Universal Media Server for Mac(通用媒体服务器)

UniversalMediaServer是一款跨平台的DLNA媒体服务器,无需复杂配置即可流式传输和转码多种音频、视频和图像格式。它基于FFmpeg等组件,支持多种设备,包括Mac、Windows和Linux。此更新修复了一些问题并增强了对特定设备的支持。

Universal Media Server mac是一款通用媒体服务器,通用媒体服务器Mac版以很少或没有配置流或转码视频,音频和图像格式。它由FFmpeg,MEncoder,tsMuxeR,MediaInfo等组成,它们结合起来支持广泛的媒体格式。

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安装教程
Universal Media Server Mac下载要在JAVA jre运行环境下才能运行,特提供JAVA下载地址。

Java 8 for Mac(JAVA jre运行环境)64位Macv.com
Java 8 for Mac(JAVA jre运行环境)64位

83.65 MB2021.04.21英文软件

Java 8 即Java运行环境,是运行JAVA程序所必须的环境的集合,包含各种类库。Java 8是很多应用程序和 Web 站点启动必须的工具。

下载
在本站下载完软件后,双击.pkg打开根据安装器引导即可完成安装~

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Universal Media Server mac下载功能特色
与大多数媒体服务器一样,Universal Media Server基于预先存在的软件,特别是PS3媒体服务器。通过与大多数兼容数字生活网络联盟的计算机进行交互,媒体服务器能够在各种设备上传输内容,例如笔记本电脑,控制台,平板电脑和连接到同一网络的电话。如果您不想以这种方式使用计算机,您甚至可以将所有喜欢的内容存储在网络附加存储中并将其用作服务器。

现在有很多种方式可以通过包含手机,电脑和电视的网络共享媒体,因为产品必须像Google®Chromecast®一样付费。但像Universal Media Server这样的家庭媒体服务器并不是第三方云。它可以让您完全控制您的数字内容。无论您是想简化个人视频和音频,重新组织商业媒体,还是存储视频文件和音乐,Universal Media Server都会派上用场。

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Universal Media Server是基于PS3媒体服务器的DLNA兼容应用程序,允许您共享音频,视频和流。它使您可以将任何类型的音频或视频文件传输到任何DNLA兼容设备。 它适用于所有主要的操作系统 - Apple®,Windows®和Linux。它可以使用非常少的配置对音频,视频和图像文件进行流式处理或转码。它由Ffmpeg,tsMuxeR,MediaInfo,OpenSubtitles和VLC提供支持,仅举几例。这些提供对许多类型的媒体格式的支持。

更新日志
一般:

添加了将符号链接文件视为其实际目标文件的选项(谢谢,SurfaceS!)
修复了在使用VLC进行转码时处理Web流的问题(感谢fu2x!)
修复了对带有某些用户和渲染器配置组合的字幕的支持
修复了渲染器配置更改检测不总是起作用的问题(感谢fu2x!)
修复了Web界面上的各种错误(感谢SurfaceS!)
修复了所有代码棉绒并在GitHub Actions中实施
修复了发送空MusicBrainz请求的问题
修复了发送不必要的网络请求
渲染器:

改进了对Sony Bravia XF系列的支持
改进了对Yamaha A / V接收机的支持
改进了台式机VLC的检测
通过Crowdin更新翻译:

中文(繁体)(100%)
捷克文(100%)
依存关系:

将assertj-core从3.18.0更改为3.18.1
将com.sun.xml.bind-version从3.0.0-M5碰撞到3.0.0
将icu4j从68.1升至68.2
将Maven-pmd-plugin从3.13.0升级到3.14.0
将MediaInfo提升到20.09
将oshi-core从5.3.4碰撞到5.3.7
将saaj-impl从1.5.2更改为2.0.0
将十二个猴子的图像凹凸版本从3.6更改为3.6.1

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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