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视频优化

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Java调用ffmpeg处理视频,并记录下遇到的坑

目录需求基于JavaCV跨平台执行ffmpeg命令[^1]坑一内存不足坑二多个ffmpeg进程并行导致IO负载大,进而导致ioerror?坑三使用Java操作ffmpeg时,有时会卡死坑四Process的waitFor死锁问题及解决办法需求给透明背景的视频自动叠加一张背景图片基于JavaCV跨平台执行ffmpeg命令1我测试发现的本需求的最小依赖:dependency>groupId>org.bytedecogroupId>artifactId>ffmpeg-platform-gplartifactId>version>5.0-1.5.7version>dependency>核心代码:Stri

基于python的短视频智能推荐/django的影视网站/视频推荐系统

摘要本论文主要论述了如何使用Python技术开发一个短视频智能推荐,本系统将严格按照软件开发流程进行各个阶段的工作,采用B/S架构,面向对象编程思想进行项目开发。在引言中,作者将论述短视频智能推荐的当前背景以及系统开发的目的,后续章节将严格按照软件开发流程,对系统进行各个阶段分析设计。 短视频智能推荐的主要使用者分为管理员和用户,实现功能包括管理员:首页、个人中心、用户管理、热门视频管理、用户上传管理、系统管理,用户:首页、个人中心、用户上传管理、我的收藏管理,前台首页;首页、热门视频、用户上传、公告信息、个人中心、后台管理等功能。由于本网站的功能模块设计比较全面,所以使得整个短视频智能推荐信

基于RTS超低延时直播优化强互动场景体验

RTS在阿里云视频直播的基础上进行底层技术优化,通过集成阿里云播放器SDK,支持在千万级并发场景下节点间毫秒级延时直播的能力,弥补了传统直播存在3~6秒延时的问题,确保了超低延时、低卡顿、秒开流畅的直播观看体验。本文介绍了基于RTS超低延迟直播优化强互动场景体验的最佳实践方案,并以阿里云播放器Aliplayer为例,详细介绍RTS超低延迟拉流接入、自动降级、排障信息获取等逻辑的实现,助力企业打造互动直播行业的产品竞争力。适用场景该方案适用于对超低延迟直播有诉求的客户,尤其是业务中存在强互动场景直播的场景。强互动场景直播主要是指对主播和观众存在互动,或观众存在更高实时性观看、画面互动需求的情况,

ruby - 无法使用 CONSTANT 优化字符串

我目前正在研究Ruby2.1.1的改进,但遇到了一些奇怪的事情。我正在尝试改进String类并定义一个名为FOO的常量。沙箱.rbmoduleFoobarrefineStringdoFOO="BAR"deffoobar"foobar"endendendusingFoobarputs"".class::FOO#=>uninitializedconstantString::FOO(NameError)puts"".foobar#=>"foobar"这给了我未初始化的常量String::FOO(NameError)。但是我可以调用"".foobar这让我相信我在正确的范围内。奇怪的是,如果我

基于ffmpeg的视频处理与MPEG的压缩试验(下载安装使用全流程)

基于ffmpeg的视频处理与MPEG的压缩试验ffmpeg介绍与基础知识对提取到的图像进行处理RGB并转化为YUV对YUV进行DCT变换对每个8*8的图像块进行进行量化操作ffmpeg介绍与基础知识ffmpeg是视频和图像处理的工具包,它的下载网址是https://ffmpeg.org/download.html。页面都是英文且下载正确的包的路径笔者找的时候还费点劲,这里记录一下也方便读者。选中这个Windows下的下午files,选择第一个这里有essential和full版本的,大家根据需要自行选择版本包下载下载好之后,在官网上下载ffmpeg的full包,一共300+MB解压,然后安装b

视频融合技术解决方案,三维全景拼接赋能平台

近年来,随着信息化时代的到来,三维全景拼接以视频监控领域为代表的智能硬件公司迅速崛起,随后全国各地在视频监控领域进行了大量的建设。但随着摄像头数量的增加,视频监控画面离散、庞杂、关联性差等诸多问题日渐凸显。如何优化现有视频技术,助力管理者或使用者有效、直观、准确地掌控现场实时动态,成为我国信息化前行路上面临的新课题。视频融合技术平台解决方案北京智汇云舟科技有限公司成立于2012年,专注于创新性的“视频孪生(实时实景数字孪生)”技术研发与应用。公司依托自研三维地理信息引擎(3DGIS),融合建筑信息模型(BIM)、视频监控(Video)、人工智能(AI)及物联网(IOT)等多种技术,并在此基础上

ruby - 如何优化 ActiveRecord find_in_batches 查询?

我正在使用Rails4.0.0和Ruby2.0.0。我的Post(如在博客文章中)模型与用户相关联,该用户具有用户的user_name、first_name、last_name的组合。我想迁移数据,以便通过外键(即用户ID)将帖子关联到用户。我在posts表中有大约1100万条记录。我在Linux服务器上使用rake任务运行以下代码来迁移数据。然而,我的任务一直被服务器“杀死”,大概是由于rake任务,特别是下面的代码,消耗了太多内存。我发现将batch_size降低到20并将sleep(10)增加到sleep(60)允许任务运行更长的时间,在不被杀死的情况下总共更新更多的记录,但需要

ruby - 为什么 `send` 会因 Ruby 2.0 优化而失败?

为什么这不起作用?moduleStringRefinementrefineStringdodefbarlengthendendendusingStringRefinement"abcdefghijklmnopqrstuvwxyz".send(:bar)#NoMethodError:undefinedmethod'bar'for"abcdefghijklmnopqrstuvwxyz":String有人可以解释为什么send在这里不起作用吗?有没有办法动态调用定义在细化中的方法?我似乎找不到关于Ruby2.0中的改进工作原理的完整解释。 最佳答案

优化大数据量查询方案——SpringBoot(Cloud)整合ES

一、Elasticsearch简介实际业务场景中,多端的查询功能都有很大的优化空间。常见的处理方式有:建索引、建物化视图简化查询逻辑、DB层之上建立缓存、分页…然而随着业务数据量的不断增多,总有那么一张表或一个业务,是无法通过常规的处理方式来缩短查询时间的。在查询功能优化上,作为开发人员应该站在公司的角度,本着优化客户体验的目的去寻找解决方案。本人有幸做过Tomcat整合solr,今天一起研究一下当前比较火热的Elasticsearch搜索引擎。Elasticsearch是一个非常强大的搜索引擎。它目前被广泛地使用于各个IT公司。Elasticsearch是由Elastic公司创建。它的代码位

火山引擎 RTC 视频性能降级策略解析

动手点关注干货不迷路1. 背景随着RTC使用场景的不断复杂化,新特性不断增多,同时用户对清晰度提升的诉求也越来越强烈,这些都对客户端机器性能提出了越来越高的要求(越来越高的分辨率,越来越复杂的编码器等)。但机器性能差异千差万别,同时用户的操作也不可预知,高级特性的使用和机器性能的矛盾客观存在。当用户机器负载过高时,我们需要适当降级视频特性来减轻系统复杂性,确保重要功能正常使用,提升用户体验。视频性能降级能做什么?一是解决因设备性能不足、突发的性能消耗冲击(如杀毒软件)带来的用户音视频体验问题(如视频卡顿、延时高、设备卡死)等问题;二是提升一些高级功能的渗透率,例如默认情况下开启视频超分,设备性