所谓的块存储，就是挂载到操作系统上，在操作系统看来，它是一个独立的磁盘，操作系统可以自建文件系统，或者以RAW Volume的方式提供给一些数据库软件(如万恶的Oracle)使用，有着和本地硬盘差不多的延迟，以及极高的可用性和数据持久性。
在目前的私有云中，大部分小型云喜欢使用FC-SAN，主要原因是性能好、架构简单、小规模环境投资小。但随着视频等业务的出现，采用FC-SAN难以保证未来的可扩展性，开始出现了分布式存储，而且将成为未来的趋势。
视频监控集中存储是指将多个视频监控摄像头所捕捉到的视频信号集中存储于一个中央设备，这个中央设备可以是服务器、网络存储设备或其他专用设备。通过集中存储，可以避免因为存储设备分散而导致的管理不便和难以有效地管理和检索视频数据，同时也可以大幅度降低视频存储成本。
直接附加存储（Directed Attached Storage，DAS）作为一种最简单的外接存储方式，通过数据线直接连接在各种服务器或客户端扩展接口上。它本身是硬件的堆叠，不带有任何存储操作系统，因而也不能独立于服务器对外提供存储服务。DAS常见的形式是外置磁盘阵列，通常的配置就是RAID控制器+一堆磁盘。DAS安装方便、成本较低的特性使其特别适合于对存储容量要求不高、服务器数量较少的中小型数据中心。
深度自编码在异常检测中得到了广泛的应用。通过对正常数据的训练，期望自编码器对异常输入产生比正常输入更高的重构误差，以此作为识别异常的判据。然而，这一假设在实践中并不总是成立。有人观察到，有时自动编码器“概括”得很好，也能很好地重建异常，导致异常的漏检。为了减轻基于自编码器的异常检测的这个缺点，我们建议使用内存模块来增加自编码器，并开发一种改进的自编码器，称为内存增强自编码器，即MemAE。对于给定的输入，MemAE首先从编码器获取编码，然后将其作为查询来检索与重构最相关的内存项。在训练阶段，内存内容被更新，并被鼓励表示正常数据的原型元素。在测试阶段，学习记忆是固定的，从正常数据中选取少量记忆记录进行重构。因此，重建将趋向于接近一个正常的样本。从而增强异常的重构误差，用于异常检测。MemAE没有对数据类型的假设，因此适用于不同的任务。在各种数据集上的实验证明了该备忘录具有良好的泛化性和较高的有效性。
DEAP[1](Database for Emotion Analysis usingPhysiological Signals)，该数据库是由来自英国伦敦玛丽皇后大学，荷兰特温特大学，瑞士日内瓦大学，瑞士联邦理工学院的Koelstra 等人通过实验采集到的，用来研究人类情感状态的多通道数据，可以公开免费获取。该数据库是基于音乐视频材料诱发刺激下产生的生理信号，记录了32名受试者，观看40分钟音乐视频（每一个音乐视频1分钟）的生理信号和受试者对视频的Valence, Arousal, Dominance,Liking的心理量表，同时也包括前22名参与者的面部表情视频。该数据库可以研究多模态下的生理信号，对情绪脑电的研究具有非常重要的意义。
最近在某群 看到某大佬的搞笑段子 文件存储用文件柜 那对象存储就一定要妻妾成群了吧 📷 要说吧 文件柜完美满足以下特征 而且通过锁头自带分布式安全特性 📷 言归正传 三种存储类型各有特点 块存储主要采用FC，FCoE和iSCSI 三英战存储：FCoE vs. iSCSI vs. iSER 📷 对象存储适用于 静态数据诸如照片视频 所以有时直接被称为“云存储” 📷 基于文件的存储 是以一种分层的结构存储数据 适用于文档分享，大数据、数据库集群等 📷 三种类型各有场景 适用的存储和网络协议也存在差异 📷 回
hash，是一种对数据进行变换的算法，这种算法有以下特点： 1.不定长输入，定长输出。 2.不能被还原。由于算法过程中丢弃了一些数据，但是丢弃的是什么，丢弃了多少，谁也不知道，所以无法被还原，有点类似于有损压缩，丢弃的不可能被找回。 3.相同输入，相同输出。 4.抗碰撞性。即碰撞（不同输入产生相同输出）的几率特别小。 5.抗篡改性。输入稍有改动，输出差别非常大。 因为hash算法的以上五个特点，所以它主要有以下几个用途： 1.数据结构（哈希表）。对于以键值对形式存储的数据，直接使用键地散列值作为存储地址，存储值。查找时就可以精准查找，不用遍历法一一比对那么麻烦。这是利用了hash的1,3,4特点。 2.密码储存。服务端现在都不存储用户名和密码了，直接存储它们的散列值，用户输入用户名和密码后也生成散列值，和数据库中的进行比对。这样即使数据被盗了 ，黑客也获取不了用户的密码。这是利用了hash的2,3,4,5特点。 3.文件签名。对文件签名，生成签名的散列值。在对方收到文件后对秘钥进行hash计算，看得到的散列值是否与签名相同。这是利用了hash的2,3,4,5特点。 4.文件校验。传输前后进行散列值的比较，同则文件没有损坏或篡改，不同则有损坏或篡改。比如有的网站为了禁止用户上传同样的视频，会对已上传的文件存储其散列值，通过比对新视频散列值是否已存在判断是否为重复上传的视频。如果你想上传相同视频，只要改掉一帧即可。这是利用了hash的2,3,4,5特点。
libavutil 是一个实用库，用于辅助多媒体编程，本文记录 libavutil 库学习及 demo 例程展示。
调用参数 "av":'<?php echo($_GET['av']);?>',//B站av号，用于调用弹幕 "url":"<?php echo($_GET['url']);?>",//视频链接 "id
算法基本思想是使用一个固定窗口在图像上进行任意方向上的滑动，比较滑动前与滑动后两种情况，窗口中的像素灰度变化程度，如果存在任意方向上的滑动，都有着较大灰度变化，那么我们可以认为该窗口中存在角点。
深度学习是一种在人工智能领域中具有重要影响力的技术，它已经在各种任务中取得了显著的成果。而在深度学习算法中，长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），它在序列数据建模中具有出色的能力。本文将深入探讨LSTM网络的原理和应用，以及它在深度学习领域的重要性。
强化学习是机器学习大家族中的一大类, 使用强化学习能够让机器学着如何在环境中拿到高分, 表现出优秀的成绩. 而这些成绩背后却是他所付出的辛苦劳动, 不断的试错, 不断地尝试, 累积经验, 学习经验。
我们在选购国产化交换机的时候，销售人员会提到几个词，“接口形态您是选择ST、SC、FC、LC、航插，还是......？”那这几个英文字母表示的含义是什么呢？其实这几组字母指的是国产化交换机以太网接口中的常见的几种光纤接口。
由于不同种类信息的需求也越来越多，伴随而来的不断增长的IP 数据、话音、多媒体图像等多种新业务需求，促使了各大网络运营商的传送网络环境发生了翻天俯地的变化，以前那些以承载模拟话音为主要目的的传统城域网和接入网在容量以及接口种类上都已经无法满足多种多样的新业务传输与处理的要求。于是迫于社会信息量的突飞猛进，那些专门为城域网和接入网上提供新业务传送的技术及设备迅速发展起来。其中以MSTP( 多业务传输平台) 和PON( 无源光网络) 发展是最具有代表性的，它们都是基于光纤传送技术、在城域网或接入网上提供多种新业务承载的最佳解决方案。 基于光缆的光纤接入技术是未来宽带网络的发展方向，它的发展也离不开光纤接入设备发展和支持，就像鱼与水一样。谈起光纤接入设备不得不提起它的三代发展经历: 第一代大量采用地PDH( 光纤光端机) 设备，包括点到点型和星型局端设备，不具备汇聚功能。全部采用PDH 传输协议，也没有光接口规范。用户业务如E1 和数据业务通过远端设备，利用私有PDH 协议进行复接，经光纤传输到局端设备。局端设备按照私有协议对PDH 光信号进行分接，又转换成为E1 等PDH 接口，再通过电缆经DDF 配线架与城域骨干/ 汇聚设备连接。由于PDH 协议的局限性致使各类光纤接入设备很快落伍。 第二代鉴于第一代设备的缺陷，一些PDH 设备厂商研发出第二代设备，即在局端设备中增加一个SDH( 密集型光波复用) 终端卡。在局端与远端设备之间仍然采用私有的PDH 协议，而在局端提供汇聚功能，将原来的E1 信号经SDH 终端卡复用，并给出标准SDH 接口。主要解决了局端设备与城域骨干设备的互连问题和统一接口标准。 第三代是SDH 直通设备，包括汇聚型和非汇聚型。由于新业务覆盖面广，新一代SDH 直通设备已经能够按照SDH 规范，自动适配到SDH 进行传送; 非汇聚型的远端设备可以通过SDH 光接口直接连接到城域网汇聚层节点上，适合从汇聚层网络上分支出较少的业务接口。汇聚型则在局端插入SDH 汇聚设备，将来自多个方向的VC12 业务汇聚到上行SDH 接口中，从而节省大容量骨干节点设备上的STM-1 接口卡数量。主要解决了各设备兼容问题，便于以后升级、维护。 光纤接入设备发展到今天，由于光纤接入技术的不断更新和越来越多的生产商×××，光纤接入设备的类别也越来越明显，主要分三大类为 : (1) 光纤通信接续文元件 ( 适用通信及计算机网络终端连接 ) ，如 : 光纤跳线、光纤接头 ( 盒 ) 等。 (2) 光纤收发器 ( 适用计算机网络数据传输 ) ，如 : 包括光纤盒、光纤耦合器和配线箱 ( 架 ) 等。 (3) 光缆工程设备、光缆测试仪表 ( 大型工程专用 ) ，如 : 光纤熔接机、光纤损耗测试仪器等。 对于前两大类是我们经常可以了解、接触的光纤接入设备产品，下面小编就以光纤通信接续文元件和光纤收发器两大类设备作个介绍: 光纤跳线
对象存储（Object Storage）的始作俑者是亚马逊2006年推出的S3（Simple Storage Service），此后新老厂商一窝蜂地推出各种产品，形态各异，但都号称对象存储。亚马逊没有给出一个定义，也没有看到有业界普通接受的说法，
作者： 腾讯SNG音视频实验室 李凯 腾讯CDG社交与效果广告部 卢鑫鑫 腾讯WXG技术架构部 谷沉沉 SIGGRAPH无疑是目前全球最顶级的CG和交互技术领域的盛会。SIGGRAPH Asia是SIGGRAPH在亚洲地区的分会，作为首个也是唯一一个在美国地区以外的分会，充分肯定了亚洲地区在CG和交互方面技术研究上的地位和蓬勃发展。 继去年在日本神户召开后，SIGGRAPH Asia 2016（以下简称SA2016）于今年的12月5日至12月8日在澳门召开。笔者今年有幸在SA2016开幕首日走马观花地游览了
http://baidu.com-l-baidu.com/20190121/10957_e8fc01c1/1000k/hls/index.m3u8
OpenVINO支持头部姿态评估模型，预训练模型为：head-pose-estimation-adas-0001，在三个维度方向实现头部动作识别，它们分别是：
云存储的概念与云计算类似，它是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。 全球数据量的猛增使得存储日益成为一个更独立的专业问题，越来越多的企业开始将存储作为单独的项目进行管理。同时，持续增长的数据存储压力带动着整个存储市场的快速发展。 云存储（cloud storage）这个概念一经提出，就得到了众多厂商的支持和关注。Amazon在两年前就推出的Elastic Compute
之前分享过markdown编辑器Typora，不过文件超过2MB就打不开了，这个网站上传markdown文件即可在线转pdf https://www.markdowntopdf.com/
稍稍乱入的CNN，本文依然是学习周莫烦视频的笔记。 还有 google 在 udacity 上的 CNN 教程。 CNN(Convolutional Neural Networks) 卷积神经网络简单
mp4parser 是用于读取，写入和创建 MP4 容器的 Java API。操作容器不同于编码和解码视频和音频。
发布抖音视频接口一枚，无限制免费调用，但需要AppKey 更新 2019.09.23 1.视频统计信息公开 2019.06.23 1.修复无水印解析失败BUG。 2.接口返回内容调整，已获取视频播放量
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 前面, 介绍了DNN及其参数求解的方法(深度学习之 BP 算法),我们知道DNN仍然存在很多的问题，其中最主要的就是BP求解可能造成的梯度消失和梯度爆炸.那么
注意点： (使用之前需要先登陆一下，浏览器session保存用户的登录信息) 1.浏览器路径替换为用户自己浏览器的路径（已修改：改为使用用户系统默认浏览器）
前一篇文章介绍什么是过拟合，并采用droput解决神经网络中过拟合的问题，以TensorFlow和sklearn的load_digits为案例讲解；本篇文章详细讲解了卷积神经网络CNN原理，并通过TensorFlow编写CNN实现了MNIST分类学习案例。本专栏主要结合作者之前的博客、AI经验和"莫烦大神"的视频介绍，后面随着深入会讲解更多的Python人工智能应用。
NAS：网络上直接挂接的存储设备，其实就是处于以太网上的一台利用NFS、CIFS等网络文件系统的文件共享服务器。
有时看到一条有意思的视频想发到朋友圈，但朋友圈有限制时长，而且也不方便，这时可以把视频转GIF（再做成表情包也可以），再发到朋友圈或者微博（不用像视频一样需要等待审核）。
2）要想提高单位时间内的通行量，有两种方案：增多车道(并行通道增多)和提高车速(提高传输频率)
随着深度学习的快速发展，传统的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）在计算机视觉领域取得了巨大的成功。然而，对于一些涉及到时序和空间信息的任务，如视频分析、动作识别和人体姿态估计等，传统的CNNs存在一定的局限性。为了有效地处理这些时空信息，研究人员提出了一种新型的卷积神经网络模型，即时空卷积网络（Spatio-Temporal Convolutional Networks）。
现在知乎允许上传视频，奈何不能下载视频，好气哦，无奈之下研究一下了，然后撸了代码，方便下载视频保存。
本文是来自FOSDEM 2020 Real Time Communications devroom的演讲，演讲者是Liviu Chircu，Rǎzvan Crainea和Peter Lemenkov，题目是“Reach for the Clouds With OpenSIPS 3.0：A major release focused on the DevOps mindset”。
通过前面的讲解，我们顺利的了解了GEO数据库以及如何下载其数据，得到我们想要的表达矩阵，也学会了两个常用的套路分析得到的表达矩阵，就是GSEA分析和差异分析。也通过超几何分布检验的方法成功的理解了我们的统计学显著的差异表达基因的生物学功能。包括 GO/KEGG数据库 以及 Reactome和Msigdb数据库的理解。 历史目录： 解读GEO数据存放规律及下载，一文就够 解读SRA数据库规律一文就够 从GEO数据库下载得到表达矩阵 一文就够 GSEA分析一文就够（单机版+R语言版） 根据分组信息做差异分析-
Open.HD 使用现成的商业 (COTS) WiFi 适配器，但它不会在标准 WiFi 模式下运行它们，这不适合低延迟或超长距离视频传输。相反，Open.HD 以类似于简单广播的方式配置 WiFi 适配器，很像你可能已经在使用的模拟视频传输硬件。
网络转发设备用于传输流量，不同类型的流量对网络的需求是不同的。数据中心中有三大类资源，计算、存储和网络，之前讲过的数据网络都是用来传输用户到用户的应用流量的，这类流量对于网络的容忍度比较高，丢包多一点、时延高一点或者抖动大一点都没什么关系，以太网+TCP/IP的协议栈基本上统治了数通网络领域，而这套协议栈用于存储资源间或者是计算资源间的通信却很不合适。存储业务对于丢包几乎是零容忍的（想想你存了一大笔钱，然而在银行数据库写存储时，账户上的数字少了个0会是个多大的灾难），而以太网和IP都是尽力而为的，传输控制需
网络安全是现代社会最关心的问题之一，确保只有特定的人才能访问设备变得极其重要，这是我们的智能手机设有两级安全系统的主要原因之一。这是为了确保我们的隐私得到维护，只有真正的所有者才能访问他们的设备。基于人脸识别的智能人脸识别技术就是这样一种安全措施，本文我们将研究如何利用VGG-16的深度学习和迁移学习，构建我们自己的人脸识别系统。
导读：随着电子商务规模的不断扩大，电商平台的商品数量和种类呈爆发式增长，用户往往需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品，这就是信息超载问题。为了解决这个难题，“个性化推荐”技术应运而生，有效地节约用户时间，提升电商成单率。本篇文章中，将为大家介绍个性化推荐系统的实现方法，并送上一份基于飞桨（PaddlePaddle）实现个性化推荐的代码教程。
在本文中，作者提出了HERO，一个新的大规模视频+语言综合表示学习框架。HERO以层次结构编码多模态输入，其中视频帧的局部上下文 通过多模态融合被跨模态Transformer（Cross-modal Transformer） 捕获，而全局视频上下文 由时间Transformer（Temporal Transformer） 捕获。
作者 | 小白 来源 | 小白学视觉 网络安全是现代社会最关心的问题之一，确保只有特定的人才能访问设备变得极其重要，这是我们的智能手机设有两级安全系统的主要原因之一。这是为了确保我们的隐私得到维护，只有真正的所有者才能访问他们的设备。基于人脸识别的智能人脸识别技术就是这样一种安全措施，本文我们将研究如何利用VGG-16的深度学习和迁移学习，构建我们自己的人脸识别系统。 简介 本项目构建的人脸识别模型将能够检测到授权所有者的人脸并拒绝任何其他人脸，如果面部被授予访问权限或访问被拒绝，模型将提供语音响应。用户
但是因为是收费视频，所以我们并不能看到整个电影，这个时候我们就需要一个解析视频的工具，我们可以百度搜索一下视频解析的网站
最近，ATTO Technology, Inc. 以前所未有的方式 完成了 VMware vSAN® ReadyNode 认证套件。
前言 什么是m3u8？ 效果 效果地址 m3u8视频切换 效果图片 解决方法 采用video.js插件！ 引入 引入videoJS插件样式文件； 引入videoJS插件JS文件； 引
在云计算时代，由于需要访问存储的计算节点迅速增加，传统的FC网络扩展性能有限，同时，集中式存储控制器也难以应对无限扩展的计算节点的IO请求，因此，需要构建分布式的存储系统，利用分布式的存储节点扛住海量的并发存储请求，各个节点与客户端之间通过以太网/TCP-IP互联互通，以实现近乎无穷大的可扩展性。
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 2 期进行连载，共介绍 10 个在目标追踪任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：MDNet、SiamFC、ADNet、CFNet、LSTM（RNN）
本次接着上次的内容进行介绍，上篇文章提到常见存储架构发展的4个阶段有硬盘在服务器内部阶段、外部硬盘阵列阶段（DAS）、智能硬盘阵列阶段和融合存储阶段等4个重要发展阶段。今天来聊聊常见的几种存储网络类型，大致分为3大类分别是DAS、NAS、SAN。各个存储网络类型在目前各个行业中根据不同的使用需求均有部署使用，不能单单说某类好或不好，需具体情况具体分析，适合的才是最好的。
众所周知，GEO里面大部分是表达谱数据，而表达谱的数据挖掘涉及众多的分析方法和繁琐的分析步骤，这里给大家做了一个大致的流程图，以便大家有一个整体而全面的认知。简而言之，GEO的数据分析就分为两大步骤：（1）从原始数据到基因表达值，这里要经过繁琐的数据前处理过程；（2）从表达值到功能分析（差异基因/聚类/功能富集等）。下面我们就按部就班地进行讲解。
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