怎么制定media encoder的模板

mini 2008-04-06 09:08:37
' Set up the push broadcast.
Set PushDist = Encoder.Broadcast

PushDist.Template
' Specify the push distribution variables, including the Windows Media
' server name, publishing point, and announcement files.
' Provide real values for the following placeholders.
strServerName = "127.0.0.1:8888"
strPubPoint = "Test"
strPubTemplate = "AnotherPubPoint"


' Remove the publishing point when the broadcast is over.
PushDist.AutoRemovePublishingPoint = True


' Set the push distribution variables.
PushDist.ServerName = strServerName
PushDist.PublishingPoint = strPubPoint
PushDist.Template = strPubTemplate
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mini 2008-04-14
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东方之珠 2008-04-08
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CathySun118 2008-04-06
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Transformer发轫于NLP(自然语言处理),并跨界应用到CV(计算机视觉)领域。目前已成为深度学习的新范式,影响力和应用前景巨大。  本课程对Transformer的原理和PyTorch代码进行精讲,来帮助大家掌握其详细原理和具体实现。  原理精讲部分包括:注意力机制和自注意力机制、Transformer的架构概述、Encoder的多头注意力(Multi-Head Attention)、Encoder的位置编码(Positional Encoding)、残差链接、层规范化(Layer Normalization)、FFN(Feed Forward Network)、Transformer的训练及性能、Transformer的机器翻译工作流程。   代码精讲部分使用Jupyter Notebook对Transformer的PyTorch代码进行逐行解读,包括:安装PyTorch、Transformer的Encoder代码解读、Transformer的Decoder代码解读、Transformer的超参设置代码解读、Transformer的训练示例(人为随机数据)代码解读、Transformer的训练示例(德语-英语机器翻译)代码解读。相关课程: 《Transformer原理与代码精讲(PyTorch)》https://edu.csdn.net/course/detail/36697《Transformer原理与代码精讲(TensorFlow)》https://edu.csdn.net/course/detail/36699《ViT(Vision Transformer)原理与代码精讲》https://edu.csdn.net/course/detail/36719《DETR原理与代码精讲》https://edu.csdn.net/course/detail/36768《Swin Transformer实战目标检测:训练自己的数据集》https://edu.csdn.net/course/detail/36585《Swin Transformer实战实例分割:训练自己的数据集》https://edu.csdn.net/course/detail/36586《Swin Transformer原理与代码精讲》 https://download.csdn.net/course/detail/37045

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