最近我重新试用了一下Gitbook，它是一个可以帮助我们快速创建结构化文档内容的工具。使用方法简单，入门门槛极低，任何人都可以很快掌握。...网址：https://yishulun.com/books/gitbook/ 左边栏是一个级联目录导航，右边是内容区。默念UI简洁大方，可以满足大多数场景的编撰需求。...我对这个工具很满意，让可以让我将精心专注于写作内容本身。在本地写作时，可以Typora撰写，写完后使用gitbook指令生成一下就可以了。...我的博客（https://yishulun.com）是基于Gridea修改的，内建了一个yarn sync指令，执行后可以直接将生成后的gitbook内容同步到线上仓库。
SRS Cloud 如果你是刚刚了解SRS和音视频的朋友，推荐直接用SRS云服务器（云SRS）[2]，先建立音视频直观的感受，然后再详细了解。...SRS使用和开发定制的视频合集，在这里： • SRS使用和定制开发，核心能力分析，如何定制，推荐有一定基础的朋友观看[15] 下面是合集中的一些推荐视频，不定期更新： • SRS开源视频服务器[16] ...Courses 如果你希望系统学习音视频，推荐音视频相关的课程，音视频的全链路都有相关课程，不仅仅是SRS，而且还包括FFmpeg和WebRTC等等。...• 《WebRTC音视频实时互动技术：原理、实战与源码分析》推荐李超老师的WebRTC的书，李超老师在RTC领域有非常丰富的经验，书也讲得很好懂。...Conclusion 音视频的资料都应该用音视频来介绍，未来SRS会有更多的音视频资料出来。 如果你有音视频相关的视频，可以推荐给我，我可以加到链接中。
组织在数字化的进程中，产生了大量的非结构化数据，包含：办公文档资料、外来的文件、电子邮件、网页、图片、音视频、研发或设计类的图纸等等，这些非结构化数据都是组织重要的资产，其存储量级会占到组织数据量级的80%...二、精准搜索、智能推荐 提供多种搜索方式，融合业务场景、行为偏好，让文档查找和推荐更加精准。...智能标签：系统根据文档的来源、业务属性、文档内容自动生成。 3、搜索联想 输入关键字后，系统可自动联想搜索意图。...知识库中的网页、Office文档、WPS、PDF、音视频、OFD等均支持在线预览。 对于特殊格式，如dwg、dxf等2D/3D的研发设计文件也可以在线预览使用。...8、文档分析 对文档的采集、存储、共享、使用进行全面数字化分析。
接下来是能力层，从能力模块上可以分为音视频转码、音视频增强、录制截图、内容理解、审核质检、智能编辑和直播处理。...修复后，极速高清会对画面进行二次分析，分析视频的ROI、GND等一系列信息，辅助后续的视频编码过程，之后再针对不同特征，对视频进行自适应编码。...媒体智能 媒体智能涵盖范围很广，包含内容识别、内容分析、智能剪辑、质检、审核等众多能力。内容识别可识别视频中的语音、文字、人物，并可对识别出的文字进行智能翻译。...视频分类可是通过分析视频内容为视频自动推荐类别，目前支持美食、旅游、动漫、音乐等十九大类。视频标签则是智能识别出最符合视频内容的几项标签摘要，主要用于视频推荐检索相关场景。...智能拆条通过对视频内容进行结构化分析，可根据视频的场景信息、语音信息、文字信息生成拆条文件，支持新闻、广告等内容的拆条。
致力于让计算机看懂世界，人工智能中的感知和认知智能，在图像视频中对场景、通用物体、商品、人脸的检测、识别、理解、搜索及推荐均达到领先水平。...目前和阿里云、华为、优酷土豆、微博、趣拍、花椒、来疯等多家顶级机构和产品深度合作，通过提供边看边买引擎、图像视频内容分析引擎、人脸属性分析引擎服务海量用户，同时帮助内容方实现场景营销、智能分析和内容互动...5、AnyChat音视频 AnyChat是一套跨平台的音视频解决方案，支持一对一、一对多的实时音视频交互，开放SDK接口，具有文字聊天、文件传输、透明通道、音视频录制等功能。...目前，开放平台以“云+端”的形式向开发者提供语音合成、语音识别、语音唤醒、语义理解、人脸识别、个性化彩铃、移动应用分析等多项服务。...8、ARmedia虚拟现实 ARmedia增强现实（AR）技术平台，是一个结构化和模块化的开发框架，拥有独立的实时跟踪引擎和呈现引擎，包括按照特定的体系结构布置的不同软件模块：实时跟踪、实时渲染和接口。
为什么推荐这个专栏？ 非常落地，带你掌握解决并发问题的关键。宝令会详解 12 个 Java 并发工具类，及 9 种最常见的并发设计模式。...另外，极客时间我不止一次推荐过，平台内容以及讲师都非常厉害。吸收他人的经验，提高自己“解决问题”的能力，无疑是个人成长和提升职场竞争力的最快方式。...△扫描海报订阅 无论是从内容的专业度还是给行业新手和进阶者提供的实际帮助，《Java 并发编程实战》专栏都是一本适合技术人员随时学习的读物。...活动推荐 口碑好课｜中间件核心技术与实战 中间件是突破高并发的利器，它能够最大程度弥补我们缺少的高并发场景实战经验，为我们提供最优秀的项目实践机会。...现有 12.12 限时抢先特惠，老用户 7 折，新用户 5 折，扫码或点击阅读原文抢
根据承载数据的载体，又可以分为数值类数据、文本类数据、图片类数据、音视频数据等4类。根据推荐系统依赖的数据的组织形式(数据格式)，又可以分为结构化数据、半结构化数据、非结构化数据3大类。...2.4 音视频数据 在互联网视频出现以来就有了音视频数据，直到现在音视频数据才应用到更多的领域和产品中，音视频数据火爆背景跟图片类似，目前的抖音、快手等短视频应用非常受欢迎，游戏直播、电商导购直播等应用也是视频类数据的产出方...包括文本、图片、HTML、各类数据报表、图像和音视频信息等等。非结构化数据由于没有固定的数据范式，也是最难处理的一类数据。 文本类标的物(如新闻资讯)、短视频、音频、商品等都包含大量的非结构化数据。...对于基于内容数据通过技术手段构建标的物的向量表示，大家可以参考《基于内容的推荐算法》第二节3“构建标的物特征表示”来进行深入了解。...3.1 基于内容的个性化推荐 如果我们基于内容算法获得了每个标的物最相似的标的物列表，可以基于用户的操作历史记录，采用类似基于user-based或者item-based这类线性加权的方式获得用户的推荐
究其原因，是因为这些信息都是非结构化的数据，而人类善长的是处理结构化数据（比如数据库）。而对于这些非结构化的数据却无从下手的，所以这些音视频数据都被白白浪费掉了。...但随着计算机视觉、人工智能的发展，人们开始撑握了如何将音视频这类非结构化数据转化为结构化数据的方法。...一旦我们将音视频数据转为结构化数据后，我们就可以利用现有的技术（如搜索引擎、大数据，数据挖掘等）对这些数据进行各种分析了，这个价值是不是更加惊人呢？而这一切的基础都是音视频技术。...如果你想学习音视频基础知识，音视频处理、编辑、特效相关的内容就学习ffmpeg的系列课程。如果你想学习音视频实时通讯（如音视频会议、在线教育）就学习WebRTC相关的课程。...入门音视频要学习哪些内容呢？ ? 这里我简单列举一下入门音视频都要学哪些知识。对于已经学习了一些音视频知识而不知道自己目前水平的同学也可以作为一个参考，看看自己是否达到了入门水平。
以上两点是轻量的调用和服务，音视频处理和数据处理 ETL 属于重计算场景，进一步细分，可以理解为音视频处理是对于非结构化数据的处理，包括转码、理解，数据处理，ETL 是对结构化数据的处理，包括数据的分析...针对音视频实时互动，Serverless 云函数也提供了包括 一键式触发直播推、直播流旁路录制的后处理、内容的审核、对原内容的增强（实时字幕、实时翻译）等能力的封装。...Serverless 数据 ETL 除了对非结构化数据的一些处理，同样支持对结构化数据 ETL 的处理，通过对公网 API、DB、文件存储等多数据源的拉取、大量数据的批处理、加载至目标存储，覆盖到电商、...搜索、内容、监测、分析等多个场景。...---- 推荐阅读 ? ? ?
，其中最为重要、最常用的必选内容主要还是 建设背景、需求分析、系统设计、功能介绍 ，其余的用户现状及痛点、应用场景及解决方案、系统价值、输出形式、案例介绍等也可加上，在需要时可以摘用。...以及根据项目情况来输出具体项目背景、建设必要性等内容了 先对必选内容分析一波 二、方案组成_必选 1、建设背景 一般从 行业背景、信息化建设背景、政策背景 等维度展开介绍，举例说明：...2、需求分析 可从 用户目标分析，用户痛点及目前解决方式，改善达成效果 维度进行分析。...接入层体现方案中能够接入的音视频调度终端/系统；传输层为涉及到的传输方式；支撑层、业务层、展现层也类似，针对本项目情况进行修改。 4、功能介绍 功能介绍是绝大部分情况下都会用到的材料内容。...地址结构化以此为参考，根据词条本身特征和上下文关系进行组合，并且赋予相应级别。
相较于传统的熟人介绍和私域推荐，该平台旨在通过智能结构化面试、AI异步视频等新形式，实现更灵活高效的双向匹配，加速印尼人力资源领域的数字化转型。...同时，结构化的面试视频回放，也可以在内部招聘流程中实现高效协同。...通过我们高性能、高质量的音视频解决方案和服务，KUPU进一步增强了智能结构化面试和AI面试的用户体验，使面试和招聘变得更轻松和高效。”...腾讯云音视频在音视频领域已有超过21年的技术积累，持续支持国内90%的音视频客户实现云上创新，独家具备 RT-ONE™ 全球网络，在此基础上，构建了业界最完整的 PaaS 产品家族，并通过腾讯云视立方...腾讯云音视频为全真互联时代，提供坚实的数字化助力。
应用场景： 适用于需要处理实体之间复杂关系的场景，如社交网络分析、推荐系统、网络拓扑分析等。这些NoSQL数据库类型的选择取决于应用程序的具体需求。...应用场景：社交媒体分析： 大量的社交媒体数据，包括用户评论、图片和视频，需要非结构化存储以应对不同格式的内容。多媒体存储： 图片、音频和视频文件通常以非结构化的形式存在，例如存储和管理图库、音乐库等。...医疗图像存储： 医学影像数据，如X射线、MRI、CT扫描等，通常以非结构化方式存储。音视频流媒体： 存储和管理音频、视频流媒体数据，如视频分享平台、音乐流服务等。扩展2....实时应用支持： Couchbase 专注于支持实时应用程序，如实时分析、实时推荐等。它的设计考虑了低延迟和高并发读写的要求。...应用场景：实时应用程序： Couchbase 的高性能和低延迟使得它非常适合需要快速响应的实时应用程序，如实时分析、实时推荐等。
如在算法推荐中，有多个算法模型被构建，而是否和我们想象的一样，选择点击率比较高的模型。这个时间就需要数据帮助我们做出正确的选择。 4、数据帮助我们发现新的机会。...可以通过以下方式生成定性数据： 应用商店评论 客服反馈 音视频记录 采访笔录等 定性数据可以帮助我们捕获数字无法告诉的内容填补一些重要的空白。...04 那种类型的数据更适合数据分析？ 定性数据几乎被视为非结构化数据或半结构数据，这种数据类型格式松散，结构很少。因此无法使用传统的方法收集和分析定性数据。...现在许多数据的BI系统和可视化平台为我们提供了存储、收集和分析定性数据的方法。 定量数据几乎被视为结构化数据，这种类型的数据以某种格式化，可以存储在关系数据库中快速组织和搜索。...结构化数据最常见的例子如电子表格中的数字和值。 定量数据和定性数据是相辅相成的，因此通常首选定量数据进行数据分析。将软数据和硬数据结合，软硬结合可以使我们做出正确的假设并获得正确的见解。
本文字数为1151字，阅读全文约需5分钟 本文为《数据蒋堂》第二期，为你解释为什么非结构化数据分析是忽悠。 大数据概念兴起的同时也带热了非结构化数据分析。...传说一个企业中80%的数据都是非结构化数据，如果按占据空间来算，这个比例大体不假，毕竟音视频这类数据真地很大。有这么大的数据量，需要进行分析是很自然的事了，而要分析当然就要有相应的技术手段了。...通用分析技术在于相伴产生的结构化数据 采集非结构化数据的同时，常常会伴随着采集许多相关的结构化数据，比如音视频的制作人、制作时间、所属类别、时长、......但现在只喊结构化数据显得不够时髦，为了吸引用户，就要把本质上的结构化数据分析说成是非结构化数据分析了。 作为需求方的用户，这时候需要清楚地知道到底要对这些数据做什么处理。...此连载的内容涉及从数据呈现、采集到加工计算再到存储以及挖掘等各个方面。大可观数据世界之远景、小可看技术疑难之细节。
针对结构化数据，如数据库表中字段识别、半结构化数据，如日志中的数据识别、非结构化如图片、音视频文件的数据识别，在识别能力的覆盖范围、识别准确率、对性能的影响等方面，这对很多企业还是有不小的挑战。...内容识别示例 数据识别可以通过关键字、正则、算法等实现，网上文章很多，以及一些大厂也有成熟的识别技术和方案，从落地实现上主要还是基于业务场景，从数据类型上看主要分为结构化、半结构化、非结构化的数据识别。...结构化：关系型数据库 半结构化：日志数据、JSON数据、XML文档等 非结构化：HTML网页、办公文档、图片、音视频文件等 1.2. 分类分级管理展示 2....(服 务质量分析、可观察性)等透明化增量功能; 可插拔:项目采用微内核+三层可插拔模型，使内核、功能组件以及生态对接完全能够灵活的方式 进行插拔式扩展，开发者能够像使用积木一样定制属于自己的独特系统。...精彩推荐
每周一期，纵览音视频技术领域的干货和新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 架构 Appear.in Vs....经过服务器上的AI视觉模型算法处理后，前端接收人脸识别、手势识别及其他相关结构化数据，根据业务场景完成人机交互和数据展示。...FFmpeg: 常用结构体分析 AVFormatContext可以说是贯穿全局的数据结构，很多函数都要用它作为参数。此结构包含了一个视频流的格式内容。...除了音视频采集、处理、编码等基础功能的应用，对一些摄像头新功能和新特性的探索和应用也是我们平时重点关注的方向。...叶琰给我留下的印象是坦诚、直接，一旦她承诺的事情会按时做到——无论是为大会内容组织给出建议，推荐讲师候选人，还是本篇采访，叶琰总是在deadline前完成，也许当年兼顾孩子和工作的艰难经历，让她更加游刃有余
一方面，通过对内容趣味性、大众兴趣度等多种维度的筛选，保障优质内容应选尽选；另一方面，银行需建立内容质检与审核机制，实现对劣质内容、不良内容的筛除。第二步：借助推荐引擎，实现个性化分发。...内容生成完毕后，内容的分发是决定营销效果的关键环节。银行需具备精准的推荐引擎，能够根据用户基本属性、兴趣等生成画像，基于此智能选择分发渠道、分发时机、具体内容等，实现千人千面的个性化推荐。...同时，针对营销效果，银行需能快速归因，并将分析结果用于推荐模型及营销策略的迭代升级上。...同时，杭州银行还建立起了内容甄选机制——在前期对产品属性以及用户画像深入挖掘的基础上，借助千面推荐模型、内容推荐模型、广告识别算法等策略和优质内容定向采集等手段，杭州银行构建了内容迭代模型，实现了优质内容的...一方面，较多的线上私域场景引发了包括图片、音视频等非结构化数据的巨量增长，也导致了异构数据实时查询场景的逐渐增多。
图1 直播内容实时沉淀 1.2 有哪些应用场景 剪辑片段作为平台沉淀下来的优质内容，可以直接分发推荐或者二次加工，以不同的产品形态，助力内容生产。 1）直播间推荐。...如图2所示，在王者荣耀主播直播间，实时推荐主播在直播过程中展示的精彩操作或游戏内容片段，用户可以选择性地在直播间切换直播和精彩点播内容，加强了用户在直播间的内容互动。...图2 直播间实时推荐 2）二次加工内容生产。一方面，AI剪辑内容作为短视频生产的优质素材渠道，可通过二次加工做站内投放，助力视频内容生产。...1）音视频环节拉取CDN录制流并完成解码；2）AI算法，对视频流进行精彩识别分析和剪辑信息结构化生成；3）视频后台入库，基于剪辑结构化信息，调用CDN裁剪接口，生成精彩视频片段并存入至视频库。...视频后台和音视频均拉取CDN录制流，保证了时间戳与视频内容的统一对齐。AI算法将剪辑与识别分离，识别能力统一分发调度，做无状态任务处理，保证识别结果简单通用。
大数据的结构复杂多样使数据仓库面临的源数据太过繁杂，此时应改变目前以结构化为主体的单一存储方案，对非结构化数据采用分布式文件系统进行存储，对结构松散无模式的半结构化数据采用面向文档的分布式key/value...我们存储多元化的数据主要是为了集成分析，而多种结构的孤立存储显然不是集成分析的最佳选择。...通过构建连接器，使得非结构化数据在处理成结构化信息后，能快速融通和分布式数据库中的关系型数据，达到对大数据敏捷分析。...（2）基于音视频内容检索。可以直接对音视频内容进行检索，自动识别关键帧，能够区分定位出一个视频中的不同的两段内容，减轻人工打点的工作量，提高视频处理的能力。 （3）档案智能化辅助分类。...通过多类型数据采集平台进行数据采集，在智能数据处理平台上对这些非结构化信息、多媒体信息和用户信息进行分析，最后在应用平台上提供数据挖掘结果的搜索平台和多媒体自动编研平台。
服务集成 COS 支持与其他腾讯云产品联动，包括 CDN 加速、数据万象图片处理、音视频转码、文件预览等组件，提供「存储 + 处理」一体化解决方案。...内容分发 网站服务通常会在动态网页中，根据一定规则将经常变动和长期不变的资源区分开，静态资源就是指长期不变的非结构化数据资源。...用户可以将网站中的静态内容（包括音视频、图片等文件）全部托管在标准存储中，并利用腾讯云 CDN 分发内容。结合腾讯云 CDN 全球加速节点的能力，可以将热点文件提前下发至边缘节点，降低访问延迟。...大数据分析 无论用户存储的是医疗或财务方面的数据还是照片和音视频之类的多媒体文件，COS 都可以作为数据源进行大数据分析。...对象存储支持存储 EB 级别非结构化数据，高可用、高可靠、高安全和可扩展性，结合使用腾讯云大数据套件，快速构建和部署分析应用程序。
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