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视频中的 I 帧,P 帧,B 帧

视频传输原理 视频是由一幅幅帧图像和一组音频构成的,视频的播放过程可以简单理解为一帧帧的画面按照时间顺序呈现出来的过程。...但是在实际应用中,并不是每一帧都是完整的画面,因为如果每一帧画面都是完整的图片,那么一个视频的体积就会很大。...这样对于网络传输或者视频数据存储来说成本太高,所以通常会对视频流中的一部分画面进行压缩(编码)处理。...GOP (Group of Pictures) 是一组连续的画面,由一个 I 帧和数个 B / P 帧组成,是视频图像编码器和解码器存取的基本单位,它的排列顺序将会一直重复到影像结束。...P 帧是差别帧,P 帧没有完整画面数据,只有与前一帧的画面差别的数据。 若 P 帧丢失了,则视频画面会出现花屏、马赛克等现象。

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python中的pyspark入门

Python中的PySpark入门PySpark是Python和Apache Spark的结合,是一种用于大数据处理的强大工具。它提供了使用Python编写大规模数据处理和分析代码的便利性和高效性。...Intro") \ .getOrCreate()创建DataFrame在PySpark中,主要使用DataFrame进行数据处理和分析。...DataFrame是由行和列组成的分布式数据集,类似于传统数据库中的表。...最后,我们使用训练好的模型为每个用户生成前10个推荐商品,并将结果保存到CSV文件中。 请注意,这只是一个简单的示例,实际应用中可能需要更多的数据处理和模型优化。...Dask: Dask是一个用于并行计算和大规模数据处理的Python库。它提供了类似于Spark的分布式集合(如数组,数据帧等),可以在单机或分布式环境中进行计算。

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    Silverlight中的帧

    Silverlight是基于时间线的,不象Flash是基于帧的,所以在Silverlight中,很少看到有文档专门介绍SL中的帧。...但是我们从动画原理知道,动画只不过是一幅幅静态图片连续播放,利用人眼的视觉暂留形成的,因此任何动画从原理上讲,至少还是有每秒播放多少帧这个概念的。...Silverlight的sdk文档中,有一段话: ... maxFramerate 值可通过 Silverlight 插件对象的 maxframerate 参数进行配置。...maxframerate 参数的默认值为 60。currentFramerate 和 maxFramerate 是报告每秒帧数 (fps) 的值。实际显示的帧速率设置为较低的数字。...可以通过特意设置一个较低的 maxframerate 值(如 2,每秒 2 帧)来阐述 currentFramerate 与 maxFramerate 之间的关系。 ...

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    Pyspark处理数据中带有列分隔符的数据集

    本篇文章目标是处理在数据集中存在列分隔符或分隔符的特殊场景。对于Pyspark开发人员来说,处理这种类型的数据集有时是一件令人头疼的事情,但无论如何都必须处理它。...使用spark的Read .csv()方法读取数据集: #create spark session import pyspark from pyspark.sql import SparkSession...从文件中读取数据并将数据放入内存后我们发现,最后一列数据在哪里,列年龄必须有一个整数数据类型,但是我们看到了一些其他的东西。这不是我们所期望的。一团糟,完全不匹配,不是吗?...我们已经成功地将“|”分隔的列(“name”)数据分成两列。现在,数据更加干净,可以轻松地使用。...现在的数据看起来像我们想要的那样。

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    PySpark 中的机器学习库

    因为通常情况下机器学习算法参数学习的过程都是迭代计算的,即本次计算的结果要作为下一次迭代的输入,这个过程中,如果使用 MapReduce,我们只能把中间结果存储磁盘,然后在下一次计算的时候从新读取,这对于迭代频发的算法显然是致命的性能瓶颈...在大数据上进行机器学习,需要处理全量数据并进行大量的迭代计算,这要求机器学习平台具备强大的处理能力。Spark立足于内存计算,天然的适应于迭代式计算。...该模型产生文档关于词语的稀疏表示,其表示可以传递给其他算法, HashingTF : 生成词频率向量。它采用词集合并将这些集合转换成固定长度的特征向量。在文本处理中,“一组词”可能是一袋词。...BisectingKMeans :k-means 聚类和层次聚类的组合。该算法以单个簇中的所有观测值开始,并将数据迭代地分成k个簇。...KMeans : 将数据分成k个簇,随机生成k个初始点作为质心,将数据集中的数据按照距离质心的远近分到各个簇中,将各个簇中的数据求平均值,作为新的质心,重复上一步,直到所有的簇不再改变。

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    tcpip模型中,帧是第几层的数据单元?

    在网络通信的世界中,TCP/IP模型以其高效和可靠性而著称。这个模型是现代互联网通信的基石,它定义了数据在网络中如何被传输和接收。其中,一个核心的概念是数据单元的层级,特别是“帧”在这个模型中的位置。...今天,我们就来说一下TCP/IP模型中帧的概念,以及它作为数据单元在哪一层中扮演着关键角色。TCP/IP模型,通常被称为互联网协议套件,是一组计算机网络协议的集合。...在这一层中,数据被封装成帧,然后通过物理媒介,如有线或无线方式,传输到另一端的设备。那么,帧是什么呢?帧可以被看作是网络数据传输的基本单位。...但是,对帧在TCP/IP模型中的作用有基本的理解,可以帮助开发者更好地理解数据包是如何在网络中传输的,以及可能出现的各种网络问题。...客户端则连接到这个服务器,并接收来自服务器的消息。虽然这个例子中的数据交换看似简单,但在底层,TCP/IP模型中的网络接口层正通过帧来传输这些数据。

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    【音视频原理】视频帧的 I P B 帧概念 ② ( B 帧 - 双向内插帧 | 画面组 Group of Pictures 概念 | 各类型帧解码错误影响 | 画面组编解码顺序 | 常用视频压缩算 )

    帧 ; 一个画面组中 , 只有一个 I 帧 ; P 帧是 " 前向预测帧 ( Predicted Frames ) " , 记录的是 相对于前一帧 的变化 ; B 帧是 " 双向内插帧 ( Bi-directional...画面组 ( GOP , Group of Pictures ) 长度越长 , P 帧 和 B 帧 的数量越多 , 视频压缩效率越高 ; 图像质量越差 ; 在实际应用中需要 根据具体需求 和 场景 来选择合适的...; DTS : Decoding Time Stamp , 解码时间戳 , 告知播放器该在何时解码这一帧的数据 , 该时间戳是 AVPacket 结构体中的一个成员 , 表示这个压缩包应该何时被解码...; PTS : Presentation Time Stamp , 显示时间戳 , 告诉播放器该在何时显示这一帧的数据 , 该数据决定帧在播放过程中实际显示时间的关键因素 ; 大多数 编解码标准中 (...抛开 , 丢弃 ; 之前 上一个 画面组 GOP 解码出来的 数据 , 保存的中间数据 , 差异数据 , 关键帧数据 , 可以全部丢弃了 ; 新关键帧 : 之后的 数据 都以 这个 I 帧 为基础进行解码

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    数据帧的学习整理

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 事先声明,本文档所有内容均在本人的学习和理解上整理,不具有权威性,甚至不具有准确性,本人也会在以后的学习中对不合理之处进行修改。...其中的Org Code字段设置为0,Type字段即封装上层网络协议,同Ethernet_II帧。 数据帧在网络中传输主要依据其帧头的目的mac地址。...如果目的MAC地址与自己相匹配,则先对FCS进行校验,如果校验结果不正确则丢弃该帧。校验通过后会产看帧中的type字段,根据type字段值将数据传给上层对应的协议处理,并剥离帧头和帧尾(FCS)。...MAC地址   MAC地址是唯一标识一台设备的序列号,和人的身份证类似,具有唯一性和标识性。一个MAC地址由48个比特位,一般按16进制表示。一般主机发送数据帧有三种方式:单播、组播、广播。...三种发送方式的帧的D.MAC字段有些区别。单播时,MAC地址的第一个字节的第8个比特位为0;组播时,第一个字节的第8个比特位为1;广播时,48个比特位全为1,即表示为FF-FF-FF-FF-FF。

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    【Python】PySpark 数据处理 ① ( PySpark 简介 | Apache Spark 简介 | Spark 的 Python 语言版本 PySpark | Python 语言场景 )

    一、PySpark 简介 1、Apache Spark 简介 Spark 是 Apache 软件基金会 顶级项目 , 是 开源的 分布式大数据处理框架 , 专门用于 大规模数据处理 , 是一款 适用于...Spark 把 数据分析 中的 中间数据保存在内存中 , 减少了 频繁磁盘读写 导致的延迟 ; Spark 与 Hadoop 生态系统 的 对象存储 COS 、HDFS 、Apache HBase 等紧密集成...、R和Scala , 其中 Python 语言版本的对应模块就是 PySpark ; Python 是 Spark 中使用最广泛的语言 ; 2、Spark 的 Python 语言版本 PySpark Spark...开发者 使用 Python 语言 编写Spark应用程序 , 利用 Spark 数据分析引擎 的 分布式计算能力 分析大数据 ; PySpark 提供了丰富的的 数据处理 和 分析功能模块 : Spark...Spark GraphFrame : 图处理框架模块 ; 开发者 可以使用 上述模块 构建复杂的大数据应用程序 ; 3、PySpark 应用场景 PySpark 既可以作为 Python 库进行数据处理

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    FFmpeg中的子帧延迟

    本文来自IBC 2019(International Broadcasting Convention)中的演讲,主要内容是FFmepg编码的子帧延时。...演讲内容来自EBU(European Broadcasting Union)的Kieran Kunhya。 Kieran Kunhya首先比较了基于整帧图像的编码和子帧编码之间的延时。...基于整帧图像的编码需要在接收到整帧图像后才开始编码,这样在编码阶段会引入至少一帧的延时,同样在解码阶段也会引入一帧的延时。...而子帧编码却不需要在接收完整幅帧图像就可以开始,它将一帧图像的连续N行看作为一个子帧(通常是连续16行或者32行),也称为一个切片(slice),在接收完一个切片后就可以开始编码,这样编解码阶段只会各自引入一个切片的延时...,一个切片的延时大约为40us,所以子帧编码会大大降低编解码过程引入的延时。

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    【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 音频帧简介 | AudioStreamCallback 中的数据帧说明 )

    文章目录 一、音频帧概念 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 Oboe GitHub 主页 : GitHub/Oboe ① 简单使用 : Getting Started...; 在 【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 完整代码示例 ) 中展示了一个 完整的 Oboe 播放器案例 ; 一、音频帧概念 ---- 帧 代表一个 声音单元 , 该单元中的...类型 ; 上述 1 个音频帧的字节大小是 2\times 2 = 4 字节 ; 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 ---- 在 Oboe 播放器回调类 oboe::...AudioStreamCallback 中 , 实现的 onAudioReady 方法 , 其中的 int32_t numFrames 就是本次需要采样的帧数 , 注意单位是音频帧 , 这里的音频帧就是上面所说的...numFrames 乘以 8 字节的音频采样 ; 在 onAudioReady 方法中 , 需要 采集 8 \times numFrames 字节 的音频数据样本 , 并将数据拷贝到 void

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    Python 中的迭代器

    迭代器 iter_lst 比列表 lst 节省内存。对于迭代器对象,内存中虽然已经有了它,但对象的成员没有占用内存空间。而列表一经创建之后,其所有成员已经被读入了内存。...__next__() 方法能够将迭代器成员读入内存,在 Python 中还有一个内置函数也实现此功能,即 next() 函数。...从第6章6.3节学习了 for 循环之后,它就经常出现在程序中,现在要基于对迭代器的理解,从更深层次研究 for 循环。...再观察类 MyRange 内的方法,__iter__() 和 __next__() 是迭代器的标志,在类中定义了这两个方法,就得到了能生成迭代器的类。 在第7章7.1.2节曾经写过斐波那契数列函数。...在 Python 标准库中,还有一个与迭代器密切相关的模块 itertools ,在此也简要给予介绍。

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    【Python】PySpark 数据计算 ⑤ ( RDD#sortBy方法 - 排序 RDD 中的元素 )

    , 统计文件中单词的个数并排序 ; 思路 : 先 读取数据到 RDD 中 , 然后 按照空格分割开 再展平 , 获取到每个单词 , 根据上述单词列表 , 生成一个 二元元组 列表 , 列表中每个元素的...进行排序 , 按照升序进行排序 ; 2、代码示例 对 RDD 数据进行排序的核心代码如下 : # 对 rdd4 中的数据进行排序 rdd5 = rdd4.sortBy(lambda element:...1 ; 排序后的结果为 : [('Jack', 2), ('Jerry', 3), ('Tom', 4)] 代码示例 : """ PySpark 数据处理 """ # 导入 PySpark 相关包...rdd2.collect()) # 将 rdd 数据 的 列表中的元素 转为二元元组, 第二个元素设置为 1 rdd3 = rdd2.map(lambda element: (element, 1))...rdd4 = rdd3.reduceByKey(lambda a, b: a + b) print("统计单词 : ", rdd4.collect()) # 对 rdd4 中的数据进行排序 rdd5

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    如何修复TensorFlow中的OutOfRangeError:迭代器数据耗尽

    如何修复TensorFlow中的OutOfRangeError:迭代器数据耗尽 摘要 大家好,我是默语,擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...让我们一起探讨如何高效处理TensorFlow中的数据迭代! 引言 在使用TensorFlow进行模型训练和评估时,数据迭代器是一个重要的组成部分。...例如,在训练过程中,我们通过tf.data.Dataset对象创建数据集,并使用for循环遍历数据集时,如果没有正确处理迭代器的结束,就会遇到此错误。 2....产生OutOfRangeError的场景 单次迭代未处理结束:在训练或评估过程中,只执行了一次迭代而未处理结束条件。 数据集重复次数不够:未设置足够的重复次数,导致迭代器提前结束。...小结 通过本文的介绍,我们详细探讨了TensorFlow中OutOfRangeError的产生原因及解决方案。希望这些方法能帮助你在模型训练过程中更好地处理数据迭代问题,确保训练过程的顺利进行。

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    java递归和迭代_Java中的迭代与递归

    时间要求随着输入的增长呈线性的可以叫做线性迭代。 迭代 VS 递归 比较了两个程序,我们可以发现,他们看起来几乎相同,特别是其数学函数方面。在计算n!的时候,他们的计算步数都是和n的值成正比的。...但是相对于递归的简单易懂,迭代就比较生硬难懂了。尤其是遇到一个比较复杂的场景的时候。但是,代码的难以了解带来的有点也比较显著。迭代的效率比递归要高,并且在空间消耗上也比较小。...递归中肯定有迭代,但是迭代中不肯定有递归,大部分可以相互转换。 能用迭代的不要用递归,递归调用函数不仅白费空间,假如递归太深的话还容易造成堆栈的溢出。...比较典型的就是斐波那契数列: 用文字形容就是斐波那契数列中前两个数字的和等于第三个数字:0,1,1,2,3,5,8,13,21…… 递归实现代码如下: int fib (int n) { if (...== 0) { return 0; } else if (n == 1) { return 1; } else { return fib(n-1) + fib(n-2); } } 计算过程中,

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    大数据入门与实战-PySpark的使用教程

    (PickleSerializer()) ) 接下来让我们看看如何使用PySpark运行一些基本操作,用以下代码创建存储一组单词的RDD(spark使用parallelize方法创建RDD),我们现在将对单词进行一些操作...在下面的示例中,我们在foreach中调用print函数,该函数打印RDD中的所有元素。...', 'pyspark and spark'] 3.5 map(f, preservesPartitioning = False) 通过将该函数应用于RDD中的每个元素来返回新的RDD。...', 1), ('pyspark and spark', 1)] 3.6 reduce(f) 执行指定的可交换和关联二元操作后,将返回RDD中的元素。...说白了和Python的reduce一样:假如有一组整数[x1,x2,x3],利用reduce执行加法操作add,对第一个元素执行add后,结果为sum=x1,然后再将sum和x2执行add,sum=x1

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    JavaScript 中的可迭代对象与迭代器是啥

    迭代器 ES6 中的迭代器使惰性求值和创建用户定义的数据序列成为可能。迭代是一种遍历数据的机制。 迭代器是用于遍历数据结构元素(称为Iterable)的指针,用于产生值序列的指针。...迭代器是一个可以被迭代的对象。它抽象了数据容器,使其行为类似于可迭代对象。 迭代器在实例化时不计算每个项目的值,仅在请求时才生成下一个值。 这非常有用,特别是对于大型数据集或无限个元素的序列。...可迭代对象 可迭代对象是希望其元素可被公众访问的数据结构。...迭代协议 迭代器和可迭对象遵循迭代协议。 协议是一组接口,并规定了如何使用它们。 迭代器遵循迭代器协议,可迭代遵循可迭代协议。...在本文的前面,我已经提到 JS 中的某些语句需要一个可迭代的对象。

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