12 2018 档案
摘要：摘自：https://wenku.baidu.com/view/4339c9b3d15abe23492f4d21.html?from=search 基于图像灰度分布的阈值方法 基于灰度直方图的峰谷方法 P-参数法 均匀性度量法
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摘要：H.265 区别于H.264的地方 结构 H.265 分块结构 预测 H.265 帧内预测与帧间预测 运动估计与运动补偿 H.265 仿射运动模型和双线性运动模型 变换 量化 环路后处理 H.265 样点自适应补偿（SAO）技术 熵编码
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摘要：提出原因： 单个运动向量仅能表示平移运动，对于非平移运动，如旋转、缩放、剪切、变形等运动，平移运动模型无法得到准确的预测，所以提出新的预测模型，高阶运动模型就是在这样背景下提出的。 仿射运动模型和双线性运动模型
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/ljianhui/article/details/10287879
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/qq_27522735/article/details/63251168 Linux内核主要由进程调度（SCHED）、内存管理（MM）、虚拟文件系统（VFS）、网络接口（NET）和进程间通信（IPC）5个子系统组成，如图1所示。 图1 Linux内核
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/qq_28602957/article/details/61615876 要理解负载均衡，必须先搞清楚正向代理和反向代理。 正向代理与反向代理【总结】 注： 正向代理，代理的是用户。反向代理，代理的是服务器什么是负载均衡当一台服务器的单位时间内的访问
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摘要：转自https://blog.csdn.net/qq_28602957/article/details/53231360 1、前言 最近工作中用到反向代理，发现网络代理的玩法还真不少，网络背后有很多需要去学习。而在此之前仅仅使用了过代理软件，曾经为了访问google，使用了代理软件，需要在浏览器中配
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摘要：摘自：新一代视频压缩编码标准H.264
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/yuanray/article/details/54090014 CBR（Constant Bit Rate）是以恒定比特率方式进行编码，有Motion发生时，由于码率恒定，只能通过增大QP来减少码字大小，图像质量变差，当场景静止时，图像质量又变好，
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摘要：一、颜色距 转自：https://blog.csdn.net/jaych/article/details/51137341 1、颜色距离颜色距离指的是两个颜色之间的差距，通常距离越大，两个颜色相差越大，反之，两个颜色越相近。在计算颜色距离时，有类似计算两点间欧式距离的公式一样，在RGB空间内，可以得
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摘要：参考：机器学习实战 一、概念重梳理 二、使用K-近邻算法改进约会网站的匹配效果关键要点 数据归一化：
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摘要：转自：https://www.cnblogs.com/Rosanna/p/3615507.html K-近邻和最近邻（K=1）是模式识别中常用的分类方法，K-近邻算法思想是找到与当前样本相邻的K个有标签样本，然后通过投票决定此样本的类别。例如下图中如何分类未知的绿色圆圈呢？ 例如我们可以取K=3个临
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/ustbbsy/article/details/80423294 1 引言 最近做一个项目，准备用逻辑回归来把数据压缩到[-1,1]，但最后的预测却是和标签类似（或者一样）的预测。也就是说它的predict的结果不是连续的，而是类别，1,2,3,..
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摘要：一、编解码框架分析 H.264 编解码架构分析 H.264 基于块的混合视频编码框架 二、变换与量化 三、帧内预测与帧间预测 H.264 帧内预测编码和帧间预测编码 四、CABAC和CAVLC H.264 CAVLC 基础篇 H.264 CAVLC 实战篇 H.264 CABAC 基础 二进制算术编
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摘要：转自：https://www.cnblogs.com/dreamroute/p/5207813.html 进程（process）和线程（thread）是操作系统的基本概念，但是它们比较抽象，不容易掌握。 最近，我读到一篇材料，发现有一个很好的类比，可以把它们解释地清晰易懂。 1. 计算机的核心是CP
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/mm792261167/article/details/69396493 第一帧报文： 1) 0x46 4c 56字符FLV头，固定字符 2) 0x01：版本，目前为固定字符 3）0x05：01表示有视频，04表示有音频，05表示既有视频又有音频。
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摘要：转自：https://wuyuans.com/2012/08/flv-format flv文件主要由两部分组成：header和body。 1.header header部分记录了flv的类型、版本等信息，是flv的开头，一般都差不多，占9bytes。具体格式如下： 2.body 每个Tag前面还包含
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摘要：转自：https://www.cnblogs.com/zingp/p/6863170.html 阅读目录 1 基础知识回顾 2 I/O模式 3 事件驱动编程模型 4 select/poll/epoll的区别及其Python示例 网络编程里常听到阻塞IO、非阻塞IO、同步IO、异步IO等概念，总听别人
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摘要：转自：https://bijian1013.iteye.com/blog/2232124 Nginx 不同于 Apache2 的一点就是，Nginx 采用单线程，非阻塞，异步 IO 的工作模型。Apache2 对于每一个请求，都会创建一个新进程或线程，会浪费很多内存和 CPU 时间，而 Nginx
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摘要：转自：https://www.cnblogs.com/wcwnina/p/8728391.html Nginx的产生 没有听过Nginx？那么一定听过它的“同行”Apache吧！Nginx同Apache一样都是一种WEB服务器。基于REST架构风格，以统一资源描述符(Uniform Resource
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摘要：转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27896239 1 SPS和PPS从何处而来？ 2 SPS和PPS中的每个参数起什么作用？ 3 如何解析SDP中包含的H.264的SPS和PPS串？ 1 客户端抓包 在做客户端视频解码时，一般都会使用Wireshark抓包工具对接收的
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/fisherming/article/details/79509025 一. 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯中的朴素一词的来源就是假设各特征之间相互独立。这一假设使得朴素贝叶斯算法变得简单，但有时会牺牲一定的分类准确率。 首先给出贝叶斯公式： 换成分类任务的
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摘要：转自:https://blog.csdn.net/px_528/article/details/72963977 写在前面说到Adaboost，公式与代码网上到处都有，《统计学习方法》里面有详细的公式原理，Github上面有很多实例，那么为什么还要写这篇文章呢？希望从一种更容易理解的角度，来为大家呈
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/mazidao2008/article/details/4934257 STUN（Simple Traversal of UDP over NATs，NAT 的UDP简单穿越）是一种网络协议，它允许位于NAT（或多重NAT）后的客户端找出自己的公网地
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摘要：转自：http://www.cnblogs.com/DwyaneTalk/p/4035206.html 一、哥伦布码 哥伦布码就是将编码对象分能成等间隔的若干区间（Group），每个Group有一个索引值：Group Id。 》对于Group Id采用二元码编码； 》对于Group内的编码对象采用定
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摘要：转自：https://www.cnblogs.com/TaigaCon/p/5440055.html 并行算法类型可以分为两类 Function-level Decomposition，按照功能模块进行并行 Data-level Decomposition，按照数据划分进行并行 Function-l
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/xiaojun111111/article/details/61199130 图像分区 H.265将图像划分为“树编码单元（coding tree blocks, CTU）”，而不是像H.264那样的16×16的宏块。根据不同的编码设置，树编码块的尺
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/chenzongduozhu/article/details/62891475 1、 SAO的概念 在图像中像素值剧烈变化的边界区，经过编码-解码重建之后通常会出现波纹状的失真现象，这种失真称作振铃效应。振铃效应产生的根本原因在于边界区高频分量在编码
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/dxpqxb/article/details/80312439 我们在观看视频的时候，在运动剧烈的场景常能观察到图像出现小方块，小方块在边界处呈现不连续的效果（如下图），这种现象被称为块效应（blocking artifact）。 首先我们需要搞清楚
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摘要：转自：https://www.cnblogs.com/TaigaCon/p/5304563.html 算术编码是基于区间划分的，普通的概率划分需要使用到多位乘法。CABAC的算术编码为了降低计算复杂度，并便于硬件实现，采取了如下一些方法： 离散化的状态pStateIdx代表了符号的概率p 9个bit
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摘要：在前面初始化的时候就出现了上下文这个概念，那么上下文所指的是什么？ 以JM中的上下文结构体为例 1 2 3 4 5 6 7 //! struct for context management struct bi_context_type { unsigned long count; byte sta
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摘要：转自：https://www.cnblogs.com/TaigaCon/p/5304563.html CABAC编码的是slice data中的语法元素，在进行算术编码前，需要把这些语法元素按照一定的方法转换成适合进行二进制算术编码的二进制串，这个转换的过程被称为二值化（binarization）。
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摘要：初始化执行于slice开始之前，另外如果在编码过程中某个宏块是PCM宏块（编码器直接传输图像的像素值，而不经过预测和变换），那么在PCM宏块之后，编码下一个宏块之前也需要进行初始化。 初始化主要工作就是确定所有上下文的初始MPS以及初始状态pStateIdx。求解方法如下 1 2 3 4 5 6 7
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摘要：转自：https://www.cnblogs.com/TaigaCon/p/5304563.html 二进制算术编码的编码方法跟算术编码是一样的，但是输入只有两个符号：“0”，“1”，也就是说输入的是二进制串。 除了是对二进制串进行编码这个特征外，二进制算术编码跟普通的算术编码还有一些区别，总体上可
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/jubincn/article/details/6948334 CAVLC(Context Adaptive VariableLength Coding)是在H.264/MPEG-4AVC中使用的熵编码方式。在H.264中，CAVLC以zig-zag
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/jubincn/article/details/6948334 再次声明:文中用的标准是BS的正式标准,如果大家发现序号不对,参考着改过来就是了! 编码过程：假设有一个4*4数据块{ 0, 3, -1, 0, 0, -1, 1, 0, 1, 0, 0
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摘要：转自：https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_8_svm_1.html 什么是SVM？ SVM的英文全称是Support Vector Machines，我们叫它支持向量机。支持向量机是我们用于分类的一种算法。让我们以一个小故事的形式，开启我们的SVM之旅吧。 在
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摘要：转自：http://python.jobbole.com/86811/ 目录 1 什么是随机森林 1.1 集成学习 1.2 随机决策树 1.3 随机森林 1.4 投票 2 为什么要用它 3 使用方法 3.1 变量选择 3.2 分类 3.3 回归 4 一个简单的Python示例 结语 1.1 集成学习
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/qq_43208303/article/details/84837412 决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3, C4.5和CART等。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/zhihua_oba/article/details/73832614 k-means算法详解主要内容 k-means算法简介k-means算法详解k-means算法优缺点分析k-means算法改进算法k-means++1、k-means算法简介 k
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摘要：转自：http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/12/blockchain-tutorial.html 区块链（blockchain）是眼下的大热门，新闻媒体大量报道，宣称它将创造未来。 可是，简单易懂的入门文章却很少。区块链到底是什么，有何特别之处，很少有解释。 下面
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摘要：转自：http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/07/neural-network.html 眼下最热门的技术，绝对是人工智能。 人工智能的底层模型是"神经网络"（neural network）。许多复杂的应用（比如模式识别、自动控制）和高级模型（比如深度学习）都基于它
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摘要：转自：https://jingyan.baidu.com/article/27fa7326afb4c146f8271ff3.html 一、特征值和特征向量的定义 首先让我们来了解一下特征值和特征向量的定义，如下： 首先让我们来了解一下特征值和特征向量的定义，如下： 特征子空间基本定义，如下： 特征子
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/46618991 1、确定性模式（Deterministic Patterns）：确定性系统 考虑一套交通信号灯，灯的颜色变化序列依次是红色-红色/黄色-绿色-黄色-红色。这个序列可以作为一个状态机
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/jrunw/article/details/79205322 弱人工智能近几年取得了重大突破，悄然间，已经成为每个人生活中必不可少的一部分。以我们的智能手机为例，看看到底温藏着多少人工智能的神奇魔术。 下图是一部典型的智能手机上安装的一些常见应用程序
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/chen495810242/article/details/39207305 针对H264 做如下PS 封装：每个IDR NALU 前一般都会包含SPS、PPS 等NALU，因此将SPS、PPS、IDR 的NALU 封装为一个PS 包，包括ps 头，
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/chen495810242/article/details/39207305 荷载格式定义三个不同的基本荷载结构，接收者可以通过RTP荷载的第一个字节后5位（如图2）识别荷载结构。 1) 单个NAL单元包：荷载中只包含一个NAL单元。NAL头类型域等
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摘要：1、RTP协议的概念及地位 1.1 概念 RTP全名是Real-time Transport Protocol（实时传输协议），RTP 是一个应用型的传输层协议,它并不提供任何传输可靠性的保证和流量的拥塞控制机制。RTP 位于UDP(User Datagram Protocol) 之上。UDP 虽然
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摘要：转自：https://www.cnblogs.com/carlos-mm/p/6297197.html OSI七层模式简单通俗理解 这个模型学了好多次，总是记不住。今天又看了一遍，发现用历史推演的角度去看问题会更有逻辑，更好记。本文不一定严谨，可能有错漏，主要是抛砖引玉，帮助记性不好的人。总体来说，
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摘要：1、H.264的基本流结构 H.264 的基本流（elementary stream,ES）的结构分为两层，包括视频编码层（VCL）和网络适配层（NAL）。视频编码层负责高效的视频内容表示，而网络适配层负责以网络所要求的恰当的方式对数据进行打包和传送。引入NAL并使之与VCL分离带来的好处包括两方面
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摘要：转自https://blog.csdn.net/rainbow0210/article/details/53386695 压缩感知近些年在学术界非常火热，在信号处理领域取得了很多非常不错的成果。 博主最近的项目涉及到K-SVD算法，所以也就顺带着学习其重要的组成部分——匹配跟踪算法。 本文只介绍最基
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摘要：1、I、P、B帧 1.1 I帧 I帧表示关键帧，你可以理解为这一帧画面的完整保留；解码时只需要本帧数据就可以完成（因为包含完整画面） 1.2 P帧 P帧表示的是这一帧跟之前的一个关键帧（或P帧）的差别，解码时需要用之前缓存的画面叠加上本帧定义的差别，生成最终画面。（也就是差别帧，P帧没有完整画面数据
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摘要：1、帧内预测编码 2、帧间预测编码 2.1 运动估计（寻找最佳匹配块并找运动矢量） 运动估计是寻找当前编码的块在已编码的图像(参考帧)中的最佳对应块，并且计算出对应块的偏移(运动矢量)。 P为当前帧，Pr为参考帧，B为当前码块，Br是Pr中与B块相减残差最小的块，Br称为B的最佳匹配块。 B*与B在
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摘要：一、编码架构分析 编码器有两条数据通道：前向通道和重建通道。在前向通道中，编码器的输入是帧Fn，每帧是以16X16像素大小的宏块单元组成的，每个宏块进行帧内或帧间预测编码。帧间预测的参考帧为前一帧Fn‘，实际上，参考帧的数量可以多达五帧。当前块减去其预测块P得到残差Dn,Dn经过块变换和量化得到量化
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摘要：一、为何需要对视频进行可分级编码 网络传输视频信息的时候,带宽限制了数据的传输,而我们通过某种方法使得视频流拥有可分级性,当网络带宽较小的时候,只保持基本的视频信息被传输,并根据实际的网络环境决定是否传增强的视频信息以使得图像质量得到加强,以此得到自适应性.这样的方式可以保持拥有网络连接的大部分终端
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