随着数字媒体的迅速发展，视频成为人们生活中不可或缺的一部分。MP4（Moving Picture Experts Group 4）作为一种常见的视频文件格式，被广泛应用于各种领域，包括电视、电影、广告和网络媒体等。然而，有时我们需要对MP4文件进行裁剪，以满足特定的需求，例如提取出一部电影中的某个片段，或者创建个性化的视频内容。
Wazuh 是一个免费、开源和企业级的安全监控解决方案，用于威胁检测、完整性监控、事件响应和合规性。
在微服务架构中，Feign客户端作为Spring Cloud生态系统的一部分，为服务间通信提供了一种声明式的HTTP客户端。然而，在实际开发过程中，我们可能会遇到feign.codec.DecodeException: Type definition error这样的异常。本文将深入探讨这一问题的成因、影响以及解决方案，并提供实际的代码示例。希望通过本文，读者能够更好地理解和解决在Feign客户端使用过程中遇到的问题，同时也欢迎大家在评论区分享自己的经验和见解。
通常我们不是根据 NALU 裸流数据中的信息来选择解码器，而是根据媒体封装层的信息来确定解码器。
程序是构建计算机应用、IT 产业和数码世界的主要工具。为了方便程序员为不同的应用开发程序，人们发明了各种编程语言。与此同时，当程序员想要将用不同语言编写的程序组合在一起时，这些编程语言的差异就为这项工作带来了困难。因此，实现不同编程语言之间的程序翻译是十分必要的。
本篇博文是《从0到1学习 Netty》中进阶系列的第二篇博文，主要内容是通过不同的应用案例来了解 LengthFieldBasedFrameDecoder 是如何处理不同的消息，实现自动分割，往期系列文章请访问博主的 Netty 专栏，博文中的所有代码全部收集在博主的 GitHub 仓库中；
其中提到的 nvcuvid 则是 Nvidia GPU 硬解码的核心，并且是由官方提供支持，因此可以放心使用。
3 使用Logstash采集、解析和转换数据 理解Logstash如何采集、解析并将各种格式和类型的数据转换成通用格式，然后被用来为不同的应用构建多样的分析系统 ---- 配置Logstash 输入插
FFMpeg 作为音视频领域的开源工具，它几乎可以实现所有针对音视频的处理，本文主要利用 FFMpeg 官方提供的 SDK 实现音视频最简单的几个实例：编码、解码、封装、解封装、转码、缩放以及添加水印。
来源：机器之心本文约2300字，建议阅读5分钟AlphaCode 到底是怎么练成的？ 春节期间，DeepMind 的编程版 AlphaGo——AlphaCode 一度火到刷屏。它可以编写与普通程序员水平相媲美的计算机程序，在 Codeforces 网站的 10 项挑战中总体排名前 54.3%，击败了 46% 的参赛者。 这一成绩给程序员群体带来了不小的压力，仿佛纺织工被纺织机淘汰的历史正在重演。 那么，AlphaCode 是如何做到如此强大的？在最近的一个 YouTube 视频中，清华大学朱军门下博士后
春节期间，DeepMind 的编程版 AlphaGo——AlphaCode 一度火到刷屏。它可以编写与普通程序员水平相媲美的计算机程序，在 Codeforces 网站的 10 项挑战中总体排名前 54.3%，击败了 46% 的参赛者。
（本文基本逻辑：TS 封装格式概览 → TS 层解析 → PES 层解析 → ES 层解析）
这类数据包协议比较常见，前几个字节表示数据包长度（不包括长度域），后面为具体数据 拆完后数据包是一个完整的带有长度域的数据包（之后即可传递到应用层解码器进行解码）， 创建一个如下方式的LengthFieldBasedFrameDecoder即可实现这类协议
1）如何根据 NALU 裸流数据来判断其是 H.264 编码还是 H.265 编码？
当浏览器获得了资源以后要进行的第一步工作就是 HTML 解析，，它由几个步骤组成:编码、预解析、标记和构建树。
最近，有一篇论文提出了一种基于语法的结构化CNN代码生成器，用《炉石传说》（HearthStone）基准数据集进行实验的结果表明：
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。
AI科技评论报道不久前，DeepMind 的团队发布了一个可以自动生成竞赛级代码的人工智能系统——AlphaCode，号称「媲美普通程序员」，一经发表就在国内外的AI圈里引起了巨大轰动。 -论文地址：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/AlphaCode/competition_level_code_generation_with_alphacode.pdf -数据集：https://github.com/deepmind/code_contests
在netty基本组件介绍中，我们大致了解了netty的一些基本组件，今天我们来搭建一个基于netty的Tcp服务端程序，通过代码来了解和熟悉这些组件的功能和使用方法。
欺骗凭证提示是一种有效的权限提升和横向移动技术。在 Windows 环境中遇到 Outlook、VPN 和各种其他身份验证协议看似随机的密码提示并不罕见。攻击者将滥用 Windows 和 PowerShell 中内置的功能来调用凭据弹出窗口来获取用户密码。
机器翻译类应用-Encoder和Decoder共同使用 只使用Encoder端-文本分类BERT和图片分类VIT 只使用Decoder端-生成类模型
主流的序列转换模型(dominant sequence transduction models)都是基于复杂的递归神经网络或者卷积神经网络，包括一个编码器(encoder)和一个解码器(decoder)
前几天对接了一套第三方接口，这几个第三方接口的请求地址一样，请求参数和响应结果中有很多共同的字段，所以就想把这些字段都抽出来，通过Feign定义的接口返回类型直接返回泛型。
上篇文章通过 Java NIO 的处理流程与 Netty 的总体流程比较，并结合 Netty 的源码，可以更加清晰地理解Netty。本文将结合源码详细解析Netty的高效和强大功能的设计原理，学习 Netty 是如何实现其卓越的性能和功能特性，也希望可以在日后工作中利用到 Netty 的设计思想。
在 8月7日在德国柏林召开的2016 计算语言学（ACL）大会上，学者Thang Luong、Kyunghyun Cho 和 Christopher D. Manning进行了关于神经机器翻译（NMT）的讲座。神经机器翻译是一种简单的新架构，可以让机器学会翻译。该方法虽然相对较新，已经显示出了非常好的效果，在各种语言对上都实现了最顶尖的表现。神经网络在自然语言处理方面，未来有巨大的应用潜力。 讲座学者之一 Kyunghyn Cho 与深度学习“大神” Yoshua Bengio、蒙特利尔大学学者 Jun
沉浸式媒体在今天得到了广泛的关注，学术界已经做出了巨大的努力来探索和解决其技术挑战。ISO/IEC MPEG 牵头的沉浸式音频、图像和视频信号编码表示的标准化工作已经得到了非常积极的发展。MPEG Immersive Video（MIV）旨在压缩由多相机捕获的3D场景表示。MIV标准通过播放摄像机拍摄的3D场景，实现高保真的身临其境体验，为观众观看的位置和方向提供六个自由度（6DoF）。随着MIV标准在2021年7月实现技术层面的完成，越来越多的工作希望探索实时沉浸式视频播放和流媒体的能力。
【新智元导读】 谷歌在机器翻译上的一项最新研究：仅使用注意力机制构建模型，不需要CNN和RNN。作者称，在机器翻译上这一模型效果超越了当下所有公开发表的机器翻译模型，在BLUE上取得创纪录的成绩。训练速度和效率上： 8 颗 P100 GPU 上3.5 天完成训练。该研究可以看成是对Facebook此前机器翻译突破的回应：不久前，Facebook发布了基于卷积神经网络的方法，取得了当时最高准确度，并且速度是谷歌基于循环神经网络(RNN)系统的9倍。 谷歌大脑、谷歌研究院和多伦多大学学者合作的一项新研究称，使用
作者：陈之炎 本文约3500字，建议阅读7分钟Transformer 是第一个完全依赖于自注意力机制来计算其输入和输出的表示的转换模型。 主流的序列到序列模型是基于编码器-解码器的循环或卷积神经网络，注意力机制的提出，优化了编解码器的性能，从而使得网络性能达到最优。利用注意力机制构建出新的网络架构Transformer, 完胜了循环或卷积神经网络。Transformer 是第一个完全依赖于自注意力机制来计算其输入和输出的表示的转换模型。Transformer可以并行训练，训练时间更短。 1 Transfor
netty中的数据是通过ByteBuf来进行传输的，一个ByteBuf中可能包含多个有意义的数据，这些数据可以被称作frame，也就是说一个ByteBuf中可以包含多个Frame。
Transformer是谷歌在2017年提出的一个革新性的NLP框架，相信大家对那篇经典论文吸睛的标题仍印象深刻：Attention Is All You Need。
现在，一个人出门必备的物品是什么？如果只能选择一件，我会选择手机。如果再加一件，那会是充电宝。
假设我们要搜索年龄在18到24之间的女生，同时要求按年龄排序，如果平台注册用户达到千万级，那么，我们一般会对这个搜索结果分页，避免结果页加载很慢，所以，为了实现这个功能，基于用户表，我们会写这样一条SQL：
本地文件包含（LFI）漏洞是一种危害性较大的漏洞类型。一旦出现攻击者将可能利用其，读取文件源码或敏感信息，包含恶意文件，执行任意代码，甚至控制服务器等。大多数LFI攻击都是由动态加载图像或其他文件的代码引起的。如果请求的文件名或路径未做正确验证，就会造成该漏洞的发生。
距离首次从人脑中解码语言至今已有十年之久，但解码语言的准确性和速度仍然远远低于自然语言。本研究展示了一种通过解码皮层脑电获得高准确率、高自然程度语言的方法。根据机器翻译的最新进展，我们训练了一个递归神经网络，将每个句子长度下诱发的神经活动序列编码为一个抽象的表达，然后逐字逐句地将这个抽象表达解码成一个英语句子。对每个参与者来说，数据包括一系列句子（由30-50个句子多次重复而来）以及约250个置于大脑皮层的电极记录到的同步信号。对这些句子的解码正确率最高可以达到97%。最后，本研究利用迁移学习的方法改进对有限数据的解码，即利用多名参与者的数据训练特定的网络层。本研究发表在Nature neuroscience杂志。
https://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/11693997
Logstash 是由 JRuby 编写的，使用基于消息的简单架构，在 JVM 上运行(本篇博客主要介绍 Logstash 基本使用，介绍请见 ☞【全文检索_09】Logstash 基本介绍)。Logstash 的事件处理流水线有三个主要角色完成：inputs → filters → outputs。必须定义这些过程的配置才能使用 Logstash，尽管不是每一个都必须的。在过滤器的部分，它可以对数据源的数据进行分析，丰富，处理等等，但是我们可以不使用过滤器。在输出的部分，我们可以有多于一个以上的输出。
现在的微服务在互联网圈子里应用已经相关广泛了，SpringCloud 是微服务领域当之无愧的 "头牌"
MessagePack 简介MessagePack SDKMessagePack编码器开发MessagePack解码器编写客户端代码服务端代码POJO测试结果
客户端与服务端进行TCP网络通信时，在发送以及读取数据时可能会出现粘包以及拆包问题，那么作为高性能网络框架的Netty是如何解决粘包以及拆包问题的呢？我们一起来探讨下这个问题。
介绍 OpenFlow协议库是OpenDaylight的一个组件，调解OpenDaylight controller和支持OpenFlow协议的硬件设备之间通信。主要目标是提供用户(或上层OpenDaylight)通信通道,可用于管理网络硬件设备。 功能概览 Openflowjava内部的三个特性: 1)odl-openflowjava-protocol提供全部的openflowjava bundles, 需要与openflow设备通信. 它可以确保消息的转换和处理网络的连接. 它还提供了openf
双缓冲机制主要目的是为了解决计算机图形学中的屏幕闪烁和画面流畅性问题。该机制通过在内存中创建两个缓冲区：一个用于绘制图像的后缓冲区，一个用于显示图像的前缓冲区，来避免因为输入输出速度不匹配造成的界面闪烁、卡顿等现象。这个问题是很老的问题了，目前的系统基本都已经支持双缓冲了。
Transformer架构是由Vaswani等人在2017年提出的一种深度学习模型，它在自然语言处理（NLP）领域取得了革命性的进展。Transformer的核心思想是使用自注意力（Self-Attention）机制来捕捉输入序列中的长距离依赖关系，而无需依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。 以下是Transformer架构的详细介绍和实现原理： 1. 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention） 自注意力机制是Transformer的核心，它允许模型在处理序列的每个元素时，同时考虑序列中的所有其他元素。这种机制通过计算每个元素对其他元素的注意力权重来实现，这些权重表明了在生成当前元素时，其他元素的重要性。 多头自注意力机制进一步扩展了自注意力的概念，它包含多个注意力“头”，每个头学习序列的不同方面。这增加了模型的表达能力，因为它可以从多个角度理解数据。 2. 位置编码（Positional Encoding） 由于Transformer模型没有循环结构，它需要一种方式来理解单词在序列中的位置。位置编码通过向输入添加额外的信息来解决这个问题，这些信息指示了单词在序列中的位置。位置编码通常使用正弦和余弦函数的组合来生成，这允许模型学习到序列中元素的相对位置。 3. 编码器和解码器层（Encoder and Decoder Layers） Transformer模型由编码器和解码器组成，每个部分包含多个层。编码器用于处理输入序列，解码器用于生成输出序列。 - **编码器**：由多个相同的层堆叠而成，每层包含自注意力机制和前馈神经网络。自注意力机制用于捕捉输入序列内部的依赖关系，而前馈网络则对每个位置的表示进行独立处理。 - **解码器**：也由多个相同的层堆叠而成，每层包含自注意力机制、编码器-解码器注意力机制和前馈神经网络。编码器-解码器注意力机制允许解码器关注输入序列中的相关部分。 4. 层归一化和残差连接 为了稳定训练过程，Transformer模型在每个子层（自注意力和前馈神经网络）的输出上应用层归一化。此外，每个子层的输出都会通过一个残差连接，然后将结果传递给下一个子层。这种设计有助于缓解梯度消失问题，使得模型可以更有效地学习。
上篇《Dubbo技术知识总结之四——Dubbo集群容错》的七个步骤中，前四个步骤是 Cluster 层的工作。远程调用是后续步骤 5, 6, 7 的内容，同时也是 Cluster 层以下的工作。该部分对 Dubbo 远程调用的基础与实现进行总结，包括 Dubbo 协议，编解码器，Dubbo 线程模型。
编解码器（codec）能够以二进制形式存储媒体信号，大多数编解码器以有损方式压缩原始媒体信号。最常见的媒体信号有视频，音频和字幕。电影由不同的媒体信号组成，除了动态影像之外，大多数电影都有音频和字幕。视频编解码器有H.264，HEVC，VP9和AV1等，而音频的编解码器则有：AAC，MP3或Opus等。每个媒体信号有许多不同的编解码器。单个媒体信号通常也称为基本流(ElementaryStream)或仅流（just Stream）。
在stream_open函数中，初始化完视频，音频，字幕的帧队列后，启动了两个线程
最近2019年新鲜的ACL论文出来了，发现了一篇关于多轮对话模型的文章还不错，其题目为：Improving Multi-turn Dialogue Modelling with Utterance ReWriter。文章单位：微信人工智能模式识别中心（腾讯）。文章的背景为：当前我们在日常多轮交流的时候，经常会出现前后相互参照和信息遗漏的问题，这对于人来说能够正确的理解出说话人的意图，但是对于机器来说，这是比较困难的。为此该篇文章提出了：为提高多轮会话模型水平，将重写人类的话语作为其一个预处理过程。
熟悉TCP变成的可以知道，无论是客户端还是服务端，但我们读取或者发送消息的时候，都需要考虑TCP底层粘包/拆包机制，下面我们先看一下TCP 粘包/拆包和基础知识，然后模拟一个没有考虑TCP粘包/拆包导致功能异常的案例，最后，通过正确的例程来谈谈Netty是如何实现的。
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