随着WebRTC标准的逐步推广，实时音视频通讯技术受到越来越多公司和技术人员的关注。
对于交互式音视频应用而言，稳定、低延时、通话质量清晰可靠是其基本需求。在互联网环境下，音视频的通话质量与以下因素有关：一是编码码率、帧率和分辨率等编码因素；二是网络的接入类型和接入设备性能；三是对丢包、抖动、乱序以及网络拥塞的自适应调整能力，即QoS（Qualityof Service，服务质量）。
交互式实时视频应用通常采用RTP协议进行音视频传输，RTP头部提供了诸如负载类型、时间戳、序列号和同步源等信息保证基本的音视频传输需求。但与TCP不同，RTP协议底层采用不可靠的UDP传输层协议，当网络过载或拥塞，无法实现对丢包、抖动、乱序以及网络拥塞的自适应调整。与音频相比，视频传输由于所占的带宽更大，更易受到网络环境变化的影响，因此以下将以视频为例分析Qos提升途径。
对与实时视频来说，网络出现丢包将直接导致接收端画面出现马赛克和花屏。有多种策略可以解决，包括：基于NACK反馈的丢包重传，前向纠错FEC和参考帧选择RPS，这些策略通常与编解码端的容错技术（如：帧内刷新和错误隐藏）配合使用。
基于NACK反馈的丢包重传方法：接收端循环检查接收缓冲，当发现丢包后使用RTCPNACK反馈报文将丢包信息反馈给发送端；发送端接收NACK反馈并解析后从发送缓存取出对应RTP包，并再次发送给接收端。该方法的缺点是增大了端到端的延迟，尤其在丢包大量发生时更为明显。即时通讯聊天软件app开发可以加蔚可云的v：weikeyun24咨询
前向纠错FEC：FEC机制是在接收端根据视频帧的重要性（参考帧或非参考帧）发送冗余的视频RTP包，在接收端如果检测到丢包则利用冗余包进行恢复，否则将冗余包丢弃。该方法的优点是视频无延迟，但发送冗余包占用了额外的带宽资源。
更为可行的方案是是混合NACK／FEC模式，接收端根据帧大小和接收时延估计可用带宽，发送端根据可用带宽、丢包和RTT等反馈计算分配保护开销（protectionoverhead，包括FEC bitrate、NACK bitrate）和视频编码码率各占的比率。具体来说，FEC的保护级别（protectionlevel）取决于往返时间RTT，当RTT较小时，丢包重传的延时不会导致明显的视频卡顿，因此可以相应减少FEC包的数量；当RTT较大时，时延对视频流畅度影响明显，因此要相应增加FEC包的数量。此外，可以使用多帧FEC和结合时域分层信息的FEC，二者都可以在减小保护开销的同时，提供更低的渲染抖动、更低的端到端延迟和更高的视频质量。
拥塞控制技术的提出由来已久，TCP协议栈默认实现了对网络的拥塞控制以保证可靠传输。但在一些场合TCP并不适用，如：无线传输信道，高速长距传输网络、实时通讯应用等。为此，IETFRMCAT（RTP Media Congestion Avoidance Techniques）工作组提出了一系列针对实时通讯应用的拥塞控制算法需求，包括：能有效控制端到端时延、能有效控制丢包、与其他应用的流共享链路带宽、能够与TCP长连接流公平竞争可用链路带宽等。Google、Cisco和Ericsson等公司相继提出了各自的适用于实时交互应用的拥塞控制算法，开源工程WebRTC的内部实现采用Google提出的算法：Google Congestion Control，简称GCC。
GCC算法是一种混合了基于丢包和基于时延的方法，原理如下：
发送端根据丢包调整目标带宽，具体来说：低丢包率（小于2%）时增加目标码率，高丢包率（大于10%）时减小目标码率，丢包率介于二者之间时目标码率保持不变；
接收端根据时延估计最大带宽，由三个模块组成：排队时延估计、链路过载检测和最大带宽估计模块，三个模块间的关系为：当排队时延小于阈值（根据网络状态自适应调整）时，链路检测结果为underuse；当排队时延大于阈值时，链路检测结果为overuse；介于二者之间时，链路检测结果为normal；最大带宽估计模块的实现是一个表示当前链路状态（Increase、Hold、Decrease）的有限状态机，初始状态为Hold，根据链路检测结果进行状态迁移，并根据迁移后的链路状态和当前接收码率估计最大带宽remb。
上述两个过程的结合之处：接收端计算的remb值通过RTC PREMB反馈到发送端，发送端最终的目标码率应不超过remb值。
关键帧也叫做即时刷新帧，简称IDR帧。对视频来说，IDR帧的解码无需参考之前的帧，因此在丢包C严重时可以通过发送关键帧请求进行画面的恢复。关键帧的请求方式分为三种：RTCPFIR反馈（Full intra frame request）、RTCPPLI反馈（Picture Loss Indictor）或SIPInfo消息，具体使用哪种可通过协商确定。
我正在编写一个方法，它将在一个类中定义一个实例方法；类似于attr_accessor:classFoocustom_method(:foo)end我通过将custom_method函数添加到Module模块并使用define_method定义方法来实现它，效果很好。但我无法弄清楚如何考虑类(class)的可见性属性。例如，在下面的类中classFoocustom_method(:foo)privatecustom_method(:bar)end第一个生成的方法(foo)必须是公共(public)的，第二个(bar)必须是私有(private)的。我怎么做？或者，如何找到调用我的cust
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MIMO技术的优缺点优点通过下面三个增益来总体概括：阵列增益。阵列增益是指由于接收机通过对接收信号的相干合并而活得的平均SNR的提高。在发射机不知道信道信息的情况下，MIMO系统可以获得的阵列增益与接收天线数成正比复用增益。在采用空间复用方案的MIMO系统中，可以获得复用增益，即信道容量成倍增加。信道容量的增加与min(Nt,Nr)成正比分集增益。在采用空间分集方案的MIMO系统中，可以获得分集增益，即可靠性性能的改善。分集增益用独立衰落支路数来描述，即分集指数。在使用了空时编码的MIMO系统中，由于接收天线或发射天线之间的间距较远，可认为它们各自的大尺度衰落是相互独立的，因此分布式MIMO
动漫制作技巧是很多新人想了解的问题，今天小编就来解答与大家分享一下动漫制作流程，为了帮助有兴趣的同学理解，大多数人会选择动漫培训机构，那么今天小编就带大家来看看动漫制作要掌握哪些技巧？一、动漫作品首先完成草图设计和原型制作。设计草图要有目的、有对象、有步骤、要形象、要简单、符合实际。设计图要一致性，以保证制作的顺利进行。二、原型制作是根据设计图纸和制作材料，可以是手绘也可以是3d软件创建。在此步骤中，要注意的问题是色彩和平面布局。三、动漫制作制作完成后，加工成型。完成不同的表现形式后，就要对设计稿进行加工处理，使加工的难易度降低，并得到一些基本准确的概念，以便于后续的大样、准确的尺寸制定。四、
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Transformers开始在视频识别领域的“猪突猛进”，各种改进和魔改层出不穷。由此作者将开启VideoTransformer系列的讲解，本篇主要介绍了FBAI团队的TimeSformer，这也是第一篇使用纯Transformer结构在视频识别上的文章。如果觉得有用，就请点赞、收藏、关注！paper:https://arxiv.org/abs/2102.05095code(offical):https://github.com/facebookresearch/TimeSformeraccept:ICML2021author:FacebookAI一、前言Transformers(VIT)在图
使用散列定义的访问器方法动态创建对象的最简单方法是什么？例如，如果我有一个散列:{foo:"Foo",bar:"Bar"}我想要一个具有访问器方法foo、foo=、bar和bar=的对象，其初始值分别为"Foo"和"Bar"。我可以想到这样做:moduleObjectWithAccessordefself.newh;Struct.new(*h.keys).new(*h.values)endendo=ObjectWithAccessor.new(foo:"Foo",bar:"Bar")o.foo#=>"Foo"但是，我不需要它们的多个实例具有相同的特定键集，而是希望每次都使用可能不同的键
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