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【FFmpeg】FFmpeg 播放器框架 ② ( 解复用 - 读取媒体流 | 将压缩数据 AVPacket 解码为 AVFrame 音频帧和视频帧 | 播放 AVFrame 数据 )

完整的画面帧 , 每个画面帧都是 ARGB 像素格式的画面 ; 音频数据需要解码成 PCM 数据 , 才能被扬声器播放出来 ; 注意 : 解码后的 音视频 比 压缩状态下 的 音视频 大 10 ~ 100...倍不等 ; 4、音视频解码 - 将压缩数据 AVPacket 解码为 AVFrame 音频帧和视频帧 解复用操作后会得到 音频包队列 和 视频包队列 , 都是 AVPacket 队列 , 其中的 压缩数据...和 int avcodec_receive_frame(AVCodecContext *avctx, AVFrame *frame); 两个函数 , avcodec_send_packet 函数 用于将一个编码的...帧数据 ; 5、音视频播放 - 播放 AVFrame 数据 解码器将 AVPacket 数据进行解码后得到 AVFrame 数据 , 其中 音频包队列 解码后得到 采样帧队列 视频包队列 解码后得到...图像帧队列 采样帧队列 和 图像帧队列 中的元素都是 AVFrame 结构体对象 ; 将 采样帧队列 和 图像帧队列 进行音视频同步校准操作 , 然后 采样帧送入 扬声器 , 图像帧送入 显示器 , 就可以完成音视频数据的播放操作

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如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...然后，通过将列名 ['Name'， 'Age'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建 2 列。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。...然后，通过将列名称 ['Batsman'， 'Runs'， 'Balls'， '5s'， '4s'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建了 6 列。

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    PySpark UD(A)F 的高效使用

    它基本上与Pandas数据帧的transform方法相同。GROUPED_MAP UDF是最灵活的，因为它获得一个Pandas数据帧，并允许返回修改的或新的。 4.基本想法 解决方案将非常简单。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...Spark数据帧转换为一个新的数据帧，其中所有具有复杂类型的列都被JSON字符串替换。...除了转换后的数据帧外，它还返回一个带有列名及其转换后的原始数据类型的字典。 complex_dtypes_from_json使用该信息将这些列精确地转换回它们的原始类型。...作为最后一步，使用 complex_dtypes_from_json 将转换后的 Spark 数据帧的 JSON 字符串转换回复杂数据类型。

    19.7K31

    如何从 Pandas 迁移到 Spark？这 8 个问答解决你所有疑问

    假设你的数据集中有 10 列，每个单元格有 100 个字符，也就是大约有 100 个字节，并且大多数字符是 ASCII，可以编码成 1 个字节 — 那么规模到了大约 10M 行，你就应该想到 Spark...你完全可以通过 df.toPandas() 将 Spark 数据帧变换为 Pandas，然后运行可视化或 Pandas 代码。  问题四：Spark 设置起来很困呢。我应该怎么办？...它们的主要相似之处有： Spark 数据帧与 Pandas 数据帧非常像。 PySpark 的 groupby、aggregations、selection 和其他变换都与 Pandas 非常像。...与 Pandas 相比，PySpark 稍微难一些，并且有一点学习曲线——但用起来的感觉也差不多。 它们的主要区别是： Spark 允许你查询数据帧——我觉得这真的很棒。...有时，在 SQL 中编写某些逻辑比在 Pandas/PySpark 中记住确切的 API 更容易，并且你可以交替使用两种办法。 Spark 数据帧是不可变的。不允许切片、覆盖数据等。

    4.4K10

    使用CDSW和运营数据库构建ML应用2：查询加载数据

    在本期中，我们将讨论如何执行“获取/扫描”操作以及如何使用PySpark SQL。之后，我们将讨论批量操作，然后再讨论一些故障排除错误。在这里阅读第一个博客。...如果您用上面的示例替换上面示例中的目录，table.show（）将显示仅包含这两列的PySpark Dataframe。...使用hbase.columns.mapping 同样，我们可以使用hbase.columns.mapping将HBase表加载到PySpark数据帧中。...使用PySpark SQL，可以创建一个临时表，该表将直接在HBase表上运行SQL查询。但是，要执行此操作，我们需要在从HBase加载的PySpark数据框上创建视图。...让我们从上面的“ hbase.column.mappings”示例中加载的数据帧开始。此代码段显示了如何定义视图并在该视图上运行查询。

    4.1K20

    UDPTCP 包的大小限制是多少？

    那么加上以太网帧头和尾，一个以太网帧的大小就是：65535 + 14 + 4 = 65553，看起来似乎很完美，发送方也不需要拆包，接收方也不需要重组 但，使用最大值真的可以吗？...我们往下看 2>、最佳值的推导： a>、按最大值来推算： IP 数据包按最大值 65535字节 来算，假设我们现在的带宽是：100Mbps，因为以太网帧是传输中的最小可识别单元，再往下就是0101所对应的光信号了...一般数据包太长的话会进行多次拆包传输，数据包短的话会放到下一次数据传输时发送。...接收方无法重组数据报，将导致丢弃整个 IP 数据报。...超过1472（1500-20（IP首部）-8（UDP首部）），那么 UDP 数据就会在网络层被分成多个 IP 数据报 既：发送方 IP 层就需要将数据包分成若干片，而接收方 IP 层就需要进行数据报的重组

    5.4K30

    Netty Review - 优化Netty通信：如何应对粘包和拆包挑战

    拆包（Packet Fragmentation）： 定义： 拆包是指接收方接收到的数据包过大，被拆分成多个较小的数据包。 原因： 数据包在传输过程中可能被分割，到达接收方时需要重新组装。...3）发送长度：发送每条数据的时候，将数据的长度一并发送，比如可以选择每条数据的前4位是数据的长度，应用层处理时可以根据长度 来判断每条数据的开始和结束。...它用于接收按分隔符（这里是下划线_）分割的数据包，并把这些数据包转换成一个个的Frame对象，这样就可以在后续的处理器中逐个处理这些数据包了。...这个方法的主要作用是根据指定的分隔符将输入的ByteBuf对象中的数据分割成一个个的帧。...通过以上代码，DelimiterBasedFrameDecoder可以根据指定的分隔符将输入的ByteBuf对象中的数据分割成一个个的帧。这样，就可以在后续的处理器中逐个处理这些帧了。

    28910

    使用ImageMagick操作gif图

    所以在我们公司的游戏开发中，需要一张将整个 Gif 动图的每一帧拆出来的图片拼成一张精灵图交给前端，由他们来使用 JS+CSS 的能力动态地循环我们拆帧后的图片，从而形成动图的效果。...GIF 图拆帧 原始的图片是这样的一张动图： $imgPath = '.....然后计算精灵图的行和列以及相应需要的宽高，比如我们以 5 列为基准，也就是一行放五张拆帧出来的图片，这样一共需要 11 行才放得下最后生成的精灵图。...输出的图片就是下面的这个样子： 组合成动态 GIF 图 以上的业务功能是我在开发中实际使用过的功能，当然，除了可以对 GIF 图进行拆帧之外，我们也可以将多张图片组合成一个动态的 GIF 图。...它的第二个参数是指定是否将图片保存到一张图片中，如果是 false 的话，就类似于拆帧的效果，不过会将图片一张一张的分开保存，比如 52-1.gif 、 52-2.gif 这样。

    1.6K40

    Python应用开发——30天学习Streamlit Python包进行APP的构建（9）

    您还可以为 x 和 y 选择不同的列，以及根据第三列动态设置颜色（假设您的数据帧是长格式）： import streamlit as st import pandas as pd import numpy...然后创建了一个包含随机数据的DataFrame对象chart_data，其中包括了三列数据：col1、col2和col3。...最后，如果您的数据帧是宽格式，您可以在 y 参数下对多列进行分组，以不同的颜色显示多个序列： import streamlit as st import pandas as pd import numpy...随后，使用st.area_chart()函数创建了一个面积图，其中x轴使用"col1"列的数据，y轴使用"col2"和"col3"列的数据，同时可以选择性地指定颜色参数来设置面积图的颜色。...element.add_rows 将一个数据帧连接到当前数据帧的底部。

    13910

    CAN协议栈（二） 之对ISO11898-1的理解

    在详细讲ISO11898-1之前先来了解一下汽车CAN通信网络中常用的几个协议都处于OSI模型的什么位置。 图1 OSI模型 物理层定义了比特流的一些性质及电气特性，不在本文讨论范围内故跳过。...>>>> 数据链路层（Data Link Layer） 数据链路层（Data Link Layer）的作用主要是将物理层的数据比特流封装成帧，并控制帧在物理信道上的传输，还包含检错、调节传送速率等功能...当有多个节点同时发送时，就要根据ID值按位进行仲裁（ID值越小优先级越高），优先级高的获得总线访问权。 2.非破坏性仲裁机制 3.广播型 节点通过本地过滤接收自己所需的数据，不需要的就过滤掉。...5.系统范围内数据一致性 6.错误检测 7.自动重传仲裁或错误期间被破坏的数据 8.区分临时错误和永久性故障节点，自动关闭有缺陷节点 >>>> MAC子层 数据的打包/拆包 帧编码（填充/去填充） 错误检测及通知...串并行转换 MAC层有3种服务： 数据帧传输 远程帧传输 过载帧传输 MAC层帧结构： 1.数据帧 数据帧将数据从发送器传输到接收器。

    2.1K21

    拼多多面试：Netty如何解决粘包问题？

    粘包和拆包问题也叫做粘包和半包问题，它是指在数据传输时，接收方未能正常读取到一条完整数据的情况（只读取了部分数据，或多读取到了另一条数据的情况）就叫做粘包或拆包问题。...从严格意义上来说，粘包问题和拆包问题属于两个不同的问题，接下来我们分别来看。 1.粘包问题 粘包问题是指在网络通信中，发送方连续发送的多个小数据包被接收方一次性接收的现象。.../半包问题 拆包问题是指发送方发送的一个大数据包被接收方拆分成多个小数据包进行接收的现象。...这可能是因为底层传输层协议（如 TCP）将一个大数据包拆分成多个小的数据块进行传输，导致接收方在接收数据时分别接收了多个小数据包，造成拆开。...5.Netty解决方案 Netty 解决方案也延续了上面的常见解决方案，它的解决方案有以下几个： 使用定长解码器（FixedLengthFrameDecoder）：每个数据包都拥有固定的长度，接收端根据固定长度对数据进行切分

    12610

    测试~python库介绍（一） opencv

    我的做法是这样的 1、取一款60FPS手机（若粒度精细可使用iPhone的慢动作，最高可达240fps），使用支架固定，打开开发者指针位置； 2、取测试机放在镜头前，手动点击app，跳转完成后清除数据重复操作...； 3、用KMplayer播放视频，按F键一帧一帧的计算图像变化，算出启用加载的总时长。...是的，数着数着就瞌睡了，然后从头再来\(^o^)/~ 视频自动拆帧~opencv 如今，python可以完美的解决这种问题，今天给大家介绍可以实现拆帧的一个python库：opencv-python，...通过视频拆帧的形式解决所有突发的不复用的评测需求。...结语 opencv拆帧就介绍到这里，还在做黑盒手工评测的同学可以参考这个方法，并可以学习下RGB/OCR识别来辅助进行评测。

    77620

    使用 Apache Hudi + Daft + Streamlit 构建 Lakehouse 分析应用

    以下是将 PySpark 与 Apache Hudi 一起使用所需的所有配置。如果数据湖中已有 Hudi 表，则这是一个可选步骤。...您可以在此处指定表位置 URI • select() — 这将从提供的表达式创建一个新的数据帧（类似于 SQL SELECT） • collect() — 此方法执行整个数据帧并将结果具体化 我们首先从之前引入记录的...在此示例中，我们仅使用 Daft 来延迟读取数据和选择列的任务。实际上这种懒惰的方法允许 Daft 在执行查询之前更有效地优化查询。...构建 Streamlit 仪表板 截至目前，我们将 Hudi 表存储为 Daft 数据帧 df_analysis 。...然后将结果转换为 Pandas 数据帧，以便与可视化图表一起使用。从仪表板的设计角度来看，我们将有四个图表来回答一些业务问题，以及一个过滤器来分析 category 数据。

    15410

    利用PySpark对 Tweets 流数据进行情感分析实战

    （如logistic回归）使用PySpark对流数据进行预测 我们将介绍流数据和Spark流的基础知识，然后深入到实现部分 介绍 想象一下，每秒有超过8500条微博被发送，900多张照片被上传到Instagram...❝检查点是保存转换数据帧结果的另一种技术。它将运行中的应用程序的状态不时地保存在任何可靠的存储器（如HDFS）上。但是，它比缓存速度慢，灵活性低。 ❞ 当我们有流数据时，我们可以使用检查点。...首先，我们需要定义CSV文件的模式，否则，Spark将把每列的数据类型视为字符串。...my_data.show(5) # 输出方案 my_data.printSchema() 定义机器学习管道 现在我们已经在Spark数据帧中有了数据，我们需要定义转换数据的不同阶段，然后使用它从我们的模型中获取预测的标签...LogisticRegression(featuresCol= 'vector', labelCol= 'label') 设置我们的机器学习管道 让我们在Pipeline对象中添加stages变量，然后按顺序执行这些转换

    5.4K10

    基于PySpark的流媒体用户流失预测

    子集数据集包含58300个免费用户和228000个付费用户。两个数据集都有18列，如下所示。...下面一节将详细介绍不同类型的页面 「page」列包含用户在应用程序中访问过的所有页面的日志。...3.特征工程 首先，我们必须将原始数据集（每个日志一行）转换为具有用户级信息或统计信息的数据集（每个用户一行）。我们通过执行几个映射（例如获取用户性别、观察期的长度等）和聚合步骤来实现这一点。...# 我们切换到pandas数据帧 df_user_pd = df_user.toPandas() # 计算数值特征之间的相关性 cormat = df_user_pd[['nact_perh','nsongs_perh...5.建模与评估 我们首先使用交叉验证的网格搜索来测试几个参数组合的性能，所有这些都是从较小的稀疏用户活动数据集中获得的用户级数据。

    3.4K41

    GB28181的PS流分析: 封装 分包发送 接收组包 解析

    如下图所示，其中绿色部分就是我们拿到的H.264裸流数据，须将它拆分成三段并在前面加上PES头部。这一点在GB28181标准中没有细说，需要通过分析海康IPC流才能看出。     ...一般情况下IDR帧很大，超过了RTP的负载长度限制（1400字节），所以上面这一个I帧要拆分成若干包RTP分多次发送。...B帧大小一般不超过1400字节，如果超过1400字节，也需分成多包RTP数据进行传输，超出1400部分的第二包RTP结构： 1)、视频关键帧的封装 RTP + PS header + PS system...具体的PS格式能够参考网上的其余资料， 另外，若是数据中包含0x000001，按h264协议会进行转义，即变成0x00000301， 涉及到3个转义 0x000001 -> 0x00000301 0x000002...因为tcp底层会做拆包和粘包的优化处理，因此应用层要特殊处理，可以参考jrtplib的tcp模式，jrtplib库已经处理好了拆包和粘包。

    3.4K11

    H.264MPEG-4 AVC学习

    帧预测P帧，再由I帧和P帧预测B帧; 数据传输：最后将I帧数据与预测的差值信息进行存储和传输。...隔行图像，是早期电视信号中引入的概念，把一帧图像分为上下两场，两场图像在时间上具有先后，但传输时同时传送到显示端，显示端在显示按各自的时间分开进行显示。...帧又可以分成一个或几个片（Slice）。片由宏块（Macro Block）组成，一帧中每个片的宏块数不一定相同。每个宏块由一个16×16的亮度数组和两个8×8的色差数组组成。...如果新的客户端将参与查看视频流，编码器将以相同的时间间隔或者根据要求自动插入I帧。I帧的缺点在于它们会占用更多的数据位，但从另一方面看，I帧不会产生可觉察的模糊现象。...这里面有拆包和解包两个概念： 拆包：当编码器在编码时需要将原有一个NAL按照FU-A进行分片，原有的NAL的单元头与分片后的FU-A的单元头有如下关系： 原始的NAL头的前三位为FU indicator

    1.1K10
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