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体育流媒体直播的挑战与机遇

Micheal首先简单介绍了一下实时流媒体广播的发展历程,然后指出随着5G的发展,延迟,连接密度,峰值数据量等指标相比于4G有很大的提升,为更多服务的产生提供了新的机遇。 接下来,Micheal提到让不同的终端设备都能收到合适的视频数据,也是流媒体需要发展的方向。同时,对于现场直播来说,低延迟是十分重要的。 但是,Micheal指出,对于不同的视频内容和播放设备,超低延迟的实现还需要优良的网络基础设施以及高度优化的端到端视频发送体系才能实现。 随后,Micheal指出,随着5G的发展,将多个不同角度的摄像机拍下的视频流同步在一起进行播放,可以显著提升音乐和体育等节目的观看体验。 最后,Micheal对演讲的内容进行了总结,指出OTT和5G的发展将会提高实时流媒体的价值,内容安全方面的问题则需要通过创新性的技术和标准来解决。通过整个体系的合作协同,技术上的挑战才能得到解决。

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如何提高Docker的部署效率

File文件 mkdir webHome cd webHome touch Dockerfile 2、vim编辑该文件 加入 FROM nginx MAINTAINER Micheal Docker nginx镜像 maintainer 为维护人员信息 run 为在容器内部执行该命令 3、创建自己的Docker镜像 docker build -t micheal micheal为仓库名,nginx_web为镜像名,v1为标签(版本号) ? 用docker images验证创建成功。 ? 4、启动该自己的专属Docker镜像 docker run --name nginx_web -d -p 8088:80 micheal/nginx_web:v1 启动该Docker

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    Python格式化输出——format

    当字符串长度少于设定值的时候,默认用空格填充: data = [{'name': 'Mary', 'college': 'Tsinghua University'}, {'name': 'Micheal .format(item['name'], item['college'])) """输出结果 Mary Tsinghua University Micheal 分别对应<,>,^,具体怎么使用我们看实例: data = [{'name': 'Mary', 'college': 'Tsinghua University'}, {'name': 'Micheal ---------------------居中------------------------ Mary Tsinghua University Micheal ---------------------左对齐------------------------ Mary Tsinghua University Micheal

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    , vehicle_plate: "KL5800", offense: "Parked in no parking zone", date: "2020/02/01"]) 示例代码查询任何官员财产为“Micheal Jordan”的文件的函数: function(doc) { if(doc.officer == "Micheal Jordan"){ emit(null, doc); } } 当我们发出一个HTTP = db.getCollection("parking_tickets"); BasicDBObject doc = new BasicDBObject(); doc.put("officer", "Micheal 189 Berkely Road "); doc.put("vehicle_plate", "KL5800"); //... coll.insert(doc); 只需对警官的财产进行查询,即可查询警官Micheal Jordan从MongoDB发出的任何罚单: BasicDBObject query = new BasicDBObject(); query.put("officer", "Micheal Jordan

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    )         原列表:movices = ["The Holy Grail",1975,"Terry Jones & Terry Gilliam",91,["Graham Chapman",["Micheal Idle","Terry Jones"]         输出: The Holy Grail 1975 Terry Jones & Terry Gilliam 91 Graham Chapman Micheal

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    TensorFlow从0到1 - 0 - 前言

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    【OpenCV入门之十六】多种方式模糊图像

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    【OpenCV入门之八】如何看到某些被盖住的画面

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    【OpenCV入门之十八】通过形态学操作提取水平与垂直线

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    【OpenCV入门之十三】如何在ROI中添加Logo

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    【OpenCV入门之十二】看起来一样的图像竟然存在这么大的差别!

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    案例研究:Pinterest

    影响: “通过迁移到Kubernetes,团队能够构建按需扩展和新的故障转移政策,此外还简化了Jenkins等复杂基础架构的整体部署和管理,”Pinterest的云计算和数据基础设施组产品经理Micheal

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    【OpenCV入门之十】如何计算图像直方图

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    90年代早期, Micheal Jordan的研究组将其拓展到多种统计模型中。 几乎与此同时,Neal 和 Hinton 将变分推断与EM算法联系起来,大大推动了该方法的发展。 在机器学习大牛Micheal Jordan, Zoubin Ghahramani, David Blei, Max Welling等的推动下,变分方法已经广泛被运用于各个领域中:概率编程, 强化学习,深度学习等等

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    【OpenCV入门之九】轮廓查找和多边形包围轮廓

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