稳坐视频云行业第一,阿里云将用边缘计算开辟新赛道
“CDN竞争的上半场已结束,中国视频云市场格局已定,边缘计算将成为下半场发展的新赛道。” 4月10日,阿里云视频云总经理、边缘计算负责人朱照远在第七届“亚太内容分发大会”暨CDN峰会表示。
“CDN竞争的上半场已结束,中国视频云市场格局已定,边缘计算将成为下半场发展的新赛道。” 4月10日,阿里云视频云总经理、边缘计算负责人朱照远在第七届“亚太内容分发大会”暨CDN峰会表示。
美团在 Spark 生产环境中引入了向量化计算,使用 Gluten 和 Velox 框架,实现了大数据任务的加速和资源优化。本文详细讲解了 Spark 向量化的原理、性能提升以及美团的实施过程和遇到的挑战,适合关注大数据优化的技术人员。
全网范围内的主要精品视频主要来自MCN机构,一些公司为了更快更好地去覆盖全网内容,会选择和内容代理合作,而代理手上会有很多重复版权的内容,导致重复内容出现。另外,搬运视频也会导致重复内容出现,这些重复内容会造成极差的用户体验。
再者,大量内容相似的视频对于短视频平台存储、网络带宽等资源也是一个极大的挑战,为了不必要的资源浪费,对视频内容进行去重是非常有必要的。
视频剪辑软件,无论是桌面端还是手机端,都已经被剪映称霸。其中,有个“特效”的标签页,里面有各式各样的效果。
本文会以pixi.js为基础工具,介绍这里面的特效如何在Web网页中实现。
这里面的特效分为了两种:一种是直接改变当前绘制的滤镜,主要是通过解析.frag后缀的文件后渲染实现,例如模糊,扭曲等效果。另外一种是混合滤镜,专门实现一些氛围特效效果,主要是通过解析MP4视频资源(本质是图片序列),然后使用滤色混合模式实现,例如下雨起雾,烟花绽放等效果。
我们追剧、刷弹幕的时候,很少有人会去深入思考这些平台背后的技术奥秘。直到最近,我需要在前端项目中实现视频播放时,我终于意识到,这些视频不仅在格式上存在着差异,甚至连播放形式都各有不同。举个例子,当下最为火热的 “直播”,通常是指实时的视频播放。相对应地,非实时的视频播放则被称为 “点播”。如果你有接触过 Netflix,你或许还听说过 “流媒体” 这个词汇。为了更好地理解这些概念,我利用空闲时间整理了一个相对完整的技术体系,并以此为基础撰写了今天这篇文章。
用于操控无线调制解调器的 AT 设备包是 RTOS 最流行的扩展功能之一。
RTOS 是一个开源的嵌入式设备操作系统,由 RT-Thread 开发。它为开发者提供了标准化的、友好的基础架构,开发者可以基于各种设备编写代码,它包含大量有用的类库和工具包,使开发过程更加便捷。
RTOS 使用的是模块方式,以便于扩展,这一点跟 Linux 类似。各种软件包可以让开发者将 RTOS 用于任何想要的目标设备。RTOS 最常用的一种扩展是 AT 设备包,它包含各种不同 AT 设备(例如调制解调器)的移植文件和示例代码。
在超过 62,000 次下载中(截止至撰写本文时),最流行的 RTOS 扩展之一是 AT 设备包,其中包括用于不同 AT 设备的移植文件和示例代码。
隐私计算是指在提供隐私保护的前提下,实现数据价值挖掘的技术体系,目前主要包括三大核心技术,分别是:联邦学习(Federated Learning)、安全多方计算(Secure Multi-Party Computation)和可信执行环境(Trusted Execution Environment)。 隐私计算基于同态加密和密码学底层协议,可以实现“数据可用不可见”的效果,在满足法律法规和数据安全的条件下,加速数据的流转。
可以说,不实信息和人类的诞生如影随形。这和我们天生就爱八卦有关,赫拉利在《人类简史》中给出了有趣的一段论证。
本来限于传播技术,流言蜚语也好,道听途说也好,传播的速度和广度也是有限的。web2.0带来的ugc,使得这些内容借助跨越时空的互联网,出现在信息世界中。
时至今日,这类信息与传播,在短视频上,找到了它们的栖息地。
这和短视频这种媒介形式有关。
本篇文章,将聊聊如何在容器中完成支持多 CPU 架构(x86、ARM)、多种 CPU 类型(Intel、AMD)的 OpenBLAS 的 Docker 镜像,来让包括 Milvus 在内的,使用 OpenBLAS 的软件的 Docker 镜像构建可以“又稳又快”。我会试着在接下来的内容中,持续分享如何让一个拥有着一万多颗“星星”的大型数据库项目的容器构建过程不断提速。
缩略图(简称 “thumb”)是用作占位符的原始压缩预览图像,其中通常会包含指向完整大小的图片的超链接。缩略图通常用于在 Web 浏览器中更加迅速地载入图片较多的网页。因其小巧,加载速度非常快,故用于快速浏览。相当于图片视频文件的预览及目录的作用。根据平台的不同,缩略图分别有对应的尺寸,且尺寸并不统一:
本文从通用视角介绍了状态与容错的基本概念,以Hadoop、Spark、Flink为例分析了具体框架的实现原理。