朱广权李佳琦直播掉线,1.2 亿人在线等

近日,央视主持人朱广权与李佳琦进行公益带货直播,因访问量过大导致直播多次掉线。本文分析了直播掉线的原因,包括手机型号适配、用户网络问题及CDN服务的承载能力。

原来央视爸爸也有掉线的时候。

4月6日晚间,“国民段子手”朱广权连麦李佳琦,给湖北做公益带货直播。

“小朱配琦”的神仙组合,让人大呼过瘾,该直播也创下1.2亿人的观看量,俩人一共带货4000多万,其中多以食品为主,比如热干面、米酒和藕汤等。

但也因为访问直播人数太多,朱广权这边从一开始就连不上麦,害得他紧急救场,对着产品包装后面的说明,开始介绍产品。

哎真是辛苦朱老师,好在他情商高、会圆场,断线也让用户看得津津有味舍不得走。

好不容易连上李佳琦,两边的声音都有延迟,朱广权说一句话,李佳琦这边得等待几秒,才能收到。

当然,俩人同框时,你就会发现,不愧是国家媒体,朱广权这边的清晰度,比李佳琦高出好几个Level。

但是!朱广权又掉线了!无奈只好对着大屏幕,和网友留言互动下。

有网友吐槽央视的技术不足,但这真是技术不足的问题吗?

是,也不是。

是,是因为朱广权也坦言,自己是第一次用App做带货直播,从带货直播踩的坑来说,肯定是李佳琦的经验更多,毕竟马老师都输了。

不是,是因为这次朱广权掉线,实在是因为访问人数过多多多多多!

那么,为什么人一多,就会引起掉线呢?

1、手机型号适配

在我泱泱大国,安卓手机用户非常多,前期直播开发过程中,iOS由于机型少,适配起来比较简单。

但是,安卓手机型号太多了,什么华米OV、HTC,在适配林林总总的安卓机型时,测试人员需要花费大量的精力。

笔者就看到一位作者在文章里说,接了个中国台湾客户的直播开发需求,前期难度不大,一到适配手机,简直难死了。由于HTC在当地有大量用户,所以这哥们光测试,就花了半个月。半个月......热干面都凉透了。

2、用户网络问题

即便测试完市面上多数机型,用户的网络环境也是个问题。比如,你非得在武汉珞珈山顶看直播,原谅我,这种情况就真不怪平台方。

3、使用内容分发网络(CDN)

扛不住,那就花钱帮你扛。比如,买个CDN服务。

CDN是内容分发网络(Content Delivery Network)的意思,这项技术的原理,是利用分布在不同区域的服务器群、组成流量分配管理网络平台,从而提高用户访问速度。

简单来说,它就是一种技术服务。目前微软、腾讯、亚马逊和金山等,都能提供这项服务。

当然,价格也比较贵,属于企业贵族式服务。收费上,主要是按宽带收、和按请求数收费。

总之,欲戴王冠,必承其重,谁让“小朱配琦”实在是太吸引人了呢?

而且朱广权真的好会讲,单单一个开场白,就让人佩服:

“烟笼寒水月笼沙,不止东湖与樱花,

门前风景雨来佳,莲藕鱼糕玉露茶,

凤爪藕带热干面,米酒香菇小龙虾,

守住金莲不自夸,赶紧下单买回家,

买它买它就买它,热干面和小龙虾。”

还硬是把武汉热干面,讲出了历史味道:“武汉是历史文化名城,楚文化发祥地,春秋战国以来一直都是中国南方的军事商业重镇,来到武汉有很多地方值得去转,比如你可以漫步东湖之畔,黄鹤楼上俯看,荆楚文化让人赞叹,不吃热干面才是真的遗憾。”

今天是4月9日,也是武汉解除封城的第二天,希望武汉特产大卖,为武汉加油。

歪个楼,看在笔者昨晚熬夜到凌晨两点看直播回放的份儿上,点个赞再走可好哇!爱你ღ( ´・ᴗ・` )比心!

参考:云豹直播系统《网络直播系统崩溃原因分析,直播开发经验之谈》

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“小朱配琦”秀不秀?!

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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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