请问一下腾讯的flv播放器能弄下来吗?

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腾讯视频QLV格式转换为MP4格式

QLV格式视频不是那么好对付的,似乎是一种加密格式,试着把.qlv改成.mp4或.flv都没有用,用格式工厂等转换软件转换也根本无法识别。但这并不意味着没有办法,其实真正的方法是不用任何工具: 1,我们要显示隐藏...

腾讯视频,爱奇艺视频下载视频转码为mp4,flv文件

1.使用腾讯视频下载视频时需要使用老版本下载,不然使用转码器会出现转码后只有声音,没有视频现象,这里我用的为 10.4.7510![此版本以前的版本都可以下载后成功转码。https://img-blog.csdnimg.cn/20190805180...

腾讯直播Android端播放sdk

基础知识 RTMP SDK 包含推流和播放两方面功能,推流为主播端功能,播放(分为直播和点播)为观众端功能。对接之前,我们先列表如下一些基本知识会大有裨益: ...直播和点播直播的视频源是实时生成的,有人推流...

直播如何解决延时问题?

原文链接:http://mp.weixin.qq.com/s?...

android安卓源码海量项目合集打包-1

下载地址 最后更新共计113个分类5177套源码29.2 GB。 卷 新加卷 的文件夹 PATH 列表 卷序列号为 00000200 5E7A:7F30 F:. ├─前台界面 │ ├─3D标签云卡片热门 │ │ Android TagCloudView云标签的灵活运用.rar ...

如何搭建一个完整的视频直播系统?

朋友打算打造一个全新模式的...假设前期同时在线观看人数为2W人,清晰度不低于720P,拥有美颜、混音等附加功能,还有最重要的不卡顿。如果以上假设成立,需要做哪些准备工作,技术门槛有多高,资金支出要多少?

如何将优酷KUX格式转换为MP4格式?

先来给各位普及一下什么是kux格式,kux视频格式是优酷视频为了保护版权而推出的一种格式,就和爱奇艺的qsv格式、腾讯视频的qlv格式一样,只能用指定的播放器进行播放,而且一般的转换器也没办法进行转换,想必不用我...

如何搭建一个完整的视频直播运营平台,需要的投入多大?

原文出处:直播社区 ... 视频直播,可以分为“采集、前处理、编码、传输、解码、渲染”这几个环节,下面分别说下: 采集,iOS是比较简单的,Android则要做些机型适配工作,PC最麻烦各种奇葩摄像头驱动,出了问题特别...

遨游浏览器“广告快进”产品思考和技术初探

前面长达30秒,甚至60秒的视频广告一直是用户的痛点,这个在我们做广告过滤功能时多次听到用户反馈过,其实我们自己也挺烦的,但是我们之前的拦截方案是强技术的,直接拦截视频广告资源链接,干扰视频播放器的行为,...

工作总结

总结:JavaScript异步、事件循环与消息队列、微任务与宏任务 图解JS执行机制 HTTP1.0、HTTP1.1 和 HTTP2.0 的区别

关于搭建视频直播运营平台的一点经验和心得

关于直播服务平台的搭建和技术选型方面的经验与心得,和大家一起交流分享

[推荐] 一个 Node.js 技术选型案例:使用 CARMEN 作为卡牌手游技术栈

作者 @超人张宝胜 ,原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/103724412,如需转载请联系作者授权。前言本文介绍了在资金、人员、时间上全面告急、云服务提供...

完整的视频直播系统

商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 视频直播,可以分为 采集,前处理,编码,传输,解码,渲染 这几个环节,下面分别说下: 采集,iOS是比较简单的,Android则要做些机型适配工作,PC最麻烦...

诺基亚C5新手必读

安装程序前,有必要了解一下常见的文件格式: symbian系统的程序(包括软件、游戏、主题桌面程序),其安装卸载原理都是相同的。 symbian系统的程序一般有以下几类:. sis和. sisx 。 SIS有第一,二和第三版之分,第...

笨兔兔的故事(中)

(44) 他乡故知  Openssh-server虽然不是聊天工具,但是跟对面的ssh客户端拉起家常来还显的很熟络的样子。互相了解之后,知道了对面那个装在笔记本上的linux是个叫做Linux Mint的发行版,版本是7。...

一文入门HTML5

1.HTML5 上节回顾:一文读懂ES6(附PY3对比) | 一文入门NodeJS 演示demo:https://github.com/lotapp/BaseCode/tree/master/javascript/0.H5_C3/H5 参考文档:https://www.w3cschool.cn/html5 | ...

kux格式怎么转换成mp3_优酷kux1080转码工具 1080p kux格式转换mp4|优酷kux格式转换成MP4格式...

』先来普及一下什么是Kux格式,kux视频格式是优酷视频为了保护版权而推出的一种格式,就和爱奇艺的qsv格式、腾讯视频的qlv格式一样,只能用指定的播放器进行播放,而且一般的转换器也没办法进行转换,想必不用我多说...

audio h5 src 变了之后_一文入门H5

1.HTML51.1.语义标签1.1.1.基础效果图1.1.2.兼容1.1.3.解决兼容方案1.2.多媒体标签video and audio扩展1.3.新表单元素1.3.1.智能表单类型1.3.2.表单属性1.form属性2.input属性1.3.3.扩展说明1.4....

h5的语义化部分_一文入门H5

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ubuntu新手攻略

本文要感谢Ubuntu,wiki,论坛上的所有朋友和阅读此文的朋友,此文绝大部分(99.9%)全为借鉴,借鉴太多,无法一一署名,只能在这里表示由衷的感谢!!!一、需要准备的硬件和软件。1、一台电脑,windows操作系统...

个人简历模板

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matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

汇编语言程序设计II

汇编语言是一门低级程序设计语言,在数以千计的计算机语言中,有着不可替代的重要地位,广泛地用于开发操作系统内核、设备驱动程序等。随着近年来物联网、嵌入式系统的发展,汇编语言在行业中的地位也再次攀升,在2017年1月的TIOBE排行榜上,再次进入前十。对大多数学习计算机的人士而言,是理解计算机系统核心知识的一个桥梁,在人才培养中也起着特殊的作用。课程面向计算机初学者,介绍汇编语言程序设计基础的部分。 课程的目标是帮助学习者掌握汇编语言程序设计的基础部分。课程分7个部分,循序渐进地介绍寄存器、内存、程序结构、模块化程序设计、中断等内容,课程重视对学习方法的指导和引导,提倡和支持用实践的方式开展学习,目标是培养学习者的自学能力和实践能力,以此支持对最新的汇编语言开发技术的学习。

数据结构JAVA版2017教学视频课程

本课程共28个教学视频课程,22小时的教学时间,深入浅出的理论讲解,用JAVA语言实现每个知识点的代码,大量的上机练习题讲解,通过家家乐停车场,佳佳乐彩票机,佳佳乐通讯录,编译原理的语法分析等项目的综合应用实训,上课PPT,上课源代码等资料可以直接下载使用 了解数据结构的目的与作用,掌握单链表,双链表,循环链表的原理及实现,用数组与链表实现堆栈,链表队列与循环队列,二叉树的实现,冒泡排序,快速排序,插入排序,希尔排序,选择排序,堆排序,归并排序,基数排序,折半查找及大量的课后习题讲解,家家乐停车场,佳佳乐彩票机,佳佳乐通讯录等项目的综合实训

微信小程序源码-合集6.rar

微信小程序源码,包含:图片展示、外卖点餐、小工具类、小游戏类、演绎博览、新闻资讯、医疗保健、艺术生活等源码。

Java系列技术之工具Maven

Java系列技术之必学工具Maven是在JavaWeb入门课程的后续课程,也是以后课程里都要用的实用级工具,所以大家一定要学会,Maven 是目前在生产环境下多框架、多模块整合开发的项目自动化构建工具,是我们学习Java的技术人必须要学会的一个工具, 大型项目开发过程中不可或缺的重要工具。 这里将带着大家了解 Maven 的作用,常用命令,配置依赖,以及依赖的范围、依赖的传递性、依赖的排除、生命周期等重要概念,以及继承、聚合、部署的 Maven 配置。全部配置操作,手把手演示操作,绝对能提升大家的实际操作能力!

C#高性能大容量SOCKET并发完成端口例子(有C#客户端)完整实例源码

例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议,用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力,最大连接数支持65535个长连接,最高命令交互速度达到250MB/S(使用的是127.0.0.1的方式,相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量)。服务端用C#编写,并使用log4net作为日志模块; 同时支持65536个连接,网络吞吐量可以达到400M。

Linux视频教学从入门到精通

不管你是Linux小白还是有linux基础,通过本课程学习都能让你掌握足够多的linux的实战经验,本课程从Linux安装开始手把手教你如何成为Linux高手,学好服务器端操作系统Linux至关重要,互联网项目离不开Linux,分布式离不开linux,大数据离不开linux,想要高薪更离不开Linux,本课程是你好的教材。 不管你是Linux小白还是有linux基础,通过本课程学习都能让你掌握足够多的linux的实战经验,本课程从Linux安装开始手把手教你如何成为Linux高手,学好服务器端操作系统Linux至关重要,互联网项目离不开Linux,分布式离不开linux,大数据离不开linux,想要高薪更离不开Linux,本课程是你最好的教材。

Qt程序设计进阶

Qt是一个1991年由奇趣科技开发的跨平台C++图形用户界面应用程序开发框架。它既可以开发GUI程序,也可用于开发非GUI程序,比如控制台工具和服务器。Qt是面向对象的框架,使用特殊的代码生成扩展(称为元对象编译器(Meta Object Compiler, moc))以及一些宏,易于扩展,允许组件编程。 Linux环境图形用户界面应用程序开发,面向对象程序设计,Linux/Windows多平台图形应用开发,嵌入式设备图形界面开发。Qt绘图,事件机制,网络,数据库,嵌入式移植。

laravel5.6框架基础入门精讲

这个视频主要讲了laravel5.6版本 路由 控制器 请求响应 模型 视图 。。。太多了,详细的看目录就行了,基本上框架开发常用的功能都讲了。应该算是目前比较详细的框架教程了 学会基础的laravel框架的使用

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