我们日常使用的大小桌面版视频播放器，或者命令行使用的播放器，大多数是基于 ffmpeg 开发的。
在很多敏捷群中，经常会有人问这些问题。那有没有一个可以解决所有问题的方法呢？答案是：没有，因为没有银弹。
在Linux/Mac下编译 ffmpeg是非常方便的。但要在 Windows下编译 ffmpeg还真要花点时间。不过为了满足学员的要求，也方便自己不再被这类问题打扰，今天我就写一下在 Windowns下编译ffmpeg的步骤，以供大家参考。
webm 体积小质量高，想要把 mp4 视频文件转换过去，还要质量无损，使用 VP8/9编码，ffmpeg能实现吗？
但是对我们普通人来说，编程的门槛很高，学习曲线长，导致很多人都是“从入门到放弃”：自己写不会，雇人写太贵。
本文转载自机器之心 作者：黄小天 5 月 27 日，由机器之心主办、为期两天的全球机器智能峰会（GMIS 2017）在北京 898 创新空间顺利开幕。大会第一天重要嘉宾「LSTM 之父」Jürgen Schmidhuber、Citadel 首席人工智能官邓力、腾讯 AI Lab 副主任俞栋、英特尔 AIPG 数据科学部主任、GE Transportation Digital Solutions CTO Wesly Mukai 等知名人工智能专家参与峰会，并在主题演讲、圆桌论坛等互动形式下，从科学家、企业家、
机器之心整理 演讲者：俞栋 5 月 27-28 日，机器之心在北京顺利主办了第一届全球机器智能峰会（GMIS 2017），来自美国、加拿大、欧洲，中国香港及国内的众多顶级专家分享了精彩的主题演讲。在这
有没有遇到过下载的视频原始数据文件是y4m格式的情况，没有办法播放和查看，是不是很苦恼，本文教你处理方法。
前面讲过，使用Ctrl+Z 快捷键的方式，可以将前台工作放入后台，但是会处于暂停状态，那么，有没有办法可以让后台工作继续在后台执行呢?答案是肯定的，这就需要用到bg 命令。 bg 命令的基本格
虽然天猫，蚂蚁金，菜鸟都归属阿里旗下，但每个面试官问的问题都不一样，相同点主要在流程方面。
虽然天猫，蚂蚁金，菜鸟都归属阿里旗下，但每个面试官问的问题都不一样，相同点主要在流程方面。面试开始会让自我介绍，主要业务架构和技术架构两部分。业务架构一般不会深究，但要面试官听明白，并且一般面试官会顺着问是如何根据这些业务去设计技术架构的。 面试试题 其他 什么是幂等？什么情况下需要考虑幂等？你怎么解决幂等的问题？ Java 多个线程同时读写，读线程的数量远远大于写线程，你认为应该如何解决并发的问题？你会选择加什么样的锁？ JAVA的AQS是否了了解，它是干嘛的？ 除了synchronized关键字之外
由于 webRTC 不是端到端而是点对点技术和多方会议是主要用例，广播行业对它的看法从来都不是很好；也没有被视为流媒体的可行解决方案，因为它无法扩展，且难以使用。传统的流媒体行业主要由 Netflix 或 Hulu 等为代表的视频点播模式主导。然而，新冠病毒的大规模传播改变了这一切，它加速了实时媒体工作流程的采用，最终弥合了网络和广播之间的差距。
这篇文章是以前工作的一些实际经验总结，这里给大家分享一下，顺便做了一下记录以备以后使用时参考，本文（记录）与目前网上很多关于ffmpeg的文章相比有两个特点： 重点不在于ffmpeg的解码部分（这个本来是ffmpeg最大的亮点），为什么？前面说了，这是我以前工作的一个整理。况且关于ffmpeg的解码相关文章非常多了，如果大家感兴趣的话，可以后面第五部分增加吧。 本文是不采用其他第三方的开源多媒体框架而在嵌入式硬件上做多媒体播放项目。第三方的多媒体框架软件隐藏了一些扩展数据的关键处理，很多初学者可能不清楚这些
感谢阅读「美图数据技术团队」的第 19 篇原创文章，关注我们持续获取美图最新数据技术动态。
iOS电量测试 活动时间：2017年11月15日 斗鱼直播 活动介绍 TMQ在线沙龙第三十三期分享 本次分享的主题是：iOS电量测试 共有69位测试小伙伴报名参加活动！ 想知道活动分享了啥吗， 请往下看吧！ 嘉宾 张锦铭，从12年开始跟进iOS性能相关测试，在iOS性能相关领域有比较多的了解和尝试。曾在iOS平台上提供成熟的电量、响应速度、内存等的自动测试解决方案。 分享主题 1、iOS接口层电量测试 2、基于sysdialog电量测试 3、QQ浏览器电量测试举例 4、关于电量排行榜 问答环节 1
集群成员变更一直是 etcd 最棘手的问题之一，在变更过程中会遇到各种各样的挑战，我们稍后一一来看。为了把问题描述清楚，首先需要了解 etcd 内部的 raft 实现。
2018年每周的任务，目标都通过Trello一直记录着，看板的形式非常直观，目标清晰，同时也能看到自己在某一方面的时间投入和支出。这也是工作之后一直坚持使用的原因。 记得2016年类似的方法还在前家公司推广使用过，主要是国内的一款商业软件Teambition, 团队的协作，效率有明显的提升 ! 今年经历的事情有些多，主要围绕着经历，技术栈，明年目标总结。
ffmpeg是比较流行的多媒体库，可以处理语音视频之类的，在开源领域内得到了大量应用，包括Android和Chrome。如果我没记错的话当年QQ也用过它，但因没有遵循开源协议开放源码而被钉在了耻辱柱上。
通俗的来说就是Cpu:(#`O′)喂你好,是Gpu吗？快点醒醒我这里又有画画的任务了(Cpu调用Gpu的次数),打一个比方比如上传很多文件到百度云或其他地方时,都会把它压缩到一个文件夹里,不会把它们分开上传(当然还有原因就是它们数据是相关,比如是主题的一套ico文件或软件的安装文件),排除这些和文件整合的原因,假设网速没有波动,分开传和压缩包,压缩包速度一定快很多的(不仅仅是因为压缩包更小),主要是每次上传还有一些预备动作(比如与服务器链接,初始化Socket等等),细心的会发现文件当拖动到百度云会有几毫秒的延迟。其实优化DrawCall主要是Cpu的处理速度的优化,Cpu和Gpu是并行工作的,处理的方式有一个命令缓存区,具体如图所示:
通过日志我们了解到上面的问题就是 Jenkins 没有办法调用 Docker 的构建命令。
今天的新知系列课，我们邀请到了来自腾讯明眸·极速高清团队的技术导师 —— 赵军，为大家介绍FFmpeg以及媒体处理，并与大家就FFmpeg开发、开源与云的关系等问题做一些交流。本期课程也是本次新知系列课程的最后一期，希望各位都能从这一系列的课程中有所收获！也希望大家能够继续关注我们下一系列的课程。 业界的发展趋势及特点 首先我们来看一看业界的发展。第一，多媒体业务的流量目前在互联网是一个井喷式的爆发。思科报告预计，在2020年左右，亚太地区84%的互联网流量是Video。同时我们也知道关于多媒体的业务形态
看着精彩的德甲赛事，突然裁判一声口哨，球赛断掉了，屏幕开始自动播放“吃麦趣鸡盒，看德甲比赛”的视频广告
劳动节，更个文吧，祝大家都劳有所获。 今天看了一个关于启动优化的讲座，简单总结一下。 本文的目标是尝试一些比较简单有效的方法，并不会覆盖所有的优化技巧。感兴趣的伙伴可以关注我视频号，后面准备用直播的方式和大家交流。 目标系统 硬件: Beagle Bone Black (Cortex A8) USB 摄像头 + LCD 软件： Linux 5.1 + Buildroot rootfs FFmpeg，用于采集视频并解码到 LCD。 点击查看大图 当前启动时间： 从上电到 LCD 显示第一帧图像：9.4
今天为大家带来的分享是：小程序实时音视频在互动教育场景下的应用。我个人一直在做基础方面的研究，接触音视频也比较早，2013年的时候就开始做包括直播在内的相关产品，有多个音视频研究的相关经验。目前我们关注教育、医疗方向的音视频，以及有关这方面的应用。
在2013年（今年是2019年）的Node Knockout比赛上，有人提出了一个叫 Video Funhouse（年代太久远，我没能找到更多的资料）的设想，后来就有了github上的videoconverter方案。videoconverter将音视频领域中的瑞士军刀ffmpeg通过emscripten（一个可以将C/C++代码生成asm/wasm的编译工具）转化为javascript，实现了在浏览器上对视频的简单操作，包括视频的裁剪/转换。它的demo目前还能运行，地址如下：http://bgrins.github.io/videoconverter.js/demo
上周陪同之前一起工作的同事去面试（乔治，小袁，鹏飞（面试人）），第一站是去深圳，第二站上海，第三站杭州。面试什么公司我在这里就不多说了，你们知道是一线公司就行。其实本来真的没打算写这篇文章，主要是自己
在一个长度为 n 的数组 nums 里的所有数字都在 0～n-1 的范围内。数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字重复了，也不知道每个数字重复了几次。请找出数组中任意一个重复的数字。
上周陪同之前一起工作的同事去面试（乔治，小袁，鹏飞（面试人）），第一站是去深圳，第二站上海，第三站杭州。面试什么公司我在这里就不多说了，你们知道是一线公司就行。其实本来真的没打算写这篇文章，主要是自己的记忆力不是很好，再者是最近好多人询问2018年最新的面试题有点多，我实在回答不过来，而且怕为了避免重复回答，给自己省点力气，干脆就在这里统一回复了。 说实话，虽作为陪同人，面试的时候我是不可以一同进去面试的，鹏飞在面试完后出来也是凭借他模糊的记忆，来慢慢回忆当时HR问的几个问题，以下是我整理的一些面试题，虽然不是很完整，但差不多也是必问的几个题目了（前言告诉大家，面试的答案我就不一个一个的写出来了，毕竟等级的不同，回答时的答案也不同，这全靠大家自己慢慢领悟了）我能帮的也只有这么多了。以下便是面试题。
2.将下载得到的包中的执行文件ffmpeg.exe、ffplay.exe和ffprobe.exe拷贝到C:\Windows目录下。这样，在命令行窗口中便可以直接访问这些可执行文件。
本文主要讲解 FFmpeg 相关知识，以及在 Windows 下编译 FFmpeg 源码以及使用。
基于镜像创建容器，容器在前台运行，将宿主机上 /home/think/work 目录映射为容器中的 /work 目录：
当下，人工智能已逐渐成为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。各行各业都在积极探索如何应用AI实现智能化升级。作为我国国民经济支柱产业的工业制造也不例外。面对复杂的制造现场环境，如何高效低成本地实现对违规行为的监测，保证人员安全？9月29日，在AIIA2020人工智能开发者大会百度产业AI技术应用公开课上，上海音智达信息技术有限公司高级数据科学家林潇进行了《生产安全：工人违规作业监测技术方案》为主题的演讲。
摘要：运行几万台服务器的Netflix，提高系统可靠性的突破点，就是自动侦测那些有问题但用阈值法发现不了的服务器。Netflix使用了聚类分析算法中的Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) 算法。聚类算法是非监督式的，不需要进行数据标记和提供数据。 凌晨，时针指向两点，我们技术保障团队一半的人手还在追查Netflix出错的原因。系统看起来运行还算正常，肯定是有哪不对但我们死活也找不着。查了一个小时，终于发现原来
Docker就是虚拟化的一种轻量级替代技术。Docker的容器技术不依赖任何语言、框架或系统，可以将App变成一种 标准化的、可移植的、自管理的组件，并脱离服务器硬件在任何主流系统中开发、调试和运行 简单的说就是，在 Linux 系统上迅速创建一个容器（类似虚拟机）并在容器上部署和运行应用程序，并通过配置文件 可以轻松实现应用程序的自动化安装、部署和升级，非常方便。因为使用了容器，所以可以很方便的把生产环境和开 发环境分开，互不影响，这是 docker 最普遍的一个玩法。
神经架构搜索 (NAS) 改变了构建新神经网络架构的过程。这种技术可以自动地为特定问题找到最优的神经网络架构。「最优」的定义可以看成是对多个特征之间的权衡过程进行建模，例如网络的大小和准确率 [1]。更令人印象深刻的是，现在 NAS 在单个 GPU 上仅需执行 4 个小时，过去在 800 个 GPU 上需要执行 28 天。而实现这一飞跃只花了两年时间，现在我们不需要成为 Google 员工就可以使用 NAS。
这是音视频基础学习系列的第一篇文章，主要讲解 SDL 是什么以及为什么要用到它，看似和音视频没啥卵关系，其实必不可少。
JOOX Music 是腾讯面向海外市场发布的音乐 App，目前在其发布的五个国家和地区均是排名第一的音乐服务应用。JOOX Music 从2014年发布至今，经历了大小数十个版本的迭代，功能不断的完善和丰富。而它的体积在 v3.5 版本时达到了有点惊人的 124MB！而东南亚是 JOOX Music 的主要发行地区，这里的网络环境相对较差，存在大量老旧的小容量 iOS 设备，而 App Store 的下载也不太稳定。因此，对 JOOX Music 的裁包大作战已势在必行。
这篇文章中的视频压缩非常适用于教学视频的压缩，因为教学视频中很多帧数的内容都是相同的。 本文作者的CPU是E5-2670，8核16线程。视频压缩工具ffmpeg可以充分利用多线程性能。 原文件大小：1.45GB 与视频压缩软件格式工厂对比，对比情况如下表所示：
今天我打算跟大家聊一点硬技巧，比如怎么使用ffmpeg监测.m3u8直播视频流的状态。现在就来举个例子，已知一个http://xxxxxx.m3u8的直播视频流，需要通过使用ffmpeg监测该直播视频流现在的状态，我们该如何实现呢？
最近处理了一次线上故障，具体故障表现就是kafka某个topic消息堆积，这个topic的相关consumer全部掉线。
OutOfMemoryError 异常应该可以算得上是一个非常棘手的问题。JAVA 的程序员不用像苦逼的 C 语言程序员手动地管理内存，JVM 帮助他们分配内存，释放内存。但是当遇到内存相关的问题，就比如 OutOfMemoryError，如何去排查并且解决就变成一个非常令人头疼的问题。在 JAVA 中，所有的对象都存储在堆中，通常如果 JVM 无法再分配新的内存，内存耗尽，并且垃圾回收器无法及时回收内存，就会抛出 OutOfMemoryError。
本文最后更新于2022年06月13日，已超过0天没有更新。如果文章内容或图片资源失效，请留言反馈，我会及时处理，谢谢！
前言 今天分享主题主要分成三个部分： 第一部分，Jenkins跟持续交付； 第二部分，Jenkins轻量化思路； 第三部分，Jenkins高可用实践。 一、Jenkins 与持续交付 1.1、持续交付构建企业IT价值流 我相信大家都听说过2017DevOps状态报告，作为核心的结果指标，这一组数据也在各种场合下出场率很高，体现了DevOps对于企业业务的直接产出和贡献。 其实简单来说数据体现了两个方面的重要内容：第一点，DevOps可以帮助我们加快企业交付效率，第二点DevOps可以提升交付质量，最终做到快
2、使用ffmpeg -i 指令来转换amr为mp3格式（这个到时候写在PHP代码中，使用exec函数执行即可）
为了演示我的意思,采用两个大致相同的程序(C中的第一个,python中的另一个)：
同学们在学习视频课小白系统入门这门课的过程中，经常遇到一些问题，这里总结一些最常见的问题，供大家参考：
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