伴随着生成式深度学习模型的飞速发展，自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）已经经历了根本性的转变，从有监督训练的专门模型，转变为只需有限的明确指令就能完成各种任务的通用模型。
在之前的netty系列文章中，我们讲到了如何将对象或者String转换成为ByteBuf，通过使用netty自带的encoder和decoder可以实现非常方便的对象和ByteBuf之间的转换，然后就可以向channel中随意写入对象和字符串了。
在使用云原生的很多微服务中，比较小规模的可能直接依靠云服务中的负载均衡器进行内部域名与服务映射，通过健康检查接口判断实例健康状态，然后直接使用 OpenFeign 生成对应域名的 Feign Client。Spring Cloud 生态中，对 OpenFeign 进行了封装，其中的 Feign Client 的各个组件，也是做了一定的定制化，可以实现在 OpenFeign Client 中集成服务发现与负载均衡。在此基础上，我们还结合了 Resilience4J 组件，实现了微服务实例级别的线程隔离，微服务方法级别的断路器以及重试。
如上图所示，输入的帧或场Fn 以宏块为单位被编码器处理。首先，按帧内或帧间预测编码的方法进行处理。如果采用帧内预测编码，其预测值PRED（图中用P 表示）是由当前片中前面已编码的参考图像经运动补偿（MC）后得出，其中参考图像用F’n-1 表示。为了提高预测精度，从而提高压缩比，实际的参考图像可在过去或未来（指显示次序上）已编码解码重建和滤波的帧中进行选择。预测值PRED 和当前块相减后，产生一个残差块Dn，经块变换、量化后产生一组量化后的变换系数X，再经熵编码，与解码所需的一些边信息（如预测模式量化参数、运动矢量等）一起组成一个压缩后的码流，经NAL（网络自适应层）供传输和存储用。正如上述，为了提供进一步预测用的参考图像，编码器必须有重建图像的功能。因此必须使残差图像经反量化、反变换后得到的Dn’与预测值P 相加，得到uFn’（未经滤波的帧）。为了去除编码解码环路中产生的噪声，为了提高参考帧的图像质量，从而提高压缩图像性能，设置了一个环路滤波器，滤波后的输出Fn’即重建图像可用作参考图像。
深度学习算法(第24期)----自然语言处理(NLP)中的Word Embedding 前几期我们一起学习了RNN的很多相关知识，今天我们一起用这些知识，学习下机器翻译中的编码解码网络.
netty中提供的protobuf编码解码器可以让我们直接在netty中传递protobuf对象。同时netty也提供了支持UDP协议的channel叫做NioDatagramChannel。如果直接使用NioDatagramChannel，那么我们可以直接从channel中读写UDP对象：DatagramPacket。
Decoder++是一款专用于渗透测试的多数据格式编码解码工具，该工具是一款可扩展的工具，专为渗透测试人员和软件开发人员设计，可以将目标数据编码/解码为各种不同的数据格式。
字符串是我们程序中最常用到的消息格式，也是最简单的消息格式，但是正因为字符串string太过简单，不能附加更多的信息，所以在netty中选择的是使用byteBuf作为最底层的消息传递载体。
摘要：上一篇广告行业中那些趣事系列3：NLP中的巨星BERT，从理论的角度讲了下NLP中有里程碑意义的BERT模型。BERT具有效果好和通用性强两大优点，其中效果好最主要的原因就是使用了Transformer作为特征抽取器。本篇主要详解下这个从配角到C位出道的Transformer，主要从宏观和微观的角度分析Transformer，讲下它的核心注意力机制Attention，然后以翻译任务举例讲下Transformer是如何进行工作的。
在 Java 6 （ JDK 1.6 ) 之前， JDK 一直没有包含 Base64 的实现类。因此大部分人都使用 Sum/Orale JDK 里面的 sun.misc.BASE64Encode 和sun.misc.BASE64Decode。然后这也成为很多 Java 开发者的习惯。一直沿用到今天的 Java8 中还有人在用。
RPC 是远程过程调用（Remote Procedure Call），用于调用方和被调用方两个进程间的交互，并且提供类似本地方法调用的形式。RPC 广泛用于在分布式系统中不同节点间的通信。
但是现在版本的ppt往往不支持视频插入，如显示： “无法从所选文件插入视频，请检查路径个文件名是否正确” 以及 “无法从所选文件插入视频，验证此媒体格式所必须的64位编码解码器是否已安装，然后重试”
要读和写文本，我们要分别使用 CharsetDecoder 和 CharsetEncoder。将它们称为 编码器 和 解码器
今天给大侠带来 FPGA Xilinx Zynq 系列第三十三篇，开启二十章，本篇也是 Part B 最后一篇，带来探索 IP Integrator 等相关内容，本篇内容目录简介如下：
音视频流媒体高级开发：深入探索FFmpeg 6.0、WebRTC、RTMP、RTSP与编码解码
netty之所以强大，是因为它内置了很多非常有用的编码解码器，通过使用这些编码解码器可以很方便的搭建出非常强大的应用程序，今天给大家讲讲netty中最基本的内置编码解码器。
视频编码解码器流程概述 1. 编码 (1) 打开视频文件,获得视频流 (2) 从视频流中解包得到帧 (3) 帧不完整，重复从视频流中取 (4) 某些情况下需要将RGB格式的颜色空间转换到YUV格式的 (5) 对帧进行编码工作 (6) 重复第二步 2. 解码 (1) 打开视频文件,获得视频流 (2) 从视频流中解包得到帧 (3) 帧不完整，重复从视频流中取 (4) 某些情况下需要将YUV格式的颜色空间转换到RGB格式的 (5) 对帧进行解码工作 (6) 通过显示设备显示到显示器上 (7) 重复第二步 3. 编
音视频处理在现代多媒体应用中起着重要的作用。C++是一种强大且广泛使用的编程语言，提供了许多用于处理音频和视频数据的库和工具。本文将介绍C++中常用的音频和视频编码解码技术，以及相关的库和工具。
可拓展视频编码（SVC）可以说是处理来自同一发送者的多个媒体流以处理组呼叫中每个接收者的不同条件的更好方法。在许多方面，它也被认为更复杂。Sergio＆Gustavo对此主题发表了精彩的文章。
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。
我们知道netty中数据传输的核心是ByteBuf,ByteBuf提供了多种数据读写的方法，包括基本类型和byte数组的读写方法。如果要在netty中传输这些数据，那么需要构建ByteBuf，然后调用ByteBuf中对应的方法写入对应的数据，接着套用netty中标准的模板即可使用。
提出了一种新的turbo码交织器设计准则，旨在降低分量解码器之间的相关性。为了超越已知的相关周长最大化，我们提出了几个额外的标准来限制短相关周期的影响并增加代码多样性，
从整体框架来讲，Transformer其实就是encode-decode框架，即就是编码解码。只不过在编码和解码的内部比较复杂，经过了多次复杂计算。
这个C#类可以生成各种形式的缩略图，可以自动保持图片比例缩略，可以根据百分比获得图片尺寸等
最近在调研Netty的使用，在编写编码解码模块的时候遇到了一个中文字符串编码和解码异常的情况，后来发现是笔者犯了个低级错误。这里做一个小小的回顾。
原文 http://www.streamingmedia.com/Articles/Editorial/Featured-Articles/At-the-Battle-of-the-Codecs-Answers-on-AV1-HEVC-and-VP9-128213.aspx
📷 本系列代码地址：https://github.com/JoJoTec/spring-cloud-parent 首先，我们给出官方文档中的组件结构图： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,
从最近几年的安全事故可以看到, 内部威胁已经成为企业和组织威胁的主要原因。内部威胁（Insider Threat）是指内部人员利用获得的信任做出对授信组织合法利益不利的行为，这些利益包括企业的经济利益、业务运行、对外服务以及授信主体声誉等[1]。内部威胁不仅仅是组织合法成员的有意或无意的导致组织利益损失的行为，还包括一些外部伪装成内部成员的攻击。
文档理解是从pdf、图像和Word文档中提取关键信息的技术。这篇文章的目标是提供一个文档理解模型的概述。
问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 本文作者是MIT的大二学生Michael Gump（阿甘），内容为他在无人车公司Voyage的工作总结。本文还得到Voyage首席执行官Oliv
Netty 提供的编码器 StringEncoder，对字符串数据进行编码 ObjectEncoder，对 Java 对象进行编码 … Netty 提供的解码器 StringDecoder, 对字符串数据进行解码 ObjectDecoder，对 Java 对象进行解码 … Netty 本身自带的 ObjectDecoder 和 ObjectEncoder 可以用来实现 POJO 对象或各种业务对象的编码和解码，底层使用的仍是 Java 序列化技术 , 而Java 序列化技术本身效率就不高，存在如下问题
今天分享的论文，主要提出了一个统一的多模态预训练模型，称为NÜWA，可以为各种视觉合成任务生成新的或操纵现有的视觉数据（即图像和视频）。针对不同场景同时覆盖语言、图像和视频，设计了3D Transformer编码器-解码器框架，不仅可以将视频作为3D数据处理，还可以分别将文本和图像作为1D和2D数据进行适配。还提出了3D Nearby Attention(3DNA)机制来考虑视觉数据的性质并降低计算复杂度。在8个下游任务上评估NÜWA。与几个强大的基线相比，NÜWA在文本到图像生成、文本到视频生成、视频预测等方面取得了最先进的结果。此外，它还显示了令人惊讶的良好的文本零样本能力——引导图像和视频处理任务。
【导读】近日，人工智能学者Ravindra Kompella发表一篇博客，介绍了作者实现的基于keras的机器翻译例子。作者通过一个seq2seq编码器-解码器网络实现英语到法语的自动翻译。作者在博文中详细介绍了自己的模型架构和训练数据，并使用代码片段分步骤对训练过程进行讲解。总之，这是一篇比较详尽的机器翻译应用示例教程，如果你有从事机器翻译或seq2seq模型相关的研究，可以详细阅读一下，相信一定对您的工程和理论都有所帮助。专知内容组编辑整理。 Neural Machine Translation——Us
Kingma, Diederik P., and Max Welling. “Auto-encoding variational bayes.” arXiv preprint arXiv:1312.6114 (2013).
这一期，我们继续揭开RNN神秘面纱，学习的路上我们多多交流，共同进步。本期主要内容如下：
CHALLENGE ON LEARNED IMAGE COMPRESSION 挑战赛由 Google、Twitter、Amazon 等公司联合赞助，是第一个由计算机视觉领域的会议发起的图像压缩挑战赛，旨在将神经网络、深度学习等一些新的方式引入到图像压缩领域。据 CVPR 大会官方介绍，此次挑战赛分别从 PSNR 和主观评价两个方面去评估参赛团队的表现。
原文：www.cnblogs.com/scy251147/p/10498008.html
---- 新智元报道 来源：飞哥说AI 作者：高佳；创意：李志飞 编辑：好困 【新智元导读】2023年从一场巨头之间的巨额合作开始，一场汹涌已久的AI暗战摆上了台面。 随着微软和 OpenAI 融资的推进，双方在关系变得更加深厚复杂的同时，也在与谷歌等竞争对手的较量中鏖战上风。 一面是Google连夜唤回创始人，急推「高仿」Bard；一面是OpenAI的ChatGPT风头正劲，全民翘首以待GPT-4的到来。 一直在AI领域堪称老大哥的Google，在这场棋局中一酸再酸，毕竟一度在LLM领先的Go
根据直播系统开发协议类型（如RTMP、RTP、RTSP、HTTP等），与服务器建立连接并接收数据；
深度学习算法(第25期)----机器翻译中的编码解码器网络 今天我们一起学一下深度网络中的自编码器.
2020年，直播带货火爆全网。想一探淘宝直播背后的前端技术？本文将带你进入淘宝直播前端技术的世界。
该工作主要关注于利用深度网络来实现图片去模糊，这里我们针对GoPro数据集进行论文的复现。
原文：http://www.streamingmedia.com/Articles/Editorial/Featured-Articles/NAB-Roundup-The-State-of-HEVC-AV1-and-Proprietary-Codecs-124455.aspx
I帧、P帧和B帧（I-frames、P-frames and B-frames）的概念是视频压缩领域的基础。这三种帧类型在特定情况下用于提高编解码器的压缩效率、压缩流的视频质量，以及使得流去应对传输和存储时候的错误和故障。
来源：AI公园 深度学习爱好者本文约2700字，建议阅读6分钟本文介绍了利用变分推断进行分割置信度的预测。 在过去的十年里，深度学习在一系列的应用中取得了巨大的成功。然而，为了验证和可解释性，我们不仅需要模型做出的预测，还需要知道它在做出预测时的置信度。这对于让医学影像学的临床医生接受它是非常重要的。在这篇博客中，我们展示了我们在韦洛尔理工学院进行的研究。我们使用了一个基于变分推理技术的编码解码架构来分割脑肿瘤图像。我们比较了U-Net、V-Net和FCN等不同的主干架构作为编码器的条件分布采样数据。我们
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