JSON：JavaScript Object Notation 【JavaScript 对象表示法】
Dreamweaver对一个web前端工作者来说，再熟悉不过了，像我07年接触web前端开发就是用的Dreamweaver，一直用到现在， 身边的朋友有跟我推荐过各种更好用的可替代Dreamweaver的工具，一开始我是拒绝的，但是后来我发现竟然真有比Dreamweaver好用的工 具，智能提示，自动补全工具，模糊编码这些用上手了以后根本停不下来。 Sublime Text Sublime Text2是一款跨平台的编辑器，再也不用为换平台而找不到合适的、熟悉的编辑器担忧了。 Sublime Text2 是一
字符串是我们在程序中使用非常多的一个对象，对于字符串的处理在各种编程语言中也是非常重要的一部分。
今天一大早就看到了一篇文章，叫【大数据对于运维的意义】。该文章基本上是从三个层面阐述的： 工程数据，譬如工单数量，SLA可用性，基础资源，故障率，报警统计 业务数据，譬如业务DashBoard,Trace调用链，业务拓扑切换，业务指标，业务基准数据，业务日志挖掘 数据可视化 当然，这篇文章谈的是运维都有哪些数据，哪些指标，以及数据呈现。并没有谈及如何和大数据相关的架构做整合，从而能让这些数据真的变得活起来。 比较凑巧的是，原先百度的桑文峰的分享也讲到日志的多维度分析，吃完饭的时候，一位优酷的朋友也和我探
从给定的房屋基本信息以及房屋销售信息等，建立一个回归模型预测房屋的销售价格。 数据下载请点击：下载，密码：mfqy。
本文介绍哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心（SCIR）录用于EMNLP 2018的论文《Adaptive Multi-Pass Decoder for Neural Machine Translation》中的工作。本文基于将polishing机制引入到机器翻译中，针对不同翻译情况需要不同的解码次数提出了自适应的多轮解码机制，其通过引入策略网络动态根据上下文信息动态决定合适的解码次数，并使用强化学习的方法对其进行训练。在中英机器翻译数据集上证明了此模型的优异性能。
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 ↓↓↓
其中提到的 nvcuvid 则是 Nvidia GPU 硬解码的核心，并且是由官方提供支持，因此可以放心使用。
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。
播放一个音视频文件的时候，我们知道需要经过解协议->解封装->解码音频/视频->音频/视频同步->渲染播放这几个步骤，其中解码音频/视频是整个流程中最核心的一个环节.每个步骤的详细解释可以参考上篇文章Android中如何使用OpenGL播放视频 Android平台下解码音视频可以采用软件解码如ffmpeg，或使用硬件解码如MediaCodec来实现软件解码：利用CPU进行解码处理，这种方式会加大CPU负担并增加功耗，它的优点则是具有更强的适配性；硬件解码：调用GPU的专门解码音视频的模块来处理，减少CPU运算，降低功耗．由于Android机型碎片化比较严重，硬件解码的实现又依赖于具体的厂商，所以硬件解码的适配性并不是那么友好一般而言，在Android设备支持硬解的情况下优先使用Android设备的硬件解码，减少CPU占用，降低功耗；在硬解不支持的情况下选择使用软解码，至少让音视频能正常播放. 软硬结合，才是王道->_-> 当然，本篇文章所描述的是使用硬件解码MediaCodec的方式来解码一个视频文件. MediaCodec简介 android.media.MediaCodec是从API16开始由Android提供的供开发者能更加灵活的处理音视频的编解码组件，与MediaPlayer/MediaRecorder等high-level组件相比，MediaCodec能让开发者直接处理具体的音视频数据，所以它是low-level API它通常与MediaExtractor, MediaSync, MediaMuxer, MediaCrypto, MediaDrm, Image, Surface和AudioTrack一起使用. 基本架构
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 )
众所周知，大型语言模型（LLM）的推理通常需要使用自回归采样，这个推理过程相当缓慢。为了解决这个问题，推测解码（Speculative Decoding）已经成为 LLM 推理的一种新型采样方法。这种方法在每个采样步骤中，会先预测几个可能的 token，然后并行地验证是否准确。与自回归解码不同，推测解码能够单步解码多个 token，从而加速推理。
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。
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
基于双向编码的BERT在11项自然语言理解任务上取得了惊人的效果，而目前主流的自然语言生成任务（包括机器翻译，自动摘要等）仍然采用单向解码，即从左到右依次产生目标文本。基于此，我们实现了两大突破：
大家知道目前我们正在进行VR项目的开发，并且EasyPlayer.js视频播放器已经支持VR直播了，这对我们来说是向先进播放技术靠拢的重要一步。EasyPlayer.js视频播放器是TSINGSEE青犀视频开发的网页视频播放器，EasyNVR、EasyDSS等都集成了该播放器，目前在各大项目运用中都稳定可靠。
腾讯发布全球首个面向移动端的H.266/VVC标准视频解码器，即其自研的O266移动端版本，手机可看4K超高清VVC视频。O266已成为世界领先的全平台VVC解码器，支持main10 profile，包括高分辨率、高动态范围、屏幕内容编码等重要功能。
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
实现视频编码和解码的高效算法是一个复杂而庞大的领域，并且涉及到很多细节和技术。在Java中，我们可以利用一些库和工具来帮助我们实现视频编码和解码的功能。下面将介绍一些基本的概念和方法，以及一些常用的库和工具，以帮助您开始实现视频编码和解码的高效算法。
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
研究人员在本研究中，通过对非人类灵长类动物的皮质内信号解码手指连续运动，将RNN与其他神经网络结构进行了实时比较。下面是实验过程。
为流媒体服务添加新的编解码器是一个重大决定。似乎不可避免的是，H.264 将长期存在，新的编解码器不会取代它，而只是占据市场的份额。在短期内，这意味着流媒体服务可能还需要提供 H.264 和新编解码器，这将增加复杂性和 CDN 存储需求。证明迁移到新编解码器的步骤是什么，如今的情况如何？
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【Android 内存优化】自定义组件长图组件 ( 自定义组件构造方法 ) 基础上继续开发 ;
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：
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.
为了改进LLM的推理能力，University of California联合Meta AI实验室提出将Contrastive Decoding应用于多种任务的LLM方法。实验表明，所提方法能有效改进LLM的推理能力。让我们走进论文一探究竟吧！
编码器-解码器模型提供了使用递归神经网络来解决有挑战性的序列-序列预测问题的方法，比如机器翻译等。
原文链接 / https://bloggeek.me/webrtc-video-codec/
1、这道题给定一个字符串，字符串中只含有数字，数字1可以解码为A，数字2可以解码为B……数字26可以解码为Z。
iOS/Android 客户端开发同学如果想要开始学习音视频开发，最丝滑的方式是对音视频基础概念知识有一定了解后，再借助 iOS/Android 平台的音视频能力上手去实践音视频的采集 → 编码 → 封装 → 解封装 → 解码 → 渲染过程，并借助音视频工具来分析和理解对应的音视频数据。
本文是来自Demuxed2020的一篇演讲，演讲者是来自Visionular的Zoe Liu，演讲的主题是介绍解码器复杂度感知的AV1编码优化。
我们在写shellcode时候，做分段免杀执行时，如何做到边解码然后执行再调用解码，解码后再执行？就是分段执行而且解密的密钥是不一样的，对于这个问题，我们应该想想这三个问题。
这次是用神经信号进行语音合成，帮助因神经系统缺陷导致失语的人群重新获得交流的能力。
本篇介绍在NLP中各项任务及模型中引入相当广泛的Attention机制。在Transformer中，最重要的特点也是Attention。首先详细介绍其由来，然后具体介绍了其编解码结构的引入和原理，最后总结了Attention机制的本质。
自2014年巴西世界杯开幕式上，一名截瘫青年借助一副“机械战甲”外骨骼装置，用脑电波控制自己的“脚”踢出了第一球以来，脑机接口技术开始走入大众的视野。
神经信号的语音解码面临着两大挑战。首先，用于训练个性化神经到语音解码模型的数据在时间上是非常有限的，通常只有十分钟左右，而深度学习模型往往需要大量的训练数据来驱动。其次，人类的发音非常多样，哪怕是同一个人重复说出相同的单词，语速、语调和音调等也会有变化，这给模型构建的表征空间增加了复杂性。早期的解码神经信号到语音的尝试主要依赖于线性模型，模型通常不需要庞大的训练数据集，可解释性强，但是准确率很低。近期的基于深度神经网络，尤其是利用卷积和循环神经网络架构，在模拟语音的中间潜在表示和合成后语音质量两个关键维度上展开。例如，有研究将大脑皮层活动解码成口型运动空间，然后再转化为语音，虽然解码性能强大，但重建的声音听起来不自然。另一方面，一些方法通过利用wavenet声码器、生成对抗网络（GAN）等，虽然成功重建了自然听感的语音，但准确度有限。最近，在一个植入了设备的患者的研究中，通过使用量化的HuBERT特征作为中间表示空间和预训练的语音合成器将这些特征转换成语音，实现了既准确又自然的语音波形。然而，HuBERT特征不能表示发音者特有的声学信息，只能生成固定统一的发音者声音，因此需要额外的模型将这种通用声音转换为特定患者的声音。此外，这项研究和大多数先前的尝试采用了非因果(non-causal)架构，这可能限制其在需要时序因果(causal)操作的脑机接口实际应用中的使用。
分割任务中的编码器encode与解码器decode就像是玩“你来比划我来猜”的双方：比划的人想把看到的东西用一种方式描述出来，猜的人根据比划的人提供的信息猜出答案。
Netty里的解码通过抽象类ByteToMessageDecoder进行统一规划。ByteToMessageDecoder继承了ChannelInboundHandlerAdapter，解码器也是一个ChannelHandler下面是ByteToMessageDecoder解码的过程
最近做fairseq的实验，发现之前对transformer的理解还是不够深入，尤其是解码器的部分，所以我又重新深入地了解了一下transformer解码器的构造。比对fairseq后对框架的了解也更加深入了。
这句出错的含义是使用utf-8格式无法对你写的代码进行解码，也就无法编译了。 解决方法是告诉编译器使用其他可以用的解码方式解码 怎么告诉它？
B 帧 全称 " 双向内插帧 ( Bi-directional Predicted Frames ) " , 采用 双向预测编码方式 , 也就是 B 帧 记录的是 本帧 B 帧 与 前后 I 帧 或 P 帧 的差别 ;
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。
机器之心报道 作者：杜伟 与传统编解码相比，AI 赋能编解码能带来哪些方面的增益？高通又在这方面做了哪些技术创新和应用？近日，机器之心在与高通工程技术副总裁、人工智能研究方向负责人侯纪磊博士的访谈中，得到了这些问题的答案。 随着通信和互联网技术的进步，特别是智能手机的普及以及 4G、5G 移动通信技术的成熟与发展，语音视频聊天、视频游戏等多样化的休闲娱乐方式层出不穷，普通用户对语音与视频的消费需求也在不断增长。 2020 年《思科可视化网络指数：预测和趋势（2017-2022 年）》报告和 WhatsAp
多变量模式分析(MVPA)或大脑解码方法已经成为分析功能磁共振数据的标准做法。虽然解码方法已广泛应用于脑机接口，但其应用于时间序列神经成像数据(如脑磁图、脑电图)以解决认知神经科学中的实验问题是最近的事。在本教程中，我们描述了从认知神经科学的角度来告知未来时间序列解码研究的广泛选择。使用脑磁图数据的例子，我们说明了解码分析流程中的不同选项对实验结果的影响，目的是解码不同的知觉刺激或认知状态随时间的动态大脑激活模式。我们展示了在预处理(如降维、降采样、试次平均)和解码(如分类器选择、交叉验证设计)时所做的决策。除了标准解码外，我们还描述了对时变神经成像数据的MVPA的扩展，包括表征相似性分析、时间泛化和分类器权重图的解释。最后，我们概述了时间序列解码实验设计和解释中的重要注意事项。本文发表在Journal of Cognitive Neuroscience杂志。
在Python中，常见的编码问题之一是'utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 0。这个错误通常出现在试图解码包含非UTF-8编码字符的字节字符串时。让我们深入了解这个问题，找出解决方案。 首先，让我们了解一下UTF-8编码和字节字符串的概念。
在《nginx中的哈夫曼编解码算法[上]-编码》中，我们介绍了nginx采用查表的方法来实现的哈夫曼编码对http2 hpack进行压缩的功能，其编码的实现原理还是比较简单的。然而，上山容易下山难，nginx中实现的快速哈夫曼解码算法在理解上相对于编码算法有一些难度的。今天我们来聊一聊nginx是如何来实现快速哈夫曼解码的。
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