处理后，先把它推送到平台的源站服务器。...3.在实时转码环节时，大多容易考虑不当，虽然音视频内容的转码可以交由高性能的服务器去完成，比如配置八核的处理器去做视频转码，转码1080p清晰度的视频能够达到8倍速甚至以上。...教育直播15.png 为了保证教育直播app开发完成后，音视频流的转码能够流畅进行，可以采取或制定一些转码的方案。...只有将音视频流顺利的分发和转码，用户在能在前端app看到优质的内容。所以在教育直播app开发过程中还是需要在各方面的技术实现，和机器设备配置的选择上面多下功夫了。
为此，腾讯云媒体处理 MPS 支持自定义服务流程、音视频转码、音视频增强、视频截图、内容理解、审核、智能编辑等能力，开放丰富的模板配置能力，支持用户根据自身需求自定义配置。...其中，腾讯云媒体处理 MPS 提供的智能识别、智能分析等相关处理能力，能够通过 AI 对视频内容进行分析，自动提取出视频标签、分类、语音、文字等信息，相较于传统媒资编目效率更高且提取内容更丰富，极大地方便了视频的管理...，用户能够基于标签快速检索关联视频，继而进行二次处理和推荐分发。...第二，内容理解方面，腾讯云音视频团队集成了腾讯内部多维度的引擎算法，全方位挖掘视频内容，支持对视频进行视频分类、视频标签、视频封面提取、视频拆条、视频集锦、片头片尾识别、语音识别、文字识别、物体识别、帧标签识别等...提供极致编码能力的同时，大幅节约存储及带宽成本，并实现音视频增强、内容理解、内容审核等功能，满足多样化的业务场景下的视频处理需求。
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