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视频播放压缩的相关知识点:I帧、P帧、B帧、RTMP协议、RTSP协议、GB28181协议等学习记录

I帧、P帧、B帧、RTMP协议、RTSP协议、GB28181协议等学习记录引言1.I帧、P帧、B帧1.1P帧1.2B帧1.3I帧2.ONVIF协议与GB28181协议,RTMP与RTSP协议2.1ONVIF协议与GB28181协议2.2视频传输协议RTMP、RTSP、HLS监控视频中主码流和子码流3.一些专有名词3.1DVS3.2NVR引言在写本文的时候又触及到了两个浩瀚的知识点,帧内预测和帧间预测。大家可以自行查找相关资料,一下是我学习过程中学习理解的记录,刚刚触及不一定正确。1.I帧、P帧、B帧大家都知道视频是由一帧一帧的图像构成,视频压缩实际上就是在减少每帧图像上面所携带的内容改变每帧图

GB28181国标平台测试软件NTV-GBC(包含服务器和模拟客户端)

GB28181国标平台测试软件NTV-GBC用于对GB28181国标平台进行测试(测试用例需要服务器软件,服务器软件可以是任何标准的国标平台,我们测试使用的是NTV-GBS),软件实现了设备注册、注销、目录查询,消息订阅、INVITE,BYE、KEEPLIVE、OPTION信令。本文档介绍的模拟软件的使用方法。首先下载GBC客户端:https://download.csdn.net/download/SE_JW/88218942下载的是一个安装包,安装后运行起来即可。运行起来后,主界面如下。 首先对客户端进行配置,点击“设置服务器”按钮,对国标平台和测试软件的sip编码进行设置: 如果不了解G

python - 将 10,000 个 JSON 文件(总共 30GB)插入 MongoDB 的最佳方式

我觉得用python合并所有的json文件并不方便,合并后的文件有30G。我正在使用mongoDB和nodejs。我填充示例json的方式是:vardata=require('./data1.json')varpopulateDB=function(){db.collection('temp',function(err,collection){collection.insert(data,{safe:true},function(err,result){});});};这只会添加一个json文件。我应该如何使用此处的10000多个json文件填充集合?非常感谢任何建议!

mongodb - 0.203125GB MongoDB数据库的计算逻辑?

如何计算0.203125GB的MongoDB数据库大小?所有操作系统(32位和64位)都一样吗?我们可以看到特定数据库的当前使用情况吗?>showdbslocal(empty)tutorial0.203125GB 最佳答案 MongoDBDocumentation每个数据文件都预先分配了一个特定的大小。(这样做是为了防止文件系统碎片等原因。)数据库的第一个文件名是.0,然后是.1,等等。0将是64MB,.1将是128MB,等等,最多2GB。一旦文件大小达到2GB,每个连续的文件也是2GB。因此,如果最后一个数据文件是1GB,如果它是

json - 在 MongoDB 中存储 GB 的类 JSON 数据

我正在使用MongoDB,因为Meteor官方不支持其他任何东西。主要目标是上传CSV文件,在Meteor中解析它们并将数据导入数据库。插入的数据大小可以是每个文件50-60GB或更多,但由于文档大小限制,我什至无法插入任何大于16MB的数据。此外,即使是1/10的插入也会花费大量时间。我在客户端使用CollectionFS上传CSV文件。因此,我也尝试对数据本身使用CollectionFS,但它给了我一个“不受支持的数据”错误。我该怎么办?编辑:由于我的问题造成了对存储数据技术的混淆,我想澄清一些事情:我对上传CSV文件不感兴趣;我有兴趣将数据存储在文件中。我想在一个地方收集所有用户

Linux平台下搭建GB28181服务器(WVP+ZLMediakit)

文章目录什么是GB28181平台依赖项搭建步骤配置Redis和MySQL配置ZLMediakit配置WVP使用效果封装成Docker镜像什么是GB28181GB28181(国标28181),全称为《中华人民共和国公共安全视频监控联网系统技术要求》,是中国国家标准委员会发布的一个针对公共安全视频监控领域的标准框架。该标准指导了视频监控设备之间的联网互通,统一管理和控制,并提供了一套包括设备接入、设备管理、视频传输、事件告警等功能要求。GB28181标准采用了基于IP网络的架构,通过使用SIP(SessionInitiationProtocol,会话初始协议)实现设备的接入通信和管理,通过使用RT

mongodb - 为什么 32 位限制是 2 GB 而不是 4 GB?

很抱歉这个愚蠢的问题,但是当readingabout32bitslimitation,我发现由于Memory-Mapped方法,MongoDB不能存储超过2GB,但是:2^32=4GB那么为什么限制只有2GB?是因为:2^(32-1)=2GB 最佳答案 这是由于virtualaddressspace组织。4GB地址空间的一部分是为操作系统(内核空间)预留的,所以只有一部分(用户空间,通常为2GB或3GB)可供进程本身使用。内存映射文件必须符合此限制。 关于mongodb-为什么32位限制

mongodb 在数据库为空时创建 80 多个文件,每个文件 2GB

背景:我设置了replicaSet并使用不同的端口在本地主机上启动了mongod的3个实例(1个仅arbiterOnly)。我注意到mongo创建的文件数量和大小太多,根本没有意义。看,没有数据插入到mongodb中,没有创建单个集合,然而,让它运行一个小时左右,我的/data/DB_INSTANCE_X充满了2GB文件.我知道文件的大小可以用预分配标志定义,但是,在输入单个文档之前,这么多文件对我来说似乎是错误的。 最佳答案 这听起来像是在为oplog预分配空间。无论您向数据库中插入了什么,都会分配oploghttp://www.

全球首款3nm芯片塞进电脑,苹果M3炸翻全场!128GB巨量内存,大模型单机可跑,性能最高飙升80%

史上最短苹果发布会「ScaryFast」,刚刚结束。30分钟的时长虽短,效果却依然炸裂。在这个「暗黑万圣节」风格发布会上,三款突破性的芯片——M3、M3Pro、M3Max同时亮相!3nm工艺的加持,让M家族系列芯片性能大增。回想21年M1芯片的横空出世,到M2的挤牙膏,今天的M3总算不负众望,让苹果打了个翻身仗。MacBookAir和MacBookPro,也随之变身性能猛兽。库克也顺势安利——换Mac的好时机来了!而在发布会最后,苹果还给了大家一点点震撼——整场活动都是用iPhone拍摄,并用Mac剪辑制作。苹果发布会,已经登上微博热搜第一。标配版价格总结如下:其中,16英寸满血版M3Max机

八张3090,1天压缩万亿参数大模型!3.2TB骤降至160GB,压缩率高达20倍

随着GPT-4的架构被知名业内大佬「开源」,混合专家架构(MoE)再次成为了研究的重点。GPT-4拥有16个专家模型,总共包含1.8万亿个参数。每生成一个token需要使用大约2800亿参数和560TFLOPs。然而,模型更快、更准确的代价,则是巨大的参数量,和随之而来的高昂成本。比如,1.6万亿参数的SwitchTransformer-c2048模型,需要3.2TB的GPU显存才能有效运行。为了解决这一问题,来自奥地利科技学院(ISTA)的研究人员提出了一种全新的压缩和执行框架——QMoE。论文地址:https://arxiv.org/abs/2310.16795通过采用专门设计的GPU解码