有人了解QT的BT吗？

raytrails 2021-02-19 03:31:09

想在国内做个BT下载软件，下载速度要达到10M/s，每天大概有10T的下载量，想问下供种端怎么部署？或者哪个云服务商有提供类型的解决方案的？

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_skytrails 2021-02-25

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找云服务商解决吧，现在运营商都是虚拟ip。

【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。【项目质量】：所有源码都经过严格测试，可以直接运行。功能在确认正常工作后才上传。【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。【附加价值】：项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。【沟通交流】：有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

内容概要：本文提出了一种基于随机森林分类器的方法来加速Versatile Video Coding（VVC）标准中的四叉树加二叉树（QTBT）块分割决策过程。这种方法能够显著减少视频编码器的时间复杂度，并提供了灵活的性能调节机制。具体而言，在JEM-7.0平台上实现了平均30%到70%的编码时间节省，同时仅增加约0.7%至3.0%的率失真（RD）损失。此外，该方法在VTM-5.0软件上同样有效，减少了约25%-61%的复杂度，并带来了非常低的计算开销。作者详细介绍了用于特征提取与选择的技术手段、不同类别间风险间隔的设计理念以及实验评估的结果验证了该方法的有效性和普适性。适合人群：对高效视频压缩标准（如HEVC和VVC）、编码器优化及机器学习应用于信号处理感兴趣的科研工作者和技术开发者。使用场景及目标：适用于研究和发展下一代高效率视频编码算法，尤其是在资源有限环境下（如嵌入式设备）。它帮助研究人员探索更快更轻量化的视频编码途径，同时确保压缩效果不受明显损害。阅读建议：本文不仅探讨了利用RF分类模型加快QTBT结构选择这一技术问题本身，还分享了许多宝贵的经验教训——例如如何有效地进行特征工程从而获得更好的预测准确度；以及如何通过调整误分类的风险阈值找到速度提升与画质保持之间的平衡点等。对于希望深入了解此类课题或者从事实际项目开发的人来说都是非常有价值的学习资料。

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