我必须在Android上实现一个GStreamer管道，它将从linux机器上的mpegts服务器获取实时mpegts流(也通过GStreamer实现)。现在，我有一个SamdungGalaxyTab2，5113，它有Android-4.1.2-JellyBean和APIlevel=16我的接收管道如下:data->pipeline=gst_parse_launch("udpsrccaps=\"video/mpegts,systemstream=true,packet-size=188\"!tsdemux!queue!h264parse!amcviddec-omxgoogleh264d
我正在尝试构建与gstreamer-sdk-android-arm-debug-2013.6bundle在一起的教程。src/jni目录下的Android.mk文件(教程1项目)引用了GSTREAMER_SDK_ROOT等环境变量。据我所知，AndroidStudio不会使用/将环境变量传递给构建脚本。是否有修改makefile和定义/检索构建脚本所需的键/值对的最佳实践？ 最佳答案 好的，我有一个可行的解决方案。您可以将环境变量传递给ndk-build(或gradleExec生成的任何其他进程)。在我的例子中，我想为clean和b
什么是Eureka一、Eureka定义和理解Netflix在设计Eureka时，遵循的是AP原则Eureka时Netflix的一个子模块，也是核心模块之一。Eureka是基于REST的服务，用于定位服务，以实现云端中间层服务发现和故障转移，服务注册与发现对于微服务来说十分重要，有了服务注册与发现，只需要使用服务的标识符，就可以访问到服务，而不需要修改服务调用的配置文件了，功能类似于Dubbo的注册中心，比如Zookeeper二、Eureka基本架构首先SpringCloud封装了Netflix公司开发的Eureka模块来实现服务注册与发现，区别于ZookeeperEureka采用了C-S的架构
我想在android上流式传输rtsp流，我终于来了结论是我不能使用androidAPI的MediaPlayer、Videoview等，因为延迟对我来说是个大问题。我需要Gstreamer或ffmpeg客户端能否提供我读到Gstreamer比ffmpeg高一级并使用ffmpeg编解码器工作。我想知道哪个更容易用于创建android客户端。在Gstreamer上工作或直接在ffmpeg上工作。如果我使用Gstreamerandroid客户端，是否还必须使用Gstreamer服务器来流式传输数据？目前我正在使用Live555RTSP服务器流数据 最佳答案
谁能给我任何关于让GStreamer在Android上运行的提示。我以前从未使用过它，我想将它与FFmpeg一起使用(我已经编译了FFmpeg并且在Android上运行良好)。我只想使用GStreamer来帮助进行一些处理，因为学习FFmpegAPI有点像噩梦哈哈。在此先感谢您的任何帮助! 最佳答案 也试试这个链接:http://gstreamer.freedesktop.org/wiki/GstreamerAndroid_InstallInstructions同时订阅gstreamerandroid邮件列表:http://list
Whatarestates?状态描述元素实例是否初始化、是否准备好传输数据以及当前是否正在处理数据。在GStreamer中定义了四种状态:GST_STATE_NULLGST_STATE_READYGST_STATE_PAUSEDGST_STATE_PLAYING从现在开始，它们将被简单地称为“NULL”、“READY”、“PAUSED”和“PLAYING”。GST_STATE_NULL是元素的默认状态。在这种状态下，它没有分配任何运行时资源，没有加载任何运行时库，显然它不能处理数据。GST_STATE_READY是元素可以进入的下一个状态。在READY状态下，元素分配了所有默认资源(运行时库、
“便宜、快速、好：选择其中两个”？CAP定理：你不能同时拥有蛋糕并吃掉它。一致性：蛋糕始终是同样的口味。可用性：蛋糕始终可以被吃掉。分区容错性：蛋糕可以被切成块并共享。CAP定理将类似的推理方法扩展到分布式系统中；具体而言，它指出分布式系统只能提供三个中的两个理想特性：一致性、可用性和分区容错性（CAP中的字母'C'，'A'和'P'）。将数据同时保存在多个节点上的网络，无论这些节点是实际的还是虚拟的计算机，都被称为分布式系统。在开发云应用程序时，了解CAP定理非常重要，因为所有云应用程序都是分布式系统。CAP的基本概念让我们更深入地了解CAP定理对分布式系统的三个特性的概念。一致性无论客户端连
CAP定理下：Zookeeper、Eureka、Nacos简单分析CAP定理C:一致性（Consistency）：写操作之后的读操作也需要读到之前的A:可用性（Availability）：收到用户请求，服务器就必须给出响应P:分区容错性（Partitiontolerance）：系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作CAP定理指的是在一个分布式系统中，C、A、P三者不可兼得由于P是无法避免的，P总是成立的，故剩下的C和A无法同时做到，因为CA场景下通信可能会失败（即出现分区容错），类似于加锁不加锁。火车票场景：放弃一致性实现AP银行转账：放弃分区容错性实现CAZookeeper实现：C
我正在尝试在Slackware4.1上编译opencv。但是我每次都遇到以下错误。Infileincludedfrom/usr/include/gstreamer-0.10/gst/pbutils/encoding-profile.h:29:0,from/tmp/SBo/opencv-2.4.11/modules/highgui/src/cap_gstreamer.cpp:65:/usr/include/gstreamer-0.10/gst/pbutils/gstdiscoverer.h:35:9:error:'GstMiniObjectClass'doesnotnameatypety
什么是CAPCAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、Availability（可用性）、Partitiontolerance（分区容错性）这三个基本需求，最多只能同时满足其中的2个。一致性：数据在多个副本之间能够保持一致的特性。可用性：系统提供的服务一直处于可用的状态，每次请求都能获得正确的响应。分区容错性：分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。什么是分区？在分布式系统中，不同的节点分布在不同的子网络中，由于一些特殊的原因，这些子节点之间出现了网络不通的状态，但他们的内部子网络是正常的。从而导致了整个系统
