关于作者：Milter，一名机器学习爱好者、NLP从业者、终生学习者，欢迎志同道合的朋友多多交流
“字符串”是个相当简单的概念：一个字符串是一个字符序列。本文记录 Python 中字符串相关内容。 基本的编解码器 Python 自带了超过 100 种编解码器（codec, encoder/decoder），用于在 文本和字节之间相互转换。每个编解码器都有一个名称，如 ‘utf_8’， 而且经常有几个别名，如 ‘utf8’、‘utf-8’ 和 ‘U8’。这些名称可以传 给 open()、str.encode()、bytes.decode() 等函数的 encoding 参数。 例如： 使用 3 个编解码
原因在于这个latin1不会对中午编码，所以我们需要处理这个EncodeError,处理如下：
在字符与字节之间的转换过程称为编解码，Python自带了超过100种编解码器，比如：
错误一：‘gbk’ codec can’t decode byte 0x98 in position 2: illegal multibyte sequence
从错误提示来看，应该是文件编码的问题，文件中含有 gbk 无法解码的内容，某个字符的起始字节为 0x80，不在 gbk 的编解码范围内。其对应的源码如下：
在Windows上使用open打开utf-8编码的txt文件时开头会有一个多余的字符\ufeff，它叫BOM,是用来声明编码等信息的,但python会把它当作文本解析。
利用python文件io方法 open打开文件，读取文件时报错，提示类似如下错误：
Matroska封装格式非常灵活、兼容性好，既适用于本地文件存储又可以进行实时流传输。本篇文章主要探讨Matroska的编解码器映射，如何封装视频流、音频流、字幕流。如果要Matroska的介绍、功能和基本结构，请查看上一篇文章：走进音视频的世界——Matroska封装格式的介绍(一)。
发送端为了将多个发给接收端的数据包，更有效地发送到接收端，会使用Nagle算法。Nagle算法会将多次时间间隔较小且数据量小的数据合并成一个大的数据块进行发送。虽然这样的确提高了效率，但是因为面向流通信，数据是无消息保护边界的，就会导致接收端难以分辨出完整的数据包了。
在学习使用FFmpeg进行编解码时，我们有必要先去熟悉FFmpeg中的常用结构体，只有对它们的含义和用途有深刻的了解，我们才能为后面的学习打下坚实的基础。所以，这篇文章将会介绍这些常用的结构体有哪些，然后再介绍它们的具体用途。
Flutter邀请你用Dart语言开发你的移动应用，一套代码可以同时构建Android和iOS。但是Dart不会编译成Android’s Dalvik字节码，在iOS上也不会有Dart/Objective-C的绑定。这意味你的Dart代码并不会直接访问平台特定的API，即 iOS Cocoa Touch 以及 Android SDK的API。
本文是Netty文集中“Netty in action”系列的文章。主要是对Norman Maurer and Marvin Allen Wolfthal 的 《Netty in action》一书简要翻译，同时对重要点加上一些自己补充和扩展。 本章含盖 解码器、编码器、编解码器综述 Netty 的编解码类 Netty提供可以简化各种协议的自定义编解码器创建的组件。 什么是编解码器？ 每个网络应用都会定义端之间传输的二进制字节该如何被解析和转换，从发送端到目标程序的数据类型。这个转换逻辑通过编解码器来
From：http://yate.null.ro/pmwiki/index.php?n=Main.CppTutorial3 Yate的编解码模块不处理任何消息，而是通过API方式调用。其他模块通常两者
Media内核是Android系统中负责音视频处理的核心模块，包括音视频采集、编解码、传输、播放等功能。Media内核源码位于Android源码树的/frameworks/av目录下，主要包括以下模块：
Android的大多数漏洞都发生在多媒体和蓝牙组件中。释放后使用（UAF），整数溢出和越界（OOB）读/写构成漏洞的90％，其中OOB是最常见的漏洞。
在Python中，常见的编码问题之一是'utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 0。这个错误通常出现在试图解码包含非UTF-8编码字符的字节字符串时。让我们深入了解这个问题，找出解决方案。 首先，让我们了解一下UTF-8编码和字节字符串的概念。
这一篇我们就玩起来，通过一些常用的实战问题，来理解如何使用Netty进行网络编程。
因为自己造一个RPC框架的轮子时，需要解决TCP的粘包问题，特此记录，希望方便他人。这是我写的RPC框架的 GitHub地址 https://github.com/yangzhenkun/krpc。 欢迎star，fork。已经写了多篇文章对这个框架的原理进行说明。对原理有兴趣的欢迎交流。
音视频 文件 从 采样 -> 处理 -> 得到原始数据帧队列 -> 音视频编码 -> 音视频包队列 -> 格式封装 的过程如下 :
在Python编程过程中，经常会遇到处理文本数据的情况。然而，有时在读取或处理文本文件时，可能会遇到UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte ...的错误。这个错误通常与编码问题有关，主要是因为文本文件中包含了非法的UTF-8字符。 本文将介绍该错误的原因，并提供几种解决方法，帮助您处理UnicodeDecodeError的问题。
https://engineering.linkedin.com/blog/2019/litr-a-lightweight-video-audio-transcoder-for-android
本文主题：编码和解码，或者说是数据从一种特定协议的格式到另一种的转换。这些任务通常由编解码器组件处理 Netty 提供了多种组件，简化了为支持广泛协议而创建自定义编解码器的过程。 若你正在构建一个基于 Netty 的邮件服务器，那就会发现 Netty 对于编解码器的支持对于实现 POP3、IMAP 和 SMTP 协议来说是多么宝贵！
在编程过程中，我们经常会遇到各种编码和解码的问题。其中一个常见的错误是 'utf-8' codec can't decode byte 0xb6 in position 34: invalid start byte。这个错误表示在使用 utf-8 编码解码时，无法解码某个字节。
ChannelPipeline是Netty中非常核心的概念。每个Netty SocketChannel包含一个ChannelPipeline。
音视频学习项目：LearnVideo AndroidMediaCodecDemo
Netty 作为一个网络框架，对 TCP 连接中的问题都做了全面的考虑，比如粘包拆包导致的半包问题，如何编解码，如何实现私有协议，序列化等等。
用法：ffmpeg [options] [[infile options] -i infile] … {[outfile options] outfile} …
之前写程序时也出现过类似错误，每次解决了到第二次遇见又忘了具体方法，这次记录一下。
我们本章节将了解基本的编解码器以及自定义编解码器的使用，在了解之前，我们先看一段代码:
下面的例子示明了使用H.262编解码器时，广播电视提供可接受性能时的传输层最低性能预期要求： 表 IV.1的假设:
就像很多标准的架构模式都被各种专用框架所支持一样，常见的数据处理模式往往也是目标实现的很好的候选对象，它可以节省开发人员大量的时间和精力。 当然这也适应于本文的主题:编码和解码，或者数据从一种特定协议的格式到另一种格式的转 换。这些任务将由通常称为编解码器的组件来处理 Netty 提供了多种组件，简化了为了支持广泛 的协议而创建自定义的编解码器的过程 例如，如果你正在构建一个基于 Netty 的邮件服务器，那 么你将会发现 Netty 对于编解码器的支持对于实现 POP3、IMAP 和 SMTP 协议来说是多么的宝贵
在python3里，已经做了区分unicode就是文本，bytes就是原始的字节序列。
原文：https://engineering.linkedin.com/blog/2019/litr-a-lightweight-video-audio-transcoder-for-android
通过逐步引入宽色域（WCG）、高动态范围（HDR）、更高的分辨率和更高的帧率（HFR）等用以改善视频消费者观看体验的新特性，Ultra-HD（UHD-1）预计将在未来几年成为市场上主流的视频格式。然而伴随这些新特性而来的主要问题是视频数据量的急剧增加，其带宽需求已经远远超出了3G-SDI和10GbE接口所能提供的带宽上限。为了使UHD-1格式能够兼容现有的生产设备，业界已经提出了几种轻量级的压缩方案。目前，Range Extensions（RExt）已被批准为HEVC标准的第2版，其中引入了一些先进的编码工具，支持4:2:2和4:4:4色度采用方案、16位比特深度以及较高的数据吞吐量。
在处理文本数据时，有时候可能会遇到 UnicodeDecodeError 错误，特别是当你使用 utf-8 编码处理数据时。本文将介绍这个错误的原因以及如何解决它。
一个图像可以视作一个二维矩阵。如果将色彩考虑进来，我们可以做出推广：将这个图像视作一个三维矩阵——多出来的维度用于储存色彩信息。
最近，越来越多的图像被压缩并发送到后端设备进行机器视觉分析任务（例如目标检测），而不仅仅是供人类观看。然而，大多数传统的或可学习的图像编解码器都是最小化人类视觉系统的失真，而没有考虑到机器视觉系统的需求。在这项工作中，我们提出了一种用于机器视觉任务的图像压缩前处理方法。我们的框架不依赖于可学习的图像编解码器，而是可用于传统的非可微分编解码器，这意味着它与编码标准兼容，并且可以轻松部署在实际应用中。具体而言，我们在编码器之前增加一个神经网络前处理模块，用于保留对下游任务有用的语义信息并抑制无关信息以节省比特率。此外，我们的神经网络前处理模块是量化自适应的，可以在不同的压缩比下使用。更重要的是，为了联合优化前处理模块和下游机器视觉任务，我们在反向传播阶段引入了传统非可微分编解码器的代理网络。我们在几个具有不同骨干网络的代表性下游任务上进行了广泛的实验。实验结果表明，我们的方法通过节省约20%的比特率，在编码比特率和下游机器视觉任务性能之间取得了更好的权衡。
Netty是一个高性能的网络应用程序框架，它提供了丰富的功能，包括编解码器，这些编解码器用于在网络中发送和接收数据时进行数据的编码和解码。
近几年来，视频流的技术环境发生了巨大的变化，互联网上的视频流量急剧增加。根据 Cisco 公司的报告的预测，视频流量将超过整个互联网使用量的 80%。这也使得人们对视频流和实时视频通信应用中的视频压缩的比特率与质量的权衡关系产生了更大的兴趣。然而这些编解码器在实际系统中的实际部署表明，还有其他考虑因素进一步限制了编解码器的性能，例如设备上的资源、云中的计算资源和 CDN（内容交付网络）中不同服务器之间的带宽。尤其是转码已经成为流媒体和通信生态系统的一个关键设备，使 Netflix、YouTube、Zoom、微软、Tiktok 和 Facebook 的视频应用成为可能。用户生成内容（UGC）的流媒体的一个主要问题是失真的影响，如噪音、曝光/光线和相机抖动。对于 UGC，这些失真通常会导致比特率提高，图片质量降低。
在使用Netty进行通信开发，如何选择编码器？在TCP粘包/拆包的问题如何解决？服务端在启动 流程是什么样的？连接服务流程是什么？
来自【奇怪的知识】系列的第三篇，承接上文《最优二叉树与Huffman编码》的第1~第5章，本文从第6章开始。
网络传输的单位是字节，如何将应用程序的数据转换为字节，以及将字节转换为应用程序的数据，就要说到到我们该篇介绍的编码器和解码器。
视频编码推动了过去25年的学术研究，并且推出了引人注目的产品与服务。众多公司都围绕视频编码和传输而构建--- Netflix和Google的YouTube是两个最好的例证。
Flutter定义了两种Codec：MessageCodec 和 MethodCodec。
翻译、编辑：Alex 写在前面 The VideoVerse Podcast由微帧科技团队制作，每期都会邀请一位技术专家探讨视频技术，内容涉及视频编解码、智能处理、视频采集与播放、视频传输、质量评估等视频流处理链路中各个环节中的不同先进技术。视频技术相关从业者、编解码器工程师、以及寻求更深入的视频和编码技术知识的社区爱好者等都可以通过此播客向同行学习并获得可行见解，从而合力推动视频技术的发展。本次采访是The VideoVerse Podcast系列的第一期，由音视频行业专家Mark Donnigan采访谷
视频产业现在处于一个十字路口，巨大的视频服务行业每年价值约 2000 亿美元。视频占互联网所有流量的 80%，这个比例还在增长。而在这 80% 的流量中，80% 是由 H.264 比特流组成的 -- 这是当今主流的视频编解码器。但 H.264 是在 2003 年实现标准化的，整整 18 年了，现在时机已经成熟，需要一个更新、更强大的编解码器来取代它。
2 . 效果展示 : 使用的是湖南卫视的直播源 rtmp://58.200.131.2:1935/livetv/hunantv
当我去年写欢迎辞的时候，世界正处于一个非常不同的状态。我们决不是回到了正常状态。我们仍然在处理很多不确定因素。但是，随着世界慢慢开始重新开放，我们更加好奇看到它如何影响视频流媒体行业。
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