安装 npm install --save fluent-ffmpeg 或者添加 "dependencies": { "fluent-ffmpeg": "^2.1.2" } 之后 npm install 视频文件推流 引用及变量 const ffmpeg = require('fluent-ffmpeg'); const ffmpegPath = "/Users/zhangjian/psvmc/app/me/electron/zjclass/libs/ffmpeg_mac/ffmpeg"; const
在许多实时视频应用场景中,我们需要动态生成实时视频流并将其推送到 RTMP 服务器。例如,我们可能需要生成一个实时显示当前时间的视频流,或者在游戏直播时显示实时弹幕等。本文将介绍如何使用 Node.js、Canvas 和 FFmpeg 实现这一需求。
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。
最近发现之前在B站下载的视频,有一些突然变成大会员才能看了。(我下载的时候,还是都能看的。把我下载的文件给加密了,想逼我充大会员,这谁忍得了)。于是,决定把之前下载的文件都给保存到自己的硬盘中。但是量有点小大,20G。所以就排除了用网上的下载B站视频的方法。于是上网搜索了一下,然后发现了音视频开发库中的王者ffmpeg。
图像画面由一个数字序列表示的图像中的一个最小单位色块,被称之像素(pixel/px)
本文介绍了一种基于腾讯云智能语音的实时语音识别微信小程序的开发和实现。该小程序使用Wafer服务器进行音频文件的上传和识别,利用腾讯云的语音识别API进行实时语音转文字,并将识别结果展示在小程序中。具体实现包括搭建项目结构、配置服务器、上传音频文件、添加识别和转文字功能、以及处理异常情况等。该小程序可以方便地在手机端进行调试和体验。
比如,图形图像领域熟知的“滤镜”一词,实际上也是filter。大名鼎鼎的ffmpeg就是通过很多filter来实现音视频的编解码和转码的。
2020年,直播带货火爆全网。想一探淘宝直播背后的前端技术?本文将带你进入淘宝直播前端技术的世界。
本文作者:IMWeb ssttm169 原文出处:IMWeb社区 未经同意,禁止转载 最近做一个微信的口令红包的功能,准备都要投入使用了, 老板突然发愁,他说 现在的羊毛党这么猖狂,一不小心,1
项目地址: https://github.com/smackgg/reversevoice 整个项目其实很简单,从本人在抖音和 B 站看到火起来到最终小程序上线也就几天的下班时间就搞定了,11月16日上线至今用户量还是蛮多的(主要当时做的快此类 app 比较少),现在已经出现了大量的更简约更好的倒放挑战 app,本项目开源仅供大家学习~(文中代码需要左右滑动噢!) 1 体验:小程序二维码 2 功能介绍/实现原理 功能及实现原理简述 ① 小程序端用户录音并保存本地 ② 录音后将录音文件上传至后端进行
项目地址: https://github.com/smackgg/reversevoice
K8S内部署微服务后,对应的日志方案是不落地方案,即微服务的日志不挂在到本地数据卷,所有的微服务日志都采用标准输入和输出的方式(stdin/stdout/stderr)存放到管道内,容器日志采用的是json格式。
这是弹幕播放器系列文章第二篇,上篇请查看 从零开发弹幕视频播放器1。下篇请查看 原来爱优腾等视频网站都是用这个来播放流媒体的 播放器官网:https://nplayer.js.org/ 。
fluent-bit是一种在Linux,OSX和BSD系列操作系统运行,兼具快速、轻量级日志处理器和转发器。它非常注重性能,通过简单的途径从不同来源收集日志事件。
ORM大家都非常熟悉了吧,我相信也有很多朋友正在用自己或者一些公开的框架,而最常用而且强大的,非Hibernate了(Net中为NHibernate),网上的文档非常多,不过在博客园中,介绍NHibernate的非常少,李哥的NHibernate系列(NHibernate之旅)不失为一个经典,对于新手的我们,需要完全掌握还需要很长一段路,对于新手来说,最初的配置是非常头大的一件事情,好在老赵推荐一个开源的框架Fluent NHibernate,有了它,我们可以完全脱离配置文件,不过博客园中介绍Fluent
「随着 K8s 不断更新迭代,使用 K8s 日志系统建设的开发者,逐渐遇到了各种复杂的问题和挑战。本篇文章中结合作者使用经验,分析和设计 K8s 日志收集实践过程。」
不到六个月前,CNCF 和Fluent Bit[1]社区宣布,Fluent Bit 已被下载和部署超过 10 亿次[2]。Fluent Bit 现在已经将这一成绩提高了两倍,在 10 月初突破了 30 亿大关。
CNCF 和 Fluent Bit 社区激动地宣布,Fluent Bit[1]已经获下载和部署了超过 10 亿次[2],迅速达到了很少有软件项目能够达到的里程碑。Fluent Bit 正在帮助用户解决云原生、物联网和裸机环境中的复杂可观测性挑战,并嵌入到主要的 Kubernetes 发行版中,它已迅速成为行业标准技术——任何企业可观测性平台的核心要素。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
疑问:既然应用能直接向ElasticSearch写日志,为什么我们还需要Logstash,Fluentd等日志摄取器?而且这些日志摄取器组件还成为日志收集的事实标准?
程序员进阶网站:https://offercome.cn 大家好,我是Tom哥。 最近看到一个 ORM 框架 Fluent Mybatis 挺有意思的,整个设计理念非常符合工程师思维。 我对官方文档的部分内容进行了简单整理,通过这篇文章带你看看这个新晋 ORM 框架。 官方文档:https://gitee.com/fluent-mybatis/fluent-mybatis/wikis 提前声明一下:对于这类个人维护和开发的框架,如果没有充分的了解,一定一定一定不要用在正式的项目上!不然后续遇到问题会很麻烦的!!!我目前对于 Fluent Mybatis 这个框架也仅仅是感兴趣,想要学习一下它的内部设计。 Fluent Mybatis 介绍 何为 Fluent Mybatis? Fluent Mybatis, 是一款 Mybatis 语法增强框架, 综合了 Mybatis Plus, Dynamic SQL, JPA 等框架特性和优点, 利用 annotation processor 生成代码。 Fluent Mybatis 有什么亮点? 使用 Fluent Mybatis 可以不用写具体的 XML 文件,通过 Java API 可以构造出比较复杂的业务 SQL 语句,做到代码逻辑和 SQL 逻辑的合一。不再需要在 Dao 中组装查询或更新操作,在 XML 或 Mapper 中再组装参数。 项目地址:https://gitee.com/fluent-mybatis/fluent-mybatis
你好,我是 Guide。最近看到一个 ORM 框架 Fluent Mybatis 挺有意思的,整个设计理念非常符合工程师思维。
"本文主要对fluent-bit 1.3版本配置做详细介绍,关注后回复【pdf】获得文档"
fluent-cat 是 Fluentd 提供的一个命令行工具,特别适合于对插件功能的验证性测试。
两台服务器(注:Fluent-bit只支持centos 7以上版本,Fluentd可以支持centos 6版本),host1写日志到本地,然后通过Fluent-bit支持的forward到Fluentd,Fluentd将日志集中写入host2本地存储归档。
fluentd 作为开源的数据收集框架。C/Ruby开发,支持使用JSON文件来统一日志数据。可插拔架构,支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性,fluentd 的性能已在许多大型服务中得到检验。实际上,一个普通的 PC 机一次可以处理18,000 条消息/秒。
多云和混合 IT 运维并不奇怪,虽然超大规模化者希望我们将工作负载留在他们的云上,但这并不现实。毕竟,不同的云有不同的优点和缺点。有时,不同的特性并不能驱动云的选择。Fluent Bit 是 Fluent CNCF 项目的一部分,它提供了收集可观测性数据(代表是经典的 日志、跟踪和度量三大支柱)的能力,然后将这些事件进行转换、过滤并路由到适当的工具中。因此,在我们考虑 Fluent Bit 在多云场景中的作用之前,让我们先回顾一下多云环境中所涉及的驱动因素和挑战。
使用 PDO 构建的一款 PHP SQL Query Builder http://envms.github.io/fluentpdo/ (译注:修正 https://github.com/envms/fluentpdo)。
Fluentd是用于统一日志记录层的开源数据收集器,是继Kubernetes、Prometheus、Envoy 、CoreDNS 和containerd后的第6个CNCF毕业项目,常用来对比的是elastic的logstash,相对而言fluentd更加轻量灵活,现在发展非常迅速社区很活跃,在编写这篇blog的时候github的star是8.8k,fork是1k就可见一斑.
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说winform能做出漂亮的界面吗_winform界面美化第三方控件,希望能够帮助大家进步!!!
Ford, 云原生布道师,云原生实验室(CloudnativeLab.COM)创始人 专注于云计算领域数年,目前主要从事容器云平台的建设,推进各类基础设施服务的云原生化,乐于研发效能建设、产品驱动模式探索和敏捷高效的产品研发团队打造,ServiceMesh拥护者,持续交付、敏捷实践者。
https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等;
前面基本完成了动网格专题的发布,不过还是有一些内容并没有更新进去,比如说in-cylinder、接触检测、2.5D网格重构等。不过这些都是小技巧,写起来挺麻烦,以后有时间再通过案例视频的方式讲解好了。从今天开始最近一段时间准备发布Fluent UDF的一些内容。
如果您不想自己搭建kubernetes环境,推荐使用腾讯云容器服务TKE:无需自建,即可在腾讯云上使用稳定, 安全,高效,灵活扩展的 Kubernetes 容器平台;
不过借助一个叫Fluent.Ribbon的第三方控件,貌似可以修改标题栏的背景颜色。
Fluentd 典型的部署架构需要包含两种不同角色:转发器(forwarder),聚合器(aggregator)。
有时候调试fluent-bit的配置,达到想要的输出效果,并不是件简单的事情,以下通过debug镜像调试fluent-bit采集kubernetes Pod的IP。
流固耦合(Fluid-solid interaction,FSI)计算,通常用于考虑流体与固体间存在强烈的相互作用时,对流体流场与固体应力应变的考察。FSI计算按数据传递方式可分两类:单向耦合与双向耦合。所谓单向耦合,主要是指数据只从流体计算传递压力到固体,或者只从固体计算传递网格节点位移到流体。双向耦合则在每一时刻都同时向对方发送相应的物理量(流体计算发送压力数据,固体计算发送位移数据)。
前面我们介绍了 Grafana Labs 推出了 Loki V2 版本,新版本提供了不少新的特性,这里我们就来介绍下如何在 Kubernetes 上使用新版本的 Loki 吧。
类属性指的是定义在class内部的,而实例属性是则与某个特定的实例(对象)有关。定义过于抽象了,看看例子。
企业无论是已经使用了开源日志收集工具,还是准备选择一款或多款工具,都有必要了解日志收集工具的关键要求。这些要求包括:高数据吞吐量、可靠性、可扩展性、灵活性、安全性以及资源(CPU和内存)消耗等。本文讨论了市面上流行的几款日志收集工具(包括 Logstash、Fluentd、Fluent Bit 和 Vector)及其主要特点。
3.19.2. Format of the Interpolation File
"本文主要对fluent-bit 1.3版本指令做详细介绍,关注后回复【pdf】获得文档"
接着上一篇,今天我们说说ORM中的Mapping。如果你要体验NHibernate的强大,首先你就要学会配置,包括SessionFactory和Mapping的配置。今天跟上一篇一样,会使用传统方式和 NHibernate 进行讲解。如果你要亲手试验一下,可以先看一下“Fluent NHibernate之旅一”,进行一下数据库和SessionFactory的准备。 本节内容: 简单实体映射 使用自定义类型映射实体属性 NHibernate的实体映射(Entity Mapping)做的非常好,虽然不是完美
follow_inodes true 这个选项有两个作用:当 path 参数中含 * 通配符时,可以监控相同目录中轮转的日志文件;同时,可以避免 read_from_head true 导致的日志重复问题。
"本文主要讲解了fluentd的为什么选用fluentd作为核心组件,它的优势是什么"
连贯NHibernate(Fluent NHibernate) 是通过编程方式而不是使用XML配置文件创建NHibernate映射的API。它的目标是在项目中运用NHibernate时减少所遇到的困难,提供更好的可读性、可测试性和编译时的安全性。连贯NHibernate降低了复杂性,并进一步加强了约定胜于配置的原则,即任何一个映射的最常用设置是默认的。 除了编译时的检查外连贯NHibernate还为你的映射的测试提供了一个健壮的API。 连贯NHibernate 1.0已经正式发布,可以从这里获取http:
mybatis generator生成的mapper中,只有一些简陋的基本操作代码。如果要对一张表进行比较复杂的sql操作,或者使用到聚合函数的时候。 在之前的mybatis框架中就只能人工通过硬编码的方式来实现。定义xml或者通过注解来完成。实现这种扩展的sql增强的框架也有很多。 常见的如 mybatis plus,MyBatis Dynamic SQL和Fluent mybatis。目前Fluent Mybatis在一众mybatis 增强框架中最优,现在尝试对fluent mybatis进行使用。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云