有时我们需要 API 来快速完成工作或提高工作效率。在本文将分享 10 个 API 来自动化你的日常问题。
① Camera 采集的数据 : 上面讲解了 Camera 摄像头采集图像数据之后 , 会回调 PreviewCallback 接口的 onPreviewFrame 方法 , onPreviewFrame 方法的 byte[] data 参数 , 就是 Camera 采集的图像数据 ;
撸了个FFmpeg的循环推流脚本，你的VPS除了吃灰以外还能24小时不间断直播视频。自己用的脚本，单纯分享一下，如有问题自行解决。
链接: https://www.pyimagesearch.com/2019/12/16/training-a-custom-dlib-shape-predictor/
安防监控/视频集中存储/云存储EasyCVR视频汇聚平台，可支持海量视频的轻量化接入与汇聚管理。平台能提供视频存储磁盘阵列、视频监控直播、视频轮播、视频录像、云存储、回放与检索、智能告警、服务器集群、语音对讲、云台控制、电子地图、平台级联、H.265自动转码等功能。
我们在此前的文章中介绍了EasyCVR新版本v3.3接入智能分析网关V1和V2的操作教程，感兴趣的用户可以翻阅往期文章进行了解。今天我们来介绍下新版本如何接入智能分析网关V3。
安防视频监控平台EasyCVR可拓展性强、视频能力灵活、部署轻快，可支持的主流标准协议有国标GB28181、RTSP/Onvif、RTMP等，以及支持厂家私有协议与SDK接入，包括海康Ehome、海大宇等设备的SDK等。平台既具备传统安防视频监控的能力，也具备接入AI智能分析的能力，可拓展性强、视频能力灵活，能对外分发RTMP、RTSP、HTTP-FLV、WebSocket-FLV、HLS、WebRTC等视频流。
购买腾讯轻量服务器： https://curl.qcloud.com/I8Z5glUD
视频流服务器是系统软件，无论用户使用什么操作系统，都可以使用户流视频。某些视频流服务器基于Linux与操作系统无关，可以安装在任何计算机上。很少有人针对特定的平台，例如Windows，Linux或Mac。
随着城市化进程加快，未经合理规划设置自然形成的马路市场越来越多，这不仅存在交通安全隐患，也造成了市容秩序混乱，严重影响城市市容面貌。
展示感兴趣的基因附近的ChIP-seq、DNase/ATAC-seq或RNA-seq的bigwig信号图，不使用IGV或UCSC genome browser那种截图，画出同款矢量图，接着可以用AI等软件编辑。
EasyCVR可拓展性强、视频能力灵活、部署轻快，可支持的主流标准协议有国标GB28181、RTSP/Onvif、RTMP等，以及支持厂家私有协议与SDK接入，包括海康Ehome、海大宇等设备的SDK等，能对外分发RTSP、RTMP、FLV、HLS、WebRTC等格式的视频流。平台基于云边端一体化架构，具有强大的数据接入、处理及分发能力。
原文 http://www.meetecho.com/blog/firefox-webrtc-youtube-kinda/
Mac苹果最好的视频下载工具是哪个？Downie 4 for Mac激活版带给大家，Downie 4目前支持超过1,000个不同的网站（包括YouTube，Youku，Bilibili，Vimeo等），并且数量正在迅速增长，还支持YouTube上的高清视频，最高可达4K，同时还为主流网络浏览器提供了匹配的扩展，如Firefox，Safari，Google Chrome或Chromium。
某些场景下（小区监控、厂区监控等），我们需要接入摄像头，但手头上只能获取到摄像头直播流地址，如RTSP流地址。我们可能需要将视频流发布web页面，可以用浏览器快速无插件的浏览观看。我们可能需要云台操作摄像头。我们可能需要将视频监控的视频流做集中的存储录制。此时我们可以用什么来解决，安防监控摄像头设备的接入呢？
（编者注：本翻译不代表登链社区的立场，也不代表我们（有能力并且已经）核实所有的事实并把他的观点分离开来。）
你是否有以下烦恼： 流媒体服务器依赖太多，编译总出错，下载太慢？ 如何快速扩容缩容，比如用k8s和docker管理服务？ 环境太复杂，要在Windows和macOS跑，要在其他OS开发调试？ 这些问题在SRS3将不复存在，docker和云化会解决所有这些问题。 SRS目前已经支持了直接docker运行，直接提供服务，比如： docker run -p 1935:1935 -p 1985:1985 -p 8080:8080 ossrs/srs:3 敲黑板，划重点，SRS2和SRS3都是可以用docker跑
日前，腾讯视频云直播、点播、媒体处理全线产品均已支持AV1标准，据悉，腾讯云也是国内首家直播+点播同时支持AV1视频处理业务的公有云厂商。 据悉，AV1（Alliance for Open Media Video 1）是由AOM（Alliance for Open Media，开放媒体联盟）制定的一个开源、免版权费的视频编码格式，目标是解决H265昂贵的专利费用和复杂的专利授权问题并成为新一代领先的免版权费的编码标准。 而在今年10月，腾讯已正式加入开放媒体联盟(Alliance for Open Med
当rtmp连接建立后，native层会回调方法：onPostNativeState，最终在PushHelper中调用VideoPush的startPush方法，该方法开启摄像头预览，将参数传给native层，并会不断调用onPreviewFrame方法将摄像头数据传递给native层。
在之前的博客中《基于EasyNVR实现RTSP/Onvif监控摄像头Web无插件化直播监控》，对EasyNVR所实现的功能我们已经有较多描述，这些也在方案地址：http://www.easynvr.com/， 演示地址：http://demo.easynvr.com:10800/#/index/icons中可以直观地看到功能点和适用的场景，在此就不多说了；
软件根目录会包含接口文档的，因此，本文主要是对一些特定接口的说明和接口实现功能的讲解以及部分demo的展示说明；
TCP BBR 是 Google 于2016年所发布网络拥塞控制算法，用于尽可能提高带宽利用率。随着时间的推移 TCP BBR 已经来到了 v3 版本，但因为尚处于测试阶段所以目前相关代码并没有汇入主线内核中。现阶段如果需要提前体验 BBR v3 的话手动编译内核是免不了的。不过好在编译并不复杂，在此便做个记录以供参考。
当涉及抓取和分析在线视频平台数据时，Python爬虫是一个强大而有用的工具。下面我将为您提供一些步骤和代码示例，来帮助您进行这样的实战操作。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 翻译：Alex 技术审校：章琦 本文来自OTTVerse，作者为Krishna Rao Vijayanagar。 ▲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 RTMP Easy-Tech #028# 什么是RTMP？ RTMP（Real-Time Messaging Protocol，实时消息传输协议）是一种用于低延迟、实时音视频和数据传输的双向互联网通信协议，由Macromedia（后被Adobe收购）开发。RTMP的工作原理
RTSP协议也是广泛使用的直播/点播流媒体协议，以前的项目里实现了一个RTSP协议转换RTMP直播协议的程序，为的是可以接收远端设备或服务器的多路RTSP直播数据，实时转换为RTMP直播协议，推送到NginxRtmp等RTMP服务器，可以在PC上实现flash观看RTSP直播源（比如IPCAM）的需求，也能通过Nginx的HLS协议转换，在手机上观看。实现的思路分享如下。
在分析源码之前，先搭建一个直播系统： 直播服务器 https://github.com/gwuhaolin/livego 播放站点 https://github.com/Bilibili/flv.js/ 推流 https://github.com/obsproject/obs-studio 首先启动直播服务器 ./livego --flv_dir=./data --level=debug 1，在启动livego服务后默认会监听以下端口： 8090端口：用于控制台，通过HTTP请求可查看与控制直播房间的推拉
边缘计算时代离我们越来越近，当前嵌入式设备的智能框架还是 TensorFlow Lite比较成熟，这里我准备用一系列免费课程和大家一起讨论下 TensorFlow Lite在移动设备上的应用，让我们的设备智能起来。
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本文来自Elecard，作者是Vitaly Suturikhin，担任Elecard集成和技术支持部主管，主题是“低广播延迟及实现协议”。
随着经济的飞速发展，电力已经是人们生活中必不可少的，无论是在生活还是工作中，电的存在都是不可或缺的。但电力的高效运维，一直是一个难题，当前普通的电力运维系统已无法满足人们的管理需求，依然无法避免由人员疏忽和自然环境因素导致危险区域人员闯入、火灾、杆塔倒伏等现象造成的安全事故。为实现电力的可持续发展，提升电力的高效、安全运维管理，基于AI智能识别技术的智慧电力解决方案应运而生。
视频综合管理平台EasyNVS是新一代的云上架构，能够将分布在不同区域和网络环境下的多套EasyNVR设备，统一接口进行登记和管理，借助云端的宽带资源解决单路设备在云直播中多路分发观看所需的上行宽带问题，及分布式存储在云端的回放问题。
###方案实现简介：### 1.在内网部署EasyNVR,并且将局域网下的IPC设备统一接入到部署成功的EasyNVR中（这样就可以实现内网为插件访问实时的视频i信息）； 2.在公网部署EasyDSS云平台；对于云平台的部署，软件包会有部署文档，不作详细 介绍，云平台支持分布式和集群的部署； 3.根据自身的业务需求通过接口来获取自身所需的视频数据来进行网页、微信、公网的直播。
Keras是Python中以CNTK、Tensorflow或者Theano为计算后台的一个深度学习建模环境。
在以前的版本若要对 apiserver 的请求做一些访问控制，必须修改 apiserver 的源代码然后重新编译部署，非常麻烦也不灵活，apiserver 也支持一些动态的准入控制器，在 apiserver 配置中看到的ServiceAccount,NamespaceLifecycle,NamespaceExists,LimitRanger,ResourceQuota 等都是 apiserver 的准入控制器，但这些都是 kubernetes 中默认内置的。在 v1.9 中，kubernetes 的动态准入控制器功能中支持了 Admission Webhooks，即用户可以以插件的方式对 apiserver 的请求做一些访问控制，要使用该功能需要自己写一个 admission webhook，apiserver 会在请求通过认证和授权之后、对象被持久化之前拦截该请求，然后调用 webhook 已达到准入控制，比如 Istio 中 sidecar 的注入就是通过这种方式实现的，在创建 Pod 阶段 apiserver 会回调 webhook 然后将 Sidecar 代理注入至用户 Pod。 本文主要介绍如何使用 AdmissionWebhook 对 CR 的校验，一般在开发 operator 过程中，都是通过对 CR 的操作实现某个功能的，若 CR 不规范可能会导致某些问题，所以对提交 CR 的校验是不可避免的一个步骤。
如果说非要提供一个方法快速掌握目标检测的深度学习算法的话，那就是自己从无到有的实现它，在这期间，可以对整个算法有更清晰的认识，此次系列文章旨在提供一个自己从无到有实现目标检测YOLOV3的教程，希望对那些对目标检测感兴趣的人有所帮助。
在刚刚过去的一年里，从语言翻译到对皮肤癌的早期检测和对糖尿病患者失明的防护，TensorFlow 对研究人员，工程师，艺术家，学生和其他各界人士在各领域的进步都有所帮助。我们惊喜的看到，TensorFlow 被应用在超过6000个在线开源库中。 今天，在加州湾区山景城举办了第一届 TensorFlow 开发者峰会，在这次全球直播中，TensorFlow 1.0 版本正式发布。 更快：TensorFlow 1.0 令人难以置信的快！XLA 为它未来更多的性能改进奠定了基础，在如何调整现有模型来实现最大速度的
谷歌限制了YouTube api v3的请求量，一天10000配额，这里不是10000次请求，每次请求根据不同参数消耗不同配额。为了摆脱这种限制而获得更多的新发布视频，做了以下内容的方案。
工作方式是：在相机录像瞬间，这个触发器把飞控的数据记录功能触发（主要是陀螺仪，测量角度数据），没了！
IPC出来的码流都是RTP码流，可能是裸的H264，也可能是PS流。如果要推流的话，有2种方案可以选择
腾讯云 API 全新升级 3.0 ，该版本进行了性能优化且全地域部署、支持就近和按地域接入、访问时延下降显著，接口描述更加详细、错误码描述更加全面、SDK增加接口级注释，让您更加方便快捷的使用腾讯云产品。人脸识别、文字识别，语音识别等众多产品均已接入云API 3.0。
网吧环境较为复杂，电脑设备众多且人员流动性大，极易发生人员或消防事故，亟需改变，TSINGSEE青犀AI智能网吧视频监管方案可以帮助实现对网吧环境和用户活动的实时监控和管理。
非常感谢LiveVideoStack邀请我来到这个论坛，这是我第一次来中国，更何况是上海。我觉得上海是一个很棒的城市，城市节奏与这里各种各样的美食，对我来说都很重要！我是Phil，在视频行业已经有10年了。
文本分类是自然语言处理（NLP）旨在解决的经典问题，其涉及分析原始文本的内容并决定其属于哪个类别。它具有广泛的应用，如情绪分析，主题标签，垃圾邮件检测和意图检测。
Go语言本身具备出色的性能，然而在流媒体服务器这种CPU密集+IO密集的双重压力下，GC带来的性能损失是最主要的矛盾。而减少GC的操作最直接的办法就是减少内存申请，多多复用内存。本文将围绕内存复用这个主题，把M7S中相关技术原理讲解一遍，也是M7S性能优化的历程。
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