在字符与字节之间的转换过程称为编解码，Python自带了超过100种编解码器，比如：
在Windows上使用open打开utf-8编码的txt文件时开头会有一个多余的字符\ufeff，它叫BOM,是用来声明编码等信息的,但python会把它当作文本解析。
关于作者：Milter，一名机器学习爱好者、NLP从业者、终生学习者，欢迎志同道合的朋友多多交流
“字符串”是个相当简单的概念：一个字符串是一个字符序列。本文记录 Python 中字符串相关内容。 基本的编解码器 Python 自带了超过 100 种编解码器（codec, encoder/decoder），用于在 文本和字节之间相互转换。每个编解码器都有一个名称，如 ‘utf_8’， 而且经常有几个别名，如 ‘utf8’、‘utf-8’ 和 ‘U8’。这些名称可以传 给 open()、str.encode()、bytes.decode() 等函数的 encoding 参数。 例如： 使用 3 个编解码
这篇文章虽然篇幅有点长，但这不并是一篇关于Python异常的全面介绍的文章，只是在学习Python异常后的一篇笔记式的记录和平时写代码过程中遇到异常记录性的文章。
原因在于这个latin1不会对中午编码，所以我们需要处理这个EncodeError,处理如下：
dummy_threading：threading模块的替代（当_thread不可用时）
一共支持三种格式： Ogg、MPEG4、WebM，但是这三种格式对于浏览器的兼容性却各不同。
今天给大家介绍一下200多个Python标准库，让大家对Python标准库有一个大致的认识。
From：http://yate.null.ro/pmwiki/index.php?n=Main.CppTutorial3 Yate的编解码模块不处理任何消息，而是通过API方式调用。其他模块通常两者
在使用FFmpeg进行音视频处理时，我们有时会在日志中看到以下警告信息：Using AVStream.codec to pass codec parameters to muxers is deprecated, use AVStream.codecpar instead。这条警告信息表明在FFmpeg中使用AVStream.codec传递编解码器参数给复用器已经被弃用，推荐使用AVStream.codecpar取而代之。 本篇博客将详细介绍什么是AVStream.codec，为什么它被弃用，以及如何解决这个问题。
随着众多model zoo的出现，对于我们这样不懂得高深的数学基础知识的小白来说，能体验众多业界大牛开发的模型也不再是一个遥不可及的事情了。现在唯一的成本可能就是要熟悉各种开发框架，如 Transformers，OpenMMLab 等。KubeGems 在1.23版本中加入了模型商店的功能，其主要目的就是为了让开发者快速部署和体验这些优秀的模型，当前KubeGems主要对接Huggingface 和 OpenMMLab 两个model zoo，后续我们还将不断集成其他优秀的model zoo。本文将以HuggingFace为例，简单介绍如何在KubeGems上快速体验一个视觉问答的模型任务，以及一些实现背后的技术细节。
Matroska封装格式非常灵活、兼容性好，既适用于本地文件存储又可以进行实时流传输。本篇文章主要探讨Matroska的编解码器映射，如何封装视频流、音频流、字幕流。如果要Matroska的介绍、功能和基本结构，请查看上一篇文章：走进音视频的世界——Matroska封装格式的介绍(一)。
https://www.streamingmedia.com/Articles/Editorial/Featured-Articles/Good-News-AV1-Encoding-Times-Drop-to-Near-Reasonable-Levels-130284.aspx
FFMPEG 编解码器获取流程 : 在获取音视频流 AVStream *stream 之后 , 执行以下流程 ;
本章主要内容就是讲解如何在dotnetty的框架中进行网络通讯以及编解码对象、数据包分包拆包的相关知识点。
来自 WebCodecs 的技术主管 Chris Cunningham 将首先介绍一些 WebCodecs 的 API，并会介绍一些关于视频编码器的设置。
本文来自SMPTE Technology Webcast Series，演讲者是来自Dolby laboratories, Inc的Sean T. McCarthy和Walt Husak，演讲主题是新型视频编解码器前景：VVC, EVC, HEVC,LC-EVC, AVC等。
上篇文章高性能NIO框架Netty入门篇我们对Netty做了一个简单的介绍，并且写了一个入门的Demo,客户端往服务端发送一个字符串的消息，服务端回复一个字符串的消息，今天我们来学习下在Netty中怎么使用对象来传输数据。 上篇文章中传输字符串我们用的是框架自带的StringEncoder，StringDecoder编解码器，现在想要通过对象来传输数据，该怎么弄呢？ 既然StringEncoder和StringDecoder可以传输字符串，我们来看看这2个类的源码不就知道它们到底做了一些什么工作。 Stri
最近，越来越多的图像被压缩并发送到后端设备进行机器视觉分析任务（例如目标检测），而不仅仅是供人类观看。然而，大多数传统的或可学习的图像编解码器都是最小化人类视觉系统的失真，而没有考虑到机器视觉系统的需求。在这项工作中，我们提出了一种用于机器视觉任务的图像压缩前处理方法。我们的框架不依赖于可学习的图像编解码器，而是可用于传统的非可微分编解码器，这意味着它与编码标准兼容，并且可以轻松部署在实际应用中。具体而言，我们在编码器之前增加一个神经网络前处理模块，用于保留对下游任务有用的语义信息并抑制无关信息以节省比特率。此外，我们的神经网络前处理模块是量化自适应的，可以在不同的压缩比下使用。更重要的是，为了联合优化前处理模块和下游机器视觉任务，我们在反向传播阶段引入了传统非可微分编解码器的代理网络。我们在几个具有不同骨干网络的代表性下游任务上进行了广泛的实验。实验结果表明，我们的方法通过节省约20%的比特率，在编码比特率和下游机器视觉任务性能之间取得了更好的权衡。
音频编解码器的用途是高效压缩音频以减少存储或网络带宽需求。理想情况下，音频编解码器应该对最终用户是透明的，让解码后的音频与原始音频无法从听觉层面区分开来，并避免编码 / 解码过程引入可感知的延迟。
https://engineering.linkedin.com/blog/2019/litr-a-lightweight-video-audio-transcoder-for-android
Flutter定义了两种Codec：MessageCodec 和 MethodCodec。
https://hacks.mozilla.org/2018/06/av1-next-generation-video-the-constrained-directional-enhancement-filter/
• 容器／文件（Conainer/File）：即特定格式的多媒体文件， 比如mp4、flv、mkv等。
fluent FFmpeg返回一个构造函数，你可以使用它来对FFmpeg命令进行操作。
视频产业现在处于一个十字路口，巨大的视频服务行业每年价值约 2000 亿美元。视频占互联网所有流量的 80%，这个比例还在增长。而在这 80% 的流量中，80% 是由 H.264 比特流组成的 -- 这是当今主流的视频编解码器。但 H.264 是在 2003 年实现标准化的，整整 18 年了，现在时机已经成熟，需要一个更新、更强大的编解码器来取代它。
原文链接：https://blog.beamr.com/2020/05/28/video-codecs-in-2020-the-race-is-on/
视频会议在人们的日常生活中使用愈发频繁，尤其是在新冠肺炎疫情的影响下视频会议市场急剧增长，由此引发了思科网讯视频技术的不断更新。本次分享，我们邀请到了思科协作技术事业部的首席工程师Thomas Davies先生，他向我们分享了AV1的发展历程，开发AV1时所受到的挑战，以及AV2的发展前景及其在实时通信中的作用。
一般来说，大多数学习的图像压缩系统主要是为了人类感知设计的。最近，由于针对高级识别任务跨设备传输视觉数据的需求不断增长，用于机器感知的图像编码成为一个活跃的研究领域。如果为用于不同机器感知任务的图像编码设计一个通用的编码器，则很难实现最近的速率-失真权衡。但如果为每一个任务都定制编码器的代价远远超过了可承受范围。
在前面章节中，我们一再看到，训练或使用神经网络进行预测时，我们需要把数据转换成张量。例如要把图片输入卷积网络，我们需要把图片转换成二维张量，如果要把句子输入LSTM网络，我们需要把句子中的单词转换成one-hot-encoding向量。
• AVUtil：核心工具库，下面的许多其他模块都会依赖该库做一些基本的音视频处理操作。
在使用Netty进行通信开发，如何选择编码器？在TCP粘包/拆包的问题如何解决？服务端在启动 流程是什么样的？连接服务流程是什么？
音视频 文件 从 采样 -> 处理 -> 得到原始数据帧队列 -> 音视频编码 -> 音视频包队列 -> 格式封装 的过程如下 :
据我所知，这是第一次有研究对代表基本视频编码（Essential Video Coding，EVC）、通用视频编码（Versatile Video Coding，VVC）和低复杂度增强视频编码（Low Complexity Enhancement Video Coding，LCEVC）的编解码器以及 AV1、HEVC 和 H.264 的质量和性能进行比较。它并不像我希望的那样详尽，但结果应该有助于你了解三个较新的 MPEG 编解码器的目标，以及它们与旧编解码器的对比情况。
Jonathan 首先介绍了视频编解码器产生的整数溢出失真，如下图所示。事实上，很难计算出编解码器中整数需要多大才能避免这个问题。设计的足够大的整数实际上并不够大，当然太大的整数也会造成实现成本上升。
为流媒体服务添加新的编解码器是一个重大决定。似乎不可避免的是，H.264 将长期存在，新的编解码器不会取代它，而只是占据市场的份额。在短期内，这意味着流媒体服务可能还需要提供 H.264 和新编解码器，这将增加复杂性和 CDN 存储需求。证明迁移到新编解码器的步骤是什么，如今的情况如何？
原标题：The Streaming Codec Landscape in 2021
本文来自PCS 2021的一次Keynote，演讲者是来自Intel的Jill Boyce，演讲题目是“Video Codec Standardization and Ecosystem Update”，主要介绍了视频编解码器的标准化和进展。
原文链接 / https://bloggeek.me/webrtc-video-codec/
原文：https://engineering.linkedin.com/blog/2019/litr-a-lightweight-video-audio-transcoder-for-android
在学习使用FFmpeg进行编解码时，我们有必要先去熟悉FFmpeg中的常用结构体，只有对它们的含义和用途有深刻的了解，我们才能为后面的学习打下坚实的基础。所以，这篇文章将会介绍这些常用的结构体有哪些，然后再介绍它们的具体用途。
本文介绍了如何利用Keras框架开发基于序列数据的循环神经网络模型，并给出了一个序列到序列预测问题的实例。首先介绍了如何定义一个简单的编码器-解码器模型，然后利用Keras的Sequential模型定义了一个基于LSTM的编码器-解码器模型，最后利用Keras的Dataset API从数据集中加载数据并划分训练集和测试集。在划分数据集之后，使用Keras的Sequential模型定义了一个基于LSTM的编码器-解码器模型，并使用Keras的Keras Tuner对模型进行超参数调优。最后，使用Keras的Keras Tuner对模型进行超参数调优，并使用测试集对模型进行评估。实验结果表明，该模型在序列到序列预测问题上的性能优于传统的循环神经网络模型。
原文：https://mux.com/blog/streaming-video-on-the-internet-without-mpeg/
原文链接：https://www.tvtechnology.com/news/a-simple-guide-to-formats-and-codecs
首先我先说一下ATEME。ATEME从事一家做广播的编码公司现在已经有20多年了，包括VideoLAN的一些人也在公司里面工作。所有的编解码器，我们一开始主要是从MPEG开始、VVC标准化，然后VVC竞争者，所有的编解码器都在一起攻克。其他的都是同时进行的，更重要的是我今天要讲的这个也是编解码器的未来进展。
📷 点击上方“LiveVideoStack”关注我们 近期，谷歌推出了一款基于AI的音频编解码器——SoundStream。根据谷歌介绍，SoundStream是首个可以编码不同声音类型、同时提供高质量音频并能在智能手机CPU上实时运行的神经网络编解码器。今年早些时候，谷歌曾发布了一款名为Lyra的超低比特率音频压缩编解码器。一年之内，谷歌推出了两款基于AI的音频编解码器。这两款编解码器究竟有什么不同？谷歌为什么如此专注于低比特率的音频压缩？SoundStream是否将成为一款通用音频编解码器，还是只专注于
原标题：LCEVC vs. AVC – Incredible 28% Gain at 3x Speed
简介： 视频数据是目前互联网流量中最大的一部分，占用的带宽比重较大。而通常在视频流媒体应用中，播放端可以达到的最高质量水平与可用带宽直接相关，因此高效的视频编码器对于视频内容提供商而言可以有效降低带宽成本。目前市场上最主要的视频编解码器AVC/H.264被广泛用于流媒体应用，但是构建H.264的编码技术已经过时，而像HEVC这样的新一代视频编解码器可以在保持视频质量不变的同时将带宽需求降低高达50％。但是，由于许可费用昂贵且具有不确定性，HEVC从发布到现在已经有四年多的时间了，目前还没有被广泛部署。近
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