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回复总数  416
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285 天前
回复了 nowheremanx 创建的主题 程序员 底层网络数据传输检验方法
编码理论是一本非常厚的数学书,密密麻麻都是公式和计算。里面就有要讨论的伽罗华域(Galois Fields),码字,编码空间、编码距离、线性码、非线性码这些。
285 天前
回复了 nowheremanx 创建的主题 程序员 底层网络数据传输检验方法
数据验证日常生活都多得很, 你的身份证如果有一位是填错的,也是可以纠正的
条形码和二维码都有一定的纠错能力。
Reed-Solomon Codes——RS 纠错码在存储中用得多。
285 天前
回复了 nowheremanx 创建的主题 程序员 底层网络数据传输检验方法
这不是工程领域需要研究的, 感兴趣要去啃信息论和编码理论的书,前提还要会抽象代数知识。我以前没少算这些,除非你是做安全或分布式存储系统开发的,你大概率是不会遇到的。
285 天前
回复了 matrix1010 创建的主题 Go 编程语言 Vitess 将使用 Theine 作为 plan cache
小伙你项目可能火了,vitess 可是云原生分库分表的项目。
另外 planetscale serverless 数据库 都是基于 vitess 上的。
287 天前
回复了 yocoso 创建的主题 React web 直播推流思路
另外 webrtc 中每个节点是对等的,直播不需要对等的,也不需要信令服务器 和 NAT 打洞。
287 天前
回复了 yocoso 创建的主题 React web 直播推流思路
这些人各个装着对 webrtc 很了解,估计都是些前端。
“WebRTC 是通信的能力,从技术上看是两个或多个客户端,让用户具备互动的能力。 人对于延迟的感知是 400ms ,也就是一般的对话能顺利进行,这是 RTC 的核心指标。 由于端和端之间有关联,导致系统复杂度比直播高了多个数量级,这是很多问题的根源。"( https://ossrs.net/lts/zh-cn/docs/v4/doc/webrtc
web 又不是直接连 rtmp, 那个方案没有大问题,
rtmp 转 HLS ,HLS 就是 http 的。
PyQt 也没多好吧, 那你自己不要写屎山就行。
288 天前
回复了 yocoso 创建的主题 React web 直播推流思路
这个项目还是建议用靠谱的音视频厂家服务,你自己做不现实,没有 CDN, 也不懂音视频编码(最起码 ffmpeg 编程要会),况且你还是个做前端的。
推荐直接购买阿里云,腾讯云的直播或点播云服务
或者从声网买专门的音视频服务
RTMP flv 现在已经属于落后的技术, 了解一下 HLS 配合 FMP4 (flv 压缩率太低)
DASH 协议吧
不推荐 webrtc, 这个技术虽然先进,但是对你编程要求很高, 谷歌对这个客户端更新慢得很,你还要自己搞定信令服务器
webrtc 更好的用途是视频会议 和通话 的双向通信。
293 天前
回复了 wesleyqiu 创建的主题 Python 孩子学编程是不是首选 C++
再发一个信奥赛学习规划,供参考。链接是 base64
aHR0cHM6Ly9pbWd1ci5jb20vYS9ScHhoYUM5
293 天前
回复了 wesleyqiu 创建的主题 Python 孩子学编程是不是首选 C++
语言本身学习不要走形式,先把数学和逻辑思维培养好,学起来快。
这群里大多数是普通程序员,不具备参考性。如果从小学习,那我认为是走信息奥赛,直接进入清华的道路。
这过程非常艰难,如果孩子只是学学玩玩,是学不下来的。
297 天前
回复了 Toinfinity 创建的主题 程序员 刚毕业学前端好还是后端好?
前端或后端取决于你喜欢什么,C++ 代码 两月 学不了什么。选 JS 或 Python 吧。
C++ 这方面不是用来做业务开发的,而是用来做高性能服务的。
303 天前
回复了 bigpigB 创建的主题 Java 有其他语言基础,如何转型 Java ?
题主看起来都是把每个语言泛泛学了一下,建议一两个语言结合生态多钻研钻研,否则技术很难进步。
303 天前
回复了 bigpigB 创建的主题 Java 有其他语言基础,如何转型 Java ?
@qixinwuchen 这印度人读的是印式英语吧,也不是英美读法,建议你去 cambridge dictionary 网站检查一下读音。
308 天前
回复了 richangfan 创建的主题 Kubernetes 用上 k8s 和 gRPC 就是微服务了吗?
你这点理解,是不是找骂的,k8s 最大的好处在于将微服务治理剥离了出来。
没有什么最佳, 这些方案都是和业务直接相关的,完全取决于业务,根本没有什么通用方案。
308 天前
回复了 pming1 创建的主题 程序员 关于静态车辆识别项目的技术选型
308 天前
回复了 pming1 创建的主题 程序员 关于静态车辆识别项目的技术选型
很多人提到车牌,其实并不可行,车牌检测如果离得较远,小于检测最小的像素框就基本很困难了,
基于 ROI (region of interest) 检测一下是否为车就好,yolo 虽然快,但是准确率并不是很高,嵌入式的话可以参考 openvino 的 model zoo , gluoncv 的 model zoo
结合 专门的嵌入式深度学习框架比如 tensorflow lite, ncnn, 腾讯 tnn, 阿里 mnn 来做。
边缘计算推理这方面 需要对模型做剪裁 ,深度模型减枝。 浮点型运算也从 fp-32 变为 fp-16 甚至 int-8
腾讯这方面深度学习的边缘计算资料很全
https://qengineering.eu/
309 天前
回复了 pming1 创建的主题 程序员 关于静态车辆识别项目的技术选型
如果是通过 siri 指令的形式抓拍一张,那么还不如网友所说,直接通过指令控制摄像头拍一张上传到 nas 或 邮箱,直接查看,简单省事。yolo,ssd,fastercnn 不建议了, 还不如人眼看一下快速。
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