借助PLC中集成的运动控制功能,可以轻松高效地控制单轴和多轴驱动系统。SIMATIC 控制器和工艺模块,辅以 SINAMICS 驱动系统,提供了完美协调的产品组合。如果驱动器通过PLC的工艺对象进行定位调速工作,则它们被称为单轴。针对单轴运动控制来说,其运动需要具有高动态和重复精度高的需求,西门子的工艺对象特别适用于这样的运动过程。典型的单轴是速度轴和定位轴,例如传送带和提升定位。用户可以对机器中多个单轴的动作进行编程,以在机器中实现所需的运动。
DevToys是面向开发人员的瑞士军刀。 📷 📷 DevToys帮助完成日常任务,如格式化JSON,比较文本,测试RegExp。借助智能检测,DevToys 能够检测出可以处理你在 Windows 剪贴板中复制的数据的最佳工具。 GitHub数据 11.6k stars 77 watching 613 forks 开源地址:https://github.com/veler/DevToys Microsoft Store评分 好评如潮 📷 支持的工具 转换器 JSON <> YAML Timestamp Nu
参考论文下载:https://pan.baidu.com/s/1Er6Ybdh8Zn2-BZRykkD-Sg 提取码:wnni
免杀,又叫免杀毒技术,是反病毒,反间谍的对立面,是一种能使病毒或木马免于被杀毒软件查杀的软件。它除了使病毒木马免于被查杀外,还可以扩增病毒木马的功能,改变病毒木马的行为。免杀的基本特征是破坏特征,有可能是行为特征,只要破坏了病毒与木马所固有的特征,并保证其原有功能没有改变,一次免杀就能完成了。免杀技术也并不是十恶不赦的,例如,在软件保护所用的加密产品(比如壳)中,有一些会被杀毒软件认为是木马病毒;一些安全领域中的部分安全检测产品,也会被杀毒软件误杀,这时就需要免杀技术来应对这些不稳定因素。
本文主要讲述linux平台x86(及x86-64)架构下的ffmpeg编译安装过程。 其他嵌入式平台需要交叉编译,过程类似,不详述。 本实验在opensuse和ubuntu两个平台作了验证。使用lsb_release -a命令查看系统发行版版本: opensuse平台版本:openSUSE Leap 42.3。 ubuntu平台版本:Ubuntu 16.04.5 LTS。
【新智元导读】本文讲解如何利用一个简单的自编码器实战代码,实现两个Demo。第一部分实现一个简单的input-hidden-output结的自编码器,第二部分将在第一部分的基础上实现卷积自编码器来对图片进行降噪。 前言 这周工作太忙,本来想更把Attention tranlsation写出来,但一直抽不出时间,等后面有时间再来写。我们这周来看一个简单的自编码器实战代码,关于自编码器的理论介绍我就不详细介绍了,网上一搜一大把。最简单的自编码器就是通过一个encoder和decoder来对输入进行复现,例如我们
作者:天雨粟 量子位 已获授权编辑发布 前言 这周工作太忙,本来想更把Attention tranlsation写出来,但一直抽不出时间,等后面有时间再来写,先给大家种个草。 我们这周来看一个简单的自
AI科技评论按:本文原作者天雨粟,原文载于作者的知乎专栏机器不学习。本文获得作者授权转载至AI科技评论。 前言 这周工作太忙,本来想更把 Attention tranlsation 写出来,但一直抽不出时间,等后面有时间再来写。我们这周来看一个简单的自编码器实战代码,关于自编码器的理论介绍我就不详细介绍了,网上一搜一大把。最简单的自编码器就是通过一个 encoder 和 decoder 来对输入进行复现,例如我们将一个图片输入到一个网络中,自编码器的 encoder 对图片进行压缩,得到压缩后的信息,进而
前言 这周工作太忙,本来想更把 Attention tranlsation 写出来,但一直抽不出时间,等后面有时间再来写。我们这周来看一个简单的自编码器实战代码,关于自编码器的理论介绍我就不详细介绍了
自编码器实际上是通过去最小化target和input的差别来进行优化,即让输出层尽可能地去复现原来的信息。由于自编码器的基础形式比较简单,对于它的一些变体也非常之多,包括DAE,SDAE,VAE等等,如果感兴趣的小伙伴可以去网上搜一下其他相关信息。
本文由图普科技编译自 Exploring DeepFakes。 2017年12月,一个名为“DeepFakes”的用户在Reddit上发布了一个“假视频”,视频中的艺人其实是后期加上的,但是看起来几乎毫无破绽。他利用了深度学习和AI新技术,在成人电影中把演员的脸替换成某个艺人的脸,从而制作成了这个看上去以假乱真的视频。 从视频发布以后的好几个星期,网络上不断有人发表文章和报道,抨击这一“换脸”技术,称这种技术将会对社会产生很多负面的影响。比如说,这个“换脸”技术会给很多无辜清白的人(像那些无故出现在成人电影
DanceNet 中最主要的三个模块是变分自编码器、LSTM 与 MDN。其中变分自编码器(VAE)是最常见的生成模型之一,它能以无监督的方式学习复杂的分布,因此常被用来生成图像数据。VAE 非常优秀的属性是可以使用深度神经网络和随机梯度下降进行训练,并且中间的隐藏编码还表示了图像的某些属性。
该数据集为 Deep Convolution Inverse Graphics Network 算法实验数据集。该算法通过生成模型,对图像的平面旋转、光照片画和纹理进行建模。
AntiXSS 库目前处于版本 4.2.1,下载地址:http://www.microsoft.com/download/en/details.aspx?id=28589。它经历了一次非常棒的重新编写
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在过去的15年中,直播行业得到了巨大的发展。最初的流媒体传输模仿了广播传输的工作流程,使用自定义服务器通过专有协议提供流服务。在HTTP自适应流媒体(HTTP Adaptive Streaming,HAS)发展的推动下,直播行业的发展使观众对OTT质量和延迟有了更高的需求。传统观点认为,HAS传送的内容具有端到端延迟,该延迟是切片(segment)时间的几倍,并且这种延迟比广播中的延迟更久。有一种HAS解决方案能够实现低于一个segment时间的端到端延迟,它甚至使得整个延迟与segment的持续时间无关,即超低延迟CMAF(ULL-CMAF)。
官方的当前gstreamer版本号还不支持x265编解码,因此要加入�x265,须要自己编译。本文基于gstreamer1.3.3版进行编译安装。须要首先自己编译gstreamer1.3.3,以及对应的base、good、bad、ugly插件
参考资料 Blob的增强版-FileReaderFileReader的官网 心得 虽然浪费了我一周的时间。但 学到了的知识点颇丰: 二进制传输 二进制编码读、写、操作、下载 二进制编码转化 二进制编码转化成text形式的与file_get_contents()的读取结果相同 readAsText(<Bolb>, “utf8”) 二进制文件的base64编码用javascript实现base64编码器以及图片的base64编码 以太网帧类型 以太网帧类型总结 URL资源是文件存储的一种方式 例如:图片
https://docs.spring.io/spring-framework/docs/current/reference/html/integration.html#spring-integration
大家好,今天给大家分享一些音视频分析工具,这些工具在我们平时开发过程中经常会用到,非常有帮助!
Android端的视频相关的开发,大概一直是整个Android生态,以及Android API中,最为分裂以及兼容性问题最为突出的一部分。摄像头,以及视频编码相关的API,Google一直对这方面的控制力非常差,导致不同厂商对这两个API的实现有不少差异,而且从API的设计来看,一直以来优化也相当有限,甚至有人认为这是“Android上最难用的API之一”
本文为雷锋字幕组编译的技术博客,原标题 Advances in Semantic Textual Similarity。
最近基于神经网络的自然语言理解的研究的迅速发展,尤其是关于学习文本语义表示的研究,使一些十分新奇的产品得到了实现,比如智能写作与可对话书籍。这些研究还可以提高许多只有有限的训练数据的自然语言处理任务的效果,比如只利用 100 个标注的数据搭建一个可靠的文本分类器。
本文介绍一个最简单的基于FFMPEG的音频编码器。该编码器实现了PCM音频採样数据编码为AAC的压缩编码数据。编码器代码十分简单,可是每一行代码都非常重要。通过看本编码器的源码。能够了解FFMPEG音频编码的流程。
FFmpeg是一个完整的、跨平台的解决方案,用于记录、转换和流化音/视频。 FFmpeg 采用 LGPL 或 GPL 许可证,提供了录制、转换及流化音/视频的完整解决方案。其包含了非常先进的音/视频编解码库 libavcodec。 FFmpeg 是在 Linux 平台下开发的 但是它同样也可以在其他操作系统环境中编译运行,包扩Windows、Mac OS 等系统。这个项目最早是由Fabrice Bellard 发起的,在 2004 年至 2015年由Michael Niedermayer 主要负责维护。许多 FFmpeg 的开发人员都来自 MPlayer 项目组,而 且当前FFmpeg也是被放在 MPlayer 项目组的服务器上的。其名称来自MPEG视频编码标准,“FF” 代表 “Fast Forward”。
① 视频数据回顾 : 手机使用 Camera 采集 NV21 格式的图像数据 , x264 编码库将图像数据编码成 H.264 格式的视频数据 ;
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2.将下载得到的包中的执行文件ffmpeg.exe、ffplay.exe和ffprobe.exe拷贝到C:\Windows目录下。这样,在命令行窗口中便可以直接访问这些可执行文件。
本文将简单盘点在 CVPR2020 上的图像合成方面的论文,然后给出下载地址以及开源代码 github(如果有开源)。
据Security affairs 9月7日消息,AT&T Alien Labs 的研究人员发现了一种新型隐形 Linux 恶意软件 Shikitega,它以端点和物联网设备为目标实施多阶段感染,以达到能够完全控制系统并执行其他恶意活动,包括加密货币挖掘。
大流程可以划分为输入、输出、转码、播放四大块。其中转码涉及比较多的处理环节,从图中可以看出,转码功能在整个功能图中占比很大。转码的核心功能在解码和编码两个部分,但在一个可用的示例程序中,编码解码与输入输出是难以分割的。解复用为解码器提供输入,解码器输出原始帧,可进行各种复杂的滤镜处理,滤镜处理后的帧经编码器生成编码帧,多路流的编码帧经复用器输出到输出文件。
Google最近开源了一种语音压缩的新型超低比特率编解码器,这种编码器的最大特点是基于机器学习原理,能够使用最少的数据来重建语音,这是和传统AAC和Opus编码原理的本质区别,这种基于机器学习的编码思想也逐渐应用的图像编码和视频编码上。
先转载一部分通用的知识 众所周知,蓝牙耳机的音频解码主要分为sbc,aac,aptx,ldac,Ihac等几种。下面是简单的介绍。、、
【导读】我们之前介绍了一系列卡耐基梅隆大学的课程,今天,我们又带来了CMU 2018春季最新的课程“Neural Networks for NLP”介绍,该课程是CMU语言技术学院和计算机学院联合开课,主要内容是教学生如何用神经网络做自然语言处理。本文中,我们梳理了该课程的主要内容:神经网络、词向量、语言模型、CNNs和RNNs在NLP中的应用等等,课程涉及几乎全部NLP问题,内容非常全面,强烈推荐给从事NLP研究的读者。 专知内容组附上上一次CMU2018和CMU2017年课程:深度学习的内容: 1. C
自动文本摘要是在保持关键信息内容和整体含义的同时,生成简洁流畅的摘要的任务。 文本摘要目前大致可以分为抽取式与生成式两种类型:
编者按:前一段时间谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得SOTA结果,引爆了整个NLP界。而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用。谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务,当时达到了SOTA效果。Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行。并且Transformer可以增加到非常深的深度,充分发掘DNN模型的特性,提升模型准确率。在本文中,我们将研究Transformer模型,把它掰开揉碎,理解它的工作原理。
来源:Python数据科学本文约7200字,建议阅读14分钟在本文中,我们将研究Transformer模型,理解它的工作原理。 1.导语 谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得SOTA结果,引爆了整个NLP界。而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用。谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务,当时达到了SOTA效果。Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行。并且Transformer可以增
谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得SOTA结果,引爆了整个NLP界。而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用。谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务,当时达到了SOTA效果。Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行。并且Transformer可以增加到非常深的深度,充分发掘DNN模型的特性,提升模型准确率。在本文中,我们将研究Transformer模型,理解它的工作原理。
我们在进行音视频开发过程中不可避免的需要使用一些工具进行协助开发,本文重点讲解音视频开发过程中常用工具以及常用功能。
选自Medium 作者:Harshvardhan Gupta 机器之心编译 参与:刘晓坤、路雪 去年,Facebook 发表论文《Unsupervised Machine Translation Using Monolingual Corpora Only》,提出使用单语语料库的无监督式机器翻译。近日 Medium 上一篇文章对该论文进行了解读,机器之心对此进行了编译介绍。 深度学习广泛应用于日常任务中,尤其擅长包含一定「人性」的领域,如图像识别。或许深度网络最有用的功能就是数据越多性能越好,这一点与机器
编码结束后,调用函数speex_bits_destroy(&bits),speex_encoder_destroy(enc_state)来销毁SpeexBits和编码器。
HTML5 和 标签让我们给站点添加媒体变得简单。我们只需要设置 src 属性来识别媒体资源,包含 controls 属性让用户可以播放和暂停媒体。
【导读】本文是对美国卡耐基梅隆大学(CMU)2017年秋季课程——深度学习的介绍,CMU一直走在深度学习领域的前列,虽然该课程是2017年秋季开课的,但是其关于深度学习的讲解确实是非常经典的。主讲老师
自动编码器(一下简称AE)属于生成模型的一种,目前主流的生成模型有AE及其变种和生成对抗网络(GANs)及其变种。随着深度学习的出现,AE可以通过网络层堆叠形成深度自动编码器来实现数据降维。通过编码过程减少隐藏层中的单元数量,可以以分层的方式实现降维,在更深的隐藏层中获得更高级的特征,从而在解码过程中更好的重建数据。
用于支持培训网站中视频点拨功能,在培训网站总体方案中需要加入流媒体服务器,用于存储和传输视频资源。
写在前面:看预测论文综述时,面临这样一个问题:很多DL的方法只是会简单运用,却不是特别了解其详细原理,故针对CNN、RNN、LSTM、AutoEncoder、RBM、DBN以及DBM分别做一些简单总结,以达到了解的目的,此篇为AutoEncoder。
自适应码率(ABR)正在成为保证互联网直播、点播可靠性的重要技术之一。ABR视频流将内容切片成2-10秒的片段,每个片段都按照多个分辨率、码率进行编码(即有个视频轨)。
内容一览:中文文本错误的种类之一为拼写错误,本篇文章为利用 BART 预训练方法实现中文文本纠错功能的模型部署教程。
本文是来自 Bitmovin 的 视频编码工程师 Christian Feldmann 在 Demuxed 2020上的演讲,主题是“HRD 假想参考解码器,或vbv-bitrate不是比特率”。
文 / Akrum Elkhazin, Video Algorithm Architect, NGCodec,
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