自己用QT写的程序，在PC上采集视频编码RTP打包发送。如果发送给自己，然后用VLC<em>播放</em>的话是可以正常显示的（尽管延迟会不断增大，这个问题再待解决），但是用自己编的软件确无法正常显示，能看到一瞬间有部分画面正常，然后一会画面就糊掉了。
同样的代码， 我在树莓派上，用OPENMAX硬件加速编码，然后同样的打包方式发送，发送给树莓派自己或者给PC，都能正常地显示。
不知道这个是哪部分出了原因？到底是FFMPEG编码部分出问题，还是接收的代码有问题？？
结果如图。。。
然后程序会不断报类似如下错误
[<em>h</em>264 @ 17653080] Cannot use next picture in error concealment
[<em>h</em>264 @ 17653080] concealing 1040 DC, 1040 AC, 1040 MV errors in P frame
[<em>h</em>264 @ 17653080] Cannot use next picture in error concealment
[<em>h</em>264 @ 17653080] concealing 1000 DC, 1000 AC, 1000 MV errors in P frame
[<em>h</em>264 @ 17653080] Cannot use next picture in error concealment
[<em>h</em>264 @ 17653080] concealing 1040 DC, 1040 AC, 1040 MV errors in P frame
[<em>h</em>264 @ 17653080] Cannot use next picture in error concealment
[<em>h</em>264 @ 17653080] concealing 1040 DC, 1040 AC, 1040 MV errors in P frame
[<em>h</em>264 @ 17653080] Cannot use next picture in error concealment
[<em>h</em>264 @ 17653080] concealing 1040 DC, 1040 AC, 1040 MV errors in P frame
[<em>h</em>264 @ 17653080] Cannot use next picture in error concealment
[<em>h</em>264 @ 17653080] concealing 1040 DC, 1040 AC, 1040 MV errors in P frame
[<em>h</em>264 @ 17653080] Cannot use next picture in error concealment
[<em>h</em>264 @ 17653080] concealing 1000 DC, 1000 AC, 1000 MV errors in P frame
[<em>h</em>264 @ 17653080] Cannot use next picture in error concealment
[<em>h</em>264 @ 17653080] concealing 1040 DC, 1040 AC, 1040 MV errors in P frame
[<em>h</em>264 @ 17653080] Cannot use next picture in error concealment
请移步<em>h</em>ttps://<em>h</em>igoge.git<em>h</em>ub.io/，所有下载资料在那个博客都能找到。谢谢。-------------------------------------------------------------------- 还是前两天帮“猪×××”考虑毕业设计的时候，想了想<em>vlc</em>能不能作为vod的服务器，替代上一篇博客里面的live555 media ser...
首先跟大家说明一点，我们做 IT 类的外包开发，是非标品开发，所以很有可能在开发过程中会有这样那样的需求修改，而这种需求修改很容易造成扯皮，进而影响到费用支付，甚至出现做完了项目收不到钱的情况。
那么，怎么保证自己的薪酬安全呢？
我们在开工前，一定要做好一些证据方面的准备（也就是“讨薪”的理论依据），这其中最重要的就是需求文档和验收标准。一定要让需求方提供这两个文档资料作为开发的基础。之后开发
网易云音乐是音乐爱好者的集聚地，云音乐推荐系统致力于通过 AI 算法的落地，实现用户千人千面的个性化推荐，为用户带来不一样的听歌体验。
本次分享重点介绍 AI 算法在音乐推荐中的应用实践，以及在算法落地过程中遇到的挑战和解决方案。
将从如下两个部分展开：
AI 算法在音乐推荐中的应用
音乐场景下的 AI 思考
从 2013 年 4 月正式上线至今，网易云音乐平台持续提供着：乐屏社区、UGC
Linux 常用C函数（中文版） 里面有很多常用的C函数
相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/qigaojian/4445417?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/qigaojian/4445417?utm_source=bbsseo[/url]
