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视频服务HDR Vivid 还原色彩,让所见成“真”

如今,视频正在以一种前所未有的方式渗入日常生活,是当下人们记录生活最热门的方式。所以,用户对视频的画质要求越来越高,App想要吸引更多的用户,拥有视频画质新技术的强力支撑很关键。 HDR(High-Dynamic Range)就是一种提高影像亮度和对比度的处理技术。它可以将每个暗部的细节变亮,增加对比度,丰富更多细节色彩,让电影、图片都能呈现出极佳的效果,在观影时更接近真实环境中的视觉感受。但是传统的HDR技术存在标准不统一,终端呈现效果参差不齐,制作难度大,缺少超高清片源等桎梏。 HMS Core视频服务HDR Vivid能力不但解决了HDR的问题,而且可以呈现丰富的色彩及层次,更加强烈的影像纵深感及细节,让画面更加的趋近真实世界,力求实现人眼“所见即所得”的效果。HDR Vivid SDK提供的HDR Vivid视频图像的OETF、Tonemapping、HDR2SDR等能力,助力您快速构建HDR Vivid视频的播放、分享特性,帮助您向用户提供HDR Vivid视频媒体体验。HDR Ability SDK提供的屏幕亮度相关能力,获得更好的HDR视频播放体验,可以单独集成,也可以和...

收藏|多指标时序预测方式及时序特征工程总结

背景 现如今,随着企业业务系统越来越复杂,单指标时间序列预测已不能满足大部分企业需求。在复杂的系统内,如果采用单一的指标进行时间序列预测,由于各个指标相互作用的关系,因此会因为漏掉部分指标因素导致出现预测精确度下降的情况。基于以上背景,多指标时间序列预测出现了。多指标时间序列预测可以将目标值涉及到的所有因素均考虑在内,因此提高了预测的准确性。 时间序列概念 时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。具有以下特点: 通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值; 往往具有有意义的可探究的特征,如趋势性、周期性等; 时间序列会包含一定程度的噪音,即随机特征。 预测的基本任务 单指标时序预测任务是给定某一个指标的历史变化情况,预测其在未来一段时间内的变化。多指标时序预测任务则是给定某几个指标的历史变化情况,预测其在未来一段时间内的变化。多指标时序预测任务与单指标时序预测任务的区别在于几个指标之间不一定相互独立,而是存在某种影响。 评价指标 下图为时间序列模型常用评价指。在使用过程中,需根据实际的数据特征和指标特性进行选择。 预测方式 示例:假设一个时间序列为 [1,2,3,4,5,6,...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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