最近完成了一个银河麒麟上的视频聊天项目，在我们开发机上测试一切正常后，提交给甲方测试。结果发现在甲方的某些银河麒麟V10的电脑上，听不到声音。究竟是怎么回事了？
《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书提到：通常情况下，在视频流解析之后，从AVCodecContext结构得到的宽高就是视频画面的宽高。然而有的视频文件并非如此，如果按照AVCodecContext设定的宽高展示视频，会发现画面被压扁或者拉长了。比如该书第10章源码playsync.
我们很高兴在此发布 Idefics2，这是一个通用的多模态模型，接受任意文本序列和图像序列作为输入，并据此生成文本。它可用于回答图像相关的问题、描述视觉内容、基于多幅图像创作故事、从文档中提取信息以及执行基本的算术运算。 Idefics2 由 Idefics1 改进而得，其参数量为 8B，具有开放许
1.简介 上一篇讲解和分享了录制自动生成脚本，索性连带录制视频也一股脑的在这里就讲解和分享了。今天我们将学习如何使用Playwright和Python来录制浏览器操作的视频，以便在需要时进行回放和分析。 2.录制视频语法 录制视频介绍官方API的文档地址：https://playwright.dev
《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书的例程主要测试本地的音视频文件，当然为了安全起见，很多网络视频都采用了https地址。FFmpeg若要访问https视频，就必须集成第三方的openssl库，但编译FFmpeg时却默认关闭了openssl。为了让App能够播放采用https的在线视
介绍史上最全PYTHON文件类型读写库大盘点！包含常用和不常用的大量文件格式！文本、音频、视频应有尽有！废话不多说！走起来！
毋庸讳言，和传统架构(BS开发/CS开发)相比，人工智能技术确实有一定的基础门槛，它注定不是大众化，普适化的东西。但也不能否认，人工智能技术也具备像传统架构一样“套路化”的流程，也就是说，我们大可不必自己手动构建基于神经网络的机器学习系统，直接使用深度学习框架反而更加简单，深度学习可以帮助我们自动地从原始数据中提取特征，不需要手动选择和提取特征。
图像风格迁移（Style Transfer）是一种计算机视觉技术，旨在将一幅图像的风格应用到另一幅图像上，从而生成一幅新图像，该新图像结合了两幅原始图像的特点，目的是达到一种风格化叠加的效果，本次我们使用Stable-Diffusion结合ControlNet来实现图像风格迁移效果。 安装Contr
电影《满江红》上映之后，国师的一段采访视频火了，被无数段子手恶搞做成鬼畜视频，诚然，国师的这段采访文本相当经典，他生动地描述了一个牛逼吹完，大家都信了，结果发现自己没办法完成最后放弃，随后疯狂往回找补的过程。 最离谱的是，他这段采访用极其丰富的细节描述了一个没有发生且没有任何意义的事情，堪比单口相声
https://www.cnblogs.com/a00ium/p/13177272.html 人类都是视觉动物，讲究一图胜千言。如果没了可视化，那么你在跟领导汇报工作时，很大程度会鸡同鸭讲。其实 excel2016+已经是一个不错的数据分析及可视化工具了(支持几十种数据源),但是，不方便权限控制，集
AR是一项现实增强技术，即在视觉层面上实现虚拟物体和现实世界的深度融合，打造沉浸式AR交互体验。而想要增强虚拟物体与现实世界的融合效果，光照估计则是关键能力之一。 人们所看到的世界外观，都是由光和物质相互作用而决定的，当光源照射到物体上时，光线通过被吸收、反射和透射等方式，传递给人们物体的颜色、亮度
11月26日至27日，UWA世界超高清视频产业联盟（以下简称“UWA联盟”）、上海交通大学-南加州大学文化创意产业学院、华为联合举办了“互联智慧，共赢未来” 超高清音视频技术与生态发展高峰论坛暨Audio Vivid空间音频工具花瓣三维声训练营。中央广播电视总台超高清视音频制播呈现国家重点实验室、I
iptables的使用 容器系列文章 容器系列视频 iptables介绍 iptables是基于内核提供的netfilter框架实现的，网络协议栈是分层的，在tcp ip网络模型里，tcp传输层下面的一层就是ip网络层，而netfilter就是工作在ip网络层，通过定义钩子函数，允许用户代码干预数据
大家好,我是蓝胖子，关于性能分析的视频和文章我也大大小小出了有一二十篇了，算是已经有了一个系列，之前的代码已经上传到github.com/HobbyBear/performance-analyze，接下来这段时间我将在之前内容的基础上，结合自己在公司生产上构建监控系统的经验，详细的展示如何对线上服务
>大家好,我是蓝胖子，关于性能分析的视频和文章我也大大小小出了有一二十篇了，算是已经有了一个系列，之前的代码已经上传到 github.com/HobbyBear/performance-analyze ，接下来这段时间我将在之前内容的基础上，结合自己在公司生产上构建监控系统的经验，详细的展示如何对线
>大家好,我是蓝胖子，关于性能分析的视频和文章我也大大小小出了有一二十篇了，算是已经有了一个系列，之前的代码已经上传到github.com/HobbyBear/performance-analyze，接下来这段时间我将在之前内容的基础上，结合自己在公司生产上构建监控系统的经验，详细的展示如何对线上服
>大家好,我是蓝胖子，关于性能分析的视频和文章我也大大小小出了有一二十篇了，算是已经有了一个系列，之前的代码已经上传到github.com/HobbyBear/performance-analyze 接下来这段时间我将在之前内容的基础上，结合自己在公司生产上构建监控系统的经验，详细的展示如何对线上服
