Ali266

Ali266是阿里巴巴开发的实时H.266/VVC软件编码器,在JVET-W0127提案中有相关介绍(公众号回复W0127可以获取提案)。

为了提高编码速度,Ali266应用了多种适用于VVC的快速编码算法。对于很多耗时高的模块例如运动估计和运动补偿,会在多个数据上应用同一组操作,所以Ali266使用SIMD指令集来减少时钟周期数。现代的平台都是基于多核架构,例如4核、8核等,Ali266支持图像级、模块级多线程和波前并行处理等。此外,Ali266还重新设计了软件架构以提升访存效率和克服性能瓶颈。

为了提高编码效率,Ali266采用了一些高层实现,例如运动补偿时域滤波(motion-compensated temporal filtering,MCTF),自适应GOP size决策,场景切换检测,屏幕内容检测等。此外,应用量化控制算法来提升视频主观质量,例如CU-tree,自适应QP offset决策,色度QP offset决策等。

使用Ali266编码的码流符合VVC标准,能够被VTM11.0解码。

Ali266共有两个档次,slow preset和fast preset。

Ali266 slow preset:

  • 使用VTM-13.0作为anchor

  • 使用JVET CTC序列,包括lass A1, class A2, class B 和 class C,QP={22,27,32,37}

  • 使用 Random Access configuration配置

Ali266 fast preset:

  • 使用x265 medium preset作为anchor

  • 使用VOD视频作为测试序列

  • 使用 Random Access configuration配置

综上,Ali266 slow preset 对于{Y, U, V, YUV}  相对于VTM-13.0的BD-Rate为{10.95%, -6.11%,-4.50%, 7.11%}  ,加速比227倍。Ali266 fast preset对于{Y, U, V, YUV} 相对于x265 medium preset的BD-Rate为{-32.87%, -46.07%,-42.70%, -35.35%}  ,对于720p视频的平均编码速度为37.72fps。

Ali266 支持多线程编码,下图是线程数量分别为1,4,12时相对于单线程的加速比。

感兴趣的请关注微信公众号Video Coding

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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