Windows 2003的流媒体服务

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基于Nginx+rtmp搭建支持hls协议的点播流媒体服务器(windows/Linux) 基于Nginx+rtmp搭建支持hls协议的点播流媒体服务器(支持avi//mkv/wmv/mp4/mov/flv)，包括全套工具，已完成自验证 阅读详情
http://www.sina.com.cn 2004年05月25日 11:23 天极网  文/务实
　　随着Internet和Intranet应用日益丰富，视频点播也逐渐应用于宽带网和局域网。人们已不再满足于浏览文字和图片，越来越多的人更喜欢在网上看电影、听音乐。而视频点播和音频点播功能的实现，则必须依靠流媒体服务技术。就目前来看，最流行的流媒体点播服务器只有两种，即Windows Media服务和Real Server。下面我们在这里主要讨论在Windows 2003 Server环境下如何搭建视频点播服务器。我们大家知道，Windows Media服务采用流媒体的方式来传输数据。通常格式的文件必须完全下载到本地硬盘后，才能够正常打开和运行。
而由于多媒体文件通常都比较大，所以完全下载到本地往往需要较长时间的等待。而流媒体格式文件只需先下载一部分在本地，然后可以一边下载一边播放。Windows Media服务支持ASF和WMV格式的视频文件，以及WMA和MP3格式的音频文件。
　　一、Windows Media服务的安装
　　Windows Media服务虽然是Windows Server 2003系统的组件之一，但是在默认情况下并不会自动安装，而是需要用户来手动添加。而在Windows Server 2003操作系统中，除了可以使用“Windows组件向导”安装Windows Media服务之外，还可以通过“配置您的服务器向导”来实现。
　　(1)在刚刚安装好Windows Server 2003操作系统并进入Windows时，系统会自动运行“管理您的服务器”窗口。单击其中的“添加或删除角色”超级链接，将显示“配置您的服务器向导”对话框。
　　(2)单击该对话框中的“下一步”按钮，计算机将开始自动检测所有的设备、操作系统，并检测所有的网络设置。在检测完成后将显示“配置选项”对话框，选择“自定义配置”选项，以自定义安装自己所需要的网络服务。
　　(3)单击“下一步”按钮，将显示“服务器角色”对话框，在“服务器角色”列表框中列出了所有可以安装的服务器。系统中大部分服务的安装和卸载都可以在该对话框中进行选择。
　　(4)选择列表框中的“流式媒体服务器”选项，然后单击“下一步”按钮，将显示“选择总结”对话框，用来查看并确认所选择的选项。　　
　　(5)单击“下一步”按钮，将显示“正在配置组件”对话框，并根据提示将Windows Server 2003安装光盘放入光驱。
　　(6)放入安装光盘后单击“确定”按钮，系统便开始从光盘中复制文件并安装Windows Media服务，并用进度条代表当前的安装进度。
　　(7)安装完成以后将显示对话框，这表示已经成功地将此服务器设置为流式媒体服务器。
　　(8)单击“完成”按钮关闭该向导，返回到“管理您的服务器”窗口，将显示流式媒体服务器已成功安装。
　　另外，Windows Media服务也可以在“控制面板”中，采用传统的“添加/删除程序”方式来添加安装。在“Windows组件向导”对话框中，选中Windows Media Services复选框，并根据系统提示插入Windows安装光盘即可成功安装。
　　Windows Media服务安装完成后，将返回到“管理您的服务器”窗口。单击其中的“流式媒体服务器”右侧的“管理此流式媒体服务器”超级链接，或依次单击“开始”->“控制面板”->“管理工具”->Windows Media Services选项，将显示Windows Media Services窗口。有关Windows Media服务的所有管理工作均可在该窗口中完成。
　　该窗口中介绍了关于流媒体的一些基础知识，以作为入门者对它的了解。在“入门”选项卡中，单击左侧基础知识中的某个选项，即可在右侧显示出关于该项的解释说明。
二、制作流式文件
　　Web服务可用来发布HTML文件，而视频点播服务自然可用来发布流媒体文件。使用Windows Media编码器，可以将文件扩展名为.wma、.wmv、.asf、.avi、.wav、.mpg、.mp3、.bmp和.jpg等文件转换成为Windows Media服务使用的流文件。.asf、.wma和.wmv文件扩展名代表标准的Windows Media文件格式。其中的.asf文件扩展名通常用于使用Windows Media Tools 4.0创建的基于Microsoft Media的内容。而.wma和.wmv文件扩展名是作为Windows Media编码器的标准命名约定引入的，目的是使用户能够容易区别纯音频(.wma)文件和视频(.wmv)文件，这三种扩展名可以交换使用。
　　1、安装Windows Media编码器
　　Windows Server 2003中并没有自带Windows Media编码器，需要到Microsoft官方网站上下载Windows Media编码器的简体中文版，然后再执行安装过程。需要注意的是，编码器既可以安装在Windows Media服务器上，同时也可以安装在其他计算机上。也就是说，编码器只需安装在执行编码(即转换文件格式)工作的计算机上。
　　(1)双击运行下载的Windows Media编码器安装文件，将显示安装向导对话框，在本安装向导中显示了可以安装的组件。
　　(2)单击“下一步”按钮，将显示“许可协议”对话框，要求用户阅读最终用户许可协议，可访问用户是否接受许可协议中的条款，然后单击“我接受许可协议中的条款”单选项。
　　(3)选择完之后单击“下一步”按钮，将显示“安装文件夹”对话框，在“安装文件夹”文本框中显示了Windows Media编码器将要安装的位置。当然，也可以键入其他的安装路径。单击“浏览”按钮以选择其他的安装路径。
　　(4)单击“下一步”按钮，即可显示“准备安装”对话框，此时表示现在可以开始安装Windows Media服务了。
　　(5)单击“安装”按钮，安装文件就会向硬盘中开始复制文件，并进行Windows Media 服务安装。在安装完成后就会显示安装完成对话框，提示已经成功地完成Windows Media编码器9系列安装向导。
　　(6)单击“完成”按钮以完成安装，并根据系统提示重新启动计算机。
　　依次单击“开始”->“程序”->Windows Media->“Windows Media编码器”选项，将会运行Windows Media编码器，并显示“Windows Media编码器”窗口。
　　2、转换文件格式
　　转换文件格式的标准描述应当是“对存储信息源编码”，其实也就是将保存在硬盘或光盘上的多媒体文件转换为Windows Media服务可使用的流媒体文件格式，这个文件格式转换过程叫做编码。Windows Media编码器可以将MPG和AVI格式的多媒体文件编码为WMV格式。
　　(1)依次单击“开始”->“所有程序”->“Windows Media”->“Windows Media编码器”选项，将显示“新建会话”对话框。选择其中的“转换文件”图标，以准备转换视频文件。
　　(2)单击“确定”按钮，将显示“新建会话向导”窗口。直接在“源文件”文本框中键入要转换文件所在的文件夹和文件名，或者直接单击“浏览”按钮，以查找要转换的文件。默认状态下，输出文件与源文件均保存在同一文件夹。当然，也可以重新指定保存的文件夹。
　　(3)单击“下一步”按钮，将显示“内容分发”对话框，以指定分发内容的方式。由于是为Windows Media服务制作节目，所以在这里应该要选择“Windows Media服务器(流式处理)”选项。
　　(4)单击“下一步”按钮，将显示“编码选项”对话框，在这里可以指定音频和视频编码方式。如果该视频文件只被用于局域网或宽带传输，可选择高质量的视频和音频，并指定较高帧速率，从而获得清晰的图像和逼真的声音。当然，此时所占用的网络带宽也偏高，文件存储空间也就大。在这里每选中一个比特率就会生成一个相应的WMV文件，因此通常情况下只需选中一个比特率即可。
　　(5)单击“下一步”按钮，将显示“显示信息”对话框，分别可以在相应的文本框中键入该视频文件的相关信息。
　　(6)单击“下一步”按钮，将显示“设置检查”对话框，在这里可以显示并检查该视频文件的相关信息。如果有任何错误，可以单击“上一步”按钮以返回至相关页面重新进行相关的设置。
　　(7)单击“完成”按钮，系统将开始文件格式的转换。这可能要花一段时间，需耐心等待。
　　(8)文件的格式转换完成后，将显示“编码结果”对话框，单击“关闭”按钮，以结束格式转换过程。若要继续转换下一个视频文件，可单击其中的“新建会话”按钮。若要检查刚转换的视频文件，可单击“播放输出文件”按钮。
3、对实况进行编码
　　对实况信息源进行编码运算，就是指通过将音频或视频设备录入的音频、视频或图片等源信息进行编码运算，以将它们转换为流或流文件的过程。对实况源进行编码的过程与对已存储信息源的编码过程特别相似。
　　(1)启动Windows Media编码器后，在“新建会话”对话框上的“向导”选项卡中，选择“捕获音频或视频”图标，然后单击“确定”按钮，以运行“新建会话向导”窗口。首先显示“设备选项”对话框，在这里显示用户可以使用的视频和音频设备。
　　(2)单击“下一步”按钮，将显示“输出文件”对话框，由于要将所创建的文件保存，需要在“文件名”文本框中键入保存路径，并自定义一个文件名，当然也可以单击“浏览”按钮来选择保存文件的文件夹。
　　(3)单击“下一步’按钮，将显示“内容分发”对话框，在“要如何分发内容”列表框中列出可以使用的分发方式。由于是对实况源进行流式处理，所以在这里应该选择“Windows Media服务器”选项。
　　(4)单击“下一步”按钮，将显示“编码选项”对话框。在这里显示了所选择的分发方式的编码设置，其中包括视频、音频和比特率等。如果用户不想使用这些默认设置，也可以进行修改。
　　(5)单击‘完成”按钮，’打开严Windows Media编码器”进行编码，也可以单击“下一步”按钮，将显示“显示信息”对话框。在这里可以为该编码文件添加显示信息，这些信息将在使用Windows Media Player播放，并且只存在启动了字幕时才可以看到。
　　(6)单击“完成”按钮后，会打开WindowsMedia编码器直接进行编码，也可以单击“下一步”按钮对刚才的设置信息进行检查，将显示“设置检查”对话框。
　　(7)如果确认所进行的设置无误后，就可以单击“完成”按钮完成。在这里要注意的是，如果选中“单击‘完成’后开始捕获”复选项，在单击“完成”按钮后会立即捕获信息并进行编码。否则不会立即进行捕获，将显示窗口。
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浅述HLS视频服务器EasyDarwin视频直播点播平台如何快速搭建一个视频点播系统 1、点播服务，在EasyDarwin中，我们可以使用点播服务功能上传本地视频，点播上传支持的文件类型包括mp3、wav、mp4、mpg、mpeg、wmv、avi等，上传完成后，视频将进行解码，解码完成后，就可以观看视频了，并且还可以生成分享链接和二维码进行视频分享。EasyDarwin视频直播点播平台能实现视频流媒体的上传、转码、存储、录像、推拉流、直播、点播等功能，可兼容Windows、Android、iOS、Mac等操作系统，系统支持HTTP、HLS、RTMP等播出协议，具备较强的可拓展性与灵活性。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

华为的C语言编程规范.pdf

华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。
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