Valve升级SteamVR Beta，可自适应最佳分辨率 今日，Valve升级了SteamVR Beta，增加了一个可根据GPU渲染能力来自动调整VR游戏分辨率的系统。据悉，该分辨率自动调节系统可
然后新建一个enc.keyinfo文件，把enc.key上传网页播放器的运行目录下
1. 引言 Windows Phone 7平台只支持WVGA分辨率（480*800）的设备，这对于应用程序的UI设计来说是有利的，因为设计人员不用考虑多分辨率对UI控件布局的影响。但是，Windows Phone 8平台打破了这个局面，支持三种分辨率，分别为WVGA、WXGA（768*1280）和720p（720*1280）。随之而来的问题就是，开发者该如何应对多分辨率对应用程序的影响？这仿佛又把我们带回了Windows Mobile那个多分辨率的时代。那个时候，我们的应对方法就是使用控件的Dock
基于图块的流媒体和超分辨率是用于提高沉浸式视频流的带宽效率的两种代表性技术。前者允许通过将视频分割成多个独立可解码的图块来选择性下载用户视口中的内容。后者利用客户端计算，使用先进的神经网络模型将接收到的视频重建为更高质量。基于图块的流媒体和 SR 的无缝集成是一项具有挑战性的任务，并且整体流媒体适应方案仍未得到研究
随机接入点（RAPs）在视频娱乐应用中非常重要。它们指的是编码视频流中的特定点，观众可以在这些点开始播放，而不必等待整个码流加载。这个技术在调谐或切换频道的广播以及自适应流中尤为重要，在自适应流中，视频流通常被划分为较小的片段，并根据观众的带宽和设备能力动态传输。
本文介绍了如何利用谷歌开源图片压缩算法Guetzli在技术社区中实现图片压缩优化，以降低带宽成本和加速页面加载速度。同时，还介绍了如何将Guetzli算法与腾讯云CDN相结合，以支持全站HTTPS，提高用户访问体验，并总结了在实施过程中需要注意的关键问题和技术方案。
作者介绍：游佳龙，腾讯高级工程师，目前专注于SNG组件运维工作。6年运维领域相关工作经验，具备中间、云计算、接入组件、CDN网络等建设优化能力。 前言 腾讯社交网络相关产品，例如腾讯课堂、增值会员、动漫、直播、游戏商城、音乐、Qzone校园等，主要目标群体定位为年轻一代，属于对新事物接受比较高也更喜欢新鲜个性内容的群体，产品设计上必然使用大量的图片展示；同时核心产品QQ也涉及大量的图片存储及展示，例如QQ群图、群相册等。图片在产品中的大量使用拥有诸多好处的同时，也带来以下几点问题： 服务器端出口流量
“6·18”大促！！腾讯企点打造了限时钜惠回馈，企点君为各位客服同学们带来了提升效率的利器“视频客服“限时免费试用活动！ 客服难题 难题一 小张是一位电器售后客服，最近销售逐渐开始进入旺季，有好多客户购买了产品后过来咨询或者损坏要求退货等等。这就导致了一个问题发生，有时候光靠打字和语音无法有效解决客户问题，最后还要落到了一个被差评投诉的地步。 难题二 小李是一名汽车保险销售，手里有着许多客户，但是客户多了客户的水平却参差不齐。最近发生事故投保的客户很多，但是每次客户都无法准确说明现
本段视频来自微软研究院，担任VVC发展联合主席的GarySullivan介绍了新一代视频编码标准VVC的最新进展。
起因 使用SmartPhone上的WinForm做了一个WM的小程序，结果放到手机上实际一运行。发现动态生成的控件在里面显示得都非常小，难以看清。 原因 我的问题是需要在InitializeComponent方法结束后，动态生成一些控件，如下： /// /// 这个方法会根据传入的实体模型，生成一些选择框，设置它们的大小、位置；并会改变其它控件的大小、位置。 /// /// <param name="categories"></param> priv
提出基于自适应的多分辨率Range Image的动态点移除算法，并使用紧耦合的激光雷达惯导里程计，首先去除移动物体，然后将激光雷达扫描与子图相匹配，构建基于优先移除的面向高动态场景的LIO。
版权声明：本文为博主原创文章(部分引用他人博文，已加上引用说明)，未经博主允许不得转载。https://www.jianshu.com/p/7aa34434ad4d
中国灌溉耕地分布数据集（2000-2019,IrriMap_CN）在县级灌溉面积统计数据基础上，通过对多源灌溉产品协同指标进行统计数据的空间降尺度，得到初版全国2000-2019年逐年500米分辨率的灌溉耕地数据集（IrriMap_Syn）；基于时空滤波准则从IrriMap_Syn中提取全国范围内的有效训练样本，采用优选的训练特征参数和随机森林分类器，在遥感云计算平台上进行局部自适应分类，生成更高精度的时序灌溉耕地产品（IrriMap_CN）。前言 – 人工智能教程
1、前言 每年年初腾讯公司都要制定 SNG（社交网络事业群）成本优化年度目标，过去三年已经用技术手段为公司节省了超过 10 亿的现金流。产品的架构和容量也越来越健康，继续成本优化变得十分艰难。 但我们在迷茫中仍然定下了再优化 3 亿元的目标。很幸运，2017 年我们实现了这个目标，并再次获得公司级奖励，这是非常不容易的。因为“成本与质量”是个平衡木，而 2017 年 SNG 产品面临着激烈的内外竞争，要降低产品质量是根本不可能的。所以本次文章跟大家分享如何在保障质量（指的是图片质量、音视频质量）前提下所
“对于视频的画质，我现在最低只能够接受720P，最好是1080p。”早五年前，身边就已经有人提出了这样的要求。
前一篇响应式设计(Response Web Design)浅谈提到了响应式设计的由来和应用场景。本文聊一聊如何实现。 如何让自己的网站也响应式Web设计，可以响应设备的分辨率呢? 根据Ethan Ma
本文介绍一篇NeurIPS 2020录用的一篇论文：《Glance and Focus: a Dynamic Approach to Reducing Spatial Redundancy in Image Classification》。
众所周知，自适应码流，是一种将视频内容制作成多种分辨率版本，最终播放器根据当前的网络情况自动选择版本播放的技术。在腾讯视频、优酷、爱奇艺等视频媒体平台，腾讯课堂、企鹅辅导等在线教育网站中极为常见。近期有客户反馈，使用chrome和safari浏览器播放自适应码流的文件时，发现两者播放的清晰度不一致。是chrome的问题，还是safari对自适应码流转码后文件的码率选择有特殊要求？下面我们来复现下问题并分析下如何解决。主要使用以下腾讯云服务：
腾讯社交网络相关产品，例如腾讯课堂、增值会员、动漫、直播、游戏商城、音乐、Qzone校园等，主要目标群体定位为年轻一代，属于对新事物接受比较高也更喜欢新鲜个性内容的群体，产品设计上必然使用大量的图片展示；同时核心产品QQ也涉及大量的图片存储及展示，例如QQ群图、群相册等。
本文分享论文『Resolution Adaptive Networks for Efficient Inference』，由清华黄高团队提出分辨率自适应的高效推理网络RANet！MSDNet加强版！
随着视频媒体平台、在线教育网站、网络电视平台的发展，长视频播放的需求越来越大。尤其像独播剧、综艺节目、电影等，大家在观看时会期望更高的视频分辨率规格。试想如果观看神探夏洛克的过程中关键镜头关键证物模糊了，那内心的阴影面积……
随着在线教育网站、视频媒体平台、网络电视平台的发展，支持根据网络带宽自动切换多分辨率规格的视频播放需求日益增多。自适应码流可以很好地支持这种场景，从低分辨率开始播放，随后根据网络带宽情况选择相应的分辨率规格进行播放，提供秒开、高清、无卡顿的播放体验。本篇将以腾讯云点播为例，给大家介绍下自适应码流的使用，转出多种分辨率效果如下：
2012 基于压缩感知理论的图像融合方法 不同的是在测量前先对稀疏矩阵进行融合，从仿真结果来看效果并不是很好，仅做介绍。 2012 一种基于小波稀疏基的压缩感知图像融合算法 针对图像小波分解系数特点，
视频在线观看的用户体验是视频行业差异化的一个关键点，而自适应码流技术便是其中的关键技术。本周的技术解码就由楚雄老师带大家玩转视频播放，解码自适应码流技术. 随着泛娱乐行业的兴起，音视频服务已经逐渐成为人们生活不可或缺的部分，Cisco Study指出截止2019年，音视频已经占据了互联网上80%以上的流量。 Statista 对 2017-2022 年的全球音视频流量进行了预估，结果表明在未来的 2-3年内视频产业将继续保持强劲的增长趋势。在如此巨大的流量下，各视频厂商也在积极探索视频产业的盈
IT行业的迅猛发展逼迫着我们不断的适配各种新颖的功能，比如本文要介绍的功能——手机智能分辨率。
dataset = aie.ImageCollection('GISA_V02_1972_2019')
在本文中介绍了MicroNet，它是一种高效的卷积神经网络具有极低的计算成本。在边缘设备上非常需要这样的低成本网络，但是通常会遭受明显的性能下降。
原文链接：https://note.noxussj.top/?source=cloudtencent 什么是自适应布局？ 在不同屏幕分辨率下，能够以最佳的方式进行展示，元素的宽度尺寸可能会改变，但是原
论文: Resolution Adaptive Networks for Efficient Inference
如果你还在受老板的“这个左移一个像素，再右移两个像素看看，不对不对移回来。这个大了。你没看见吗？这个变形了！”这样的气，那么学完这篇文章，你就可以回他“我已经适配了，你没看粗来吗？”
分布式编码是缩短内容准备云工作流程的周转时间的一种有效方法。当前已经提出了内容自适应比特分配的策略以保证存储和传输的效率。但这些方法中的许多方法本质上倾向于使用迭代，需要消耗大量额外的计算资源，我们应限制计算复杂度的这种增加。本文提出了一种非迭代的代码同义方法，它采用机器学习技术来实现平均比特率的节省，同时保证目标质量。方法是以一种方式为每个自适应比特率（ABR）表示中的每个ABR段选择内容自适应比特率和分辨率，使它同样适用于实时和按需工作流程。初步结果表明，所提出的方法可以通过更详细的技术实现约85％的比特节省可能，而其计算复杂度仅为双通可变比特率（VBR）编码的15％-20％。
云点播用户购买10T资源包赠送精简版短视频SDK License一年使用权、购买50T或200T资源包赠送短视频基础版SDK License一年使用权，使用权赠送只与购买的流量包规格有关与购买页面地址无关。
对于HIS视频采集、输出和编解码，直接使用海思SDK中的sample代码+NVP6124就可以实现，这里有提供HIMPP开发文档、 海思sample源码和NVP6124的驱动代码，可以自行去下载； HIMPP开发文档： https://download.csdn.net/download/u012478275/11573292 海思sample源码： https://download.csdn.net/download/u012478275/10118411 NVP6124的驱动代码：https://download.csdn.net/download/u012478275/11573327 对于海思sample程序只能实现单个分辨率采集，本文主要讲解怎么实现对摄像头采集的自适应，通俗的说就是无论你插入960H、720P、1080P分辨率的摄像头，都能输出和编码。
检查自定义转码模板，如果发现关闭了分辨率自适应，或者或者同时指定了宽高值，可能会导致转码输出的文件出现变形。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说ios学习7_iPhone屏幕尺寸、分辨率及适配,希望能够帮助大家进步!!!
OpenVDB 是一个获得奥斯卡奖的数据结构，在github上有对应的C++开源库，包含一个分层数据结构和一套工具，用于高效存储和操作在三维网格上离散化的稀疏体积数据。它由 DreamWorks Animation 开发，用于故事片制作中通常遇到的体积应用程序，现在由 Academy Software Foundation (ASWF) 维护，采用 MPL2.0 协议。
上表中的宽高（width/height）为手机的物理尺寸，包括显示屏和边框。
“自适应设计和响应式设计的区别”是个老生常谈的问题，在这里将更加直白的来介绍它们之间的不同之处。
http://euclidiq.com/2017/10/03/modeling-levels-content-adaptive-encoding/
Facebook人工智能实验室Alexander Kirillov、吴育昕、何恺明、Ross Girshick等研究人员近日发表新论文，提出一种高效、高质量的目标和场景图像分割新方法。
Semantic Segmentation for Real Point Cloud Scenes via Bilateral Augmentation and Adaptive Fusion
Transformer在自然语言处理（NLP）领域巨大的成功激发了计算机视觉（CV）社区内的相当大探索。特别是，视觉Transformer（ViTs）将图像分割为非重叠的块，将每个块投射成标记，然后应用多头自注意力（MHSA）来捕捉不同标记之间的依赖关系。得益于Transformer卓越的建模能力，ViTs在多样的视觉任务中取得了不错的结果，包括图像分类，目标检测，视觉-语言建模，甚至是视频识别。
文 / Joel Sole，Liwei Guo，Andrey Norkin，Mariana Afonso，Kyle Swanson，Anne Aaron
【导读】今天给大家介绍一篇 ECCV 2020 Oral论文 ，该论文强调了同时考虑网络宽度和输入分辨率对有效网络设计的重要性。提出了一种新的互相学习的网络框架，即网络宽度和输入分辨率这两者互相学习，从而来实现自适应的精度-效率之间的平衡。
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注。
链接：https://pan.baidu.com/s/1CCfQu7MBLzdYgHOrIrdfYA 提取码：7t5b
在生产人脸的同时，我们希望可以控制人脸的属性，不同的latent code可以得到不同的人脸，当确定latent code变化的具体方向时，该方向上不同的大小对应了图像上某一个具体变化的不同幅度。为了达到这个目的，设计了Path legnth regularization，这个正则化的公式如下：
什么是屏幕尺寸、屏幕分辨率、屏幕像素密度？ 什么是dp、dip、dpi、sp、px？他们之间的关系是什么？ 什么是mdpi、hdpi、xdpi、xxdpi？如何计算和区分？ 题图中的每一个矩形都代表着一种Android设备。Android系统碎片化问题的严重性，让我们不得不面对屏幕适配的问题。 屏幕尺寸： 屏幕尺寸指屏幕的对角线的长度，单位是英寸，1英寸=2.54厘米。 比如常见的屏幕尺寸有2.4、2.8、3.5、3.7、4.2、5.0、5.5、6.0等。 屏幕分辨率： 屏幕分辨率是指在横纵向上的像
哈喽大家好，本次是微信小程序专栏第五期啦，本期主要内容是小程序支持的css选择器和小程序自适应单位rpx简介。 注意：每期内容是连载呢，建议大家可以看看往期内容，更好理解噢~
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
