ffplay 音视频同步的源码分析

ffplay帧同步原理每个音频/视频帧都有pts(presentation timestamp for the frame)的概念。这个pts可以理解为什么时间点去显示这一帧。无论是音频帧还是视频帧,这个pts都是递增的(随时间流逝,依次播放一帧一帧数据)。把每一帧的pts串起来,就成了一个时间轴,那么分别看待音频和视频,则有两个相互独立的时间轴。音频同步的用于无非是要保证声音和画面一致,防止出现看电影时音不对嘴型的情况(看着就难受)。为了时间统一,要选择一个作为时间同步的标准。其它时间轴都要与
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2022电工杯:5G 网络环境下应急物资配送问题(优化)

5G 网络环境下应急物资配送问题
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基于FFmpeg和Android的音视频同步播放实现

本文将实现音视频的同步播放。实现需求基于FFmpeg实现视频解码,并通过OpenGL ES进行渲染;基于OpenSL ES进行PCM注入播放;播放时进行音视频同步;关于音视频同步原理本文不打算详细介绍音视频同步的基本原理,网上关于这部分的资源很多。简单的来说,是音视频在编码时,在音频和视频PES包中,打入时间戳信息(PTS),那么在终端解码时,由于音频解码和视频解码的速度可能不一致,如果不进行同步操作,可能声音和画面就不同步了,造成画面超前或者滞后于声音。一般来说,声音的播放时固定采样
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即插即用 | RandomMix 集百家之长实现超越Mixup的数据增强方法!

点击上方“计算机视觉工坊”,选择“星标”干货第一时间送达作者丨ChaucerG来源丨集智书童数据增强是一种非常实用的技术,可以用来提高神经网络的泛化能力,防止过拟合。最近,混合样本数据增强受到了很多关注并取得了巨大的成功。为了提高混合样本数据增强的性能,最近的一系列工作致力于获取和分析图像的显著区域,并使用显著区域来指导图像混合。然而,获取图像的显著信息需要大量额外的计算...
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Prometheus详解(九)——添加Prometheus监控标签

今天继续给大家介绍Linux运维相关知识,本文主要内容是添加Prometheus监控标签。一、Prometheus标签简介二、Prometheus标签设置三、效果检验原创不易,转载请说明出处:https://blog.csdn.net/weixin_40228200
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Qt数据库应用18-横向纵向排版

一、前言近期用户提了个需求,需要打印一个文档,要求其中部分页横向排版部分页面纵向排版,这个在之前的通用打印导出pdf类中是不具备的,通用的打印导出pdf只能统一设置一个排版方式,要么横向要么纵向,而如果要指定某一页横向还是纵向,需要单独的处理。为什么之前设计的类不支持单独指定页面,主要是为了方便用户使用,并不需要复杂的设置,而且面对的应用场景都是统一的日志类、信息类,这些数据基本上要么统一是横向要么统一是纵向排版,不需要精确到某一页什么排版,而且传入数据内容集合以后是自动分页处理的,也无法动态切换排版方式
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Mybatis-Plus之逻辑删除

概念什么是逻辑删除逻辑删除:假删除。将对应数据中代表是否被删除字段状态修改为“被删除状态”,之后在数据库中仍旧能看到此条数据记录。数据库实现思路:插入数据时,标记为未删除状态;查询、修改时,只获取未删除状态的数据进行操作;删除时则更新删除状态为已删除,则可实现逻辑上删除,物理上任存在数据功能。参考阿里巴巴开发规范表达逻辑删除的字段名为 is_deleted,1 表示删除,0 表示未删除。测试案例在表中添加is_deleted字段,并设置默认值为0,实体类添加逻辑删除字段并添加 @TableLo
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Docker实用篇

Docker实用篇1.初识Docker1.1.什么是Docker微服务虽然具备各种各样的优势,但服务的拆分通用给部署带来了很大的麻烦。分布式系统中,依赖的组件非常多,不同组件之间部署时往往会产生一些冲突。在数百上千台服务中重复部署,环境不一定一致,会遇到各种问题1.1.1.应用部署的环境问题大型项目组件较多,运行环境也较为复杂,部署时会碰到一些问题:依赖关系复杂,容易出现兼容性问题开发、测试、生产环境有差异例如一个项目中,部署时需要依赖于node.js、Redis、Ra
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Mybatis-Plus条件

Mybatis-Plus条件条件构造器说明:以下出现的第一个入参boolean condition表示该条件是否加入最后生成的sql中没有标明condition的方法,默认为true以下出现的泛型Param均为Wrapper的子类实例(均具有AbstractWrapper的所有方法)以下方法在入参中出现的R为泛型,在普通wrapper中是String,在LambdaWrapper中是函数(例:Entity::getId,Entity为实体类,getId为字段id的getMethod)参数R
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Mysql - Innodb锁、事务与隔离级别

我们的数据库一般都会并发执行多个事务,多个事务可能会并发的对相同的一批数据进行增删改查操作,可能就会导致脏写、脏读、不可重复读、幻读这些问题。这些问题的本质都是数据库的多事务并发问题,为了解决多事务并发问题,数据库设计了事务隔离机制、锁机制、MVCC多版本并发控制隔离机制,用一整套机制来解决多事务并发问题。事务及其ACID属性事务是由一组SQL语句组成的逻辑处理单元,事务具有以下4个属性,通常简称为事务的ACID属性。原子性(Atomicity) :事务是一个原子操作单元,其对数据的修改,要么全都
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Mysql InnoDB存储引擎的锁相关

Mysql InnoDB存储引擎的锁相关InnoDB下,mysql四个级别隔离下加锁操作四个级别隔离的写操作都加X锁串行化下读加S锁select … for update, select … lock in share mode 分别加x锁,s锁在需要加锁的场景下,会根据情况使用三种加锁策略(算法)Record LockGap LockNext-Key Lockmysql RR 为啥能隔离幻读快照读 select当前读 select for update, select l
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MySQLl的可串行化_mysql事务串行化的锁机制是怎样的?

1、mysql的可串行化首先:可串行化serializable这是事务的最高级别,在每条读的数据上,加上锁,使之不可能相互冲突,因此,会导致大量的超时现象。解释如下:以A,B用户为例:首先将B账号的隔离级别设置为serializable,当B账号开启一个事务,查询各个账户的余额,没有提交事务。此时A账户,也开启一个事务,在事务中执行插入操作,这时A账户的执行操作是不能立即执行的,当B账户执行提交事务操作后,A账户的操作才能执行。mysql事务 串行化 隔离级别的锁机制是怎样的在A、B客户端都
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k26.第十一章 K8s进阶篇-细粒度权限控制 (二)

2. RBAC实践创建一个名为deployment-clusterrole的clusterrole​ a) 该clusterrole只允许创建Deployment、Daemonset、Statefulset的create操作在名字为app-team1的namespace下创建一个名为cicd-token的serviceAccount,并且将上一步创建clusterrole的权限绑定到该serviceAccount创建clusterrole[[email protected] ~]#
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SpringCloud Alibaba Seata处理分布式事务

SpringCloud Alibaba Seata处理分布式事务1、分布式事务问题2、Seata简介2.1 Seata是什么?2.2 Seata能做什么?2.3 下载3、Seata-Server安装3.1 Seata-Server的zip文件解压并修改配置3.2 mysql8.0数据库新建数据库库seata3.3 在seata库里面建表3.4 修改conf目录下面的registry.conf配置文件3.5 启动测试4、订单/库存/账户业务数据库准备4.1 分布式事务业务说明4.2 创建业务数据库4.3对上
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单层感知器分类案例

单层感知器分类案例1、题目及实现思路2、代码实战1、题目及实现思路  题目:假设我们有 4 个 2 维的数据,数据的特征分别是(3,3),(4,3),(1,1),(2,1)。  (3,3),(4,3) 这两个数据的标签为 1,  (1,1),(2,1)这两个数据的标签为-1。  构建神经网络来进行分类。  思路:我们要分类的数据是 2 维数据,所以只需要 2 个输入节点(一般输入数据有几个特征,我们就设置几个输入神经元),我们可以把神经元的偏置值也设置成一个输入节点。这样我们需要 3 个输入节点
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SimpleRNN实现股票预测

SimpleRNN实现股票预测1、数据源2、代码实现3、完整代码原理请查看前面几篇文章。1、数据源  SH600519.csv 是用 tushare 模块下载的 SH600519 贵州茅台的日 k 线数据,本次例子中只用它的 C 列数据(如图 所示):  用连续 60 天的开盘价,预测第 61 天的开盘价。2、代码实现  按照六步法: import 相关模块->读取贵州茅台日 k 线数据到变量 maotai,把变量 maotai 中前 2126 天数据中的开盘价作为训练数据,把变量
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LSTM实现股票预测

LSTM实现股票预测1、传统RNN的缺点2、LSTM(长短时记忆网络)2.1 原理2.2 举例2.3 Tensorflow2描述LSTM层3、LSTM实现股票预测3.1 数据源3.2 代码实现1、传统RNN的缺点  RNN 面临的较大问题是无法解决长跨度依赖问题,即后面节点相对于跨度很大的前面时间节点的信息感知能力太弱。如下图中的两句话:左上角的句子中 sky 可以由较短跨度的词预测出来,而右下角句子中的 French 与较长跨度之前的 France 有关系,即长跨度依赖,比较难预测。  图片来源
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GRU(门控循环单元)实现股票预测

GRU实现股票预测1、GRU(门控循环单元)1.1 GRU原理1.2 Tensorflow2描述GRU层1.3 GRU股票预测1.3.1 数据源1.3.2 代码实现1、GRU(门控循环单元)GRU 由 Cho 等人于 2014 年提出,优化 LSTM 结构。1.1 GRU原理  门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)是 LSTM 的一种变体,将 LSTM 中遗忘门与输入门合二为一为更新门,模型比 LSTM 模型更简单。  如上图所示,GRU 使记忆体hth_tht​
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中国医学影像人工智能20年回顾和展望

点击下方卡片,关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货,第一时间送达转载自:中国图象图形学报点击进入—>CV微信技术交流群中国图象图形学报在过去20年里,医学影像技术、人工智能技术以及这两项技术相结合的临床应用都取得了长足发展。中国在该领域的研究也取得卓越成就,并且在全世界范围内的贡献比例仍在逐步提高。为了记录和总结国内同行的科研成果,中国医学影像人工智能20年...
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女生毕业论文致谢导师,导师批注亮了!网友:哈哈哈哈哈哈

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