【FFmpeg+Qt开发】解码流程 详细分析+代码示例

目录

一、FFMPEG 概述

​二、FFMPEG 解码

2.1解码流程

2.2解码示例


一、FFMPEG 概述

  • FFmpeg 是一套可以用来记录、转换,数字音频、视频,并能将其转化为流的开源计算机程序。
  • FFmpeg 采用 LGPL GPL 许可证;它提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决案;它还包含了非常先进的音频\视频编解码库 libavcodec,为了保证高可移植性和编解码质量,libavcodec 里很多 code 都是从头开发的。
  • FFmpeg Linux 平台下开发,但它同样也可以在其它操作系统环境中编译运行,包括 WindowsMac OS X 等。
  • FFmpeg最早由 Fabrice Bellard 发起,2004 年至 2015 年间由 Michael Niedermayer 主要负责维护。许多 FFmpeg 的开发人员都来自 MPlayer 项目,而且当前 FFmpeg 也是放在MPlayer 项目组的服务器上。
  • FFmpeg名称来自 MPEG 视频编码标准,前面的"FF" 代表"Fast Forward"

下载链接:Download FFmpeg

具体下载详见:Qt+FFmpeg----windows下环境搭建_猿力猪的博客-优快云博客_ffmpeg开发环境搭建

​二、FFMPEG 解码

2.1解码流程

🔴解码:将带有封装格式的视频解封装后得到的压缩码流数据(编码数据)经过解码得到像素数据的过程。
例如:解码 H.264 压缩码流数据得到 YUV (或者 RGB )的像素数据。
### 大模型对齐微调DPO方法详解 #### DPO简介 直接偏好优化(Direct Preference Optimization, DPO)是一种用于改进大型语言模型行为的技术,该技术通过结合奖励模型训练和强化学习来提升训练效率与稳定性[^1]。 #### 实现机制 DPO的核心在于它能够依据人类反馈调整模型输出的概率分布。具体来说,当给定一对候选响应时,DPO试图使更受偏好的那个选项具有更高的生成概率。这种方法不仅简化了传统强化学习所需的复杂环境设置,而且显著增强了模型对于多样化指令的理解能力和执行精度[^2]。 #### PAI平台上的实践指南 为了便于开发者实施这一先进理念,在PAI-QuickStart框架下提供了详尽的操作手册。这份文档覆盖了从环境配置直至完成整个微调流程所需的一切细节,包括但不限于数据准备、参数设定以及性能评估等方面的内容。尤其值得注意的是,针对阿里云最新发布的开源LLM——Qwen2系列,文中给出了具体的实例说明,使得即使是初次接触此类工作的用户也能顺利上手。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments model_name_or_path = "qwen-model-name" tokenizer_name = model_name_or_path training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", per_device_train_batch_size=8, num_train_epochs=3, ) trainer = Trainer( model_init=lambda: AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path), args=training_args, train_dataset=train_dataset, ) # 假设已经定义好了train_dataset trainer.train() ``` 这段代码片段展示了如何使用Hugging Face库加载预训练模型并对其进行微调的过程。虽然这里展示的例子并不完全对应于DPO的具体实现方式,但它提供了一个基础模板供进一步定制化开发之用[^3]。
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