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3.4.3 多滑动窗口和后退N协议(GBN)

在后退N式ARQ中,发送方不需要在收到上一的ACK后才能开始发送下一,而是可以连续发送。...当接受方检测出失序的信息后,要求发送方重发最后一个正确接受的信息之后的所有未确认的;或者当发送方发送了N个后,若发现该N个的前一个在计时器超时后仍未返回其确认信息,则该被判为出错或丢失,此时发送方就不得不又重传该出错及随后的...换句话说,接受只允许按顺序接受。 源站向目的站发送数据。当源站发完0号后,可以继续发送后续的1号、2号等。源站每发送一就要为该设置超时计时器。...接收端虽然丢弃了这些不按序的无出错,但应重复发送已经发送过的最后一个确认ACK1(这是为了防止已经发送过的确认ACK1丢失)。 后退N协议的接受窗口为1,可以保证按序接受数据。...若采用n个比特对编号,则其发送窗口的尺寸Wt应满足:1<=Wt<=2^n-1。若发送窗口的尺寸大小2^n-1,则会造成接受方无法分辨新和旧

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    Mac端也可以做视频啦!——性能测试视频工具

    一、当前现状背景      近期由于做了几个关于端外跳转到打车和检索页的性能优化项目,考虑到Mac端没有靠谱并且好用的视频工具,于是决定自己基于ffmpeg写一个视频的小工具,以便后续能够对于视频性能测试场景有专属的测试工具...经过调研发现,Windows端大家都在用一个网上较多人使用的yyb_so_test的视频小工具,而Mac端就没有找到类似的,下面我就自己使用的经验,给大家分享一下,我的Mac端使用的视频小工具!...三、工具的使用方法了解到了ffmpeg的强大,我们就开始写我们的工具吧;工具全部内容,基于python3:# -*- coding: UTF-8 -*-#!.../5.这里修改你想要的视频文件,理论上ffmpeg功能是很强大的,几乎可以绝大部分格式的视频文件:6.运行ffmpegVideoFraming.py,查看是否有报错:常见的一些报错和解决方案:(...7.拿到权限后,我们再次运行,看到这些打印就算是运行成功了;运行完成后,我们再去一级目录下查看后的结果:打卡文件夹,查看视频图片: 到这mac端的视频工具就全部介绍完了,要是能够再分完成后把结果自动统计下来就更好了

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    3.4.2 单滑动窗口与停止等待协议

    在停止等待协议中,源站发送单个后必须等待确认,在目的站的回答到达源站之前,源站不能发送其他的数据。从滑动窗口机制的角度看,停止等待协议相当于发送窗口和接受窗口的接受窗口大小均为1的滑动窗口协议。...在停止等待协议中,除了数据丢失,还可能出现以下两种差错: 到达目的站的可能已遭破坏,接受站利用在前面讨论过的差错检测技术检出后,简单地将该丢弃。...{丢弃的数据就是重复} 5.将收到的数据中的数据部分送交主机。 6.V(R)<---[1-V(R)]。{更新接受状态变量,准备接受下一个数据} 7.发送确认ACKn,并转到2。...在停止-等待协议中,若连续出现相同发送序号的数据,表明发送端进行了超时重传。连续出现相同序号的确认,表明接收端收到了重复。...此外,为了超时重发和判定重复的需要,发送方和接受方都需设置一个缓冲区。发送端在发送完数据时,必须在其发送缓存中保留此数据的副本,这样才能在出差错时进行重传。

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    3.4.4 多滑动窗口与选择重传协议(SR)

    为了进一步提高信道的利用率,可设法只重传出现差错的数据或者是计数器超时的数据。但此时必须加大接受窗口,以便先收下发送序号不连续但仍处在接受窗口中的那些数据。...选择重传协议的接受窗口尺寸Wr和发送窗口尺寸Wt都大于1,一次可以发送或接受多个。...若采用n比特对编号,为了保证接收方向向前移动窗口后,新窗口序号与旧窗口序号没有重叠部分,需要满足条件:接受窗口Wr+发送窗口Wt<=2^n。...当接受窗口为最大值时,Wtmax=Wrmax=2^(n-1)。 选择重传协议可以避免重复传送那些本已正确到达接收端的数据,但在接收端要设置具有相当容量的缓冲区来暂存那些未按序正确收到的。...接受端不能接受窗口以下或窗口上界以上的序号的,因此所需缓冲区的数目等于窗口的大小,而不是序号数目。

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    机器学习实现录像速度测试

    作者:万宇 团队:腾讯移动品质中心TMQ 项目背景 浏览器测试组一直将录像作为速度测试的重要手段之一。录像具有结果简单直观,证据保存完好等优点。...同时,深圳浏览器一直用摄像头视频来进行网页速度测试,随着网页的变化,以前的自动化程序识别率逐步降低,也到了该更新的时候了。...而成都的主路径精细化测试,涉及到很多不同的场景,比如启动,比如多窗口,比如feeds流,比如下载等。 2、速度测试成都用的是屏幕录像,而深圳用的是摄像头。...序列号都是第40左右。 提取特征以后,我们可以采用机器学习方法,比如神经网络,学习特定场景的特征。训练完成以后,即可以识别新的图片。...效果 方案对比: 使用机器学习处理录像以后,性能测试的效率明显提升。 搜索微信公众号:腾讯移动品质中心TMQ,获取更多测试干货!

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    一种用于360度全景视频超的单联合网络

    一种用于360度全景视频超的单联合网络 论文、代码地址:在公众号「3D视觉工坊」,后台回复「全景视频超」,即可直接下载。...我们设计了单联合网络(SMFN),并提供了加权损失函数,使网络更加注重赤道地区的恢复。 3. 我们为360°全景视频的超构建了第一个数据集。...我们希望我们的新见解能够加深对全景视频超研究的认识。 ? 方法 网络架构 该方法由单超分网络、多超分网络、对偶网络和融合模块构成。...单超分网络 采用单的目的是用来恢复空间信息。在我们提出的方法中,单模块由多个卷积层构成,每个卷积层后面都有一个ReLU激活层。它直接以LR目标为输入,生成初步的SR图像。过程如下 ?...多超分网络 在SMFN架构中,多网络是视频超的主要网络,它利用多个输入进行特征学习和信息恢复。主要包括特征提取、对齐、重建和融合等模块。 1.

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    视频编码的三种:I,B,P

    在视频压缩编码中,所有的被分成了三个种类,I,B和P,其实就是Intra-Prediction,Bi-prediction和Prediction。...顾名思义,就是内预测,双向预测以及(单向)预测。...每一,都是一张静止的图片,在HEVC或者以前的标准中,会采用各种各样的算法去压缩每一,而压缩算法中的很重要的一个部分就是预测编码,在预测编码中,内预测(intra prediction)与间预测...因此,基于上述所说, 如果说当前是只在当前内寻找参照块的话,那么该就是I 如果在已经编码的里面寻找参照块的话,那么它是P 如果既在已编码的里去寻找参照块,又在未来将要被编码的里去寻找参照块的话...,那么该就是B

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    视频中的 I ,P ,B

    这样对于网络传输或者视频数据存储来说成本太高,所以通常会对视频流中的一部画面进行压缩(编码)处理。...由于压缩处理的方式不同,视频中的画面就分为了不同的类别,其中包括:I 、P 、B 。I 是内部编码(也称为关键),P 是前向预测(前向参考),B 是双向内插(双向参考)。...简单地讲,I 是一个完整的画面,而 P 和 B 记录的是相对于 I 的变化。如果没有 I ,P 和 B 就无法解码。...I I (Intra coded frames):I 图像采用内编码方式,即只利用了单图像内的空间相关性,而没有利用时间相关性。...P 是差别,P 没有完整画面数据,只有与前一的画面差别的数据。 若 P 丢失了,则视频画面会出现花屏、马赛克等现象。

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    ICCV 2023丨迈向真实世界的多

    这样做的好处是,可以很容易get到训练数据;但是坏处也很明显,就是合成数据将超中的退化函数 (degradation model) 建模得过于理想化了,因此用合成数据训练出来的模型往往在面对真实世界场景的退化时会发生性能剧变...但是,即使在这种情况下,基于完全真实的数据进行超的工作也非常少(这里暂时先不谈用随机noise/blur kernel建模degradation的工作),一个很大的原因就是真实数据太难获取和处理了。...与此同时,另一个值得关注的问题是,单图像提供的信息总归是有限的,尤其是对超这种要面临“无中生pixel”的任务。...其中,在融合模块中,通常的做法是在输入的多图像中选定一(通常为第一)作为参考,然后计算输入序列中的其他和参考之间的相似度。...就是在传统融合过程中计算每一和参考之间的similarity之后,再在similarity/affinity之间计算它们的difference,以此表征间的差异信息。

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    5钟学会SQL SERVER窗口函数

    简介 窗口函数(window function), 也可以被称为 OLAP函数 或 分析函数。 窗口函数是在 ISO SQL 标准中定义的。窗口是用户指定的一组行。...窗口函数计算从窗口派生的结果集中各行的值。 可以在单个查询中将多个排名或聚合窗口函数与单个 FROM 子句一起使用。...窗口函数是整个SQL语句最后被执行的部分,这意味着窗口函数是在SQL查询的结果集上进行的, 因此不会受到Group By, Having,Where子句的影响。...指定按其执行窗口函数计算的逻辑顺序。 order_by_expression 指定用于进行排序的列或表达式。order_by_expression 只能引用可供 FROM 子句使用的列 。...一句话总结:聚合函数 over(partition by 分组字段 order by 排序字段 排序方式) as 别名 特别需要注意的是,在SQL SERVER 2012之前的版本,是不支持聚合窗口函数和

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    音频、视频及其同步

    今天介绍下音频、视频的主要参数和分析方法,以及音视频的同步等,主要内容如下: 音频 视频 PTS与DTS 音视频同步 音频 音频的概念没有视频那么清晰,几乎所有视频编码格式都可以简单的认为一就是编码后的一副图像...大小 大小指每的采样数,这个值的恒定的,具体如下: ?...FrameSize 长度 长度指压缩时每一的长度,包括头及填充位,因为有填充和比特率变换,所以长度不是恒定的,这个填充位具体从头中第 9 位获取,如果是 0 则无填充位,如果是 1 则有填充位...P :前向预测,表示与前一(I 或 P )之间的差别,需要参考前面的 I 或 P 才能生成完整的图片,相较 I 更具压缩性,节省了空间,所以 P 也成为增量。...B :双向预测编码,表示与前后两的差异,需要参考前面的 I 或 P 及后面的 P 来生成一张完成的图片,压缩性最大。

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    Easy Tech:什么是I、P和B

    I、P和B Easy-Tech #002# 在本篇文章中,我们将学习I、P和B的工作原理以及它们的用途。 好,我们先从现代视频压缩中最基本的概念开始——内预测和间预测。...现在,看完对内预测和间预测的快速介绍,让我们来学习I、P和B吧! 什么是I?...想要理解B的作用,我们需要先理解呈现/显示顺序和解码顺序的概念。 以I和P为例。如果你只使用这两种类型的,那么每一要么参考自身(I ),要么参考前一(P )。...参考B和非参考B 我们在上文中学过,B可以参考两或者多,通常,(根据其位置)一在前,一在后。我们也已知道,I不参考任何,P只参考前面的。...那么问题来了——任何都能使用B作为它的参考吗? 答案是肯定的。 如果B可以作为参考,它就被称为参考B。 如果B不用作参考,它便被称为非参考B

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    ICCV2023 |FBANet:迈向真实世界的多

    这样做的好处是,可以很容易get到训练数据;但是坏处也很明显,就是 合成数据将超中的退化函数 (degradation model) 建模得过于理想化了,因此用合成数据训练出来的模型往往在面对真实世界场景的退化时会发生性能剧变...但是,即使在这种情况下, 基于完全真实的数据进行超的工作也非常少 (这里暂时先不谈用随机noise/blur kernel建模degradation的工作),一个很大的原因就是 真实数据太难获取和处理了...与此同时,另一个值得关注的问题是, 单图像提供的信息总归是有限的 ,尤其是对超这种要面临“无中生pixel”的任务。...其中,在融合模块中,通常的做法是 在输入的多图像中选定一(通常为第一)作为参考,然后计算输入序列中的其他和参考之间的相似度。...就是在传统融合过程中计算每一和参考之间的similarity之后,再在similarity/affinity之间计算它们的difference,以此表征间的差异信息。

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    【音视频原理】视频的 I P B 概念 ① ( 码率 帧率 分辨率 视频信息 | I - 内部编码 | I - 关键压缩法 | P - 前向预测 )

    of Pictures ) 的 第一 , 画面组 内 还有 P 和 B ; I 是 P 和 B 的 参考 ; I 的 质量 决定了 同组 P 和 B 解码后的 一系列...Frames ) " , 是 视频编码 中的一种 类型 , P 采用 前向预测编码方式 , 根据 本 ( P ) 与 相邻的 前一 ( I 或 P ) 的 不同点来压缩本帧数据...I 才能完成解码 ; P 只记录了 与 I 不同的内容 , 也就是 只有 与 I 的 差异部分 , 相同的部分没有 ; 解码 P , 必须 先解码 I ; I 解码完成后 ,...将 I 与 P 合并 , 才能得到完整的 P ; 3、P 顺序不能颠倒 P 的 压缩效率较高 , 因为它 只 包含了 与参考 I 的差异数据 , 而不是完整的 画面帧数据 ; 由于...P 依赖于前面的 I 或 P , 因此在视频流中 , P必须按照正确的顺序进行传输和解码 , 否则会导致图像出现错误 ; 下图中 , P1 解码 依赖于 I , P2 解码 依赖于

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    【计算机网络】数据链路层 : 选择重传协议 SR ( 分类 | “发送方“ 确认、超时事件 | “接受方“ 接收机制 | 滑动窗口长度 | 计算示例 )★

    ( SR ) 分类 ---- 发送方 分类 : ① 发送窗口外 , 发送完毕 , 被确认的 ; 滑动窗口已经划过的位置 ; ② 发送窗口内 , 发送完毕 , 被确认的 ; ③ 发送窗口内 ,...发送完毕 , 等待确认的 ; 此时该数据需要被缓存 ; ④ 发送窗口内 , 还能发送的 ; ⑤ 发送窗口外 , 还不能发送的 ; 滑动窗口还没有滑到的位置 ; 接收方 分类 : ① 接收窗口外..., 已经成功接收的 ; ② 接收窗口内 , 希望收到 , 但是未收到的 ; ③ 接收窗口内 , 希望收到 , 刚收到的 ; ④ 接收窗口内 , 不希望收到 , 却提前收到的 , 已经缓存下来...: 发送窗口 内 将该 序号 对应的 标记为 已接收 ; ③ 移动发送窗口 : 如果 该 序号 是 发送窗口 的下界 ( 最左侧窗口 ) , 将 发送窗口 移动到 最小序号的 没有确认 的位置...: 失序的 , 将会被缓存起来 , 并向 发送方 发送该 失序 的 ACK 确认 ; ③ 移动接收窗口 : 如果 接收到的 序号 是 接收窗口 的下界 ( 最左侧窗口 ) , 将成功接收到的连续数据交付给上层

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