本篇我们介绍一个API 工具，用于在 Windows Store App 中使用 Office 365 API。 首先来说一下本文的背景： 使用 SharePoint 做过开发的同学们应该都知道，SharePoint 有一套客户端对象模型（Client Object Model）用于读取和操作列表和文档库的数据。这个模型支持的应用程序类型包括ASP.NET、WPF、Silverlight和WP等，但是 Windows Store App 不在支持行列中（这一点我一直不太理解）。。。这样的话，我们就没办法在
前面一篇我们介绍了 Office 365 REST API 的官方工具的使用，本篇我们来看一下 SharePoint REST API 本身的描述、结构和使用方法，以及一些使用经验。 首先来看看SharePoint REST API 的概述： REST API 服务是在 SharePoint 2013 中被引入的，官方认为 REST API 服务可以媲美于现有的 SharePoint 客户端对象模型。开发人员可以使用任何支持 REST Web 请求的技术（C#，javascript，java，o
上篇教程我们介绍了 Go 语言内置的数据序列化工具 —— Gob，但是 Gob 只能在 Go 语言内部使用，不支持跨语言 RPC 调用，如果要实现这一功能，就需要对 RPC 接口的编解码实现进行自定义。
应用程序不可避免地需要随时间而变化、调整。在大多数情况下，更改应用程序功能时，也需要更改其存储的数据：可能需要捕获新的字段或记录类型，或者需要以新的方式呈现已有数据。
总的来说，HTTP协议出现以来Web服务也就存在了。但是，自从云计算出现后，才成为实现客户端与服务和数据交互的普遍方法。
12月， eKuiper 团队继续专注于 1.8.0 版本新功能的开发。我们重构了外部连接（source/sink) 的格式机制，更加清晰地分离了连接、格式和 Schema，同时支持了格式的自定义；受益于新的格式机制，我们大幅完善了文件源（file source）的能力，支持定时监控文件系统及各种格式的文件，并且采用流的方式消费文件系统数据；最后，我们增加了完整数据包括规则和配置的导入导出功能，支持节点的迁移。另外，我们也修复了一些问题，并发布到 1.7.x 版本中。
视频和图像的隐身术是指在视频或者图像中中，在没有任何输入遮罩的情况下，通过框选目标体，使得程序实现自动去除视频中的文本叠加和修复被遮挡部分的问题。并且最近的基于深度学习的修复方法只处理单个图像，并且大多假设损坏像素的位置是已知的，故我们的目标是在没有蒙皮信息的视频序列中自动去除文本。
JSON是一种轻量级的数据格式，易于阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。它基于键值对的方式组织数据，支持嵌套结构，包括对象和数组。
2月25日，Google AI blog发布了一篇文章详细的介绍了最新推出的Lyra——一种用于语音压缩的新型超低比特率编解码器。该编解码器使Google Duo，以及未来的其他应用程序能够以每秒3kb的网络宽带提供听起来很自然清晰的语音聊天。
Protocol Buffers (Protobuf) 是一种语言中立、平台中立的可扩展机制，用于序列化结构化数据的二进制传输格式。相比常规数据传输格式（如 JSON 或 XML），Protobuf 更加高效和快速并节省传输带宽，因此得到了广泛的应用。
作者 | Lukas Koucky、Jan Maly 译者 | 王强 策划 | 凌敏
Netty的大名我想做java 的基本都知道，因为他实在太出名了，现在很多著名的软件都是使用netty作为通讯基础，今天就聊聊Netty，希望能讲清楚，如果懒得看理论，可以直接拉到后面看Hello world。把代码抄下来，运行一下看看。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▼扫描下图二维码或点击阅读原文▼ 了解音视频技术大会更多信息 翻译：Argus VLC 3.0.17在VLC 3.0.16之后约9个月的时间里，推出了几个新功能，包括支持DTS-HD LBR（低比特率）解码器，支持AV1、E-AC3和GeoVision解码器的新FOURCC，支持DAV视频文件，WebP图像映射，以及支持MP4文件的未压缩音频（ISO/IEC 23003-5）。 这个版本还带来了许多改进，如对一些AMD的GPU驱动程序进行了更好的硬件解
一名已经15年没有说话的瘫痪男子，正使用脑机接口来解码他想说的话（一次一个词）。加州大学旧金山分校
【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
本项目将分三个阶段分支，分别是入门级 、进阶级 和最终级 分支，当前为进阶级，随着级别的提升，识别准确率也随之提升，也更适合实际项目使用，敬请关注！
当人们讨论使用apache kafka构建数据管道时，他们通常会应用如下几个示例，第一个就是构建一个数据管道，Apache Kafka是其中的终点。丽日，从kafka获取数据到s3或者从Mongodb获取数据到kafka。第二个用例涉及在两个不同的系统之间构建管道。但是使用kafka做为中介。一个例子就是先从twitter使用kafka发送数据到Elasticsearch，从twitter获取数据到kafka。然后从kafka写入到Elasticsearch。 我们在0.9版本之后在Apache kafka 中增加了kafka connect。是我们看到之后再linkerdin和其他大型公司都使用了kafka。我们注意到，在将kafka集成到数据管道中的时候，每个公司都必须解决的一些特定的挑战，因此我们决定向kafka 添加AP来解决其中的一些特定的挑战。而不是每个公司都需要从头开发。 kafka为数据管道提供的主要价值是它能够在管道的各个阶段之间充当一个非常大的，可靠的缓冲区，有效地解耦管道内数据的生产者和消费者。这种解耦，结合可靠性、安全性和效率，使kafka很适合大多数数据管道。
记录中的字段通常由逗号分隔，但其他分隔符也是比较常见的，例如制表符（制表符分隔值，TSV）、冒号、分号和竖直条等。建议在自己创建的文件中坚持使用逗号作为分隔符，同时保证编写的处理程序能正确处理使用其他分隔符的CSV文件。
https://www.srtalliance.org/interoperability-between-rtp-and-srt/
双向脑机接口(BMIs)在大脑和外部世界之间建立了双向的直接通信链接。解码器将记录的神经活动转换为运动指令，编码器将从环境中收集的感觉信息直接传递给大脑，形成闭环系统。这两个模块通常集成在笨重的外部设备中。然而，对严重运动和感觉缺陷患者的临床支持需要紧凑、低功率和完全可植入的系统，该系统可以解码神经信号来控制外部设备。
下面描述一个经过Envoy代理的请求的生命周期。首先会描述Envoy如何在请求路径中处理请求，然后描述请求从下游到达Envoy代理之后发生的内部事件。我们将跟踪该请求，直到其被分发到上游和响应路径中。
LinkedIn成立于 2003 年，其目标是连接到您的网络以获得更好的工作机会。第一周只有 2,700 名会员。时间快进了很多年，LinkedIn 的产品组合、会员基础和服务器负载都取得了巨大的增长。
将早期的编程语言（例如COBOL）的代码库迁移到现在的编程语言（例如Java或C++）是一项艰巨的任务，它需要源语言和目标语言方面的专业知识。COBOL如今仍在全球大型的系统中广泛使用，因此公司，政府和其他组织通常必须选择是手动翻译其代码库还是尽力维护使用这个可追溯到1950年代的程序代码。
Machine Learning Mastery 机器学习算法教程 机器学习算法之旅 利用隔离森林和核密度估计的异常检测 机器学习中的装袋和随机森林集成算法 从零开始实现机器学习算法的好处 更好的朴素贝叶斯：从朴素贝叶斯算法中收益最大的 12 个技巧 机器学习的提升和 AdaBoost 选择机器学习算法：Microsoft Azure 的经验教训 机器学习的分类和回归树 什么是机器学习中的混淆矩阵 如何使用 Python 从零开始创建算法测试工具 通过创建机器学习算法的目标列表来获得控制权 机器学习中算法
昨日，NVIDIA发布了Deepstream6.3版本（增强视觉AI可能性：DeepStream 6.3推出GXF和多架构容器支持），让我们看看，到底更新了啥？
在现代企业中，很难看到统一整个环境的单一整体应用程序。虽然仍然可能存在大型主机或其他系统来保存组织的主要数据和事实来源（SoT），但如今大多数环境都具有满足各种业务功能的中型到大型应用程序。根据企业的规模和复杂程度，这些应用程序可以从少数应用程序到数百种应用程序。
本文介绍了如何利用Keras框架开发基于序列数据的循环神经网络模型，并给出了一个序列到序列预测问题的实例。首先介绍了如何定义一个简单的编码器-解码器模型，然后利用Keras的Sequential模型定义了一个基于LSTM的编码器-解码器模型，最后利用Keras的Dataset API从数据集中加载数据并划分训练集和测试集。在划分数据集之后，使用Keras的Sequential模型定义了一个基于LSTM的编码器-解码器模型，并使用Keras的Keras Tuner对模型进行超参数调优。最后，使用Keras的Keras Tuner对模型进行超参数调优，并使用测试集对模型进行评估。实验结果表明，该模型在序列到序列预测问题上的性能优于传统的循环神经网络模型。
Flutter邀请你用Dart语言开发你的移动应用，一套代码可以同时构建Android和iOS。但是Dart不会编译成Android’s Dalvik字节码，在iOS上也不会有Dart/Objective-C的绑定。这意味你的Dart代码并不会直接访问平台特定的API，即 iOS Cocoa Touch 以及 Android SDK的API。
几十年来，统计机器翻译在翻译模型中一直占主导地位 [9]，直到神经机器翻译（NMT）出现。NMT 是一种新兴的机器翻译方法，它试图构建和训练单个大型神经网络，该网络读取输入文本并输出译文 [1]。
我已经在生产中使用 Go 一段时间了，因为它的构建规模较小，并且由 goroutines 提供的并发性能以及直接在机器上运行构建的能力，所以我非常喜欢它的快速和可靠。
JSON格式是网站和API使用的通用标准格式，现在主流的一些数据库（如PostgreSQL）都支持JSON格式。在本文中，我们将介绍如何使用Python处理JSON数据。首先，让我们先来看看JSON的定义。
上面就是一个JSON格式数据。它开起来就像是在Python中的字典数据类型。我们可以通过json模块将它转换成字符串或者反过来将字符串转换成字典数据类型。
今天我们介绍一下如何在iOS进行AAC解码，并使用AudioUnit播放解码后的PCM数据。
原文链接 / https://webrtchacks.com/how-does-azure-communication-services-implement-webrtc-gustavo-garcia/
本篇文章,自定义一个数据协议,通过Python语言,使用这个自定义的数据协议,将数据发送给Netty接收端. 之所以使用两种不同的语言,也在说明,数据之间的传输与语言无关.只要发送端和接收端彼此遵守相同的协议即可. 关于协议,无处不在,比如与网络相关的HTTP协议, 比如向Redis发送命令使用的RESP协议,比如Dubbo消费者和提供者之间的数据传输,比如RocketMQ消费者与服务端之间的消息传输,比如JVM中使用jstack命令获取堆栈信息时所使用的协议,等等. 它们之间必然会有一套相关的协议,用于数据传输. 一切皆协议,世间协议再多,常见的协议也无外乎那么几个,在Netty中已经默认提供了相关常见协议的解码器.
时间序列预测一直是数据科学领域的一个热门研究课题，广泛应用于能源、金融、交通等诸多行业。传统的统计模型如ARIMA、GARCH等因其简单高效而被广泛使用。而近年来，随着深度学习的兴起，基于神经网络的预测模型也备受关注，表现出了强大的预测能力。
合并来自多个文件数据的传统方法是极其繁琐和容易出错的。每个文件都需要经历导入、转换、复制和粘贴的过程。根据转换数据量的大小和复杂程度、文件的数量以及解决方案运行的时长，这些问题可能形成可怕的积累效应。
大家好，我是小涂，今天继续给大家分享ffplay源码解析，今天也是最后一篇关于read_thread线程的解析，分享完这个之后，会接着分享视频和音频解码线程以及音频输出、视频输出模块，大概率每个礼拜一篇，很快就会进入到实战篇写一个播放器，前期解析ffplay源码，主要是要先了解这个优秀的播放器框架，后期我们就可以在这个基础上借鉴前人的优秀思想，来做一个自己的播放器。
Netty 是由 JBOSS 提供的一个 Java 开源框架。Netty 提供异步的、基于事件驱动的网络应用程序框架，用以快速开发高性能、高可靠性的网络 IO 程序。
跨站脚本漏洞（XSS）近年来一直是 OWASP的Top 10 经典攻击方式，能在野外发现XSS漏洞也是相当不错的了，尤其是在一些知名的网络产品中。近期，美国Target安全团队就在一次渗透测试过程中，发现了微软在线服务产品SharePoint的一个XSS独特漏洞，无需任何用户交互行为，就可实现攻击利用，以下是Target团队的分享。
本文是关于如何使用Python和Keras开发一个编解码器模型的实用教程，更精确地说是一个序列到序列（Seq2Seq）。在上一个教程中，我们开发了一个多对多翻译模型，如下图所示：
沉浸式媒体在今天得到了广泛的关注，学术界已经做出了巨大的努力来探索和解决其技术挑战。ISO/IEC MPEG 牵头的沉浸式音频、图像和视频信号编码表示的标准化工作已经得到了非常积极的发展。MPEG Immersive Video（MIV）旨在压缩由多相机捕获的3D场景表示。MIV标准通过播放摄像机拍摄的3D场景，实现高保真的身临其境体验，为观众观看的位置和方向提供六个自由度（6DoF）。随着MIV标准在2021年7月实现技术层面的完成，越来越多的工作希望探索实时沉浸式视频播放和流媒体的能力。
DeepStream的Jetson版本基于JetPack 6.0 DP（开发者预览版）。此版本不适用于生产目的。
了解NLP的读者应该对Hugging Face这个名字非常熟悉了。他们制作了Transformers（GitHub超1.5万星）、neuralcoref、pytorch-pretrained-BigGAN等非常流行的模型。
客户端与服务端进行TCP网络通信时，在发送以及读取数据时可能会出现粘包以及拆包问题，那么作为高性能网络框架的Netty是如何解决粘包以及拆包问题的呢？我们一起来探讨下这个问题。
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
关于Pulsar Pulsar是一款针对数据通信安全的强大工具，该工具可以帮助广大研究人员实现数据过滤和安全（隐蔽）通信，并通过使用各种不同的协议来创建安全的数据传输和聊天隧道。比如说，在Pulsar的帮助下，我们可以通过TCP连接来接收数据，并通过DNS数据包将其转发到真实的数据目的地址。 工具安装&配置 注意：我们需要确保本地设备上安装并配置好了Go v1.8环境，因为Pulsar基于Go语言开发，因此Go环境是构建Pulsar所必备的。 接下来，使用下列命令将该项目代码克隆至本地，并构建Pul
Flutter作为一种跨平台解决方案，经常会作为一个模块嵌入到原生Android与iOS应用中，Flutter与Android原生端的通信必不可少。所以本文就来讲述一下Android如何与flutter进行通信。
距离OpenCV 3.0发布已逾三年半了，终于在2018-11-20，OpenCV 4.0正式版强势来袭！至此开始OpenCV 4.x的王朝！
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