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大数据平台前端开发中基于流媒体的性能优化方法和实现技术
摘要：本文主要讨论了大数据平台前端开发中基于流媒体的性能优化方法和实现技术。首先，介绍了选择合适的视频编码和压缩算法来减小视频文件大小的重要性。其次，探讨了使用流媒体传输协议进行视频数据切分和自适应码率调整的优势。进一步，讨论了优化视频加载方式以减少用户等待时间的策略。最后，探讨了在实时监控系统中实...
12月25日[解决方案]浏览：25
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《WebRTC系列》实战 Web 端支持 h265 硬解
1、背景Web 端实时预览 H.265 需求一直存在，但由于之前 Chrome 本身不支持 H.265 硬解，软解性能消耗大，仅能支持一路播放，该需求被搁置。去年 9 月份，Chrome 发布 M106 版本，默认开启 H.265 硬解，使得实时预览支持 H.265 硬解具备可行性。...
12月25日[解决方案]浏览：23
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人工智能DQN算法详解及代码示例 人工智能算法从入门到精通教程
随着人工智能技术的不断发展，深度强化学习算法成为了众多研究者和工程师的热门关注点。其中，Deep Q-Network（DQN）算法是深度强化学习中最为经典的算法之一，它被广泛应用于各种场景中，如游戏、机器人控制等。本文将从DQN算法的基本原理、实现步骤、优化方法等方面进行详细介绍，并提供Python...
12月25日[解决方案]浏览：32
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应用无损上下线 应用无损上下线怎么关闭
很多应用系统为了避免发布过程中的流量有损，一般选择在流量较小的时间段发布，虽然这样做有效果，但运维成本高，而且也不能做到应用完全无损上下线。对一些比较重要的业务系统或者并发高的系统来说，应用发布期间会有短时间服务不可用，对用户体验或业务造成影响。基于这个背景，在应用发布过程中通用解决方案是：应用下...
12月25日[解决方案]浏览：25
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MusePose模型部署指南 muse software
一、模型介绍MusePose是一个基于扩散和姿势引导的虚拟人视频生成框架。主要贡献可以概括如下：发布的模型能够根据给定的姿势序列，生成参考图中人物的舞蹈视频，生成的结果质量超越了同一主题中几乎所有当前开源的模型。...
12月25日[解决方案]浏览：31
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Keras学习手册(四):FAQ 常见问题解答
Keras FAQ: 常见问题解答如何引用 Keras?如何在 GPU 上运行 Keras?如何在多 GPU 上运行 Keras 模型？"sample", "batch", "epoch" 分别是什么？如何保存 Keras 模型？为什么训练集误差比测试...
12月25日[解决方案]浏览：29
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青团社:亿级灵活用工平台的云原生架构实践
作者：杨磊青团社是国内领先的一站式灵活用工招聘服务企业，灵活用工行业的 Top1。青团社于 2013 年在杭州成立，业务已经覆盖全国，在行业深耕 10 年。我的分享将分为以下三部分：...
12月25日[解决方案]浏览：26