本文实例讲述了PHP设计模式之工厂模式（Factory）。分享给大家供大家参考，具体如下：
https://github.com/AntSwordProject/antSword
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
最近大家都在捣腾 0708，由于太菜，只好坐等大佬分析喽。也没处理 issue, 也没写东西。回去领了个证书，说实话提前预约，到场直接走流程，留下身后一堆怨毒的眼神这种感觉自己像VIP一样的待遇真爽，后面找机会再分享一下这个事。
Transformer 模型使用残差连接（residual connections）来使梯度更容易传播，在进行self(自我)-attention 加权之后输出，也就是 Self(自我)-Attention(Q, K, V)，然后把他们加起来做残差连接
https://www.streamingmedia.com/Articles/News/Online-Video-News/NAB-19-Netflix-and-Intel-Release-SVT-AV1-Codec-as-Open-Source-131033.aspx
LiveVideoStack：请简要介绍下自己，以及目前主要的工作方向，对哪些技术或领域感兴趣？
H7-TOOL所有资源汇总（含操作手册）： http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=89934 PC机软件：升级PC软件到V2.2.1 h
多媒体应用程序是典型的资源密集型应用，因此优化多媒体应用程序至关重要，这也是使用视频处理专用硬件加速的初衷。作为回报，这允许整个系统更加有效地运行（以达到最佳性能）。 但是为了支持硬件加速，软件开发厂商面临着各种挑战：一个是存在潜在的系统性能风险问题；此外，软件开发商一直也因为要面对各种硬件架构的复杂性而苦苦挣扎，并需要维护不同的代码路径来支持不同的架构和不同的方案。优化这类代码，耗时费力。想想你可能需要面对不同的操作系统，诸如Linux，Windows，macOS，Android，iOS，ChromeOS；需要面对不同的硬件厂商，诸如Intel，NVIDIA，AMD，ARM，TI, Broadcom……，因此，提供一个通用且完整的跨平台，跨硬件厂商的多媒体硬件加速方案显得价值非凡。
英特尔针对AV1内容的可扩展视频技术SVT-AV1视频编码器/解码器已经是我们尝试过的各种解决方案中最快的，但是现在有了一个新版本可供使用，对于基于CPU的AV1视频编码/解码来说，这个新版本甚至会更
来自Phoronix的MichaelLarabel在12月20日撰写了一篇题为SVT-AV10.8带来更多的AVX2AVX-512优化，多线程解码支持的文章。
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： Review: SegNet (Semantic Segmentation) 作者 | SH Tsang 翻译 | 斯蒂芬•二狗子 校对 | 酱番梨
今天给大家介绍的是印度理工学院Niloy Ganguly教授课题组在AAAI2019发表的一篇关于分子生成的论文。作者基于VAE提出一种新的分子图生成模型NEVAE，其编码器和解码器经过特殊设计，通过多种技术创新来解决目前生成模型存在的缺点。实验表明，与几种最新模型相比，NEVAE可以更有效地发现合理的、多样的和新颖的分子。比起基于贝叶斯优化和强化学习的几种最新方法，该优化解码器能够识别出高121％属性值的分子。
H7-TOOL所有资源汇总（含操作手册）： http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=89934 PC机软件：升级PC软件到V2.1.
原文链接 / http://webrtcbydralex.com/index.php/2021/01/29/real-time-av1-svc-unleashing-the-true-power-of-webrtc/
📷 鉴于英特尔可扩展视频技术(SVT)开源视频编码器以及其他开源视频编码器/解码器的最新更新，以下是AMD 霄龙 7742 双路服务器在与英特尔竞争的情况下与之抗衡的最新表现，同时让我看看AMD在企业
本文介绍一个自己做的FFPLAY移植到VC下的开源工程：ffplayfor MFC。本工程将ffmpeg项目中的ffplay播放器（ffplay.c）移植到了VC的环境下。并且使用MFC做了一套简单的界面。它可以完成一个播放器播放视频的基本流程：解协议，解封装，视频/音频解码，视音频同步，视音频输出。此外还包含一些控制功能：播放，暂停/继续，前进，后退，停止，逐帧播放，全屏等；以及一些简单的视频码流分析功能：视频解码分析和音频解码分析。通过本程序可以学习视频播放器原理，以及SDL和Windows消息机制。
【导读】近日，人工智能学者Ravindra Kompella发表一篇博客，介绍了作者实现的基于keras的机器翻译例子。作者通过一个seq2seq编码器-解码器网络实现英语到法语的自动翻译。作者在博文中详细介绍了自己的模型架构和训练数据，并使用代码片段分步骤对训练过程进行讲解。总之，这是一篇比较详尽的机器翻译应用示例教程，如果你有从事机器翻译或seq2seq模型相关的研究，可以详细阅读一下，相信一定对您的工程和理论都有所帮助。专知内容组编辑整理。 Neural Machine Translation——Us
在使用FFmpeg进行音视频编解码时，我们经常会遇到各种错误和异常情况。其中，一个常见的错误是avcodec_receive_packet返回AVERROR(EAGAIN)。本篇博客将围绕这个错误展开讨论，并提供解决方案。
大型语言模型 (LLMs) 最近在代码层面的一系列下游任务中表现十分出彩。通过对大量基于代码的数据 (如 GitHub 公共数据) 进行预训练，LLM 可以学习丰富的上下文表征，这些表征可以迁移到各种与代码相关的下游任务。但是，许多现有的模型只能在一部分任务中表现良好，这可能是架构和预训练任务限制造成的。
① FFMPEG 初始化 : 参考博客 【Android FFMPEG 开发】FFMPEG 初始化 ( 网络初始化 | 打开音视频 | 查找音视频流 )
本文主题：编码和解码，或者说是数据从一种特定协议的格式到另一种的转换。这些任务通常由编解码器组件处理 Netty 提供了多种组件，简化了为支持广泛协议而创建自定义编解码器的过程。 若你正在构建一个基于 Netty 的邮件服务器，那就会发现 Netty 对于编解码器的支持对于实现 POP3、IMAP 和 SMTP 协议来说是多么宝贵！
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。
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 ;
就像很多标准的架构模式都被各种专用框架所支持一样，常见的数据处理模式往往也是目标实现的很好的候选对象，它可以节省开发人员大量的时间和精力。 当然这也适应于本文的主题:编码和解码，或者数据从一种特定协议的格式到另一种格式的转 换。这些任务将由通常称为编解码器的组件来处理 Netty 提供了多种组件，简化了为了支持广泛 的协议而创建自定义的编解码器的过程 例如，如果你正在构建一个基于 Netty 的邮件服务器，那 么你将会发现 Netty 对于编解码器的支持对于实现 POP3、IMAP 和 SMTP 协议来说是多么的宝贵
在使用视频处理工具或者播放器时，有时我们可能会遇到错误信息 "Could not find codec parameters for stream 0 (Video: h264, none)"。这个错误提示说明在当前的环境中找不到视频流的编解码器参数，导致无法正确解码视频数据。本文将详细介绍该错误产生的原因以及解决方法。
https://engineering.linkedin.com/blog/2019/litr-a-lightweight-video-audio-transcoder-for-android
Netty解码器也是非常重要的一个模块, 服务端接收到客户端发送过来的消息, 准确说是字节数组, Netty底层已经将它们读取成ByteBuf了, 但是这些ByteBuf是没有任何含义的, 就像一些'散兵游勇', 我们现在要把它们解码成我们认识的业务类.
Gob 是 Go 语言的一个序列化数据结构的编码解码工具，在 Go 标准库中内置了 encoding/gob 包以供使用。一个数据结构使用 Gob 进行序列化之后，能够用于网络传输，因此它的典型适用场景就是 RPC 编程，我们在上篇教程也提到了 net/rpc 包默认使用 encoding/gob 进行编解码，以 rpc.Client 为例，其初始化代码如下：
MediaCodec 是Android 4.1(api 16)版本引入的编解码接口，同时支持音视频的编码和解码。
“网络视频直播系统怎么开发、有什么难点”这类文章实在是太难写了，因为开发直播APP软件需要至少全国用户能够跨平台流畅观看，这其中涉及到的点太多太复杂了，所以讲清楚网络视频直播系统怎么开发、开发途中会有什么难点，可能出现什么问题，这件事要细水长流，本篇文章先讲一些开发直播app软件需要用的基础知识，至于其他的，我们日后再谈。
上篇教程学院君给大家介绍了 Go 语言内置的 encoding/json 标准库以及如何通过它提供的方法对数据进行编解码。不过在上篇教程的示例中，要解码的 JSON 数据结构是已知的，在实际开发过程中，有时候我们可能并不知道要解码的 JSON 数据结构是什么样子的，这个时候，应该怎么处理呢？
上一篇文章中我介绍了如何使用MediaCodec编码，今天我们再来分析一下如何通过 MediaCodec 进行解码。
本文是来自SF Video Technology 2019年8月的演讲，演讲者是Matt Szatmary，演讲题目是"An Introduction to Building tools with FFmpeg libraries and APIs"，关于FFmpeg库和API的使用。
随着短视频的流行，用户在碎片化场景下消费的视频内容越来越多。短视频本身时长较短，首帧体验尤为重要。随着预加载、预下载、IP直通车等传统优化手段使用，首帧体验有了明显提升。但经过进一步的数据分析，在手Q中长尾中低端机上，首帧表现依然不够理想。首帧优化已经进入深水区，受Google ExoPlayer切换清晰度方案（不用重启解码器）的启发，我们探索出一种适合短视频场景的，基于Android平台的跨播放器解码器复用方案，对中低端机首帧性能提升明显。本文是对整体方案的介绍，希望能帮助大家在首帧优化方向上提供新的思
伴随着生成式深度学习模型的飞速发展，自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）已经经历了根本性的转变，从有监督训练的专门模型，转变为只需有限的明确指令就能完成各种任务的通用模型。
这个公众号会路线图式的遍历分享音视频技术：音视频基础 → 音视频工具 → 音视频工程示例 → 音视频工业实战。关注一下成本不高，错过干货损失不小 ↓↓↓
【导读】这篇博文介绍了如何在深度学习框架Keras上实现文本摘要问题，探讨了如何使用编码器-解码器递归神经网络体系结构来解决文本摘要问题，如何实现文本摘要问题的不同的编码器和解码器，博文通俗易懂，专知内容组整理出来，希望大家喜欢。 Encoder-DecoderModels for Text Summarization in Keras 用Keras实现基于Encoder-Decoder的文本自动摘要 作者：Jason Brownlee 译者：专知内容组 ▌文本摘要概述 ---- 文本摘要是从一个源文档中
要捕获视频，你需要创建一个 VideoCapture 对象。它的参数可以是设备索引或视频文件的名称。设备索引就是指定哪个摄像头的数字。正常情况下，一个摄像头会被连接(就像我的情况一样)。所以我简单地传0(或-1)。你可以通过传递1来选择第二个相机，以此类推。在此之后，你可以逐帧捕获。但是在最后，不要忘记释放俘虏。
原文：https://engineering.linkedin.com/blog/2019/litr-a-lightweight-video-audio-transcoder-for-android
前几天，开放媒体联盟(AOM，Alliance for Open Media)举行了董事会议，对AV1编解码器的发布日期进行了讨论，Netflix和YouTube能够在2018年初开始使用AV1，而硬件实现要花费更长的时间。AOM作为跨行业开源联盟，成员涵盖了Amazon、Cisco、Google、Intel、Microsoft、Mozilla、Netflix、AMD、ARM和 NVIDIA，它成立的目的是为互联网和其他市场创建一个开源的视频编解码器(AV1，AOMedia Video codec)，这种会
文/ Andrey Norkin, Joel Sole, Mariana Afonso,Kyle Swanson, Agata Opalach, Anush Moorthy, Anne Aaron
今天介绍一下 iOS下WebRTC 是如何进行视频解码的。关于iOS下WebRTC视频采集与编码可以看下面的文章：
MediaCodec类Android提供的用于访问低层多媒体编/解码器接口，它是Android低层多媒体架构的一部分，通常与MediaExtractor、MediaMuxer、AudioTrack结合使用，能够编解码诸如H.264、H.265、AAC、3gp等常见的音视频格式。广义而言，MediaCodec的工作原理就是处理输入数据以产生输出数据。具体来说，MediaCodec在编解码的过程中使用了一组输入/输出缓存区来同步或异步处理数据：首先，客户端向获取到的编解码器输入缓存区写入要编解码的数据并将其提交给编解码器，待编解码器处理完毕后将其转存到编码器的输出缓存区，同时收回客户端对输入缓存区的所有权；然后，客户端从获取到编解码输出缓存区读取编码好的数据进行处理，待处理完毕后编解码器收回客户端对输出缓存区的所有权。不断重复整个过程，直至编码器停止工作或者异常退出。
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。
本文是Netty文集中“Netty in action”系列的文章。主要是对Norman Maurer and Marvin Allen Wolfthal 的 《Netty in action》一书简要翻译，同时对重要点加上一些自己补充和扩展。 本章含盖 解码器、编码器、编解码器综述 Netty 的编解码类 Netty提供可以简化各种协议的自定义编解码器创建的组件。 什么是编解码器？ 每个网络应用都会定义端之间传输的二进制字节该如何被解析和转换，从发送端到目标程序的数据类型。这个转换逻辑通过编解码器来
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