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面向视频的全新AI架构 —— 阿里云智能视觉技术全解

我们都知道,AI技术正在以可见的速度被应用于各行各业,然而绝大部分业务场景想应用AI技术,都需要算法工程师根据自身业务的标注数据,来进行单独训练,才能打磨出合适的AI模型。如此一来,如何以最低的门槛和成本,实现AI技术落地变成了行业急需解决的问题。 市场上的AI服务非常多,但是在视觉领域,通用的AI服务主要是基于图像的架构来做的,视频时代已经到来,基于图像的AI架构是否还能被广泛应用?阿里云视频云团队专注于视频领域,所以在针对视频的AI处理方面也有独特的思考和实践。3月27日下午,第51期阿里云产品发布会-智能视觉产品隆重发布,阿里云高级计算专场周源针对图像和视频的AI处理有什么不同?团队是如何基于视频构建全新的AI架构?针对AI大量的数据、训练效果不够好、时间与成本消耗大等痛点,他们如何解决等以上问题做了悉数解答。 一、市场上通用的

开发直播app软件之前需要补充的那些知识

对于传统的点播业务来说,目前大部分泛娱乐和游戏类的直播架构都是分为上行和下行两种网络的。而架构的设计对于开发直播app软件来说也是至关重要的一步,但是在了解架构问题之前,我们先来简单的捋一捋所谓的上行和下行到底是怎么一回事儿吧。1.推流主播端推流到上行边缘节点,然后再由上行边缘节点将流推到汇聚核心。如果在某些环境下,上行边缘节点到汇聚核心的网络状况不好,就需要多走一层中转。当汇聚核心收到流以后,并不需要主动将流分发到边缘节点上。像直播过程中的转码、录制等业务都是在汇聚核心完成的。2.回源拉流当有用户访问到汇聚核心时,汇聚核心会向其中一个回源节点进行拉流,此时回源节点会向客户源站拉流下行观看流程。3.拉取直播流如果边缘节点上有音视频流,则可以直接发送给观众。如果此时没有音视频流,则会向上一级回源。(上一级节点可能是中转节点,也可能是汇聚核心)这里需要注意的是,在以下两种情况下回选取是否走中转节点:汇聚核心的处理能力和下行边缘到汇聚核心的链路质量。通常,下行观看流程与传统的CDN类似,存在直播数据cache,但由于时效性问题,cache的时间是直播最近几秒的数据,大多会采用内存cache的...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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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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