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...
[粗读webrtc] SDP组成：planb unifiedplan
突围
07-01 1537
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.
Sdp Plan A Plan B UnifiedPlan
风清扬的博客
06-11 3955
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
01-22 650
普兰PLANB简介。
Sdp Plan-b UnifiedPlan
jaygno的专栏
05-22 6382
Unified Plan 和 Plan B ...
webrtc的Sdp中的Plan-b和UnifiedPlan
thehunters的专栏
08-23 1427
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 7312
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
webrtc-m79-PlanB 与 UnifiedPlan
hclbeloved的博客
07-08 1276
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)......
CF1889B Doremy‘s Connecting Plan 题解
jeffstart的博客
08-03 682
否则的话一定不成立。的顺序排序，最后判断是否可行即可。
plan_b：使用plan_b计划中长期软件发行版
02-05
plan_b 用于软件版本的中长期计划的实用程序。 目前，它仅适用于Jira作为Issues数据源，并以xlsx文件形式输出结果。 安装开发 和virtualenv软件包（ pip3.6 install virtualenv ）。 git clone ...
目录树监控plan-B
03-07
目录树监控plan-B是专门设计用来监控操作系统中目录树结构变化的技术方案。它通过一个全局唯一的访问hash生成器来追踪每一个目录项（dentry），并为每个dentry赋予一个访问hash属性。这些属性的取值可以为空（表示未...
Plan_B.ino
03-18
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12-31
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基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究（Matlab代码实现）
12-31
基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于NSGA-III算法的微电网多目标优化调度展开研究，重点介绍了如何利用该先进多目标进化算法解决微电网系统中多个相互冲突的目标（如运行成本最小化、碳排放最低、供电可靠性最高等）的协同优化问题。文中结合Matlab代码实现，详细阐述了NSGA-III算法的基本原理、在微电网调度模型中的建模过程、约束条件处理、目标函数设计以及仿真结果分析，展示了其相较于传统优化方法在求解高维、非线性、多目标问题上的优越性。同时，文档还提供了丰富的相关研究案例和技术支持背景，涵盖电力系统优化、智能算法应用及Matlab仿真等多个方面。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源优化领域的工程技术人员；尤其适合正在进行微电网调度、多目标优化算法研究或撰写相关论文的研究者。; 使用场景及目标：①掌握NSGA-III算法的核心思想及其在复杂能源系统优化中的应用方式；②学习如何构建微电网多目标调度模型并利用Matlab进行仿真求解；③为科研项目、毕业论文或实际工程提供算法实现参考和技术支撑。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码实例，逐步调试运行并深入理解算法流程与模型构建细节，同时可参考文档中列出的其他优化案例进行横向对比学习，以提升综合应用能力。
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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