在使用FFmpeg进行音视频处理时，我们有时会在日志中看到以下警告信息：Using AVStream.codec to pass codec parameters to muxers is deprecated, use AVStream.codecpar instead。这条警告信息表明在FFmpeg中使用AVStream.codec传递编解码器参数给复用器已经被弃用，推荐使用AVStream.codecpar取而代之。 本篇博客将详细介绍什么是AVStream.codec，为什么它被弃用，以及如何解决这个问题。
LengthFieldBasedFrameDecoder是一个基于长度解码器, 它是Netty提供的4个解码器中使用最广泛的一个解码器, RocketMQ中就是基于这个解码器进行解码消息的.
其中提到的 nvcuvid 则是 Nvidia GPU 硬解码的核心，并且是由官方提供支持，因此可以放心使用。
原文：https://mux.com/blog/streaming-video-on-the-internet-without-mpeg/
本文主题：编码和解码，或者说是数据从一种特定协议的格式到另一种的转换。这些任务通常由编解码器组件处理 Netty 提供了多种组件，简化了为支持广泛协议而创建自定义编解码器的过程。 若你正在构建一个基于 Netty 的邮件服务器，那就会发现 Netty 对于编解码器的支持对于实现 POP3、IMAP 和 SMTP 协议来说是多么宝贵！
在使用Netty进行通信开发，如何选择编码器？在TCP粘包/拆包的问题如何解决？服务端在启动 流程是什么样的？连接服务流程是什么？
就像很多标准的架构模式都被各种专用框架所支持一样，常见的数据处理模式往往也是目标实现的很好的候选对象，它可以节省开发人员大量的时间和精力。 当然这也适应于本文的主题:编码和解码，或者数据从一种特定协议的格式到另一种格式的转 换。这些任务将由通常称为编解码器的组件来处理 Netty 提供了多种组件，简化了为了支持广泛 的协议而创建自定义的编解码器的过程 例如，如果你正在构建一个基于 Netty 的邮件服务器，那 么你将会发现 Netty 对于编解码器的支持对于实现 POP3、IMAP 和 SMTP 协议来说是多么的宝贵
客户端与服务端进行TCP网络通信时，在发送以及读取数据时可能会出现粘包以及拆包问题，那么作为高性能网络框架的Netty是如何解决粘包以及拆包问题的呢？我们一起来探讨下这个问题。
因为自己造一个RPC框架的轮子时，需要解决TCP的粘包问题，特此记录，希望方便他人。这是我写的RPC框架的 GitHub地址 https://github.com/yangzhenkun/krpc。 欢迎star，fork。已经写了多篇文章对这个框架的原理进行说明。对原理有兴趣的欢迎交流。
奇舞团是360集团最大的大前端团队，同样也是TC39和W3C会员，拥有Web前端、服务端、Android、iOS、设计、产品、运营等岗位人员，旗下的开源框架和技术品牌有SpriteJS、ThinkJS、MeshJS、Chimee、QiShare、声享、即视、奇字库、众成翻译、奇舞学院、奇舞周刊、泛前端分享等。
随着最近H.266标准的完成，其惊人的复杂度令人生畏，与此同时，新兴的AOM组织于2018年年中耗时3年完成的AV1标准吸引了不少业内人的眼球，不仅仅是其有竞争力的编码性能，还有其在流媒体方面的优异表现，最重要的是其免专利费（royalty-free）使用这一项就会吸引各大厂商跟进。
大家周末好，今天给大家分享的是webrtc第一篇文章，在之前的音视频文章里面没有分享过关于webrtc的内容；在上个周末分享了一篇关于播放器的文章，那篇文章整体上介绍了播放器的设计结构；我个人的学习路线，主要分为两大方向：ffmpeg和webrtc，然后会具体到各种协议。
http://www.streamingmedia.com/Articles/Editorial/Featured-Articles/Demuxed-18-Highlights-The-Future-of-Codecs-and-Compression-128609.aspx
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”
作者：Lydia Hallie 译者：前端小智 来源： dev JavaScript 很酷，但是 JS 引擎是如何才能理解我们编写的代码呢?作为 JS 开发人员，我们通常不需要自己处理编译器。然而，了
熟悉TCP变成的可以知道，无论是客户端还是服务端，但我们读取或者发送消息的时候，都需要考虑TCP底层粘包/拆包机制，下面我们先看一下TCP 粘包/拆包和基础知识，然后模拟一个没有考虑TCP粘包/拆包导致功能异常的案例，最后，通过正确的例程来谈谈Netty是如何实现的。
1，修复http://www.discuz.net/forum-plugin-1.html在hover用户名字时，只显示一条宽线条的bug，原因是这个线条其实是个div，在common.js和ajax.js里通过xhr请求生成的。 此请求会返回一个xml，然后给libxml解析。但由于xml是gbk编码，libxml没带解码库所以失败了。另外有个点是，libxml其实不需要真正的gbk解码器，因为blink在 third_party\WebKit\Source\core\xml\parser\XMLDocumentParser.cpp的parseChunk里会传已解码好的数据，并且强制切换到utf16编码，但libxml会自己检查数据带的
在Mozilla，我们一直在努力研究新一代AV1视频编解码器。AV1可比HEVC（H.265）和Google VP9提高25％的编码效率，并由AOM开放媒体联盟（ Mozilla & ATEME都是是其一部分）开发。
文 / AndreyNorkin, Joel Sole, Kyle Swanson, Mariana Afonso, Anush Moorthy, Anne Aaron
选自arXiv 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南 今年 2 月份，百度提出了完全由深度神经网络构建的高质量文本转语音（TTS）系统 Deep Voice。这一系统随后在今年五月份推出了第二个版本。近日，百度发布了 Deep Voice 3，该研究的论文已经提交 ICLR 2018 大会。 人工语音合成（亦称文本到语音，TTS）传统上都是以复杂的多态手工设计管道（Taylor, 2009）实现的。最新的对神经 TTS 的研究出现了令人印象深刻的结果—放弃管道并用更简单的特征、更少的组成获得了更高质量的合成语
Flutter定义了两种Codec：MessageCodec 和 MethodCodec。
第二个要素为缓冲区。当我们采用了缓冲区以后，缓冲区会有固定大小，当发送的数据和缓冲区的大小不一致时，就会发生粘包和拆包。我们可以理解为：当缓冲区的大小被装满时，才会写入到硬盘
继上一篇文章[Glide4源码解析系列]--2.Glide数据模型转换与数据抓取之后，已经过去几个月的时间，期间由于学习其他东西和项目的原因（其实是懒癌发作～），本文被搁置了很久，期间还有网友私信问什么时候会把“解码与转码”部分写好，想起曾经信誓旦旦要将这个坑补好，终于愧疚地重新看了Glide源码，把剩下的部分补上，对默默等待的朋友表示歉意。
两兄弟 N.Coder 和 D.Coder 经营着一家艺术画廊。一周末，他们举办了一场特别奇怪的展览，因为它只有一面墙，没有实体艺术品。当他们收到一幅新画时，N.Coder 在墙上选择一个点作为标记来代表这幅画，然后扔掉原来的艺术品。当顾客要求观看这幅画时，D.Coder 尝试仅使用墙上相关标记的坐标来重新创作这件艺术品。
Image crate是 Rust 最受欢迎的图像处理库，现已发布新版本！它为各种图像格式带来了加速和其他增强功能。
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。
摘要：基于Transformer的 NLP 模型功能强大，但计算成本较高，限制了应用场景。经过微调的编码器-解码器模型在专业领域很受欢迎，其性能优于 GPT-4 等大型通用解码器模型。我们为编码器-解码器模型引入了一种新的配置，它能提高结构化输出和问题解答任务的效率，在这些任务中，一个输入需要多个输出。我们的方法，即提示中解码器（PiD），对输入进行一次编码，对输出进行并行解码，通过避免重复输入编码来提高训练和推理效率，从而减少解码器的内存占用。在对话状态跟踪、总结和问题解答任务方面，我们实现了与子任务数量大致成比例的计算量减少，与性能相当或更好的一流模型相比，速度提高了 4.6 倍。
接触了前端这么久以来，你每天跟JS打交道，你肯定也和我一样认为JavaScript很酷。但机器怎么能真正理解你写的代码呢？
在这个 2022 年的编解码器进展中，我将介绍去年与 H.264、VP9、HEVC、AV1、多功能视频编码（VVC）、低复杂度增强型视频编码（LCEVC）和基本视频编码（EVC）有关的最重要的公告。编解码器有很多，但篇幅有限，所以本文只是简单介绍。
详细官网文档见 json package - encoding/json - pkg.go.dev，这里只介绍几种常用操作。
您是否曾经利用 Siri、Alexa 或者 Cortana 以对话方式设置闹钟、呼叫朋友甚至是安排会议日程？相信大多数朋友和我一样，感觉虽然这些方案在日常生活与工作中能够起到一定作用，但仍然很难与之谈论一般性、特别是哲学层面的话题。 通过自然语言与机器交互属于通用型人工智能方案的基本要求之一。这一 AI 研究领域被称为对话系统、口语对话系统或者是聊天机器人。在这类场景下，机器需要能够结合对话背景为用户提供翔实的答案，而且在理想情况下应实现与人类无异的沟通效果。 但在实践当中，最后一项要求往往很难达成。不过
摘要：本篇从理论到实践分享了机器学习是如何解决看图说话任务的。首先介绍了看图说话任务的背景，主要包括什么是看图说话任务和为啥要学习看图说话任务；然后详细讲解了看图说话任务，介绍了看图说话任务、机器翻译以及Encoder-Decoder三者之间的关系，重点介绍了一些有代表性的看图说话模型比如百度的m-RNN、谷歌的NIC、基于视觉Attention的NIC以及使用高等级语义特征的V2L等模型；最后实战了看图说话模型开源项目NeuralTalk2。对CV和NLP交叉领域的看图说话任务感兴趣的小伙伴可能会有帮助。
在编译FFmpeg源代码时，如果系统中包含了SDL-1.2版本时，会默认将ffplay编译生成出来，如果不包含SDL-1.2或者版本不是SDL-1.2时，无法生成ffplay文件，所以，生成如果想使用ffplay进行流媒体播放测试，是需要安装SDL-1.2的。 通常使用ffplay作为播放器，其实ffplay不但可以做播放器，同样可以作为很多图像化音视频数据的分析根据，通过ffplay可以看到视频图像的运动估计方向，音频数据的波形等，在本节将会有更多的参数进行介绍并举例。
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。
点击上方蓝字，发现更多精彩 什么是AVIF AVIF是一种基于AV1视频编码的新图像格式，相对于JPEG，WEBP这类图片格式来说，它的压缩率更高，并且画面细节更好。而最关键的是，它是免费且开源的，没有任何授权费用。 The AV1 format is and will always be royalty-free with a permissive FOSS license. 同时，它是由开放媒体联盟推动的一个标准，这个联盟包括了谷歌，微软，苹果等巨头，可以说是未来可期。 截止到目前(2021/3)
编码结束后，调用函数speex_bits_destroy(&bits)，speex_encoder_destroy(enc_state)来销毁SpeexBits和编码器。
本文翻译自🚀⚙️ JavaScript Visualized: the JavaScript Engine 作为JavaScript开发者，我们不需要编译自己编写的代码。那么，JavaScript引擎到底怎么处理这些JS代码，转换成机器能懂的东西呢？🥳 注意：本文主要是基于Node.js的V8引擎和基于Chromium内核的浏览器。 正文 通过script标签，HTML解析器识别到javascript代码。 javascript代码要么来自网络，要么来自缓存，或者安装的service worker 请
JS 实在是太酷了（认真脸），那你有没有想过机器是怎么解析 JS 代码的？作为一个 JS 开发者，一般我们不需要直接跟编译器打交道，但是如果可以了解其中的基本原理，相信会对以后的工作和学习都有帮助的！
MPEG-4 Part 14（MP4）是最常用的容器格式之一，通常文件以.mp4结尾。它不仅能用于HTTP上的动态自适应流传输（DASH），还能用于Apple提出的的HLS流传输。MP4基于QuickTime文件格式标准下的ISO基础媒体文件格式（MPEG-4 Part 12）。MPEG代表Moving Pictures Experts Group，是国际标准化组织（ISO）和国际电工委员会（IEC）合作建立的组织。MPEG的设立是为了规范音频和视频压缩和传输的标准。MPEG-4则指的是对视频的编码。MP4支持多种编解码器。最常用的视频编解码器是H.264和HEVC。AAC是最常用的音频编解码器。AAC是著名的MP3音频编解码器的后继者。
📷 JavaScript 很酷😎，但是机器是如何真正读懂你所写的代码？作为一名 JavaScript 开发者，我们通常是不需要自己处理编译的。然而，了解 JavaScript 引擎的基础知识，看看它是如何处理我们的对人类友好的 JavaScript 代码，并将其转化为机器能够理解的东西，绝对是一件好事！ 注意：这篇文章以 Node.js 和 Chromium 为核心使用的 V8 为基础来讲解的。 HTML 解析器在源码中遇到 script 标签，源码可能会从网络、缓存或者 service worker. 中
本文作者 Liqian Ma，他为 AI 科技评论撰写了他作为第一作者被 CVPR 2018 录用的 Spotlight 论文解读稿件。
在介绍这篇文章的方法之前，我们先来简单引入一下 Continual Learning 的概念。
像 MP3、MP4、WebM 这些 视频格式，定义了构成媒体文件的音频轨道和视频轨道的储存结构，其中还包含描述这个媒体文件的元数据，以及用于编码的编码译码器等等。
蔡砚刚：大家好，我是蔡砚刚，来自深圳市优微视觉科技有限公司，也是一名在音视频领域摸爬滚打多年的老兵。目前主要负责优微视觉的前进方向以及主持公司的日常业务活动。在这里我更期望先介绍一下我们的团队，我们团队核心成员均出自北京大学数字视频编解码技术国家工程实验室：有在北大学习工作十六载并持续优化编解码器的王振宇，有在腾讯工作过的韩冰杰，有在人民银行工作过的李旭峰，我本人曾在阿里、快手等公司工作过。“十年磨一剑，霜刃未曾试。今日把示君，谁有不平事。”经过大家十年间的持续积累与摸索，我们拥有了自己的u264、u265、uavs、uavs+、uavs2、uavs3等编解码器，并且我们的内核也普遍应用到广电与互联网领域。
首图来自 https://www.cablelabs.com/meet-connectivity-enabler-alberto-campos
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我们对于为什么视频不能及时、以未压缩的质量交付做出了很多解释。其中许多解释都是合理的，这些问题主要集中在网络容量或间歇性、扩展低延迟解决方案的成本、甚至局限性的现成处理器实时处理4K Ultra HD或者高动态范围（HDR）内容方面。
在“机器翻译是如何炼成的（上）”的文章中，我们回顾了机器翻译的发展史。在本篇文章中，我们将分享机器翻译系统的理论算法和技术实践，讲解神经机器翻译具体是如何炼成的。读完本文，您将了解：
WebRTC 视频质量需要一些调校来正确完成。让我们看看我们在比特率、分辨率和帧率方面有哪些可用的级别。
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