HLS

最新推荐文章于 2025-05-14 15:34:11 发布
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分类专栏： media
本文档主要介绍了HTTP Live Streaming (HLS) 的核心技术细节，包括如何使用HLS进行流媒体内容的传输与播放。HLS是一种由苹果公司设计的HTTP-based流媒体网络传输协议，适用于直播和点播视频内容。


About HTTP Live Streaming官方文档翻译 [iOS]

http://yoferzhang.com/post/20160810AboutHTTPLiveStream/



HLS之http live streaming 开发必备

https://wenku.baidu.com/view/2cfcaf1ca8114431b90dd8f3.html




FFmpeg Muxer HLS
A_zyx0808的博客
01-10 1310
介绍如何使用FFmpeg将多媒体文件的封装格式转为HLS封装格式
学习HLS.js库的demo案例
01-07
HLS是苹果公司开发的一种流媒体传输协议，可以用于直播和点播视频内容的传输。HLS.js特别适用于使用HTML5的video标签进行视频播放。 在学习HLS.js的过程中，开发者可以通过实例来理解库的功能和工作原理。一个典型...
hls
xiaoxiaoniaoge的专栏
04-03 367
https://developer.apple.com/streaming/
HLS协议
good good study, day day up!
12-02 2778
HLS协议
HLS pragma
jerwey的博客
12-24 4154
INLINE Description 内联一个函数，删除所有的函数层次结构。用于跨函数边界进行逻辑优化，并通过减少函数调用开销来改善延迟/间隔。 Removes a function as a separate entity in the hierarchy. After inlining, the function is dissolved into the calling function a...
HLS入门
2201_75357199的博客
05-28 1603
HLS(High Level Synthesis)：一款高层次综合工具，能够将 C/C++ 或者 system C 等高级语言转化为 RTL (底层硬件描述语言)电路，降低开发时间。提供了常见的库（例如图像处理相关的 OpenCv 库和其它的数学库）。可以创建IP并通过例化或者使用 BlockDesign 的方式应用到项目中。
HLS-指令使用指南
Vuko_Coding Zone
09-25 9446
写在前面 本文记录了HLS的所使用的大部分指令，参考UG1270，对每个指令进行讲解，并有相关示例。 内核优化 pragma HLS allocation 说明 指定实例限制以限制已实现内核中的资源分配。这定义并可以限制用于实现特定功能、循环、操作或内核的 RTL 实例和硬件资源的数量。 ALLOCATION pragma 在函数体、循环或代码区域内指定。 例如，如果 C 源代码有四个函数 foo_sub 的实例，则 ALLOCATION pragma 可以确保最终 RTL 中只有一个 foo_sub 实
HLS directive
weixin_42695519的博客
11-01 942
directive用途 两种形式 在.tcl 中 写 需要改动directive.tcl 在代码中 #pragma
HLS简介
weixin_43828944的博客
06-07 2145
HLS简介
hls 的使用方式
weixin_50559423的博客
05-14 1710
通过HLS.js，开发者可以轻松实现HLS流媒体的播放。示例代码展示了如何使用HLS.js加载和播放.m3u8格式的视频流，并处理相关事件，如清单解析完成、错误处理等。此外，还提供了初始化播放器的函数，支持直播流和点播流的缓冲策略及动态比特率切换。HLS.js为开发者提供了强大的工具，确保在各种浏览器和设备上实现流畅的流媒体播放体验。
hls.min.js源文件
09-03
HLS 协议最初由苹果公司开发，主要用于实现在iOS设备上流式传输视频数据，后来逐渐发展成为行业内广泛采用的视频流媒体标准。 HLS的核心机制是将视频内容切割成一系列的小文件，这些文件通常为.ts (Transport ...
RGB_To_HLS.rar_HLS_HLS色彩变换_RGB to H_rgb to hls_rgb转换hls公式
09-21
RGB到HLS（Hue, Lightness, Saturation）色彩空间的转换是计算机图形学中的一个常见任务，尤其在图像处理和色彩分析中扮演着重要角色。RGB色彩模型是我们日常生活中最直观的颜色表示方式，它基于红（Red）、绿...
HLS进行c simulation没有hls-opencv.h的文件，出现Segmentation fault
12-25
在使用HLS（High-Level Synthesis，高层次综合）进行C语言模拟时，如果遇到“hls-opencv.h”文件缺失并伴随“Segmentation fault”的错误，这通常涉及到OpenCV库在HLS项目中的集成问题。OpenCV是一个广泛使用的...
hls拉流实例1,hls推流,C#
09-10
本实例主要关注C#环境下如何实现HLS拉流和推流，以及如何创建一个简单的HLS拉流播放器。以下是关于HLS拉流、推流及C#实现的相关知识点： 1. **HLS协议**：HLS通过将多媒体内容切割成小段的TS（Transport Stream）...
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
最新发布
09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
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