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。...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。...值得注意的是，由于 B 帧图像采用了未来帧作为参考，因此 MPEG-2 编码码流中图像帧的传输顺序和显示顺序是不同的。...DTS 和 PTS DTS（Decoding Time Stamp）：即解码时间戳，这个时间戳的意义在于告诉播放器该在什么时候解码这一帧的数据。
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。
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。 ...
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。
但实际过程中样本往往很难做好随机，导致学习的模型不是很准确，在测试数据上的效果也可能不太好。...如果派生自抽象的Estimator类，则新模型必须实现.fit（…）方法，该方法给DataFrame中的数据以及一些默认或用户指定的参数泛化模型。...PySpark ML中的NaiveBayes模型支持二元和多元标签。 2、回归 PySpark ML包中有七种模型可用于回归任务。这里只介绍两种模型，如后续需要用可查阅官方手册。...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。
在其父类AdviceModeImportSelector的selectImports方法中，最终会回调子类的selectImports方法 @Override public final String[]...SpringAOP的起点就是在AbstractAutoProxyCreator中的postProcessAfterInitialization方法中，创建代理之前有个前置校验，如下： protected...extends Cache> caches; private final Collection cacheNames; } LinkedMultiValueMap中维护的是:...key -> LinkList 的数据结构，所以每个CacheOperation对应一个CacheOperationContext列表。...属性为true，则清除缓存； 3、根据@Cacheable注解，尝试从缓存中获得key对应的值：如果命中，包装返回值；如果没有命中，执行名表方法的到返回值，然后包装返回值； 4、如果@Cacheable
系统为了应付一些需要大量内存的应用，而将磁盘上的空间做内存使用，当物理内存不够用时，将其中一些暂时不需的数据交换到交换空间，也叫交换文件或页面文件中。...Page cache是磁盘数据在内存中的缓存，而swap cache则是交换分区在内存中的临时缓存。...共享内存中的页通常都位于page cache，私有内存映射只要没有修改，也位于page cache。当进程试图修改一个私有映射内存页时，内核就把该页进行复制，并在页表中用复制的页替换原来的页。...当page cache的数据需要刷新时，page cache中的数据交给buffer cache，但是这种处理在2.6版本的内核之后就变的很简单了，没有真正意义上的cache操作。...Buffer cache是针对磁盘块的缓存，也就是在没有文件系统的情况下，直接对磁盘进行操作的数据会缓存到buffer cache中，例如，文件系统的元数据都会缓存到buffer cache中。
springboot 自定义 cache 原理：在 SpringBoot 的 Cache 中，会默认使用 SimpleCacheManager, 生成一个 KeyGenerator()，将数据保存在 ConcurrentMap...访问来到了自定义的配置的 cache，说明配置成功 ?...在 spring 配置文件中定义，必须指定至少一个 例如 @Cacheable(value=”mycache”)@Cacheable(value={”cache1”,”cache2”} key 缓存的...@CachePut 注释，这个注释可以确保方法被执行，同时方法的返回值也被记录到缓存中，实现缓存与数据库的同步更新。...【1号员工没有在缓存中更新】 ? 现在将 1 号数据更改 ? 再查就是 maoli 了 ? ? ## @CacheEvict @CacheEvict 缓存清除 key：指定要清除的数据 ?
https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/103656959 CSDN 今天 redis+cache Redis 是一个高性能的 key-value...向集合中添加多次相同的元素，集合中只存在一个该元素。在实际应用中，这意味着在添加一个元素前不需要先检查元素是否存在。...两者的数据是不共通的；也就是说 StringRedisTemplate只能管理 StringRedisTemplate里面的数据， RedisTemplate只能管理 RedisTemplate中的数据...redis中 redisTemplate.opsForValue().set("emp-001",empById); //1、将数据以json的方式保存 //(1)自己将对象转为...中的， ?
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。...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。...在网络接口层，帧的处理涉及到各种协议和标准。例如，以太网协议定义了在局域网中帧的结构和传输方式。这些协议确保了不同厂商生产的网络设备可以相互协作，数据可以在各种网络环境中顺利传输。...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。
今天介绍 SpringBoot 的数据缓存。...做过开发的都知道程序的瓶颈在于数据库，我们也知道内存的速度是大大快于硬盘的，当需要重复获取相同数据时，一次又一次的请求数据库或者远程服务，导致大量时间耗费在数据库查询或远程方法调用上，导致性能的恶化，这便是数据缓存要解决的问题...刷新就不去数据库拿数据了 ? 到底是通过什么东东缓存的？...源码中使用的是 SimpleCacheConfiguration 运行流程： 方法运行之前，先去查询 Cache（缓存组件），按照 cacheNames 指定的名字去缓存中获取（CacheManager...去 Cache 中查找缓存的内容，使用一个 key（默认是方法的参数），其中 key 是按照某种策略生成的，默认是使用 SimpleKeyGenerator 生成的。
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。...在了解数据帧之前，我们得先知道OSI参考模型 咱们从下往上数，数据帧在第二层数据链路层处理。我们知道，用户发送的数据从应用层开始，从上往下逐层封装，到达数据链路层就被封装成数据帧。...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。...当数据帧封装完成后从本机物理端口发出，同一冲突域中的所有PC机都会收到该帧，PC机在接受到帧后会对该帧做处理，查看目的MAC字段，如果不是自己的地址则对该帧做丢弃处理。...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）。
Nop中定义了ICacheManger接口，它有几个实现，其中MemoryCacheManager是内存缓存的一个实现。...，在需要的地方构建cache key然后调用ICacheManger接口存储起来： var cachedModel = _cacheManager.Get(cacheKey, () =>...当你缓存一个Blog的列表，如果后面对某个Blog进行Update的时候，你就有两个选择：1.更新这个Blog的cache 2.移除所有关于Blog的cache。...Nop选择的是后者，因为第一种方案实现起来的代价有点大，你可能需要给单独每个Blog指定一个Key来缓存起来，或者遍历所有关于Blog的cache。...这些消费者其实并未主动的去注册订阅，而是通过反射在启动的时候自动加载进IoC容器里的，当需要使用的时候通过接口直接取出来使用。
（3）远程帧发送特定的CAN ID，然后对应的ID的CAN节点收到远程帧之后，自动返回一个数据帧。...，因为远程帧比数据帧少了数据场； 正常模式下：通过CANTest软件手动发送一组数据，STM32端通过J-Link RTT调试软件也可以打印出CAN接收到的数据； 附上正常模式下，发送数据帧的显示效果...A可以用B节点的ID，发送一个Remote frame（远程帧），B收到A ID 的 Remote Frame 之后就发送数据给A！发送的数据就是数据帧！...远程帧就像命令,命令相应的节点返回一个数据包....发送的数据就是数据帧！ 主要用来请求某个指定节点发送数据，而且避免总线冲突。
mpeg4的每一帧开头是固定的：00 00 01 b6，那么我们如何判断当前帧属于什么帧呢？在接下来的2bit，将会告诉我们答案。...注意：是2bit，不是byte，下面是各类型帧与2bit的对应关系： 00: I Frame 01: P Frame 10: B Frame 为了更好地说明，我们举几个例子，以下是16...进制显示的视频编码： 00 00 01 b6 10 34 78 97 09 87 06 57 87 …… I帧 00 00 01 b6...98 …… B帧 下面我们来分析一下为什么他们分别是I、P、B帧 0x10 = 0001 0000 0x50 = 0101 0000... 0x96 = 1001 0100 大家看红色的2bit，再对照开头说的帧与2bit的对应关系，是不是符合了呢？
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。
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
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
, 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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