神农笔记-优快云博客

原创 Android media ---- 1.8、Android最简单的音频播放器

1、最简单的音频播放器Android 音视频的代码好多都属于native层，Nupalyer和AweSomePlayer控制流程复杂，学习难度比较大，作为app人员来说接触的机会又比较少，导致想学习知识的人门槛比较高。所以这边通过上层的控制，让大家慢慢熟悉播放器的原理。因此将非常简单的音频播放器，拿出来练习，源码提供大家参考。都有注释就不一一解释了。本app采用上层的MediaCode...

2018-12-29 15:55:36 275

原创 Android media ---- 1.7.ffmpeg 简单音频播放器

哎，喜欢偷懒，这边直接抄袭下雷神的代码。雷神是个值得敬佩的程序员。vs代码下载链接：https://pan.baidu.com/s/1c2dIuYk 密码：ld4b/* *最简单的基于FFmpeg的音频播放器 *Simplest FFmpeg Audio Player * *雷霄骅 Lei Xiaohua *leixiaohua1020@126.com *中国传媒大学/...

2018-12-29 15:54:44 281

原创 Android media ---- 1.6.ffmpeg 简单视频播放器

哎，喜欢偷懒，这边直接抄袭下雷神的代码。雷神是个值得敬佩的程序员。vs代码下载链接：/** * 最简单的基于FFmpeg的视频播放器2(SDL升级版) * Simplest FFmpeg Player 2(SDL Update) * * 雷霄骅 Lei Xiaohua * leixiaohua1020@126.com * 中国传媒大学/数字电视技术 * Communica...

2018-12-29 15:53:47 287

原创 Android media ---- 1.5.ffmpeg yuv输出

开发环境vs2010 环境比较老。一下程序要求输出一个pcm数据，使用yuv工具可以打开播放。在这里简单介绍ffmpeg的api调用。后面还会写个整个video的播放，会提供统一的工程。AVFormatContext *pFormatCtx;int i, videoindex;AVCodecContext *pCodecCtx;AVCodec *pCodec;AVFrame...

2018-12-29 15:52:43 231

原创 Android media ---- 1.4.ffmpeg pcm输出

开发环境vs2010 环境比较老。一下程序要求输出一个pcm数据，使用pcm工具可以打开播放。在这里简单介绍ffmpeg的api调用。后面还会写个整个audio的播放，会提供统一的工程。AVFormatContext *pFormatCtx;int i, audioStream;AVCodecContext *pCodecCtx;AVCodec *pCodec;首先定义...

2018-12-29 15:51:46 170

原创 Android media ---- 1.3 主流的开源项目

主流的开源项目 Ffmpeg VlC mplayer ijkplayer 目前比较受欢迎的主流的项目，有上面几个。其中ffmpeg 是必须要了解的。http://ffmpeg.org/ 这个是官网。它是一个开源项目，里面包含各种解码编码格式，并通过一系列的框架，将其组合在一块，形成了非常好用的编解码内核。网上有好多学习的资料。接下来的三个播放器都是...

2018-12-29 15:48:36 172

原创 Android media ---- 1.2 需要认识的一些工具

需要认识的一些工具做音视频难么遇到些bug。一些有用的分析工具不仅能帮助我们解决问题，还能帮助我们在学习的时候有个客观的认识，使得知识变得不会难么抽象。借助工具，这是非常好的一个学习方法。这边介绍几个我自己常用的。1、码流分析工具 Elecard StreamEye Tools这个工具在分析图像运动适量的时候常用的，最近很少用了，又卸载了。就不上图了。2、视频格式分析工具 Ele...

2018-12-29 15:45:25 371

原创 Android media ---- 1、音视频基础知识

1.播放器原理2.基础数据：视频 yuv rgb yuv420 音频 pcm adpcm3.编码格式： ...

2018-12-29 15:42:50 241

原创人工智能入门2.线性回归-理解TensorFlow中wb参数的含义

刚开始入门的时候，我们经常遇到单层神经网络模型如下b = tf.Variable(tf.zeros([1]))W = tf.Variable(tf.random_uniform([1, 1], -1.0, 1.0))y = tf.matmul(W, x) + b我们如何去理解它。输入数据x 可以理解，输出数据y也是可以理解的。如何去理解w 和b的含义。今天我们来深度的解刨一下。一、...

2018-12-29 14:19:25 1077 2

原创人工智能入门1.交叉熵 - loss函数在Tensorflow中的定义

1.交叉熵要懂得交叉熵，先要懂得信息量信息量的定义香农（C. E. Shannon）信息论应用概率来描述不确定性。信息是用不确定性的量度定义的.一个消息的可能性愈小，其信息愈多；而消息的可能性愈大，则其信息愈少.事件出现的概率小，不确定性越多，信息量就大，反之则少。其中标识x0 事件出现的概率。通俗的讲，信息量，就是某个事件能给你带来多大的震撼，越震撼信息量就...

2018-12-29 11:41:11 447

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