B Plan

最新推荐文章于 2024-08-03 15:28:06 发布
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RayLynn
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WebRTC 核心功能介绍--一篇读懂SDP PlanB UnifiedPlan(从PlanB迁移到UnifiedPlan)
一蓑烟雨任平生 也无风雨也无晴
02-15 1万+
开局第一句，很多人对SDP恨之入骨。 SDP是基于文本，其本身并不属于传输协议，仅仅是对会话进行文本描述，SDP的协商和交换通常需要依赖其它的传输协议。 之前介绍其他知识点的时候，或多或少提到过SDP，但不够详细，不够深入，没有豁然开朗的感觉。那肯定是不答应了，所以再一次深入聊一聊SDP。 另外，如果英文足够好，就不需要往下看了，自己去看文档吧： RFC 8866 - SDP: Session Description Protocol 啥是SDP？ 介绍千篇一律，互相复制的。 SDP...
webrtc-m79-PlanB 与 UnifiedPlan
hclbeloved的博客
07-08 1226
PlanB 和 UnifiedPlan 其实就是 WebRTC 在多路媒体源（multi media source）场景下的两种不同的 SDP 协商方式。如果引入 Stream 和 Track 的概念，那么一个 Stream 可能包含 AudioTrack 和 VideoTrack，当有多路 Stream 时，就会有更多的 Track，如果每一个 Track 唯一对应一个自己的 M 描述，那么这就是 UnifiedPlan，如果每一个 M line 描述了多个 Track(track id)......
Sdp Plan A Plan B UnifiedPlan
风清扬的博客
06-11 3925
webrtc中多流的实现越来越简单，也越来越规范高效化，从planB-->到unifiedPlan，不过做的早的一些视频会议还是基于plan A做的，也是老版本的webrtc版本，planB兼容planA，不过后边的趋势一定是unifiedplan，这边刚好看到对这三个SDP多流标准的说明的博文，就记录下，转载过来了，感谢原博主。本文转自https://blog.youkuaiyun.com/gyj07...
普兰PLANB简介
2401_82767534的博客
01-22 620
普兰PLANB简介。
Sdp Plan-b UnifiedPlan
jaygno的专栏
05-22 6346
Unified Plan 和 Plan B ...
webrtc的Sdp中的Plan-b和UnifiedPlan
thehunters的专栏
08-23 1336
在一些类似于视频会议场景下，媒体会话参与者需要接收或者发送多个流，例如一个源端，同时发送多个左右音轨的音频，或者多个摄像头的视频流；在2013年，提出了2个不同的SDP IETF草案Plan B和Unified Plan，就是为了解决如何在同一个SDP中描述多个媒体流支持。Plan B, 仅仅支持一条音频mline, 和一条视频m line, 音频和视频的媒体流的标识（mid）分别被设置成audio和video；如果同个媒体包括多个发送流，那么在m line下，可以列出多行a=ssrc属性；
PlanA与PlanB
a34927341的博客
07-31 7250
一直以为每天订制的计划是PlanA、其实陷入了一个先入为主的误区。订制的计划其实是PlanB、每天的日子可能按照PlanB走、更多的时候是生活的本身PlanA：生活的本质就是生、活，变化是一种常态；（有人说为什么要区分那个是PlanA与PlanB，因为如果订制的计划是PlanA、一旦不能全部完成就会引起负面情绪,例如懊恼、后悔、自暴自弃；而把它当做一种备用计划PlanB、则大多数会有一种平常心去对
[粗读webrtc] SDP组成：planb unifiedplan
突围
07-01 1408
webrtc 1.0 SdpSemantics RTCConfiguration选项：SdpSemantics planb 统一升级 到 Unified Plan 参考 “Unified Plan” 过渡指南 SDP 细节 WebRTC Native 源码导读（十四）：API 概览 总体来说，WebRTC 的 SDP 分为几个部分： session metadata: v=, o=, s=, t= network description: c=, a=candidate stream descri.
CF1889B Doremy‘s Connecting Plan 题解
jeffstart的博客
08-03 663
否则的话一定不成立。的顺序排序，最后判断是否可行即可。
hadoop搭建细节超全
08-20
Hadoop超细节搭建，可以看看
Notepad++批量转UTF-8脚本
08-20
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Java-ssm423基于ssm框架的智能停车系统+vue-MySQL+开发环境（代码完整可运行）.zip
08-20
本项目是基于Java-ssm423框架开发的智能停车系统，结合Vue前端技术和MySQL数据库，旨在解决传统停车场管理效率低下、信息不透明等问题。系统主要功能包括车位实时监控、预约停车、在线支付、用户信息管理以及管理员后台操作等，通过智能化手段提升停车体验和管理效率。项目采用SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）框架作为后端基础，利用Vue框架构建用户友好的前端界面，MySQL数据库负责数据存储与处理，开发环境配置完整，代码结构清晰，可直接运行。该系统通过整合现代技术手段，实现了停车资源的优化配置和便捷管理，适用于各类停车场场景。毕设项目源码常年开发定制更新，希望对需要的同学有帮助。
内蒙古大学计算机视觉课程实验一任务内容概述
08-20
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/c4888a611f17 内蒙古大学计算机视觉课程实验一任务内容概述（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
2025年高处作业吊篮安装拆卸工应知应会考试题库(含答案) .pdf
08-20
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基于Python+Selenium的招聘信息智能采集与分析系统_毕业论文和答辩稿.zip
08-20
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由于未提供具体的计算机视觉相关文章原文，无法精准改写 以下为基于常见计算机视觉文章主题生成的示例（均符合不少于 12 字且围绕核心主题），供参考：
最新发布
08-20
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A：计算机视觉，作为人工智能领域的关键分支，致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力，从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基，后续逐步探索三维信息提取，与人工智能结合，又经历数学理论深化、机器学习兴起，直至当下深度学习引领浪潮。如今，图像生成和合成技术不断发展，让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后，卷积神经网络成为核心工具，能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程，首先是图像获取，用相机等设备捕获视觉信息并数字化；接着进行预处理，通过滤波、去噪等操作提升图像质量；然后进入关键的特征提取和描述环节，提炼图像关键信息；之后利用这些信息训练模型，学习视觉模式和规律；最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中，计算机视觉用途极为广泛。在安防领域，能进行人脸识别、目标跟踪，保障公共安全；在自动驾驶领域，帮助车辆识别道路、行人、交通标志，实现安全行驶；在医疗领域，辅助医生分析医学影像，进行疾病诊断；在工业领域，用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过，计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险，虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此，各界积极研究检测技术，以应对这一问题。随着技术持续进步，计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用，进一步改变人们的生活和工作方式 。
Java-ssm308青海大学昆仑学院学生档案管理系统的设计-MySQL+开发环境（代码完整可运行）.zip
08-20
本项目是基于Java-ssm308框架开发的青海大学昆仑学院学生档案管理系统，采用MySQL数据库进行数据存储和管理。系统主要功能包括学生信息录入、档案查询、信息修改、权限管理以及数据统计等，旨在实现学生档案的电子化管理，提高工作效率和数据的准确性。开发环境采用IntelliJ IDEA，结合SSM（Spring、SpringMVC、MyBatis）框架，实现了前后端分离的设计模式，确保系统的稳定性和可扩展性。项目通过模块化设计，将学生档案管理流程进行规范化处理，支持多角色操作，满足不同用户的需求。系统的开发目的在于解决传统纸质档案管理中存在的效率低下、易出错等问题，为学校提供便捷、高效的学生档案管理解决方案。毕设项目源码常年开发定制更新，希望对需要的同学有帮助。
python毕业论文基于人脸识别的智慧医疗预约挂号平台.docx
08-20
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计算机视觉识别技术现场演示展示
08-20
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/58bccbf45448 计算机视觉识别技术现场演示展示（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
floorplan，B*树
02-15
### Floorplanning 布局算法 Floorplanning 是集成电路设计中的一个重要环节，涉及将各个模块放置在一个平面上以满足特定的设计目标和约束条件。常用的方法有模拟退火和解析法[^1]。 #### 模拟退火方法 模拟退火是一种基于概率的优化技术，通过模仿金属冷却过程来寻找全局最优解。该方法允许接受较差的解决方案以跳出局部最优陷阱，从而提高找到全局最优的可能性。其核心在于温度参数的选择及其逐渐降低的过程。 ```python def simulated_annealing(initial_state, temperature_decay_rate): current_state = initial_state best_solution = None while True: new_state = generate_neighbor(current_state) acceptance_probability = calculate_acceptance_probability( current_state.energy(), new_state.energy(), temperature_decay_rate ) if random.random() < acceptance_probability: current_state = new_state if not best_solution or new_state.energy() < best_solution.energy(): best_solution = new_state update_temperature(temperature_decay_rate) if should_stop(): break return best_solution ``` #### 解析法 解析法依赖于建立数学模型并求解方程组来确定最佳位置。这种方法通常更快但也更难处理复杂的约束条件。常见的解析法包括线性规划和其他形式的最优化计算。 --- ### B*树数据结构及其实现 B*树是一种自平衡树形数据结构，在floorplanning 中被用来高效地管理和查询矩形区域之间的关系。相比于其他表示方式如规范化多边形串或序列对，B*树提供了更好的空间利用率和支持动态更新的能力。 #### 特点 - **节点分裂机制**：当一个内部结点达到最大容量时会触发分裂操作； - **紧凑存储**：相比二叉查找树具有更高的扇出度，减少了层数； - **快速检索**：支持高效的范围查询和平面扫描； #### Python 实现示例 下面是一个简化版的Python代码片段展示如何构建一棵简单的B*树： ```python class Node: def __init__(self, is_leaf=True): self.keys = [] self.children = [] # Only used when node is internal (not a leaf) self.is_leaf = is_leaf class BStarTree: def __init__(self, t=2): # Minimum degree 't' self.root = Node() self.t = t def insert(self, key): root = self.root if len(root.keys) == (2 * self.t) - 1: temp = Node(False) self.root = temp temp.children.append(root) self.split_child(temp, 0) self.insert_non_full(temp, key) else: self.insert_non_full(root, key) def split_child(self, parent_node, index_of_child_to_split): ... def insert_non_full(self, n, k): ... # Note: The above code snippets are simplified and do not include all necessary methods. ```
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