LiveVideoStackCon讲师热身分享 ( 十三 ) —— Intel QSV技术在FFmpeg中的实现与使用
LiveVideoStackCon 2018音视频技术大会是每年的多媒体技术人的盛宴,为了让参会者与大会讲师更多互动交流,我们推出了LiveVideoStackCon讲师热身分享第一季,在每周四晚19:30,邀请1名大会讲师进行线上分享技术干货,解答热点问题。你可以通过以下方式参与:
关注LiveVideoStack公众号【livevideostack】
回复“热身”,即可获得进入直播群的方式
9月20日 19:30,我们将邀请英特尔 资深软件工程师 张华进行第十三期分享。本次分享张华将重点介绍 Intel Quick Sync Video技术的硬件架构,在FFmpeg的具体实现和使用,性能特点,以及未来工作展望。
分享过程中,参与抽奖活动,更有机会获得:
10月19-20日在北京举行的LiveVideoStackCon 2018音视频技术大会五折门票。
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软件设计师备考知识点02
1 CPU的数据总线宽度会影响系统的运算速度 2 寄存器 1 程序计数器 存放指令地址 2 程序状态寄存器 运算器中产生的标志信息 3 地址寄存器:程序计数器 堆栈指示器 变址寄存器 段地址寄存器,用于存放各种内存地址 4 累加寄存器:数据寄存器。在运算过程中,暂时存放操作数和中间运算结果 3 数据结构 栈和队列:基本数据结构,前者后进先出,后者先进先出 动态查找表:查找过程中动态生成 哈希表:散列表,根据关键码值而直接进行访问的数据结构 符号表: 一种语言翻译器的数据结构,存入源程序的符号 类型等相关信息 4 公司安排的职务被定为职务作品,软件著作权归公司所有 5 概要设计: 系统架构 模块划分 系统接口 数据设计 6 把网络***.***.***.0/m划分为***.***.***.0/n(m<n<32),得到的子网个数是2的(m-n)次方。主机个数再减2
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分库分表的正确姿势,你GET到了么?
每个优秀的程序员和架构师都应该掌握分库分表,这是我的观点。 移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,比如: 用户表 订单表 交易流水表 以支付宝用户为例,8亿;微信用户更是10亿。订单表更夸张,比如美团外卖,每天都是几千万的订单。淘宝的历史订单总量应该百亿,甚至千亿级别,这些海量数据远不是一张表能Hold住的。事实上MySQL单表可以存储10亿级数据,只是这时候性能比较差,业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态,因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。 既然一张表无法搞定,那么就想办法将数据放到多个地方,目前比较普遍的方案有3个: 分区; 分库分表; NoSQL/NewSQL; 说明:只分库,或者只分表,或者分库分表融合方案都统一认为是分库分表方案,因为分库,或者分表只是一种特殊的分库分表而已。NoSQL比较具有代表性的是MongoDB,es。NewSQL比较具有代表性的是TiDB。 Why Not NoSQL/NewSQL? 首先,为什么不选择第三种方案NoSQL/NewSQL,我认为主要是RDBMS有以下几个优点: - RDBMS生态完善; - RDBMS绝对稳...
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