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waf解码器

有效防御恶意入侵和攻击,解决数据泄露以及合规、隐私保护等问题,从而保障数据安全性和应用程序可用性

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高级视频编码器性能对比(H265、VP9、AV1)|社区征文

## 1、背景介绍目前在视频编解码器中,H264已经成为绝对的主流,被大部分设备、浏览器所支持。虽然有更先进的编码器推出,但是受限于推广速度和设备支持成本,一直未能成为主流。今年公司目标是持续降本增效,现在将”屠刀“指向了视频业务的存储成本。视频文件存储主要两块指标:存储本身和CDN资源。对于历史比较旧的数据会用更低成本的存储方式备份存储。目前主要想优化存储本身的成本。对存储成本影响最大的是文件大小,而对文件...

探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文

# 前言大语言模型(LLM,Large Language Model)是针对语言进行训练处理的大模型,建立在Transformer架构基础上的语言模型,大语言模型主要分为三类:编码器-解码器(Encoder-Decoder)模型、只采用编码器(Encoder-Only)模型、只采用解码器(Decoder-Only)模型。Encoder-Decoder/ Encoder-Only为BERT样式,模型类型为判别式,训练方式为Masked语言模型,预训练主要任务为预测masked单词;Decoder-Only为GPT样式,模型类型为生成式,训练方式为自...

实时音视频采集和处理:技术探索与实践指南 | 社区征文

解码器选择:根据应用需求选择合适的编解码器,如VP8、VP9、H.264、H.265等,考虑压缩效率、带宽占用和计算资源等因素。编码参数调整:根据网络环境和终端设备的处理能力,调整编码参数,如比特率、帧率、GOP等,以平衡画质和延迟。**前后处理环节:**噪声抑制:使用噪声抑制算法对音频进行处理,降低背景噪声,提升语音可懂度。**传输环节:**RTP协议:使用实时传输协议(RTP)进行音视频数据的传输,保证数据包的顺序和时间戳的正确性...

2023 年大模型技术基础架构盘点与开源工作速览|社区征文

仅包含解码器(Decoder-only)- 自回归(Autoregressive)模型- 仅包含编码器(Encoder-only),即自编码(Autoencoder)模型- 编码器—解码器(Encoder-Decoder),即完整的 Transformer 结构## 1.1、自回归(Autoregressive)模型架构这种架构仅包含解码器部分,没有编码器。代表模型是 GPT 和 LLaMA,其训练目标是从左到右的文本生成,AR 模型从一系列 time steps 中学习,并将上一步的结果作为回归模型的输入,以预测下一个 time ...

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waf解码器-优选内容

高级视频编码器性能对比(H265、VP9、AV1)|社区征文
## 1、背景介绍目前在视频编解码器中,H264已经成为绝对的主流,被大部分设备、浏览器所支持。虽然有更先进的编码器推出,但是受限于推广速度和设备支持成本,一直未能成为主流。今年公司目标是持续降本增效,现在将”屠刀“指向了视频业务的存储成本。视频文件存储主要两块指标:存储本身和CDN资源。对于历史比较旧的数据会用更低成本的存储方式备份存储。目前主要想优化存储本身的成本。对存储成本影响最大的是文件大小,而对文件...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
# 前言大语言模型(LLM,Large Language Model)是针对语言进行训练处理的大模型,建立在Transformer架构基础上的语言模型,大语言模型主要分为三类:编码器-解码器(Encoder-Decoder)模型、只采用编码器(Encoder-Only)模型、只采用解码器(Decoder-Only)模型。Encoder-Decoder/ Encoder-Only为BERT样式,模型类型为判别式,训练方式为Masked语言模型,预训练主要任务为预测masked单词;Decoder-Only为GPT样式,模型类型为生成式,训练方式为自...
客户端 SDK
Linux 端新增音频编解码器插件、视频编解码器插件,iOS 端新增视频锐化插件。各端插件详情参看按需集成插件文档。 支持获取房间 ID。参看: 功能简述 Android iOS macOS Windows Linux 获取房间 ID getRoomId getRoomId getRoomId getRoomId getRoomId 在 Android,iOS 和 macOS 平台上,支持获取 C++ 层的 IRTCVideo。在一些场景下,获取 C++ 层 IRTCVideo,并通过其完成操作,相较于通过 Java / OC 封装层完成有显著更高的执行效率。...
实时音视频采集和处理:技术探索与实践指南 | 社区征文
解码器选择:根据应用需求选择合适的编解码器,如VP8、VP9、H.264、H.265等,考虑压缩效率、带宽占用和计算资源等因素。编码参数调整:根据网络环境和终端设备的处理能力,调整编码参数,如比特率、帧率、GOP等,以平衡画质和延迟。**前后处理环节:**噪声抑制:使用噪声抑制算法对音频进行处理,降低背景噪声,提升语音可懂度。**传输环节:**RTP协议:使用实时传输协议(RTP)进行音视频数据的传输,保证数据包的顺序和时间戳的正确性...

waf解码器-相关内容

业界首家!火山引擎利用异构平台在移动端实现H.266 4K单线程实时解码

北京时间1月26日消息,火山引擎多媒体实验室宣布,BVC2解码器利用异构平台(CPU+GPU)已在移动端实现H.266 4K单线程的实时解码,解码速度达到30FPS以上。公开资料显示,BVC2成为业界首个在移动端实现H.266 4K单线程实时解码的解码器。H.266是最新一代视频编码标准,由联合视频专家组(JVET)于2020年7月确定。相比前一代H.265标准,H.266标准在主观质量相当的情况下可以节省50%码率。虽然H.266能够大大节省带宽成本,但由于解码器计算复杂...

字节的265编码器性能相比x265如何??讲讲你们的编解码器有啥特色呗

字节的265编码器性能相比x265如何??讲讲你们的编解码器有啥特色呗

编解码基础库

创建解码器 函数名: c int SAMICoreFileSourceCreate(SAMICoreFileSource* fileSource, const char* inputPath);作用:根据传入音频文件路径创建解码器,可通过解码器获取音频信息、读取音频数据参数说明: 参数名 参数类型 参数说明 fileSource SAMICoreFileSource* 出参,用来获取解码器,供后面接口调用 inputPath const char* 入参, 用来传入音频文件路径 返回值:0 成功,非 0 失败,具体错误码参考s...

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功能接入

低内存策略该策略主要是通过使用默认解码器解码 bitmap 时对未指定 bitmapConfig 以及无透明通道的图片使用 565 解码节省内存。 说明 若业务使用场景中有强需求 rgba 时,需谨慎使用该策略。 请在 BDFresco 初始化与启动前配置以下代码: java ImageDecodeBitmapConfigStrategy.setStrategy(ImageDecodeBitmapConfigStrategy.MEMORY_AT_LEAST);OOM 兜底策略开启后可获取图片库 OOM 异常,并降低应用 OOM 崩溃率,但已经发生 OOM 异...

大模型--未来的智能方向|社区征文

###### 2023年3月:美国人工智能研究实验室openAI为聊天机器人ChatGPT发布了GPT-4语言模型.###### 2023年4月:GPT用户突破1.73亿###### 2023年5月:IOS上线GPT的APP应用和上线联网+插件模式###### 2023年6月:CEO(*Sam* Altman)巡回演讲,GPT用户突破2亿+###### 2023年7月:GPT-4上线解码器模式(代码解释器*模式*提供了一种更直观、更精确的方式来利用AI生成代码)并且上线Android APP应用平台以及3小时25次对话数量变成3小时50次对...

按需集成插件以缩小应用体积

arm64-v8a 是 7995 armeabi-v7a 7006 x86 9614 x86_64 9364 libbytertc_nico_extension.so v3.52 音频编解码器插件 RTC 自研音频编解码器插件。NICO 音频编解码算法较原生 Opus 音频编解码器具有更强的抗弱网能力,并且完全兼容 Opus。适用于对语音通话有低卡顿、低延时强需求的应用场景。 注意 如需使用该功能,请联系技术支持。 arm64-v8a 否 347.9 armeabi-v7a 356.8 x86 343.3 x86_64 343.3 libbytenn.so v3.52 AI 引...

“零耗时”首帧视频体验的优化实践

OpenMAX 层再进行解码器实例的创建。也就是说,正常的解码或初始化流程,需要先下载数据,将 header 前部分的视频流 header 信息进行解析,解析完以后获取视频的 Codec 进行初始化。 对这个过程,我们当前的策略是把硬解的初始化和 header 解析以及解复用完全并行。在下发视频流时,我们会告知该视频的 codec ,这样在数据下载及解复用的并行过程中已经完成了当前的硬解初始化,从而优化了整体的数据消耗。 此项优化平均减少...

sonic:基于 JIT 技术的开源全场景高性能 JSON 库

然后组装并缓存为整个对象对应的编解码器(codec),运行时再加载出来处理 JSON。但是这种实现难以避免转化成大量 interface 和 function 调用栈,随着 JSON 数据量级的增长,function-call 开销也成倍放大。只有**将模型解释逻辑真正编译出来**,实现 stack-less 的执行体,才能最大化 schema 带来的性能收益。业界实现方式目前主要有两种:**代码生成 code-gen(或模版 template)** 和 **即时编译** **JIT**。前者的优点是库开发者实现...

日志检测

解码器类型、硬件解码器名称、芯片名称、芯片硬件名称、是否开启 DNS 缓存、是否开启视频缓存、是否使用 p2p、是否使用本地代理、内容被劫持 错误及附加信息 错误类型、错误码、播放是否中断、附加信息、custom_str 单击结束检测按钮,关闭检测页面,返回至应用列表页面。 注意 结束检测后播放数据不会保留并返回 SDK 应用管理。 参考操作在点播 SDK 如何进行设置 ?Android 设置方式 参考点播 SDK-Android 集成准备中的添加 ...

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