FFmpeg 学习笔记

这篇博客详细记录了FFmpeg的环境配置过程,包括在iOS上运行IJKMediaFramework时遇到的库缺失问题,解决编译时头文件找不到的错误,以及如何在Xcode中配置Header Search Paths和Library Search Paths。同时,博主分享了FFmpeg的编译使用方法和avformat_open_input打开文件失败的解决方案,强调了新版FFmpeg代码流程的变化。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >


1、ffmpeg 环境配置

http://blog.youkuaiyun.com/Lotheve/article/details/51517875



2、运行 IJKMediaFramework 

出现,iOS Undefined symbols for architecture armv7 std::basic_string<char, std::char_traits<char>

注意:不是修改Build Setting里面的设置,而是添加一个libstdc++.dylib, 搞定!



3、运行编译所遇到的问题

  1. 编译报 include“libavformat/avformat.h” file not found 错误。在Build Settings中找到Search Paths,设置Header Search Pahts 和 Library Search Paths。修改Header search paths 里的路径:$(PROJECT_DIR)/FFmpeg-iOS/include

  2. Directly in the engineering of "TARGETS" - > "BuildSettings" - > "Other Linker Flags" click on the "+" to add a "- liconv" item, if you have any questions, welcome to leave a message


XCODE里 Build Phases--》Link Binary With Libraries--> 里添加 libiconv.dylib 


https://my.oschina.net/asjoker/blog/614794


4、FFmpeg 编译使用

http://www.cnblogs.com/XYQ-208910/p/5651166.html


5、 avformat_open_input 打开文件失败

新版ffmpeg 的代码流程发生变化:

新 ffpemg  在 avformat_open_input 之前要 av_register_all(); 

老ffpemg 在avformat_open_input之前要 avcodec_register_all();


新版用av_register_all() 取代了 avcodec_register_all();







<think>嗯,用户让我介绍一下人工智能产品经理,首先我需要明确这个职位的定义和职责。人工智能产品经理,听名字就知道是结合了AI技术和产品管理的角色。可能和普通的产品经理有什么不同呢? 接下来,我应该分几个部分来介绍。可能需要先解释什么是人工智能产品经理,然后职责、技能要求、挑战,最后发展前景。这样结构比较清晰。 职责方面,他们需要负责AI产品的全生命周期,从需求分析到上线。可能需要协调技术团队和业务部门,确保产品符合用户需求。还有数据管理和模型评估,这点和传统产品经理不同,因为AI产品依赖大量数据和算法。 技能方面,技术理解是关键,比如机器学习、自然语言处理这些概念。产品管理能力当然也不能少,比如用户调研、项目管理。另外跨部门协作和沟通能力也很重要,毕竟要和工程师、数据科学家打交道。 挑战部分,技术的不确定性可能是一个大问题,比如模型效果不达预期。还有数据质量和隐私问题,合规性也是需要考虑的。用户期望管理,AI产品可能被高估,需要合理引导预期。 发展前景方面,随着AI应用越来越广,需求会增长。涉及的行业也很多,比如金融、医疗、教育,所以机会应该不少。持续学习新技术和行业动态对职业发展很重要。 需要注意用户可能不太了解技术细节,所以解释时要避免太专业的术语,用易懂的例子。比如在讲技术理解时,可以提到机器学习的基本原理,但不用深入算法细节。 还要确保结构清晰,分点列出,方便用户阅读。可能需要用加粗或者标题来区分各个部分,但根据系统指令,应该避免使用Markdown,所以用数字或项目符号。 检查一下是否符合系统级指令,比如数学公式是否正确使用$...$,不过这次内容可能不涉及公式。但如果有提到技术术语如模型评估指标,可能需要用LaTeX,比如准确率$Accuracy = \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}$,不过不确定是否需要,可能这里不需要。 最后用中文自然流畅地组织语言,确保每个部分衔接合理,帮助用户逐步理解人工智能产品经理的角色。</think>### 人工智能产品经理介绍 人工智能产品经理(AI Product Manager)是专注于AI技术应用与产品落地的复合型角色,需兼顾技术理解、市场需求和商业逻辑。以下是关键要点: --- #### 一、核心职责 1. **需求分析与定义** - 深入挖掘用户需求,结合AI技术可行性(如机器学习、自然语言处理)设计产品功能。 - 例:设计智能客服系统时,需明确自然语言理解(NLU)的准确率目标$Accuracy \geq 90\%$。 2. **技术协调与落地** - 充当桥梁角色,协调算法工程师、数据科学家与业务团队,确保技术方案与需求对齐。 - 监督模型训练、评估及迭代,例如验证模型效果是否符合指标$F1\text{-}score > 0.85$。 3. **数据管理与合规** - 主导数据采集、清洗及标注流程,保障数据质量与合规性(如符合GDPR要求)。 4. **产品生命周期管理** - 从原型验证到规模化部署,全程把控产品开发节奏,平衡资源投入与优先级。 --- #### 二、核心能力要求 1. **技术理解** - 掌握AI基础知识(如监督学习、深度学习框架),能评估技术方案的可行性。 - 理解技术限制,例如图像识别模型在低光照条件下的准确率下降问题。 2. **产品设计能力** - 熟悉用户调研、竞品分析及MVP(最小可行产品)设计方法。 3. **跨团队协作** - 擅长与工程师、设计师、法务等多角色沟通,推动复杂项目落地。 4. **商业敏感度** - 能将技术能力转化为商业价值,例如通过预测模型降低企业运营成本$Cost_{reduce} = 15\%$。 --- #### 三、常见挑战 1. **技术不确定性** - AI模型效果受数据质量、算法选择等因素影响,需预留容错空间。 2. **用户期望管理** - 避免过度承诺,明确AI能力的边界(如“推荐系统无法100%精准”)。 3. **伦理与隐私风险** - 解决算法偏见、数据滥用等问题,确保产品符合伦理规范。 --- #### 四、发展前景 - **行业需求**:随着AI在金融、医疗、教育等领域的渗透,岗位需求持续增长。 - **职业路径**:可向高级产品总监、AI战略规划等方向进阶,或深耕垂直领域(如自动驾驶、AI医疗)。 - **学习建议**:持续关注技术前沿(如大模型AIGC),同时提升商业分析能力。 --- ### 总结 人工智能产品经理需要兼具“技术理性”与“产品思维”,既要懂算法逻辑,又要能将技术转化为用户价值。适合对AI感兴趣、擅长跨领域协作的复合型人才。
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