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MPEG DASH更新

本文是来自MHV(Mile High Video)2019的演讲,演讲的作者是来自Tencent America的Iraj Sodagar,同时Iraj也是MPEG DASH小组主席、DASH-IF主席 本次演讲主要展示 了未来将要发布的MPEG DASH第四版新增的功能。 在演讲的开始,Iraj简要介绍了MPED DASH第三版的内容,随后着重介绍了今年年底或明年年初将要发布的MPEG DASH第四版的一些新的功能,有服务描述(延迟、操作质量、操作带宽);初始化集、组和表示 随后介绍了DASD-IF(DASH Industry Forum)当前的工作计划,包括DASH-IF实时媒体摄取规范、低延迟DASH指南、事件和定时元数据处理API、广告插入通用架构。 最后讨论了当前DASH的限制和挑战。 演讲PPT全文 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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Dash学习记录1

通过几个简单的模式,Dash提取了构建基于Web的交互式应用程序所需的所有技术和协议。 Dash非常简单,仅仅需要一个下午写Python代码就可以完成。 Dash应用程序在Web浏览器中呈现。 由于Dash应用程序是在Web浏览器中查看的,因此Dash本质上是跨平台且可移动的。Dash是一个开放源代码库,根据许可的MIT许可证发布。 dash安装 pip install dash==1.19.0 dash布局 Dash应用程序由两部分组成。第一部分是应用程序的“布局”,它描述了应用程序的外观。第二部分描述了应用程序的交互性。 import dash import dash_core_components as dcc import dash_html_components as html import plotly.express import dash import dash_core_components as dcc import dash_html_components as html import plotly.express

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    关于Python可视化Dash工具-dash核心组件和html组件

    关于Python可视化Dash工具,不能不提dash核心组件和html组件,用户可以使用Python结构和dash-html-components库来构建布局,而不是编写HTML或使用HTML模板引擎 dash-html-components库和标准的html还是有点区别的。以下内容来自dash官网的介绍: 如果使用的是HTML组件,那么还可以访问诸如style、class和id之类的属性。 import dash import dash_core_components as dcc import dash_html_components as html from dash.dependencies import Input, Output, State, MATCH, ALL import plotly.express as px import random as rn app = dash.Dash '), html.Div([ html.P('Dash P 测试1'), html.P("Dash P 测试2"), html.Div('Div

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    低延迟DASH

    这次将介绍的是使用开放源代码工具的低延迟DASH流。 Bo还介绍了在低延迟流中的前人工作,DVB低延迟DASH:使用GPAC软件实现的GPAC低延迟DASH;苹果的低延迟HLS,使用的是苹果服务器和IOS的音视频播放器,以及社区驱动的LHLS。 随后Bo展示了本次工作中低延迟DASH实现的DEMO的设置, ? 其中,编码器和播放器在波士顿区,而服务器则在西雅图。 服务器端再通过ffmpeg来将其转为ao DASH格式并转存至本地存储中,此外还有一个node.js软件,运行node-gpac-dash,来处理客户端的反馈,并将对应的片段从存储中发送至客户端内。 最后Bo讨论了一些低延迟DASH的潜在问题,首先低延迟DASH的灵活性比传统的低延迟流要差;块的大小和延迟之间也存在着交换;低延迟DASH只支持HTTP/1.1。 最后附上演讲视频:

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    k8dash介绍

    k8dash一览 k8dash于2019年3月首次发布。 它已经获得了超过660个GitHub星星和超过110万次Docker Hub拉取。 2020年5月,Indeed Engineering采用了k8dash项目。k8dash在Indeed作为标准安装。 请在 github.com/indeedeng/k8dash 给项目打星。 k8dash桌面 ? k8dash移动 ? k8dash特性 有了k8dash,就可以了: 完全管理你的集群,包括命名空间、节点、pod、副本集、部署、存储、RBAC等。 为什么使用k8dash? : https://k8dash.io/

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    LLHLS、LHLS、DASH-LL对比

    HLS和DASH是两大基于HTTP的流媒体通信协议。随着人们对低延迟需求的不断提高,这两个协议都发展出了各自的多个低延迟版本。 在Mile High Video 2019(MHV/2019)上,来自Akamai的Will Law做了题为“LL-HLS LHLS DASH-LL, Challenges and differences 首先,本次演讲中的LL-HLS是指苹果公司在WWDC2019上发布的低延迟HLS协议,LHLS是指由JW、Mux、Wowza等公司牵头开发的社区版低延迟HLS,DASH-LL是指低延迟DASH协议。 LHLS和DASH-LL都是使用分块传输编码(CTE),即一个视频可以分为多个部分发送给客户端,且客户端只需请求一次,而LL-HLS没有使用,即如果视频分为多段发送,客户端需要依次请求各个部分。 另外,相较于LHLS和DASH-LL,LL-HLS客户端的请求速率将大幅增加,且LL-HLS还需要HTTP2支持,但这一特性使得其可以配合CDN降低用户请求数据时与源服务器之间的通信延迟,从而进一步降低端到端延迟

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    技术解码 | DASH协议直播应用

    导语 | 本文介绍了DASH协议,并分享了腾讯云直播系统在DASH协议功能实现和灰度验证中积累的经验、遇到的问题以及解决的思路。 而各大视频网站如YouTube和Netflix也已经支持MPEG-DASH,并且发展出了多种MPEG-DASH播放器。 下面我们来对DASH协议及其工作流程进行分析。 - 协议分析 - DASH协议的核心都在其Manifest文件,如果能知悉其Manifest文件内容,则相当于对DASH协议已经有了一定了解。 自适应多码率切换逻辑 上面分析了DASH协议的播放器下载流程,接下来我们继续分析一下DASH的自适应多码率切换逻辑。 灰度验证 在DASH协议的播放灰度验证中,由于DASH对比FLV、HLS来说其发展时间相对较短,在多个DASH播放器之间也存在着一些兼容性问题。

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    基于DASH扩展实时OTT服务

    本文是来自MHV(Mile High Video)2019的演讲,作者是来自于Hulu视频平台的架构师Zachary Cava,主题为“基于DASH扩展实时OTT服务(Scaling Live OTT with DASH)”。 接着,Zachary介绍了基于DASH协议的实时媒体流,包括时序模型、片段寻址、多CDN实现三部分。

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    实时OTT中DASH的优化

    本文是来自Seattle Video Tech的演讲,演讲者是来自Hulu的视频平台架构师Zachary Cava,演讲的题目“Scaling Live OTT with DASH”。 Zachary首先介绍了流媒体中DASH的时序模型,描述了流媒体内容的同步过程。 随后Zachary展示了DASH中的一个简单的内容分发模板,对分发片段的切分和寻址方式进行了介绍后,又展示了Multi-CDN的结构并进行了简单的介绍。 在演讲的最后,Zachary对未来DASH的发展进行了展望。

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    Ceph监控Ceph-dash安装

    Ceph的监控有很多啊,calamari或inkscope等,我开始尝试安装这些的时候,都失败了,后来Ceph-dash走入了我的眼帘,Ceph-dash根据官方描述,我个人觉得是最简单安装的了,但是安装过程中出现的不好使用的情况 ,加上目前互联网上缺乏相关的Ceph-dash的安装资料,还是花费了我不少的时间的。 ,如果不好用,就到 https://github.com/Crapworks/ceph-dash下载 下载完毕后,按照官网给的提示安装,步骤如下 clone this repository place 因为ceph-dash是Python写的,我没有成功是缺少了ceph的一些额外的软件包:Flask,安装完成Flask之后,再运行ceph-dash应该就OK了,如果你还是不OK,那么我也没办法了,因为我就遇到的是这个错误 当Flask成功安装完成之后,再运行ceph-dash应该就OK了。

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    Run ploty dash app in jupyter notebook

    the code in begining of the jupyter notebook. from IPython import display def show_app(app, # type: dash.Dash width=700, height=350, offline=True, style=True, **dash_flask_kwargs https://code.jquery.com/jquery-3.2.1.min.js", "https://cdn.rawgit.com/plotly/dash-app-stylesheets /a3401de132a6d0b652ba11548736b1d1e80aa10d/dash-goldman-sachs-report-js.js", "http False, # needs to be false in Jupyter port=port, **dash_flask_kwargs

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    plotly-express-3-Dash_callback

    dash callbacks The dash_html_components library provides classes for all of the HTML tags, and the keyword The dash_core_components library generates higher-level components like controls and graphs. dash_html_components Dash provides the function with the new value of the input property as an input argument and Dash updates Dash应用程序启动时,它将自动使用输入组件的初始值调用所有回调,以填充输出组件的初始状态。如果将其设为其他值,原始值将会被覆盖。 当滑动条改变,即输入改变的时候,dash的回调函数也会同时更新,然后返回给dash应用 We load our dataframe at the start of the app: df = pd.read_csv

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    离线ROS API文档(Zeal或Dash

    Zeal和Dash在各自的官网都有详细的安装和使用说明,不做具体说明了。这里以Zeal为例做些简单介绍一下。 软件安装成功后,打开界面如下,windows和Linux基本完全一样: ? 使用Zeal (Linux,OSX,Windows)或Dash (OSX)。 这两个软件都是具有搜索功能的脱机文档浏览器,超方便快捷,即使在最偏远的实验室,也可以随时随地使用。 docset可以在这里找到:https://github.com/famalgosner/ros.org.docset  安装Zeal或Dash,并按照README的说明在github存储库中,然后就可以开始了 它可以与Zeal或Dash一起使用 用法 这里解释了如何将ROS文档添加到您的docset中 网址(离线文档) https://raw.githubusercontent.com/famalgosner Dash 开始Dash并打开首选项(preferences)。 导航到 下载(Downloads ),然后单击底部的加号。 添加Feed网址,您就可以开始了。

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    plotly-express-6-Dash实现直方图

    如何利用plotly-express结合Dash实现直方图,最终的效果图 ? Dash作图 import dash import dash_core_components as dcc import dash_html_components as html external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css'] app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets background"]}, children = [ html.H1(children = "Hello dash } ), html.Div(children = "Bar with dash

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    针对DASH视频的广告管理系统

    本次演讲主要讲述了DAI在广告管理系统中的工作原理以及如何在DASH中进行广告插入。 接着,Rohit开始介绍在DAI中针对DASH的广告插入方案。驱动他们使用DASH的原因包括DRM、允许接入更多终端的工业标准以及multi-period技术。 在针对DASH的广告插入系统中,DAI使用异步的广告决策方案,MPD中会提供一些关于广告插入时刻以及等待时间的建议。 Rohit随后从几个不同的角度,向大家阐述了整个系统开发过程中的关键点。 最后,Rohit对未来DASH中的广告插入进行了展望。 附上演讲视频: 演讲PPT全文 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    Dash与Bash的语法区别

    本文系转载,原文URL为:http://www.igigo.net/archives/169 如今Debian和Ubuntu中,/bin/sh默认已经指向dash,这是一个不同于bash的shell,它主要是为了执行脚本而出现 ,而不是交互,它速度更快,但功能相比bash要少很多,语法严格遵守POSIX标准,下面简要列举下从bash迁移到dash一般需要注意的问题 1.定义函数 bash: function在bash中为关键字 : dash中没有function这个关键字 1 2 3 4 5 $ foo(){ echo $0;} $ foo dash $ function foo2(){ echo $0;} dash: Syntax 1 Input:A igi@gentoo ~ $ echo $0 /bin/bash dash:不支持, 替代方法:采用while+read+case来实现 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 :不支持, 替代方法:可采用here documents 1 2 3 4 5 6 7 8 $ echo $0 dash $ cat <<<"string" dash: Syntax error: redirection

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    低延迟DVB-DASH蓝皮书

    蓝皮书简述 2019年10月,DVB在蓝皮书中发布了最新版本的DVB-DASH,并增加了低延迟模式。 DVB-DASH定义了基于MPEG DASH规范并通过HTTP自适应流传输的电视内容交付。MPEG DASH是第一个国际标准化的基于HTTP的自适应比特率流传输解决方案。 为了提高互操作性,在DVB-DASH中定义了额外的限制和要求,并参考了DVB工具箱中适合与MPEG DASH一起使用的视频和音频编解码器。 提出的方案 DVB-DASH中针对低延迟的解决方案是将片段分成较小的块。编码器不是一次输出整个片段,而是将片段分成帧组,其中一组中的所有帧都不需要来自后面一组的帧才能进行解码。 然后DASH打包程序将每组帧放入CMAF块中,并将其传入CDN。 当DASH客户端通过流式传输服务时,它使用媒体表示描述(MPD)文件获取服务参数。通常MPD会在整个段可用之后发出该段可用的信号。

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    离线ROS API文档(Zeal或Dash

    Zeal和Dash在各自的官网都有详细的安装和使用说明,不做具体说明了。这里以Zeal为例做些简单介绍一下。 软件安装成功后,打开界面如下,windows和Linux基本完全一样: ? 使用Zeal (Linux,OSX,Windows)或Dash (OSX)。 这两个软件都是具有搜索功能的脱机文档浏览器,超方便快捷,即使在最偏远的实验室,也可以随时随地使用。 docset可以在这里找到:https://github.com/famalgosner/ros.org.docset  安装Zeal或Dash,并按照README的说明在github存储库中,然后就可以开始了 它可以与Zeal或Dash一起使用 用法 这里解释了如何将ROS文档添加到您的docset中 网址(离线文档) https://raw.githubusercontent.com/famalgosner Dash 开始Dash并打开首选项(preferences)。 导航到 下载(Downloads ),然后单击底部的加号。 添加Feed网址,您就可以开始了。

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    关于Python可视化Dash工具

    Dash是基于Flask的Python可视化工具,严格说来由三个部分组成,首先是Flask提供了标准web环境,再次是plotly这个图表可视化工具,最后是与dash相配套的html、图表等交互式组件。 本人也陆续试过pyechart,但就集成性和可视化而言,与dash还是有一定差距。 代码示例 import dash --集成flask import dash_core_components as dcc --与图表相关的核心组件 import dash_html_components dash_html_components和HTML属性有几点重要的不同: 1. 在HTML中,style属性是以分号分隔的字符串。在Dash中,你可以使用一个字典。 dash_core_components库生成高级别的组件,如控件和图形。

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    plotly-express-5-dash实例1

    本文中介绍的是如何利用dash制作单个图形+下拉菜单,主要实现的功能: 一级标题文本的居中 空行实现 下拉菜单的多个参数设置 将透视表变成DF数据框 导入库和包 import pandas as pd import plotly_express as px import plotly.graph_objects as go import dash import dash_core_components as dcc import dash_html_components as html from dash.dependencies import Input, Output 显示 # 显示所有列 pd.set_option 绘图 app = dash.Dash(__name__) app.layout = html.Div([ # 一级标题居中显示 html.H1("application with Dash html.Div(id='output_container',children=[]), html.Br(), # 空行的实现 dcc.Graph(id='my_bee_dash

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