在gtk窗口中流式传输libuvc代码的过程如下:
需要注意的是,流式传输libuvc代码的过程中,需要处理视频帧数据的格式转换、内存管理等问题,以确保数据的正确显示和释放。
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Windows 用户需要 Windows Subsystem for Linux (WSL)。它在Windows上下文中使用Linux命令和PyGObject。这简化了对库和 GObject Introspection 绑定的访问。
要说现在移动端互联网的中流砥柱的产品是什么,大家一定想到的就是短视频和直播系统,短视频填补了我们碎片化的时间为我们带来了更多欢乐和有营养的知识内容,而直播系统完全是融入了我们生活之中,像直播带货、直播教育、直播会议等方方面面,这些平台在直播搭建期间都离不开流媒体传输系统的技术支持,也是在直播APP开发中老生常谈的一方面,关于这一方面小编想要为大家再细化的阐述一些核心干货。
在Linux上创建应用程序可以使用不同的方法,但是有一些有限的方法,所以使用最简单和最功能的编程语言和库,这就是为什么我们要快速查看在Linux下创建应用程序使用桌面上的GTK +库被称为“PyGObject”Python编程语言。
在C语言中进行图形界面编程是一项非常有挑战性和有趣的任务。虽然C语言主要用于系统级编程和算法开发,但我们仍然可以使用一些库来实现简单的图形界面。在本文中,我将介绍一种在C语言中进行图形界面编程的方法。
与主要处理网络带宽不确定性的传统视频不同,360°视频还必须处理用户与视频交互方式的不确定性(运动不确定性)。目前关于 360° 视频的传输有两类解决方案:
也可以叫做内核编程,因为系统对数据包进行过滤的工作量非常大,使用模块编的话,可以提高系统的效率。在本程序中,包过滤模块,内容过滤模块和数据交互模块都使用的模块编程。
本来是很久以前的帖子了, 居然还有人需要, 所以又翻了出来, 重新整理并发布到 github 。
JSPanda是一款功能强大的客户端原型污染漏洞扫描工具,该工具可以对从源代码中收集的所有单词进行污染操作,并将其显示在屏幕上。因此,它可能会产生假阳性结果。这些输出信息仅为研究人员提供额外的安全分析信息,其目的并非实现完全的自动化操作。
在谷歌发表了 GFS、BigTable、Google MapReduce 三篇论文后,大数据技术真正有了第一次飞跃,Hadoop 生态系统逐渐发展起来。
导读:本文将告诉你Flink是什么,以及为什么Flink会成为下一代大数据处理框架的标准。
面向对象(Object Oriented,OO)其是以对象模型为基础进行的抽象过程,并在应用过程中形成了描述自己的抽象概念定义,包括对象、类、封装、继承以及多态等。
OpenCV基础 这里我就不做过多的描述性问题,现在OpenCV在许多有关计算机视觉方面得到许多的应用。 OpenCV获取视频的方法及其图像转化问题 获取视频及图像的方式呢有多种多样的方式 我们知道OpenCV它本身是基于开源GUI框架GTK编写,但是在实际的使用GTK GUI的操作过程中会遇到我们不使用原有GUI窗口,需要在一个有更多操作按钮的窗口中去操作,在我搜集了众多的资料无果后的一个尝试性动作,让我得出了结果。 Mat image= video->getVideo();//此操作直接获取摄像头的图像
在当代数据量激增的时代,各种业务场景都有大量的业务数据产生,对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理,成为当下大多数公司所面临的问题。随着雅虎对hadoop的开源,越来越多的大数据处理技术开始涌入人们的视线,例如目前比较流行的大数据处理引擎Apache Spark,基本上已经取代了MapReduce成为当前大数据处理的标准。但是随着数据的不断增长,新技术的不断发展,人们逐渐意识到对实时数据处理的重要性。相对于传统的数据处理模式,流式数据处理有着更高的处理效率和成本控制能力。Flink 就是近年来在开源社区不断发展的技术中的能够同时支持高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架。
在上一篇文章聊聊服务注册与发现中,我们讲了微服务架构中核心功能之一服务注册与发现。在本文中,我们将着重讲下微服务的另外一个核心功能点:流量控制。
欢迎回来!如果你错过了我之前的博文:Streaming 101:批处理之外的流式世界第一部分,我强烈建议你先花时间阅读这篇文章。在这篇文章介绍的内容是下面介绍内容的基础,并且当你阅读这篇文章时,我假设你已经熟悉第一篇文章中介绍的术语和概念了(有些东西在这篇文章不会详细介绍)。现在我们进入正题。先简要回顾一下,上篇文章我主要关注的三个方面:
来源:CSDN大数据 本文长度为2609字,建议阅读6分钟 本文为你全面解析流式数据系统Kafka Stream。 本文介绍了Kafka Stream的背景,如Kafka Stream是什么,什么是流式计算,以及为什么要有Kafka Stream。接着介绍了Kafka Stream的整体架构,并行模型,状态存储,以及主要的两种数据集KStream和KTable。并且分析了Kafka Stream如何解决流式系统中的关键问题,如时间定义,窗口操作,Join操作,聚合操作,以及如何处理乱序和提供容错能力。最
话说在上篇(揭开Wayland的面纱(一):X Window的前生今世)中我介绍了一些X Window的历史及发展,还没有提到Wayland本身,不少人已经等不及了。不过,介绍这些是有必要的,毕竟要知道X Window的一些知识,才能明白为什么会有Wayland这个东西。
最近在学习flink流处理框架这块的内容,在调试代码时候需要模拟数据流式输入的环境。之前在Mac和Linux系统下使用nc命令是非常方便的,可是windows环境下有所不同,经过在网上检索一番之后,将在window下如何使用nc命令进行总结。
1. Terminator 这个项目的目的是创建一个有用的工具来安排终端。它受到 gnome-multi-term、quadkonsole 等应用程序的影响,因为它专注于在网格中组织终端。 功能一览
Pinta 是一款开源绘画应用,适用于 Linux、Windows 和 macOS。你可以用它来进行自由手绘/素描。你也可以用它在现有的图片上添加箭头、方框、文字等。 年初发布了 Pinta 2.0.2 版本,这是我看到的第一款桌面的dotnet6 和 gtksharp的 应用。
随着移动设备、物联网设备的持续增长,流式数据呈现了爆发式增长,同时,越来越多的业务场景对数据处理的实时性有了更高的要求,基于离线批量计算的数据处理平台已经无法满足海量数据的实时处理需求,在这个背景下,各种实时流处理平台应运而生。
MonoMac是面向Mac OSX API的C#绑定,其API设计主要受到了MonoTouch的启发,后者可以基于Mono开发原生的iOS应用程序。MonoMac套件的目标之一,也是发布独立的 .app应用程序,让最终用户摆脱对Mono的依赖。MonoTouch的成功则是一个良好的基础,于是Mono开始将Cocoa API使用C#和.NET世界中的模式与惯例用法表现出来,并提供开发人员整套Cocoa应用程序的开发工具。 Mono之父Miguel de Icaza表示,.NET从一开始便设计成为一个易于互操作
AutoKey 在许多 Linux 发行版中都是现成的软件包。该项目的 安装指南 包含许多平台的说明,也包括了从源代码进行构建的指导。本文使用 Fedora 作为操作平台。
导语 | 大数据计算分为离线计算和实时计算,其中离线计算就是我们通常说的批计算,代表技术是Hadoop MapReduce、Hive等;实时计算也被称作流计算,代表技术是Storm、Spark Streaming、Flink等。本文系统地介绍了流式计算的相关知识,并着重介绍了Flink的实现原理细节,便于大家快速地理解和掌握流式计算,并基于Flink完成业务开发。 一、流式计算和批处理 批处理在大数据世界有着悠久的历史。早期的大数据处理基本上是批处理的天下。批处理主要操作大容量的静态数据集,并在计算过
一、linux图形界面的实现只是linux下的应用程序实现 图形界面(GUI)并不是linux的一部分,linux只是一个基于命令行的操作系统,linux和Xfree的关系就相当于当年的DOS和Windows 3.0一样,Windows 3.0不是独立的操作系统,它只是DOS的扩充,是DOS下的应用程序级别(GUI)的系统,不是独立的操作系统。同样XFree只是linux下的一个应用程序而已,不是系统的一部分,但是X的存在可以方便用户使用电脑。Windows 95及以后的版本就不一样了,他们的图形界面是操作系统的一部分,图形界面在系统内核中就实现了,没有了图形界面windows就不成为windows了,但linux却不一样,没有图形界面linux还是linux,很多装linux的WEB服务器就根本不装X服务器。这也WINDOWS和linux的重要区别之一. 二、X是协议,不是具体的某个软件 X是协议,就像HTTP协议、IP协议一样。因为输入设备和显示设备不是同一个设备,而且他们需要相互配合,进行画面显示,所以需要一个交互协议,建立他们直接的沟通桥梁。
SDL系列讲解(一) 简介 SDL系列讲解(二) 环境搭建 SDL系列讲解(三) 工具安装 SDL是什么,能干什么,为什么我们要学习它? SDL系列讲解(四) demo讲解 SDL系列讲解(五) 调试c代码 SDL系列讲解(六) SDL_Activity流程 SDL系列讲解(七) SDL_image教程 SDL系列讲解(八) SDL_ttf教程 SDL系列讲解(九) 异常退出分析 SDL系列讲解(十) 按键处理流程 SDL系列讲解(十一) SDL_QUIT流程 SDL系列讲解(十二)创建窗口流程 a
SDL全名Simple DirectMedia Layer,是一个跨平台的底层音频、视频、键盘、鼠标操作库,操作实际通过更底层的OpenGL/Direct3D完成,在保留跨平台的兼容性之外提供了非常高的效率,所以广泛的应用在多种游戏和对速度敏感的应用中,比如鼎鼎大名的steam平台/ffmpeg/qemu/模拟器等,当前的版本是2.0。更详细的资料可以访问官网:https://www.libsdl.org/。 SDL2的编程理念清晰易用,代码简洁高效,这里用显式一副图片的最简代码来作为入门的示例,正式
批处理在大数据世界有着悠久的历史。早期的大数据处理基本上是批处理的天下。批处理主要操作大容量的静态数据集,并在计算过程完成之后返回结果。所以批处理面对的数据集通常具有以下特征:
本文将通过源码分析,带领大家熟悉Flink Watermark 之传播过程,顺便也可以对Flink整体逻辑有一个大致把握。
⚜ 2016年8月,我有机会在斯坦福大学小住,与朋友在计算机学院William Gates大楼讨论问题,忽然发现了Donald Knuth的办公室,于是拍下了这张照片
Apache Flink(下简称Flink)项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星,其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注。本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性,希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解,对其他大数据系统开发者也能有所裨益。本文假设读者已对MapReduce、Spark及Storm等大数据处理框架有所了解,同时熟悉流处理与批处理的基本概念。 Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等
在《零基础学编程021:获取股票实时行情数据》这一节里,我们利用urllib抓取新浪财经中的股票数据,可以取出谷歌股票的开盘价,回顾一下代码: import urllib.request as req with req.urlopen('http://hq.sinajs.cn/list=gb_goog') as f : hq = f.read().decode('GBK') v = hq.split(',') print(v[1]) 但我们很多时候并不需要也不应该从零开始构建一个程
Flink具有先进的架构理念,拥有诸多的优秀特性以及完善的编程接口,Flink的优势有以下几点:
此文选自Google大神Tyler Akidau的另一篇文章:Streaming 102: The world beyond batch
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎,用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行,并能以内存速度和任意规模进行计算。
在最近的 Vercel 峰会上,Next.js 团队宣布了 Next.js 15 版本中的一些重要更新和新特性。这些更新旨在提升开发者的开发体验,加快应用的性能。同时 Vercel 也推出了一些人工智能相关的新功能,如可以流式输出代码的AI助手。
一:安装codeblock10.05和GTK+开发包 到 http://www.codeblocks.org 下载最新版的codeblock,我一般会选择带MinGW编译器的版本! 文件名是codeblocks-12.11mingw-setup.exe或者其他版本,下载完成后运行安装文件,一步步安装到结束。 下载安装GTK+开发包 For GTK+2: 到 http://www.gtk.org/ 下载GTK+开发包,注意是下载all-in-one bundle,但不要下载2.24.10这个版本,因为该版
此文选自Google大神Tyler Akidau的另一篇文章:Streaming 102: The world beyond batch
本文将告诉大家如何在 Gtk3 的 Gtk.Window 或 Gdk.Window 里面获取到对应的 X11 窗口 XID 号
介绍 Lagom是一个帮助您构建反应式微服务的框架。 大多数微服务框架着重于帮助您构建脆弱的单实例微服务,根据定义,这些微服务不具可扩展性或不具有弹性。 Lagom帮助您将微服务作为系统(反应系统)进行构建,以确保您的微服务从一开始就具有弹性。 构建反应系统可能很困难,但是Lagom则将从复杂性中脱离出来。 Akka和Play在下面做了大量的工作,开发人员可以专注于一个更简单的事件驱动的编程模型,同时受益于一个消息驱动的系统。 Lagom提供了一个有意见的框架,像导轨一样加快你的旅程。 Lagom工
本文记录我在虚拟机内安装了 UOS 统信系统,运行 UNO 的基于 Skia 的 Gtk 应用程序时,在输入的过程中不断窗口闪黑问题
flink 通过实现了 Google Dataflow 流式计算模型实现了高吞吐、低延迟、高性能兼具实时流式计算框架。
让窗体尺寸不可调整,但是好像与全屏使用时有些问题,会自动地调整窗口的大小
本博客已经不只一次提过MinGW了,往期关于C语言方面的推文中,示例代码都是用Notepad++来编写,然后用MinGW中的gcc工具来编译。MinGW的配置及使用方法:【C语言笔记】使用notepad++、MinGW来开发C程序。MinGW是是 Minimalist GNU for Windows 的缩写。它是一个可自由使用和自由发布的Windows特定头文件和使用GNU工具集导入库的集合。其包含gcc工具,可以使用gcc工具来编译我们的C代码。MinGW 提供了一套完整的开源编译工具集(如gcc等工具),以适合 windows 平台应用开发,且不依赖任何第三方C运行时库。
作为一个心怀大教堂之愿景的搬砖码农,伴着一行代码一块砖的节奏,生产环境上 JDK 的版本从 1.4 逐步升级到 8。
Kafka Stream背景 Kafka Stream是什么 Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature。它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能。 Kafka Stream的特点如下: Kafka Stream提供了一个非常简单而轻量的Library,它可以非常方便地嵌入任意Java应用中,也可以任意方式打包和部署 除了Kafka外,无任何外部依赖 充分利用Kafka分区机制实现水平扩展和顺序性保证 通过可容错的state store实
在wxPython中,你对HTML能做的最重要的事情就是将它显示在一个窗口中。下面的两节,我们将讨论HTML窗口对象,以及给你展示如何对本地的文本或远程的URL使用它。Python系列教程,免费获取,遇到bug及时反馈,讨论交流可加扣裙<60 61 15 02 7>
尽管这些业务需求驱动了流式处理的发展,但与批处理相比,现有的流式处理系统仍然相对不成熟,这使得该领域最近产生了许多令人兴奋的发展。在本篇文章将会介绍一些基本的背景信息,再深入了解有关时间详细信息之前先明确饿一些术语的真实含义,并对批处理和流式处理的常用方法进行一些高层次的概述。
以互联网行业来说,在移动互联网发展比较成熟的现在,流量见顶,红利消失,企业竞争日趋惨烈,获取新增用户的成本日益增高。很多企业开始意识到不能一味的通过补贴、价格战、广告投放这种简单粗暴的方式抢占市场,这样的运作模式很难长时间维系。而通过精细化和数据化运营来降低成本、提升效率、最大化单用户价值的理念逐渐被越来越多的企业所接受。精细化和数据化运营的前提是要建立起一套完善的数据指标体系,借助这个数据指标体系企业可以有多方面的用途:
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