解码器

由于近期开发一个中型的物联项目，带着十来个兄弟从底层硬件到无线局域通信到通用网关到netty高可用框架到spring cloud的后台开发到移动端APP开发到WEB前端的开发整体框架的搭建，虽然很辛苦，但我一直在给兄弟们说我们要三年内在物联行业占有一席之地，期待项目的成功。就因为这样，我写出了这个netty自学框架，虽然也是开始学习，我想通过项目的历练肯定对大家都有用，加油！ 将字节解码为消息----ByteToMessageDecoder和ReplayingDecoder；将一种消息类型解码为另一种----MessageToMessageDecoder。 什么时候会用到解码器呢？很简单：每当需要为ChannelPipeline中的下一个ChannelInboundHandler转换入站数据时会用到。此外，得益于ChannelPipeline的设计，可以将多个解码器链接在一起，以实现任意复杂的转换逻辑。 、 七、基于分隔符的协议 文章来源: 不惑之年的硬件牛人转到软件自学之netty框架（五）编码器和解码器、WebSocket

Hi3536CV100 文章来源: HI3536C 多通道网络解码器

转载自： http://blog.csdn.net/goncely/article/details/616589 1 概念介绍 哈夫曼编码是一种最优的前缀编码技术，然而其存在的不足却制约了它的直接应用。首先，其解码时间为O(lavg), 其中lavg为码字的平均长度；其次，更为最重要的是，解码器需要知道哈夫曼编码树的结构，因而编码器必须为解码器保存或传输哈夫曼编码树。对于小量数据的压缩而言，这是很大的开销。因而，应用哈夫曼编码的关键是如何降低哈夫曼编码树的存储空间。Faller[1973]提出的自适应哈夫曼编码技术使哈夫曼编码树的存储空间降为零，即在使用某种约定的情况下，解码器能动态地重构出和编码器同步的哈夫曼编码树，而不需要任何附加数据。这样做的代价便是时间开销的增大。另一种技术是编码器和解码器使用事先约定的编码树，这种方法只能针对特定数据使用，不具备通用性。另外一种，也是最为常用的方法，便是范式哈夫曼编码。现在流行的很多压缩方法都使用了范式哈夫曼编码技术，如GZIB、ZLIB、PNG、JPEG、MPEG等。 范式哈夫曼编码最早由Schwartz[1964]提出，它是哈夫曼编码的一个子集。其中心思想是：使用某些强制的约定，仅通过很少的数据便能重构出哈夫曼编码树的结构。其中一种很重要的约定是数字序列属性(numerical sequence property)

一直想写点分析FFmpeg的文章，一来让自己回头总结下知识，二是分享分享自己的经验。音视频在我才工作的时候是个很冷门的技术，那个时候流行java开发，智能手机的解码能力还挺堪忧更别说编码了。好在音视频有一个最棒的开源项目FFmpeg。 FFmpeg项目基本是目前所有音视频项目的基石，但是FFmpeg有一个问题就是太庞大。一开始接触音视频的同学可能比较蒙圈，一上来就看这么大的项目都不知道从何入手。不过没关系相信看完我的FFmpeg解析系列应该对这个库有一定的认识。 音视频的处理基本围绕着两种数据 原始的数据 原始数据可以看作是图像或者音频原始采集数据,这些是未经过编码的。如我们平时开发时麦克风采集的PCM数据，亦或者是摄像头采集的YUV数据。 编码的数据 编码数据顾名思义就是编码过的数据,原始数据通过一定的运算就变成了编码的数据，我们常说的AAC/MP3或者H264都是编码数据 在FFmpeg里也是围绕着这两个基础数据来进行操作,FFmpeg使用AVPacket来承载编码的数据，用AVFrame来承载原始数据.所以这里就很有必要先说说这两个基础数据在FFmpeg里的实现。 AVPacket AVPacket 定义在avcodec.h里面我们先看看他的定义 typedef struct AVPacket { AVBufferRef * buf ; int64_t pts ; int64

HOW TO GENERATE A SEQUENCE Autoregressive CNN：通过卷积窗口对元素的相对位置进行建模 RNN：通过时序展开对元素的绝对位置进行建模 Transformer：全局计算attention，需要额外地提供位置信息 如何提供位置信息？ fixed embedding learn positional embedding 全局建模造成的问题 虽然可以并行化，计算复杂度与输入序列长度成平方的关系，速度 全局建模，attention 会分配到无关紧要的元素 Non-Autoregressive decode with Transformer 如何处理解码输入的问题（fertility） 解码元素之间相互依赖关系较弱，如何处理多模态问题 抛弃了RNN解码器，如何解决最优解码序列的搜索问题（beam search） NMT V.S. Text Summarization 区别： sequence length (long term dependency) difference in length between input and output difference in mapping input to output 相同： 文本间的映射 NLU + NLG MAKE TRANSFORMER FASTER 方向： 降低序列长度 舍弃全局依赖，选择局部依赖

机器翻译 本教程源代码目录在 book/machine_translation ,初次使用请您参考 Book文档使用说明 。 # 说明 硬件要求 本文可支持在CPU、GPU下运行 对docker file cuda/cudnn的支持 如果您使用了本文配套的docker镜像，请注意：该镜像对GPU的支持仅限于CUDA 8，cuDNN 5 文档中代码和train.py不一致的问题 请注意：为使本文更加易读易用，我们拆分、调整了train.py的代码并放入本文。本文中代码与train.py的运行结果一致，如希望直接看到训练脚本输出效果，可运行 train.py 。 # 背景介绍 机器翻译（machine translation, MT）是用计算机来实现不同语言之间翻译的技术。被翻译的语言通常称为源语言（source language），翻译成的结果语言称为目标语言（target language）。机器翻译即实现从源语言到目标语言转换的过程，是自然语言处理的重要研究领域之一。 早期机器翻译系统多为基于规则的翻译系统，需要由语言学家编写两种语言之间的转换规则，再将这些规则录入计算机。该方法对语言学家的要求非常高，而且我们几乎无法总结一门语言会用到的所有规则，更何况两种甚至更多的语言。因此，传统机器翻译方法面临的主要挑战是无法得到一个完备的规则集合[ 1 ]。 为解决以上问题，统计机器翻译

　　下载地址： https://www.crsky.com/zhuanti/shipinjiemaqi.html 　　K-Lite Codec Pack Full v14.3.4 Beta 　　软件大小:45.79 MB 　　软件简介： 　　此版只有Media Player Classic Home Cinema [version 1.3.1311.0]一个版本的播放器。相对于K-Lite Mega Codec Pack,解码器以及滤镜方面也有所不同，具体请查看软件的帮助文档。 　　K-lite Codec Pack共有三个版本：Basic、Standard和 Full.它为您提供绝大多数影音格式的解码器,装了它,您的播放器就可以通吃绝大多数的影音格式.标准版(Standard)包括了播放当今绝大多数能在网上免费下载到、播放影音文件所需的解码器;完全版(Full)则包括对更多不常用文件格式的支持并附带了一个媒体播放器。 　　Win8codecs(Win8解码器) v6.7.9 　　软件大小:32.80 MB 　　软件简介： 　　Win8codecs(Win8解码器)是首个为windows 8设计的音频视频解码器。安装程序可以自动化将流行的解码器安装好，不需要任何设置和调整即可使用windows media player或media center播放你的媒体文件。windows 8

概述 户外监控设备经常捕捉带有雨纹(rain streak)的图像，这可能会严重影响一些现有电脑视觉系统的表现。因此，自动去除雨纹成为计算机视觉和多媒体领域的重要研究课题，并已成功应用于无人驾驶技术和基于内容的图像编辑等领域。 对于单个图像的去雨处理，现有的基于深度学习的方法要么专注于网络的入口和出口,将输入图像分解为高和低频率信息，使用残差学习减小映射范围，要么引入级联学习(cascaded learning)，将去雨分解为多阶段任务。这些方法将卷积神经网络视为封装的端到端映射模块，没有深入探讨神经网络设计的合理性和优越性。 这篇论文发表于ACM MM 2018，提出一种非局部增强的编码器解码器网络架构，用于增强特征表达和空间相关学习。该架构包含一个嵌入池索引(pooling indices)的编解码器网络，由一系列非局部增强的密集块(dense block)组成，不仅充分利用了所有卷积层的层次特征，而且能够很好地捕获长距离依赖和结构信息，有效学习日益抽象的特征表示。 该方法同时做到有效去除各种密度的rain streak，完美保留图像的细节。 论文链接 背景知识 Pooling indices 在Decoder中需要针对最大池化之后的feature map进行上采样。上采样，顾名思义就是池化的反向处理，这个过程中存在着不确定性

Abstract 概述 ：我们提出了一种新的方法，利用最近的发展神经机器翻译(NMT)，生成对抗性网络(GANs)和运动生成来生成手语。我们的系统能够从口语句子中生成手语视频。与当前依赖于大量注释数据的方法相反，我们的方法需要最少的注释和骨架级别的注释来进行培训，我们通过将任务分解为专门的子流程来实现这一点。 方法 ：我们首先将一个NMT网络和一个运动图(MG)结合起来，将口语句子翻译成手语姿势序列。生成的姿态信息用于生成生成模型，生成逼真的手语视频序列。这是第一种不使用经典图形头像的连续符号视频生成方法。 数据集 ：我们在PHOENIX14T手语翻译数据集上评估了我们的方法的翻译能力。 我们为文本到注释的翻译设置了基线，开发/测试集BLEU-4的分数为16.34/15.26。 我们还将使用广播质量评估指标，定性和定量地演示我们的方法对于多手势者和高清的视频生成功能。 Introduction 和口语一样，手语也有自己的语法规则和语言结构。这使得口语和手语之间的翻译成为一个复杂的问题，它不是简单地将文本映射到手势的逐字逐句的练习。图1演示了语言的标记化和它们的顺序是不同的，它需要机器翻译方法来找到一种口语和手语之间的映射，这需要考虑到它们的语言模型。 SLR的工作： 将手势序列映射为口语，提供手势序列的文本，如【17】【48】，那是因为觉得耳聋的人能自如地阅读口语

深度学习模型-自动编码器（AE），就是一个神经网络的映射函数，f(x)——>y，把输入的一个原始信号，如图像、声音转换为特征。 大纲： 自动编码器的基本思想 网络结构 损失函数与训练算法 实际使用 去燥自动编码器 稀疏编码 收缩自动编码器 多层编码器 本集总结 自动编码器的基本思想： 人工神经网络实现的是一个向量X映射为另一个向量Y（R n ——>R m ，m<<n），通过多层复合函数来实现，Y一般设置为样本标签向量label。AE把Y设置为从原始数据X提取出的特征向量，如X是一个高维的图像或声音。而Y是自动训练出来的，不需要人工指定，因此需考虑怎么设置训练目标函数。 直接用一个单层或者多层神经网络对输入数据进行映射，得到输出向量，作为从输入数据提取出的特征。核心问题：怎么设置训练目标？解决思想：编码器+解码器框架。 网络结构： 编码器-将输入数据映射为特征向量，解码器-将特征向量映射回输入向量重构。 类似于PCA，不过PCA直接计算目标函数L，不用训练。 损失函数与训练算法： 损失函数定义为重构误差，类似PCA的做法。损失函数： ，h是编码器的映射函数，g是解码器的映射函数。x i 编码之后再解码和原始数据x i尽可能的接近。xunlianhao 训练算法和普通的神经网络相同，用BP算法训练，梯度下降法SGD、GD 来源： https://www.cnblogs.com