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浏览器端音视频处理新选择:Mediabunny 让 Web 媒体开发飞起来 | 葡萄城技术团队

浏览器端音视频处理新选择:Mediabunny 让 Web 媒体开发飞起来 在 Web 开发中,音视频处理一直是个“老大难”问题:传统方案要么依赖后端服务器中转(延迟高、成本高),要么使用移植自桌面的库(体积大、性能差),始终缺乏一个“为 Web 而生”的轻量高效解决方案。而今天要介绍的 Mediabunny,正是填补这一空白的 JavaScript 库——它能直接在浏览器中实现音视频的读取、写入、转换,且速度和易用性都远超同类工具。 一、什么是 Mediabunny? Mediabunny 是一个专注于 浏览器端音视频全流程处理 的 JavaScript 库,核心定位是“为 Web 原生设计,而非移植适配”。它基于 TypeScript 开发,提供了从底层控制到高层封装的完整 API,让开发者既能精细操作媒体数据,又无需处理复杂的编解码细节。 简单说,它解决了三个核心痛点: 无需后端依赖:所有处理都在客户端完成,减少网络请求和服务器成本; 性能拉满:利用浏览器 WebCodecs API 实现硬件加速,配合“按需加载”“流水线设计”,速度远超同类库; 轻量且灵活:零依赖、支持树摇优化...

平衡尺度:利用权重使倒数排序融合 (RRF) 更加智能

作者:来自 ElasticMridula Sivanandan 通过实际示例探索 Elasticsearch 中的加权倒数排名融合 (RRF) 及其工作原理。 Elasticsearch 包含许多新功能,可帮助您为您的用例构建最佳搜索解决方案。在我们关于构建现代搜索 AI 体验的实践网络研讨会中,了解如何将其付诸实践。您还可以开始免费的云试用或立即在本地计算机上试用 Elastic。 想象一下:您正在构建一家餐厅搜索,需要平衡位置相关性与美食匹配。一些查询更关心“我附近的披萨”,而另一些查询则优先考虑“供应 cacio e pepe 的意大利餐厅”或“备受好评的意大利餐厅”。到目前为止,Elasticsearch 的倒数秩融合 (RRF) 将所有检索者视为平等,但您的搜索策略不应该。 这就是加权 RRF的用武之地。您现在可以微调它们的影响力,从而创造更细致、更有效的搜索体验,而不是在搜索结果中为每个猎犬提供相同的声音。在本博客中,我们将探讨加权 RRF 的需求,并演示如何将其用于不同的搜索场景。 挑战:一刀切并不适用 RRF 非常适合将不同的检索策略(如关键字、语义和向量搜索)组合...

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