https://medium.com/@ewoutterhoeven/how-arms-neon-enables-efficient-av1-decoding-on-mobile-5fcb3a4f6e7f
source url: https://bitbucket.org/multicoreware/x265
说实话整定口诀对于初学者来说，其实根本就看不懂，只有从实际整定过程中才能慢慢发觉其中的奥秘。
曾经刚开始学习编译语言的时候导师就一个劲的强调，程序一定要美观整洁，做好这些以后才算是合格的程序员，知道小编看到了关于国际C语言混乱代码大赛的成果，小编发现，一定是我以前的打开方式不对。这次第 24 届国际 C 语言混乱代码大赛结果出炉了，之前两位常在该比赛中拿奖的大神：浙大的侯启明和 Google 的 Don Yang 又拿奖了。侯启明这次是写了一个无整数的 MD5 程序，Don Yang 写了一个有海星图案的文本编码器。侯应该是第 4 回获奖了，Don Yang 应是第 7 回。 虽然主办方目前还没有公
libcrypt-2.23.so glibc glibc中的包含的库，现代哈希加解密
文 / AndreyNorkin, Joel Sole, Kyle Swanson, Mariana Afonso, Anush Moorthy, Anne Aaron
在iOS4.0苹果开始支持硬编解码，不过硬编解码在当时还属于私有API,不提供给开发者使用。 在2014年的WWDC大会上，也就是iOS8.0之后，苹果才放开了硬编解码的API。VideoToolbox.framework是一套纯C语言的API，其中包含了很多C语言函数，同时VideoToolbox.framework是基于Core Foundation库函数，基于C语言VideoToolbox实际上属于低级框架，它是可以直接访问硬件编码器与解码器，它存在与视频压缩与解压以及存储在像素缓存区中的数据转换提供服务。
if语句通常对应一个二选一多路复用器，如果条件为真，则选择其中一个输入作为输出；反之如果条件为假，则选择另一个输入所谓输出。if语句必须在过程块内使用。
音视频涉及语音信号处理、数字图像处理、信息论、封装格式、编解码、流媒体协议、网络传输、渲染、算法等。在现实生活中，音视频扮演着越来越重要的角色，比如视频会议、直播、短视频、播放器、语音聊天等。因此，从事音视频是一件比较有意义的事情，机遇与挑战并存。本文将从几个维度进行介绍：音视频开发基础、音视频进阶成长、音视频工作方向、音视频开源库、流媒体协议与书籍。
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任何专家如果想成为最好的人，都应该扩大他们的知识和技能。 这适用于许多领域，包括编码。
选自Medium 作者：Harshvardhan Gupta 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 去年，Facebook 发表论文《Unsupervised Machine Translation Using Monolingual Corpora Only》，提出使用单语语料库的无监督式机器翻译。近日 Medium 上一篇文章对该论文进行了解读，机器之心对此进行了编译介绍。 深度学习广泛应用于日常任务中，尤其擅长包含一定「人性」的领域，如图像识别。或许深度网络最有用的功能就是数据越多性能越好，这一点与机器
大家好，我是来自B站视频云技术部的技术专家叶天晓，今天和大家分享的主题是B站H.265编码器在直播和点播中的实践和应用。
在日常工作中，深度学习正在被积极地使用。与其他机器学习算法不同的是，深度网络最有用的特性是，随着它获得更多的数据，它们的性能就会有所提高。因此，如果能够获得更多的数据，则可以预见到性能的提高。 深度网络的优势之一就是机器翻译，甚至谷歌翻译现在也在使用它们。在机器翻译中，需要句子水平的并行数据来训练模型，也就是说，对于源语言中的每句话，都需要在目标语言中使用翻译的语言。不难想象为什么会出现这样的问题。因为我们很难获得大量的数据来进行一些语言的配对。 本文是如何构建的？ 这篇文章是基于“只使用语料库来进行无监督
这篇文章涵盖了使用声明宏、过程宏来避免在编写嵌入式代码中遇到的坑：当Embedded Rust编码器调用Mynewt API，驱动程序和其他C函数时，可能会出现字符串相关的问题。为了解决这个问题，作者使用Rust的宏创建了一个新的类型Strn，它表示一个永远不会被修改的以null结尾的字符串。
在开发 EasyCVR 的部分功能过程中，需要编写 C++ 代码，生成动态库后，由其他项目调用。C++ 可以说是C语言的继承，不仅拥有计算机高效运行的实用性特征，同时还致力于提高大规模程序的编程质量与程序设计语言的问题描述能力。因此在部分开发我们研发团队都会用C++编写。
Metaspliot（MSF）渗透测试框架，提供众多的接口、选项、变量、模块以供渗透工作人员使用它完成一系列的渗透攻击。
文/ Andrey Norkin, Joel Sole, Mariana Afonso,Kyle Swanson, Agata Opalach, Anush Moorthy, Anne Aaron
本文主要介绍了如何在移动端GPU上对视频进行高效的编码与解码，通过对比多种编码方式、使用GPU对视频进行硬件加速、利用GPU对视频进行实时处理、以及对视频进行高效压缩与解码，最终实现了在移动端GPU上对视频进行高效编码与解码的解决方案。
最近的工作中，要实现对通信数据的CRC计算，所以花了两天的时间好好研究了一下，周末有时间整理了一下笔记。
视频已经成为我们现代生活中不可或缺的元素，众所周知，视频的原始数据量大的惊人，不利于存储和传输！于是乎有了视频编码，不同的编码器，不同的参数，软件与硬件，到底哪一种编码编的好呢？于是乎就有了视频编码质量评价！一起来看看！
每一个从事音视频技术开发的工程师对FFmpeg都不会感到陌生，即使是刚刚踏入这个行业的初学者，但对他们来说这条路上好像有着一条不可逾越的鸿沟，“雷神”和许多大神都总结过一些FFmpeg的学习方法，小编在这里为大家做一个整理，方便大家有一个清晰的思路。
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 3 期进行连载，共介绍 18 个在机器翻译任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：RNNsearch、Multi-task、attention-mode
实现视频编码和解码的高效算法是一个复杂而庞大的领域，并且涉及到很多细节和技术。在Java中，我们可以利用一些库和工具来帮助我们实现视频编码和解码的功能。下面将介绍一些基本的概念和方法，以及一些常用的库和工具，以帮助您开始实现视频编码和解码的高效算法。
让我们回顾一下使用 H.265/HEVC 系统编码视频帧的主要步骤（图1）。第一步，通常称为“块分割”，将帧分割成称为 CUs （编码单元）的块。第二步涉及使用空间（帧内）或时间（帧间）预测来预测每个块内的图像。当执行时间预测时，CU 块可以被分割成称为 PUs （预测单元）的子块，每个子块都有自己的运动向量。然后，预测的样本值从正在编码的图像的样本值中减去。结果，每个 CU 形成一个二维（2D）差异信号，或称为残差信号。第三步，2D 残差信号样本的数组被分割成所谓的 TUs （变换单元），每个 TU 都会经历离散的 2D 余弦傅里叶变换（对于包含帧内预测强度样本的 4×4 大小的 TUs 除外，这些 TUs 使用离散正弦傅里叶变换）。
AI 科技评论按：自 2018 年以来，预训练无疑是自然语言处理（NLP）领域中最热门的研究课题之一。通过利用 BERT、GPT 和 XLNet 等通用语言模型，该领域的研究者们在自然语言理解方面已经取得了许多重大的突破。然而，对于序列到序列的自然语言生成任务，这些主流的预训练方法并没有带来显著的改进，对此，微软亚洲研究院提出了一个全新的通用预训练方法——MASS，在该任务中可以得到比 BERT 和 GPT 更好的效果。
虽然大型语言模型在NLP领域展现出的强大性能十分惊人，但其带来的负面代价也很严重，比如训练过于昂贵，难以更新等。，而且很难处理长尾知识。
很少有人知道，SUNO一开始是nanoGPT的一个分支。（Suno创业团队首款产品Bark受到了nanoGPT的启发）
视觉语言定位旨在识别由自然语言描述的视觉内容中的区域或目标[7, 21]。它作为当前具身代理连接符号概念与可感知现实世界的重要桥梁，使得代理的智能可以从感知决策发展到认知决策[16, 5]。例如，代理可以根据来自大型语言模型的计划器提供的一系列原始指令，包括对目标目标的详细描述，来制作一杯咖啡。在这一过程中，视觉语言定位在将每步指令与物理观察到的目标连接起来方面发挥着关键作用[3, 36]。因此，与3D目标的视觉语言定位是使代理能够与真实世界互动的不可或缺手段。有限的、高质量的视觉-语言配对数据阻碍了视觉语言定位技术的发展，尤其是3D视觉语言定位。为了解决这个问题，现有工作尝试[9, 28, 38, 42]使用多视角感知或外部先验，这需要额外的数据成本以及由于在固定设置中预训练的特征编码器引起的现有领域差距。在本文中，作者从领域适应的角度对语言定位任务进行了探索，受到了大型语言模型参数高效调整的领域适应的启发。
上篇电机控制基础——定时器捕获单输入脉冲原理介绍了定时器捕获输入脉冲的原理，那种方式是根据捕获的原理，手动切换上升沿与下降沿捕获，计算脉冲宽度的过程原理比较清晰，但编程操作起来比较麻烦。
本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题 Advances in Semantic Textual Similarity。
视觉语言预训练 (VLP) 提高了许多视觉语言任务的性能。但是，大多数现有的预训练模型仅在基于理解的任务或基于生成的任务中表现出色。此外，通过使用从web收集的嘈杂的图像-文本对来扩展数据集，在很大程度上实现了性能改进，但这是监督的次优来源。
最近基于神经网络的自然语言理解的研究的迅速发展，尤其是关于学习文本语义表示的研究，使一些十分新奇的产品得到了实现，比如智能写作与可对话书籍。这些研究还可以提高许多只有有限的训练数据的自然语言处理任务的效果，比如只利用 100 个标注的数据搭建一个可靠的文本分类器。
本文分享论文『VLMo: Unifified Vision-Language Pre-Training with Mixture-of-Modality-Experts』，由微软提出《VLMo》，用“模态混合专家”进行统一的视觉语言预训练！即将开源！
近期，机器人技术和自动驾驶系统利用实时的深度传感器，如激光雷达（LiDARs），来实现三维感知。激光雷达产生的点云可以提供丰富的几何信息，并帮助机器理解环境感知。早期方法集中于从静态点云中解析现实世界，忽略了时间变化。为了更好地理解时间变化的世界，近期研究更专注于在4D空间理解点云视频，包括三个空间维度和一个时间维度。已有几项工作在4D点云建模方面取得进展。这些方法要么旨在设计改进的网络来建模4D点云，要么采用自监督方法来提高4D点云表示的效率。
https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80521026 论文地址：http://pdfs.semanticscholar.org/071b/16f25117fb6133480c6259227d54fc2a5ea0.pdf
在视频处理和传输应用中，将视频数据编码为高效的格式是非常重要的。H.265（也称为HEVC）是一种先进的视频编码标准，具有更好的压缩性能和图像质量，相比于传统的编码标准（如H.264），可以显著减少视频的带宽和存储需求。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来自：NLP日志 提纲 1 简介 2 模型架构 3 实验设计 3.1 损失函数 3.2 预训练任务 3.3 Efficient retriever fine-tuning 4 实验结论 5 分析 5.1 可解释性 5.2 可更新性 6 总结 参考文献 1 简介 之前写过若干篇retrieval augmentation的文章，对几种当下较为火热的retrieval augmentation的方法做了详细介绍，进而清晰
今年以来，苹果显然已经加大了对生成式人工智能（GenAI）的重视和投入。此前在 2024 苹果股东大会上，苹果 CEO 蒂姆・库克表示，今年将在 GenAI 领域实现重大进展。此外，苹果宣布放弃 10 年之久的造车项目之后，一部分造车团队成员也开始转向 GenAI。
研究人员将其称为ScreenAI，是一种理解用户界面和信息图表的全新视觉语言模型。
由于人类语言的流动性, 自动翻译或者机器翻译可能是最具挑战性的人工智能任务之一.20世纪90年代, 统计方法被用于完成这项任务, 取代了此前传统上的基于语法规则的翻译系统. 最近, 深度神经网络模型在命名为神经机器翻译的领域中获得了最先进的成果.
上一篇介绍了如何用无监督方法来训练sentence embedding，本文将介绍如何利用监督学习训练句子编码器从而获取sentence embedding，包括利用释义数据库PPDB、自然语言推理数据SNLI、以及综合利用监督训练数据和无监督训练数据。
“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。
Android的视频相关的开发，大概一直是整个Android生态，以及Android API中，最为分裂以及兼容性问题最为突出的一部分。摄像头，以及视频编码相关的API，Google一直对这方面的控制力非常差，导致不同厂商对这两个API的实现有不少差异，而且从API的设计来看，一直以来优化也相当有限，甚至有人认为这是“Android上最难用的API之一” 以微信为例，我们录制一个540p的mp4文件，对于Android来说，大体上是遵循这么一个流程： ---- ---- 大体上就是从摄像头输出的YUV帧
作者 Antoine Tixier 表示整篇综述笔记也是他学习过程的一部分，所以这一文章还会在 arXiv 上继续更新。为了完成整篇文章，作者主要借鉴了各种卷积神经网络的原论文、斯坦福 CS231n 课程笔记、 Zhang 和 Wallace 关于在 NLP 中运用 CNN 的实战指南、基于 CNN 的文本分类论文等，这些构建了该综述文章卷积神经网络部分的主体内容。
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