远程桌面，本质就是将桌面进行连续截屏、编码压缩，经网络传输后，再解码还原成画面的过程。可见编解码技术在其中扮演了举足轻重的作用。
继上一篇介绍了远程桌面的五大核心指标后，本篇我们将揭秘高质量远程桌面的三大核心技术之一——视频编解码技术。
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视频编解码是对图像数据进行压缩或者解压缩的过程。远程桌面的画面传输好比是把一辆汽车在上海拆成零件，分装进箱子里运到北京，再重新组装起来。视频编码和解码就是这个过程中“拆”和“装”两个关键环节，可见其复杂和重要性。
编码包括采样、编码、压缩三个步骤。采样就是在视频流中截取画面数据，编码对这些画面数据进行处理，再压缩成更小的数据包以便传输。
解码则是编码的逆向过程：接收端把收到的数据包打开，重新还原成画面，再把画面根据顺序逐帧排列形成视频流。
高效的视频编解码可以使编解码速度更快、把数据包压缩得更小。在更低的资源占用下，带来高清流畅的远程体验。
影响用户真实体验的端到端延时，包括了网络传输延时和编解码延时。当端到端延时低至40ms时，网络传输延时通常不超过10ms，此时视频编解码就成了优化用户体验的关键。
相较于传统的编解码技术，ToDesk可以将处理延时降低至最低8ms以下，带来几乎无感的用户体验。
更好的编码算法能够提高压缩率，用更少的带宽资源传输更高分辨率和帧率的画面。
鲁棒性就是系统的韧性。优秀的视频编解码不但要快，还要稳，在遇到网络波动时，像汽车避震系统一样把冲击化解掉，维持画面的流畅稳定。
ToDesk在编解码中采用了灵活参考帧技术，网络丢包达到5%也能轻松化解。
ToDesk核心团队有超过十年的视频编解码研发经验，算法和硬件优化双管齐下、深度优化，打造了专为远程桌面而生的高效编解码器。
空间冗余指的是静态画面中像素间的相同性造成的冗余。ToDesk的视频编码器采用静态场景优化策略，用智能图像算法合并处理整片的同色像素点。
经合并之后，需处理的数据量大幅减少，从而缩短处理时间并降低带宽占用。
时间冗余指的是动态画面之间的相关性造成的冗余。一秒的60FPS视频包含60帧静态画面，相邻画面之间的变动其实非常微小。
只传输有变动的区域，可以大幅减少传输数据量。
我们将一系列画面分为独立帧（称作I帧）和预测帧（称作P帧）。I帧会传输所有信息，可以解码出完整画面；P帧只传输前后画面之间的差别，需要参考前一帧画面来拼出完整画面，但数据量只有I帧的几百分之一。
一个I帧和多个P帧就构成了一组连续画面。就像是火车，I帧是车头，P帧都是接在车头后面的多节车厢。ToDesk通过图像算法优化，可以让一个I帧拖更多P帧，进一步降低5ms编码延时。
虽然这种环环相扣的传输方式可以大幅提升压缩率，但也需要预防网络抖动和丢包带来的数据丢失。否则如下图所示，序列中的某一帧丢失，后续的P帧就像脱节的车厢，无法解码。
ToDesk基于智能图像算法开发了“灵活参考帧”技术，通过AI算法推测图像之间的相关性，让P帧可以参考之前的多张画面进行解码。即使网络丢包率达到5%，也能维持画面连贯流畅。
针对文字工作、图片显示、3D图形等不同桌面内容，ToDesk均采用了针对性的特殊编码，进一步降低输出码率，静止状态下低于50kbps，正常办公时低于200kbps。
桌面内容编码降低了ToDesk的带宽占用，在各种网络环境下都能提供流畅稳定的远程体验。
除了算法优化，ToDesk更进一步，深入计算架构挖掘硬件性能，用GPU提升编码效率，在提升速度的同时，还释放了CPU资源，让电脑运行更顺畅。
CPU计算单元较少，但每个单元的算力更强，适合处理步骤严密关联、逻辑复杂的任务。GPU则恰恰相反，适合处理大量的重复计算。视频编解码的算法独立、运算量大，就非常适合GPU。
知易行难，不同的计算架构就像是不同的语言，需要经过复杂的转换才能顺畅运行。
ToDesk 为GPU量身打造了并行编解码架构，充分发挥硬件潜力，把编码延时降低到8ms以下。并且运用了采集直通技术——GPU直接从显存里获取图像信息，无需CPU介入，采集延时降低到5ms以下。
除了强大的视频编解码能力是远程桌面的核心基础外，影响实际体验的网络质量也同样举足轻重。下一篇我们将聚焦网络传输，揭秘Zuler OTT SD-WAN如何为您的远控体验保驾护航。
我有一个字符串input="maybe(thisis|thatwas)some((nice|ugly)(day|night)|(strange(weather|time)))"Ruby中解析该字符串的最佳方法是什么？我的意思是脚本应该能够像这样构建句子:maybethisissomeuglynightmaybethatwassomenicenightmaybethiswassomestrangetime等等，你明白了......我应该一个字符一个字符地读取字符串并构建一个带有堆栈的状态机来存储括号值以供以后计算，还是有更好的方法？也许为此目的准备了一个开箱即用的库？
我主要使用Ruby来执行此操作，但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式，例如使用这个yaml文件，它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
我正在使用ruby1.9解析以下带有MacRoman字符的csv文件#encoding:ISO-8859-1#csv_parse.csvName,main-dialogue"Marceu","Giveittohimóhe,hiswife."我做了以下解析。require'csv'input_string=File.read("../csv_parse.rb").force_encoding("ISO-8859-1").encode("UTF-8")#=>"Name,main-dialogue\r\n\"Marceu\",\"Giveittohim\x97he,hiswife.\"\
我有一个用户工厂。我希望默认情况下确认用户。但是鉴于unconfirmed特征，我不希望它们被确认。虽然我有一个基于实现细节而不是抽象的工作实现，但我想知道如何正确地做到这一点。factory:userdoafter(:create)do|user,evaluator|#unwantedimplementationdetailshereunlessFactoryGirl.factories[:user].defined_traits.map(&:name).include?(:unconfirmed)user.confirm!endendtrait:unconfirmeddoenden
简而言之错误:NOTE:Gem::SourceIndex#add_specisdeprecated,useSpecification.add_spec.Itwillberemovedonorafter2011-11-01.Gem::SourceIndex#add_speccalledfrom/opt/local/lib/ruby/site_ruby/1.8/rubygems/source_index.rb:91./opt/local/lib/ruby/gems/1.8/gems/rails-2.3.8/lib/rails/gem_dependency.rb:275:in`==':und
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