WebM


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WebM由Google提出,是一个开放、免费的媒体 文件格式。WebM 影片格式其实是以 Matroska(即 MKV)容器格式为基础开发的新容器格式,里面包括了 VP8 影片轨和 Ogg Vorbis 音轨,其中Google将其拥有的VP8视频编码技术以类似BSD授权开源,Ogg Vorbis 本来就是开放格式。 WebM标准的 网络视频更加偏向于开源并且是基于HTML5标准的,WebM 项目旨在为对每个人都开放的网络开发高质量、开放的视频格式,其重点是解决视频服务这一核心的网络用户体验。Google 说 WebM 的格式相当有效率,应该可以在 netbook、tablet、手持式装置等上面顺畅地使用。

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WebM 格式,其实是以 Matroska(就是我们熟知的  MKV)容器格式为基础开发的新容器格式,里面包括了 VP8 视频和 Ogg Vorbis 音轨。 Ogg Vorbis 本来就是开放格式,  VP8 则是  Google 当年买下 On2 公司时取得的  视频编码器,这次 Google 也把这个 编码器以类似 BSD 授权开放,因此 WebM 应该是不会有  H.264 的那些潜在的专利问题。

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Google 说 WebM 格式相当有效率,应该可以在上网本、平板电脑、手持设备等中流畅地使用,当然自家的 Youtube 也会支持 WebM 的播放。Adobe的Flash Player会支持WebM 格式, AMD、ARM、Broadcom、Freescale、NVIDIA、Qualcomm、TI 等也会支持。但是Intel不支持。在 浏览器方面,Chrome不用说,Firefox、Opera 都支持该格式。 微软 IE9 的支持就没这么直接,出厂时仅会支持 H.264 影片的播放,但如果你另外下载并安装了 VP8,那当然你也可以播放 HTML / VP8 的影片。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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