一文读懂手机直播和摄像机直播的区别

网络直播是一种新兴的网络社交方式,因其便捷性、互动性、实时性而广受欢迎,大众参与度极其高。从技术原理来看,网络直播的实现主要包含视频拍摄、视频采集、视频编码、视频推流这几个环节,即在视频拍摄同时,利用视频编码技术,对视频源进行编码压缩和格式转换(转换为IP流),随后通过网络传输至互联网直播平台,观众即可在网络端、或微信端实时观看。网络直播彻底打破了电视直播的局限性,真正实现了人人都可直播、随时随地都可直播的生活方式。

网络直播的方式

目前,国内网络直播主要有两种方式,一种是手机泛娱乐直播,主要应用于个人娱乐、游戏、活动、生活等简单场景直播;另一种是摄像机专业直播,主要适用于商务直播、婚礼直播、会议直播、活动直播、赛事直播、公务直播等较大型场景直播。那么,网络直播中我们用手机和摄像机直播的区别又在哪里呢?长沙千视电子科技做为一家专业化视频传输与管理领域系统解决方案服务商来介绍一下这个区别在哪里。

手机直播简介

手机直播操作十分简单,仅需手机下载直播平台并注册即可。手机自带拍摄功能,而已下载安装的直播平台可实时采集拍摄的视频,并将其编码压缩、格式转换后,利用手机4g网络推流至直播平台。虽然操作简单,投入成本低,但手机直播质量无法保证,如手机直播声音及画质清晰度不足、易抖动、拍摄角度受限、拍摄场景受限等,仅适用于对画质要求不高的小场景直播需要。

摄像机直播简介及优势

摄像机专业化直播,在视频摄像端保证了较高的音视频质量,可实现高清直播、大场景直播,所需设备为摄像机+视频编码器,所需网络可根据现场网络条件采用有线、无线wifi、4G均可。直播设置也比较简单,将视频编码器一端连线摄像机,一端连线网络,并为视频编码器配置好直播地址,专业化网络直播即可开启。

摄像机直播应用示意图

相比较手机直播,专业摄像机直播画质更清晰流畅,抖动少,拍摄更稳定,应用场景更多,当然所需成本更高(需要配置摄像机和视频编码器),但能给摄像团队带来更多的业务收入,除了为个人、企业开展一些直播业务外,还可为政务公开会议、群众听证会、法庭庭审直播、公务员考试培训、行业年会、展会直播等电视媒体难以直播的应用进行网络直播。

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### Transformers框架的原理 Transformers框架的核心基于Transformer架构,这是一种由Vaswani等人于2017年提出的神经网络模型[^4]。该架构主要分为两个部分:Encoder(编码器Decoder(解码器)。然而,在实际应用中,某些变体可能仅使用其中一个部分。 #### 输入表示 对于像BERT这样的模型,其输入是由三种嵌入向量相加构成的:Token Embeddings、Positional Embeddings以及Segment Embeddings[^1]。这种组合允许模型仅学习单词的意义及其位置关系,还能区分同句子片段间的差异。 #### 架构组成 - **自注意力层**:这是Transformer的关键创新之一,它让模型可以关注到输入序列的同部分,从而捕捉更丰富的语义信息[^3]。 - **前馈神经网络**:应用于每一个位置上的独立转换操作,增加了表达能力。 - **归一化与残差连接**:通过加入这些技术来改善深层结构的学习效果并防止梯度消失问题的发生[^3]。 ### 使用教程 要开始使用Transformers库来进行自然语言处理任务,可以从安装Hugging Face提供的`transformers`包入手: ```bash pip install transformers ``` 加载预训练好的模型非常简便,比如下面是如何加载BERT用于分词的例子: ```python from transformers import BertTokenizer, TFBertModel tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = TFBertModel.from_pretrained("bert-base-uncased") inputs = tokenizer("Hello world!", return_tensors="tf") outputs = model(inputs) print(outputs.last_hidden_state) ``` 这段代码展示了如何初始化一个BERT tokenizer 对应的TF (TensorFlow) 版本的 BERT 模型,并对一句话进行了编码得到隐藏状态作为输出。 ### 实战案例 - 计算词语相似度 如果想探索词汇间的关系,则可以通过Word Embedding实现这一点。这里给出一段简单的Python脚本来展示这一过程[^5]: ```python from gensim.models import KeyedVectors # 加载Google News pre-trained vectors word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format('./GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True) similar_words = word_vectors.most_similar('king', topn=5) for w,score in similar_words: print(f"{w}: {score}") ``` 此示例说明了如何利用预先训练好的谷歌新闻数据集中的词向量找到最接近给定单词的概念。
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