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Android仿视频的悬浮窗播放效果

之前接了需求要让视频播放时可以像视频那样在悬浮窗里播放,并且悬浮窗和主播放页面之间要实现无缝切换,项目中使用的是自封装的ijkplayer 这个要求就代表不能在悬浮窗中新建视频控件,所以需要在悬浮窗中复用主页面的视频控件 主页面对应的视频控件的父view <FrameLayout android:id="@+id/vw_live" android:layout_width="match_parent 作为添加视频控件的ParentView,通过addview方法将新建的播放器控件添加到父控件内部 vw_live = new IjkVideoView(this); video_frame = findViewById ="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:id="@+id/floating_video_layout" android:layout_width 仿视频的悬浮窗播放的文章就介绍到这了,更多相关android 视频悬浮窗播放内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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超高清视频技术实践

文 / 梅大为(张行) 整理 / LiveVideoStack 大家好,我是阿里巴巴高级技术专家梅大为,本次分享的主题是在超高清视频技术的实践,主要内容是在超高清视频技术上的理解和思考,以及在超高清视频上进行修复增强的具体实践 在视频库中可以看到各种各样分辨率的介质,很多介质分辨率和码率不匹配,最终播放效果就不可能做到清晰,因此推出视频介质标准,希望借此规范介质的码率和分辨率,保障在视频介质制作部分不出差错。 ? 关于视频画质修复很容易让人联想到老电影,老电影也是视频画质修复的主要应用场景,创立时间很早,所以视频库中有很多老视频资源,而老视频资源中存在的最普遍问题就是噪声和模糊,的解决方式有母带介质、胶片修复和算法修复三种 面对的视频种类很多,噪声种类也很多。使用基于网络的去噪方式来做视频的去噪处理,要做到兼容噪声多样性就需要多种噪声增强数据去训练网络,使得它可以对不同噪声进行处理。 针对噪声强度的问题,也有前置的噪声估计模块,让噪声估计结果来指导网络进行去噪处理。最后,视频去噪有丰富的时间和空间信息,所以使用三维去噪网络保证去噪效果的最大化。 ?

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    的广告很烦人,还好有些脚本可以搞定。 譬如:http://userscripts.org/scripts/show/119622  效果很不错! chrome的使用说明:https://www.hhtjim.com/to-youku-ad-script.html 此页面的源码已失效,最新>>php源码视频解析更新 解析视频过程: 例:http k=P2 如果视频有很多分段,变更一下$P2就行。 到这里就给个获取地址的php源码: 源码[已经失效]: 提示: 此处内容需要评论本文后才能查看. 调用说明:/XXX.php? id=视频的ID?d=1 d=1表示标清(flv),2表示高清,3表超清.若不写?d=*则默认输出FLV的画质 有些细节处的修改没有写出来,不过php里都是搞好了的。 标清测试: 高清测试: 超清测试: 另附接口: 外链接口(wap地址),这个很简单: 视频:http://v.youku.com/v_show/id_XNjc1MDI4Nzg0.html 外链:

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    mp4 平常最熟悉的视频文件格式就是mp4了,比如这个微博视频就是mp4格式https://weibo.com/tv/v/I6NlI3XNO?fid=1034:4416174394388093 ? m3u8是HTTP Live Streaming直播的索引文件,打开它时播放软件并不是播放它,而是根据它的索引找到对应的音视频文件的网络地址进行在线播放。 视频播放的文件就是m3u8格式,比如这个视频 周杰伦电影《不能说的秘密》你看过吗 https://v.youku.com/v_show/id_XMjg5MDQxOTc2MA==.html? ffmpeg FFmpeg 是一个自由软件,可以运行音频和视频多种格式的录影、转换、流功能,包含了libavcodec——这是一个用于多个项目中音频和视频的解码器库,以及libavformat——一个音频与视频格式转换库 有了 ffmpeg 和之前我之前说的那些工具 那些你可能不知道的视频下载奇技淫巧 ,几乎任何视频网站的视频都可以自由下载了(付费除外)。

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    导读:今天分享一下阿里视频在KDD 2020上的一篇关于新热视频保量分发上的实践,建立了新热内容曝光敏感模型并给出了一种多目标优化保量的算法,推荐工业界实战干货论文,值得细读。 ? IP视频内容来说,是一种非常重要的投放策略。 在离线数据以及视频场景的实验验证了本文方法的有效性。 背景 对于譬如这样的在线视频网站来说,新热视频内容都需要通过增加分发曝光来达到播放量的最大化,但是各个场景每天的总体曝光资源是有限的,因此关键问题来了如何将有限的曝光资源分配给特定的新热视频内容就变得尤为重要了 最开始每个新热视频内容会被设定各自的曝光量,然后保量系统会参考各视频内容的曝光量需求寻找适合的用户。

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