面试官: 1. 请您说一下netty的线程组模型? 我: 线程组就是EventLoopGroup, 一般客户端和服务端用2个线程组就够，一个Boss线程组，一个worker线程组，boss线程组的数量为1， workd线程组的数量为默认的数量。 面试官: 2. 设置boss线程组的数量为什么为
许多计算平台提供专用硬件来执行一系列与视频相关的任务。使用这样的硬件可以让解码、编码或后处理效果等操作更快地完成，减少CPU的占用率。在PC上，视频硬件通常集成到GPU(比如AMD,Intel,NVIDIA或者VideoCore)，而在移动soc类型的平台上，它通常是一个独立的IP核心，被称为VE，或者VPU(vid
摘要：受Transformer模型的启发，目前一些学者将该结构应用到文本行识别中，以替代RNN，取得了良好的效果，如在HGA-STR和 SRN。 当前的文本行识别器为拥有更强的序列语义能力，模型多采用CNN + RNN的结构，如目前使用十分广泛的两个识别器CRNN和Aster，这些模型取得了非常好的效果。然而由于RNN
ref :https://jishuin.proginn.com/p/763bfbd37c6f https://zhuanlan.zhihu.com/p/46990010 https://zhuanlan.zhihu.com/p/48508221 Transformer是Google在2017年提出的用于机器翻译的模型： Transformer内部本质上是一个Encoder-Decoder（编码器-解码器）结构
文章目录 1.Seq2Seq数学公式 2、添加Attention数学公式 参考 1.Seq2Seq Sequence-to-sequence 模型（以下简称 Seq2Seq）是一种深度学习模型，其论文《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》由谷歌的同学于 2014 年发表于 NIPS 会议，目前已有超过 9400 次的引
近期在做充电桩项目，桩设备与系统之间的连接方式，一种是基于Socket协议，一种是Mqtt这种消息中间件的，当初为了快，直接用socket搞了个异步处理接收桩，在少量问题可能对系统不会有太大问题 可随着桩数量增加，就应该用更高效的框架了，比如netty。继IO整理之后，整理一篇关于Netty
Attention Is All Y ou Need 1.模型体系结构 encoder-decoder structure 编码器将符号表示的输入序列（x1，…，xn）映射到连续表示的序列z=（z1，…，zn） 给定z，解码器然后一次生成一个符号的输出序列（y1，…，ym） 在每一步，模型都是auto-regressive，在生成下一步时，将先前生成的符号作为附加输入。 A
前言 Hi~，我是 2020 届物联网专业毕业生，现就读于杭州。谨以此文来记录我的秋招以及入门前端以来的学习历程，如有错误，希望大家能及时提出！ 面试情况 前前后后一共面试了 14 家公司的前端岗，按城市划分为： 北京：小米，京东，美团，百度，去哪儿杭州：阿里，网易，微店，字节跳动上海：七牛云，哈啰出行
文章目录 为视频播放器设计架构（二） 为视频播放器设计架构（源码） 1）Core（Class）核心渲染 2）Decoder（Class）解码器 3）Frame（Class）帧封装 4）Queue（Class）缓存队列 5）Runtime（Class）运行时 6）Z（Class）播放对象 7）Application（main）主线程 为视频播放器设计架构（二） 进一步来设
LTR 弱网对抗由于需要解码器的反馈，因此用硬件解码器实现时需要做一些特殊处理。另外，一些硬件解码器对 LTR 的实现不是特别完善，会导致出现解码错误。本文为 QoS 弱网优化系列的第三篇，将为您详解阿里云 RTC QoS 策略中的 LTR 抗弱网原理与实现硬解 LTR 时遇到的坑及其相应解法。
电路图如图所示 解码过程 解码器工作需要在DCLOCK也就是 DCLK 提供一个12倍数据数率的时钟信号，数据解码速度，也就是数据速度=500/12等于 41.667 KHz 曼切斯特编码数据可以以两种方式给解码器，从BIO,BZI输入，或者从UDI输入，此项目以 UDI 作为输入 解码器会一直运行，检测他的数据输
Dubbo编解码系列文章目录 Dubbo编解码(一)-原理 Dubbo编解码(二)-Codec2和AbstractCodec Dubbo编解码(三)-TransportCodec Dubbo编解码(五)-Dubbo协议编码器 Dubbo编解码(六)-Dubbo协议解码器 文章目录 Dubbo编解码系列文章目录ExchangeCodec#decode-解码DubboCodec#dec
前言 Android高级架构师需要学习哪些知识呢？ 下面总结一下我认为作为一个资深开发者需要掌握的技能点。 八大库 1.libavutil 核心工具库，最基础模块之一，其他模块都会依赖该库做一些基本的音视频处理操作 2. libavformat 文件格式和协议库，封装了Protocol层和Demuxer、Muxer层，使
前言 本文是在Transformer的基础上进行的改进，首先作者提出Transformer在长时间序列预测中的三个局限性： 自注意力的二次计算复杂度 O ( L
目录 一、介绍二、Java序列化的缺点2.1 无法跨语言2.2 序列化后的码流太大2.3 序列化性能太低 三、业界主流的编解码框架3.1 Google 的Protobuf3.2 Facebook的Thrift3.3 JBoss Marshalling 四、MessagePack 编解码4.1 MessagePack 多语言支持4.2 MessagePack Java API 介绍
摘要 在本文中，我们提出了一种新的跟踪架构，其中的编码器-解码器transformer为关键组件。 编码器对目标对象和搜索区域之间的全局时空特征相关性进行建模，而解码器学习嵌入的查询以预测目标对象的空间位置。 我们的方法将目标跟踪转换为直接边界框预测问题，而无需使用任何建议或
在version 1的附录D给出了SEI和VUI的内容介绍，一是规定了SEI payload的语法和语义，作为SEI信息的容器；二是一些SEI信息的语法和语义；三是在ITU-T H.274中所规定的VUI参数和SEI信息的语法和语义的用法。 当本标准中规定的非视频编码层NAL unit包含ITU-T H.274中所规定的VUI参数或
章要点：谷歌分别研究了编码 - 解码模型中的每个模型设计因素，以隔离它们的影响。编码 - 解码网络设计因素，诸如向量表示、编码器和解码器的深度，以及注意力机制等，及推荐设置和实验结果。一组基本模型的设计思路，可以用作你自己的 sequence-to-sequence 项目的起点。 神经机器翻译的编码
Netty Google Protobuf 编码和解码 编写网络应用程序时，因为数据在网络中传输的都是二进制字节码数据，在发送数据时就需要编码，接收数据时就需要解码。codec（编解码器）的组成部分有两个：decoder(解码器)和coder(编码器)。encoder负责把业务数据转换成字节码数据；decoder负责把字节
自动编码器是一种利用反向传播算法使得输出值等于输入值的神经网络。它首先将输入压缩到潜在空间表征，然后利用表征来重构输出。自动编码器分为两个部分：编码器和解码器。编码器（Encoder）将输入进行压缩，提取特征，可以用 ℎ =
01 全连接网络全连接、密集和线性网络是最基本但功能强大的架构。这是机器学习的直接扩展，将神经网络与单个隐藏层结合使用。全连接层充当所有架构的最后一部分，用于获得使用下方深度网络所得分数的概率分布。如其名称所示，全连接网络将其上一层和下一层中的所有神经元相互连接。网络
前言 上篇文章中，我们基于Netty开发了discard和time协议的网络应用程序。但我们还不是特别了解客户端与服务端在netty中的数据处理大致流程。本次总结的目的就在于：了解netty在交互数据时涉及到的一些基础知识：出站入站（数据处理流程）、粘包拆包。本次，我们还是使用官网的案例（Facto
Google Decoder API /* Decoder client interface. */ typedef void* ClientInst; /* Opaque pointer to the client. */ /* Function to notify the client that decoder has successfully initialized. */ typedef void ClientInitialized(ClientInst inst); /* Function
最近在用QT的QMediaPlayer做一个播放器，发现播放不了音视频，查了网上的解决方法是要安装LAVFilters-0.74.1-114解码器，我按照着下载并且安装了，发现能播放，但是播放的视频出现乱码现象，效果非常不好。后来又在网上继续查找，说用K-Lite解码器，我按照这个地址下载了（http://www.codecguide.
Title：END-TO-END CONTEXTUAL SPEECH RECOGNITION USING CLASS LANGUAGE MODELS AND A TOKEN PASSING DECODER 摘要： 自动语音识别（ASR）的端到端建模（E2E）将传统语音识别系统的所有组件融合到一个统一的模型中。尽管它简化了ASR系统，但在训练和测试数据不匹配时很难适应
