云点播VOD 你问我答 第11季 本期共解答10个问题 Q1：云点播自定义域名配置？ 开通云点播后，系统将为您分配一个默认域名xxx.vod2.myqcloud.com，您在云点播中的所有资源将默认使用该域名。您也可以登录 [云点播控制台](https://console.cloud.tencent.com/vod/overview) 自定义添加并解析域名。 前提条件 已成功申请云点播服务，详细请参见[购买指引](https://cloud.tencent.com/document/product
沃达尔 (Vodal) A Nice vue modal with animations.
按照如下三步操作，可以用 XCode 或者 Android Studio 编译和调试小视频 App 的客户端代码，运行效果如下：
导语 | 如何安全、高效、管理点播资源，获取完备可靠的资源隔离和管理方案，一键开通云点播子应用解决您的问题。 音视频内容无时无刻环绕着人们的衣食住行，伴随产生的各类业务也都逐渐从本地迁移到云上；尤其是在电商、游戏、在线教育等众多领域内，音视频内容有着更新快，功能迭代快速，业务多样的特点，各类视频相关类的产品层出不穷，为企业提供了新的机遇和发展方向。 但是随着业务更加多元，不可避免会给开发者带来更多的困扰，毫无疑问他们会面对更复杂的应用环境，更高的运维成本；为增加企业业务的兼容性，避免资源管理混乱带
背景 随着 AI 模型规模的越来越大，训练数据的越来越多，用户对模型的迭代效率也要求越来越高，单个 GPU 的算力显然无法满足大部分业务场景，使用单机多卡或多机多卡训练成为趋势。单机多卡训练场景的参数同步借助目前 NVIDIA NVLINK 技术已经得到了很好地解决，而多机多卡场景由于对网络通信的强依赖就没有那么简单。 目前网卡厂商提供的 RoCE 等 RDMA 技术，使得多机通信效率大幅提升，但是如何在25G或 50G VPC 网络环境下提升分布式训练系统的通信效率，仍然是目前公有云厂商亟需解决的
Cognex ViDi Suite 深度学习软件用于训练基于标记图像集的视觉优化深度神经网络 (VODNN)。经过训练的网络可以执行以下操作：
根据腾讯云音视频官方的消息显示，播放器SDK是音视频终端SDK的子产品之一，它采用“腾讯视频”同款播放内核，经过内部业务长期优化和海量服务验证，对比系统播放器性能可提升20%-50%，同时具备“臻彩视听”、精准Seek、画中画等丰富功能，为用户提供直播、点播场景下流畅稳定的音视频播放能力，覆盖泛娱乐、电商、教育等多样化音视频业务场景，支持Web/H5、iOS、Android、Flutter平台。
冯克环，腾讯云异构计算研发工程师，专注于云上 AI 训练加速相关技术，对 GPU 虚拟化、GPU 训练加速有深厚的积累，目前负责腾讯云 AI 训练加速相关技术的研发以及性能优化工作。 张锐，腾讯云网络虚拟化研发工程师，在之前的工作中专注于 AI 训练网络优化方面的工作，在 RDMA、GPU 通信优化等方面有较多经验，目前专注于做云上AI训练通信优化方面的工作。 背景 随着 AI 模型规模的越来越大，训练数据的越来越多，用户对模型的迭代效率也要求越来越高，单个 GPU 的算力显然无法满足大部分业务场景，使
EasyDSS视频直播点播平台集视频直播、点播、转码、管理、录像、检索、时移回看等功能于一体，可提供音视频采集、视频推拉流、播放H.265编码视频、存储、分发的视频流可覆盖全终端等视频能力服务。
https://www.streamingmedia.com/Articles/Editorial/Featured-Articles/Buyers-Guide-to-Video-Quality-Metrics-130675.aspx
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本文将引导你逐步把视频处理的功能迁移到云转码，从腾讯云官网得知，视频处理VC的功能已迁移至云转码，不过老用户依然可以正常使用视频处理VC，但云转码不支持文件上传到cos后自动转码，需要调用一次云API发起转码；
VOD代表Video on Demand（视频点播），这种视频流化和交付技术使人们可以随时随地在任何设备上立即观看视频。视频点播有多种类型：
AVOD（Advertising-based Video On Demand）是一种视频点播商业模式：通过在视频中插入广告（通过客户端广告插入或者服务端广告插入）产生收益。
当我向流媒体业内人士问到，视频点播（VOD）对于他们意味着什么？我通常会得到这样的答案：
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 翻译、编辑：Alex 本文来自OTTVerse，作者为Krishna Rao Vijayanagar。 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 AVOD Easy-Tech #026# AVOD（Advertising-based Video On Demand）是一种视频点播商业模式：通过在视频中插入广告（通过客户端广告插入或者服务端广告插入）产生收益。 通常情况下，AVOD服务都是免费观看，并与Freemium服务绑定，这
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 翻译、编辑：Alex 本文来自OTTVerse，作者为Krishna Rao Vijayanagar。 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 商业模式 Easy-Tech #025# 什么是视频点播（VOD）？ 当我向流媒体业内人士问到，视频点播（VOD）对于他们意味着什么？我通常会得到这样的答案： 点播是一种可以让用户随时随地观看视频的视频传输机制。 当然，这种表述也伴随着各种限制。VOD访问可以受到来自年龄、地理、商业策
这里需要注意的是 aliyun-java-sdk-vod 飘红问题，aliyun-java-sdk-vod 没有开源，所以不能直接在pom文件中直接引用依赖。
Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架，在业界得到了广泛应用。
共享体验社交和在线协作场景逐渐涌现出很多新玩法，例如一起看场景下，通过 TRTC 可以实现音视频实时互动交流，然而各端如何能够保证看到进度相同的电影和演出呢？各端进度同步对齐就会是第一个实现难点，此外还有很多特殊情况和业务需求需要兼容，比如： 如果大家都通过在线视频平台观看，喊321播放然后小伙伴们一起点击播放按钮可行吗？ 那么一起看「高能片段」需要大家同时跳转到某个时刻的视频进度开始怎么办？ 如果是一起看的是直播流，各端无法控制播放进度无法保证对齐怎么处理？ 其中一个小伙伴的视频卡住一会儿，缓冲转圈
步骤 1 打开应用管理与运维平台控制台，在"软件中心"-"组织管理"页面，单击"创建组织"。设置组织名称（此处以spring-demo为例，如显示组织名已存在，更换组织名即可），单击“确认”。
全球长期微波植被光学深度气候档案（VODCA） 植被光学深度（VOD）描述了植物对辐射的衰减情况。VOD是频率以及植被含水量的函数，并延伸到生物量。VOD在生物圈研究中有许多可能的应用，如生物量监测、干旱监测、物候学分析或火灾风险管理。我们合并了来自各种空间传感器（SSM/I、TMI、AMSR-E、AMSR2、WindSat）的VOD观测数据，以建立全球长期VOD时间序列。在汇总之前，数据已经按照AMSR-E进行了重新标定，消除了它们之间的系统差异。
业界AI应用中，GPU的使用逐渐增加，腾讯云TACO是一种异构计算加速软件服务，搭配腾讯自研的软硬件协同优化组件和硬件厂商特有优化方案，支持物理机、云服务器、容器等产品的计算加速、图形渲染、视频转码各个应用场景，帮助用户实现全方位全场景的降本增效。
硬件条件：一个摄像头 + 一台FMS服务器即可 原理：摄像头实时采集视频源，然后推送到FMS服务器，其它客户从FMS上获取视频流。 需要做二个fla，一个用于向FMS服务端推送视频源(即发送端)，一个用于从FMS服务器获取并播放视频(即接收端) Server.fla关键代码： var cam:Camera; var vod:Video; var intervalId:uint; var intelvalTimes:uint=0; var isWorked=false; var nc:NetConnectio
如果是web 下，比如说django ，那么你新建一个app，把你需要导入的说用东东，都写到这个app中，然后在setting中的app也配上基本就ok了
安装 cuda 9.0; https://www.cnblogs.com/xuyaowen/p/nvidia-driver-cuda-installation.html
模板是网站的主题外观，也被称为主题或皮肤。通过使用不同的模板，网站的前台可以以不同的样式展示。这就像人们的服装一样，人们打扮得漂亮会吸引人，同样地，一个好看的模板不仅能吸引用户的第一眼，还可以更加人性化地展示网站的功能给用户。所以选择一个合适的模板对于网站的吸引力和用户体验非常重要。
选自Uber 作者：Alex Sergeev、Mike Del Balso 机器之心编译 参与：李泽南、路雪 Horovod 是 Uber 开源的又一个深度学习工具，它的发展吸取了 Facebook「一小时训练 ImageNet 论文」与百度 Ring Allreduce 的优点，可为用户实现分布式训练提供帮助。本文将简要介绍这一框架的特性。 近年来，深度学习引领了图像处理、语音识别和预测等方面的巨大进步。在 Uber，我们将深度学习应用到了公司业务中，从自动驾驶搜索路线到防御欺诈，深度学习让我们的数据科
高策，腾讯高级工程师，Kubeflow 社区训练和自动机器学习工作组 Tech Lead，负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。 张望，腾讯高级工程师，从事 GPU 虚拟化和分布式训练加速，负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。 引言 随着模型规模和数据量的不断增大，分布式训练已经成为了工业界主流的 AI 模型训练方式。基于 Kubernetes 的 Kubeflow 项目，能够很好地承载分布式训练的工作负载，业已成为了云原生 AI 领域的事实标准，在诸多企业内广泛落地。 尽管
子组件 <template> <vodal :show="show" animation="rotate" @hide="showhide"> 动画插件 </vodal> </template> <script> import Vodal from "vodal"; export default { components: { Vodal, }, props: ['show'], methods:
public static String toXML(String path) throws IOException { Element root = new Element("ADI"); // 将根节点添加到文档中； Document Doc = new Document(root); CDATA text = null; // 创建节点 Element elements = new Elem
安装ompi 准备ompi安装包 下载ompi：https://github.com/open-mpi/ompi/releases 版本建议大于4.0.0。 因为发现openmpi-4.0.0里面没有configure，只找到config，因此我自己用的是openmpi-4.0.1.tar.gz。 把ompi压缩包上传到要安装horovod的服务器。 安装ompi 我没有完全按照horovod指向的教程来，而是根据ompi的README.md做了些许修改： # 解压安装包 gunzip -c ope
我们将其定义为随时观看被播出后的任何节目，无论是在播出后的一分钟，两周或是几个月。这不包括 Timeshifting 的情况，如广播的“重新开始”功能。根据已有系统的迭代以及收到的反馈，我们希望新的系统能达到以下要求：
一天，小罗妹妹在家看着综艺节目，为自己家idol 坤坤哥哥，疯狂打call，被里面的节目效果，逗得捧腹大笑，这时看到了坤坤哥哥特别好笑的一个动作表情，想要保存下来，和朋友分享，怎么办呢，小罗妹妹非常苦恼，
通常的，流媒体平台往往支持多种模式供用户选择。很多流媒体网站也存在几种商业模式混合的方式。
云桌面的出现已经改变了生活和工作方式，让很多用户在无须购买主机的情况下，使用虚拟主机上网办公，省钱又便捷，个人还是团体都适用。尤其是一些公司出于节约成本、安全和高效等需求，逐渐配置了云桌面，其功能还是比较强大的，包括支持VOD视频点播、移动办公等。当然在使用的过程中，客户也会遇到一些疑问，例如云桌面怎么查看vod服务器？
纯视频点播TVOD要求严格的即时响应，从请求节目到发送节目可能短于1秒钟，还包括诸如对视频进行快进、快退和慢放等操作的即时响应，即提供较为完全的交互功能和虚拟VCR功能。TVOD要求能够随机地、以任意间隔对开始播放的视频节目帧做即时的访问，即要求存储设备能够迅速地从一个随机位置切换到另一个位置。要实现这些功能，系统一般要根据用户的点播指令，向每个用户提供单独的信息流，这不仅对视频服务器和视频磁盘驱动器要求较高，而且对网络和用户终端都有较高的技术要求，在现阶段开展大范围的商业化运行具有一定困难。
import org.jdom.CDATA;import org.jdom.Document;import org.jdom.Element;import org.jdom.output.Format;import org.jdom.output.XMLOutputter; public static String toXML(String path) throws IOException { Element root = new Element("ADI"); // 将根
Horovod 是 TensorFlow、Keras、PyTorch 和 Apache MXNet 的分布式深度学习训练框架。Horovod 的目标是使分布式深度学习快速且易于使用。
大规模数据以及大型的神经网络结合在很多机器学习的任务上带来了超凡的表现。在训练深度学习模型的时候，当数据以及参数量变大的时候计算资源是决定我们算法迭代速度的关键要素之一。
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