FinOps腾讯专场!降本增效不仅有权威方法论,更有实际工具和案例

【多媒体处理】基于C++与Qt的短视频智能裁剪系统:FFmpeg驱动的横竖屏转换与预览解决方案 项目介绍 基于C++、Qt与FFmpeg的短视频横竖屏智能裁剪与预览系统设计与实现(含模型描述及部分示例 内容概要:本文介绍了一个基于C++、Qt与FFmpeg的短视频横竖屏智能裁剪与预览系统的设计与实现。系统通过构建完整的视频处理闭环,实现了从视频读取、解码、内容分析、智能裁剪到实时预览和重新编码的全流程处理。核心架构分为五个层次:媒体输入与标准化层利用FFmpeg完成视频解复用与解码,并统一帧格式;视觉重要区域分析层通过显著性检测、边缘强度、颜色差异和运动信息识别画面中的主体区域;时序跟踪与轨迹稳定层采用卡尔曼滤波或指数平滑技术对主体位置进行连续优化,确保裁剪窗口在时间维度上的稳定性;比例约束与裁剪决策层根据目标宽高比和主体位置求解最优裁剪框,兼顾内容保留与画面合规;预览、导出与任务控制层基于Qt实现双画面同步预览、参数配置和导出控制,保障交互流畅性。项目还提供了模拟数据生成功能,可批量生成五万条包含分辨率、主体位置、运动速度、覆盖率等字段的结构化样本,支持算法验证与模型训练。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉Qt图形界面开发和FFmpeg多媒体处理技术的中高级研发人员,尤其适用于从事视频处理、智能编辑、自动化内容生产等相关领域的开发者或科研人员。; 使用场景及目标:①解决短视频在横竖屏转换过程中因固定裁剪导致的主体丢失问题,提升内容保留能力;②实现高效稳定的智能裁剪算法原型开发与性能测试;③构建可扩展的视频处理系统框架,支持后续集成人脸检测、人体识别或深度学习模型;④为算法优化提供标准化数据集,支持回归测试与质量评估。; 阅读建议:此资源不仅包含完整的技术架构设计和核心代码示例,还强调工程实践中对资源管理、线程安全、性能优化和异常处理的关注。建议读者结合代码实现深入理解各模块间的协作机制,并尝试替换分析器或调整平滑策略以验证不同算法效果。同时推荐运行数据生成模块,用于训练模型或开展量化对比实验。 立即下载

不可否认,很多企业已经认识到了IT数字化转型的重要性。云原生作为当下上云的新范式,成为了企业IT数字化建设弯道超车的最佳方式。

然而,有一个问题。云原生技术的引入带来技术红利的同时,也可能带来技术债务。传统企业的IT成本治理方式在面对云原生架构的引入带来的冲击时缺乏有效的成本洞察、成本控制手段,导致IT成本飙升。

因而提升云资源利用率,实现降本增效,成为企业数字化转型中核心关注点。

但该如何上好云、用好云?如何有效分摊、管理、优化成本?如何解决企业上云后的种种难题?3月30日晚20:00-21:00,腾讯技术产品经理王孝威将为大家详细解析,同时还将结合落地案例,介绍如何基于FinOps方法论为企业降本增效。

 嘉宾介绍

 

王孝威

腾讯技术产品经理

FinOps中国首位认证从业者,开源项目Crane和腾讯云降本增效产品Housekeeper产品负责人。云原生技术实战营、云原生正发生、K+讲师。

演讲主题

《FinOps ——从上云到上好云》

主题介绍

1. 云上资源效能挑战:云上资源浪费现状

2. 云原生场景下的成本优化挑战:理解成本分布和优化挑战

3. Crane智能调度助力成本优化:Cloud Native + FinOps,以云原生智能调度能力提升资源效能

亮点介绍

降本增效不仅有权威方法论,更有实际的工具和案例。

观众收益

1. 上云后的常见痛点

2. FinOps (Financial Operations) 如何指导企业降本增效

3. Crane 如何解决企业上云后的种种难题

4. 实际落地案例

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腾讯开源云原生成本优化神器 - FinOps Crane

Crane 是一个基于 FinOps 的云资源分析与成本优化平台,它的愿景是在保证客户应用运行质量的前提下实现极致的降本。Crane 已经在腾讯内部自研业务实现了大规模落地,部署数百个 K8s 集群、管控 CPU 核数达百万,在降本增效方面取得了阶段性成果。以腾讯某部门集群优化为例,通过使用 FinOps Crane,该部门在保障业务稳定的情况下,资源利用率提升了 3 倍;腾讯另一自研业务落地 Crane 后,在一个月内实现了总 CPU 规模 40 万核的节省量,相当于成本节约超 1000 万元/月。

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【腾讯云 Finops Crane 集训营】云原生运维降本增效的初体验

结过此次集训营,学习了相关的很多概念,初步实践了crane系统,为后续的深入打下了很好的基础。多问多思,将会从这个系统中学到很多。多练多实践,将会降本增效,实实在在省下真金白银。希望集训营坚持办下去,让更多的开发和运营小伙伴加入进来,把FinOPs理念实践起来。建议就大家比较感兴趣的一些专题,深入浅出的讲清弄懂设计理念,架构层级,编码实现,让初学者快速成长起来。多分享一些实践的案例,加深对项目应用的理解。

chenqinggeng的专栏 263

无功优化电网故障下分布式能源系统多目标优化[并网转换器(GCC)](Matlab代码&Simulink实现)

内容概要:本文详细介绍了基于Plecs或Simulink平台构建的全桥LLC谐振变换器仿真模型,重点研究了变频控制与移相混合控制策略下的闭环系统设计与参数优化方法。内容涵盖全桥LLC谐振变换器的工作原理、小信号建模技术(如扩展描述函数EDF)、PID控制器参数整定过程以及软开关实现条件,并通过仿真验证了系统在稳态输出性能、动态响应特性(如启动过程与负载阶跃)和频率调节平滑性等方面的优良表现。同时提供了完整的仿真模型、参数设计报告及说明文档,有助于读者复现结果并深入理解控制机制与建模细节。; 适合人群:具备电力电子、自动控制等相关专业知识背景,从事高效率电源设计、新能源变换系统研发的工程师及高等院校电力电子与电力传动方向的研究生。; 使用场景及目标:①掌握LLC谐振变换器的小信号建模与闭环控制系统设计方法;②学习并应用变频与移相结合控制策略提升电源转换效率;③支撑科研项目中的电力电子系统仿真验证或学位论文课题开发;④复现高水平学术论文中关于谐振变换器的控制方案与性能分析。; 阅读建议:建议结合所提供的仿真模型与参数设计资料,边运行仿真边对照文章内容理解控制逻辑与建模过程,特别关注小信号模型的建立方法与PID控制器参数整定环节,以增强对实际工程问题的分析与设计能力。

腾讯技术专家解读《FinOps,从上云到上好云》

我们提到了两个例子,一个是业务层面改资源的申请量,一个是平台方去虚拟放大检验规格,还有一个例子是比方说我们的音视频团队,它是有很多那种,数据转码计算的一些需求,要做视频的转化,格式的转化,所以会有大量的计算的需求。最底层是硬件资源提供。,对成本进行聚类和分析,可以查看到每一个业务、每一个工作负载、每一个团队、每一个部门的成本使用情况,成本的走势,利用率的走势,利用率的情况,通过量化的数据来展示出来,再做一些晾晒,比方说会把每个部门,每个团队的业务利用率的数据进行排序,然后以周报的形式抄送给上层领导。

EasyOps_DevOps的博客 630

两相交错并联Boost电路仿真模型(Simulink仿真实现)

内容概要:本文围绕两相交错并联Boost电路的Simulink仿真模型展开,旨在通过仿真手段深入研究该电路在电力电子系统中的工作特性与性能优势。文章系统阐述了两相交错并联Boost电路的拓扑结构、工作原理及其在提升系统效率、减小输入电流纹波、均衡电流分配方面的显著优势。通过构建完整的Simulink仿真模型,对电路在不同负载与输入条件下的动态响应、稳态性能及控制策略进行了全面分析与验证。重点设计并实现了电压电流双闭环PI控制策略,详细论述了PI控制器的参数整定方法、占空比调节机制以及交错并联所带来的均流效果。仿真结果表明,所构建的模型能够有效提升系统的动态响应速度与稳定性,显著降低输入电流的谐波含量与纹波幅值,验证了交错并联技术在中高功率DC-DC变换应用中的优越性。; 适合人群:具备电力电子技术基础、熟悉Simulink仿真的电气工程及相关专业本科生、研究生,以及从事电源系统设计、新能源变换器研发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握交错并联Boost电路的拓扑结构、工作原理与建模方法;②开展电力电子变换器的仿真分析、控制器设计与参数优化;③为实际工程项目中的高性能DC-DC变换器设计,特别是追求低输入纹波和高功率密度的应用场景,提供理论支撑与仿真验证依据。; 阅读建议:建议读者结合Simulink模型文件同步操作,深入理解主电路各模块、双闭环控制结构及PWM调制环节的参数设置与逻辑实现,重点关注PI控制器的参数整定过程与交错控制的时序配合,并可通过调整输入电压、负载大小及控制参数进行对比实验,以深化对交错并联技术优势及其控制策略的理解。

无人机飞控传感器全解析:从IMU到光流传感器的实战应用

本文深入解析了无人机飞控系统的核心传感器,从IMU、气压计、磁力计到光流传感器,详细阐述了其工作原理、数据融合策略及常见挑战。结合ICF5、Pixhawk 6C等主流飞控硬件,提供了从传感器校准、滤波器调优到应对室内光流定位、强磁干扰等实战场景的系统性优化指南,帮助开发者突破飞控“黑箱”,实现更稳定、可靠的飞行控制。

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节省上亿云成本!FinOps治好了CIO们的降本焦虑

正如之前的DevOps,FinOps最终也是一种文化转变,公司越早将其投入运用,就能越早实现成功的云成本管理。依托像奇墨ITQM FinOps等FinOps工具的自动化功能服务和成本优化链路体系,企业可最大限度地提高云支出的洞察力和控制力。一是快速打造跨职能FinOps团队;二是实现自动化的云成本管理;三是构建持续的成本优化循环。对于大部分企业来说,一开始通过实施FinOps节省10-30%云成本的可能性是比较大的。假如企业月云支出是百万元级别,那么每月便可节省数十万,而且是持续有效的成本节省。

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如何理解Fourier Neural Operator (FNO)

2022年Nvidia发表在arXiv上的的FourcastNet作为几乎是最早的一篇气象大模型的工作(之前Google Research的MetNet主要还是对于降水的预报)。除了Transformer的backbone之外,使用到了2021年发表在ICLR上的Fourier Neural Operator。为了更好的理解模型的理论基础,可以详细学习一下以及他的前期工作GNOFNO作者对这两篇文章的解析blog。

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