- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏悟空被FFmpeg玩
FFmpeg 加密 mpegts 文件的处理方式
Stream #0:0(und): Video: h264 (Main) (avc1 / 0x31637661), yuv420p(tv, bt709), 1280x720 [SAR 1:1 DAR 16:9] Stream #0:0(und): Video: h264 (Main) (avc1 / 0x31637661), yuv420p(tv, bt709), 1280x720 [SAR 1:1 DAR 16:9] Input #0, mpegts, from 'crypto:output.mpegts': Duration: 00:03:18.77, start: 1.433367 Video: h264 (Main) ([27][0][0][0] / 0x001B), yuv420p(tv, bt709, progressive), 1280x720 [SAR 1:1 DAR 16:9] 确认文件是否存在： 点击(此处)折叠或打开 liuqideMacBook-Pro:hls liuqi$ ls output.mpegts output.mpegts
2.3K30发布于 2019-03-05 - 来自专栏Java架构师必看
spring源码分析9
spring源码分析9 强烈推介IDEA2020.2破解激活，IntelliJ
42720发布于 2021-04-13 - 来自专栏学习笔记ol
框架分析（9）-Hibernate
框架分析（9）-Hibernate 主要对目前市面上常见的框架进行分析和总结，希望有兴趣的小伙伴们可以看一下，会持续更新的。希望各位可以监督我，我们一起学习进步。
47520编辑于 2023-10-11 - 来自专栏golang算法架构leetcode技术php
golang源码分析（9）调度
o编写一个并发编程程序很简单，只需要在函数之前使用一个Go关键字就可以实现并发编程。
54720编辑于 2022-08-02 - 来自专栏golang算法架构leetcode技术php
golang源码分析：cayley(9)
中间使用到了goja解析器，它的作用是在golang环境中翻译执行javascript，因为我们的gizmo采用的是javascript语法。
33620编辑于 2023-08-09 golang源码分析 ：gopls（9）
最后我们来到了第三部分featureCommands，也是所有命令的大头，这里一共初始化了23个命令。我们首先看下第一个callHierarchy
9410编辑于 2026-03-18golang源码分析：langchaingo（9）
前面介绍了单独的匹配，如果把这个匹配过程接入到LLM，就是完整的RAG，即检索增强生成。我们先看看上一个例子还没介绍的最后几行代码
6210编辑于 2026-03-18- 来自专栏全栈程序员必看
视音频数据处理入门：UDP-RTP协议解析「建议收藏」
* (3)H.264码流分析程序。可以分离并解析NALU。 * (4)AAC码流分析程序。可以分离并解析ADTS帧。 * (5)FLV封装格式分析程序。 * (6)UDP-RTP协议分析程序。可以将分析UDP/RTP/MPEG-TS数据包。 case 1: case 2: case 3: case 4: case 5: case 6: case 7: case 8: case 9: (3)H.264码流分析程序。可以分离并解析NALU。 (4)AAC码流分析程序。可以分离并解析ADTS帧。 (5)FLV封装格式分析程序。可以将FLV中的MP3音频码流分离出来。 (6)UDP-RTP协议分析程序。可以将分析UDP/RTP/MPEG-TS数据包。
1.9K30编辑于 2022-09-13 - 来自专栏AIoT技术交流、分享
LabVIEW纹理分析（基础篇—9）
因此通过纹理分析，可对物体表面尺寸和形状的变化进行检测，如划痕(Scratch)、裂纹(Crack）和污渍（Stain)等。 纹理分析常用于对具有不规则纹理图案的目标表面进行检测，如瓷砖、纺织品、木材、纸张、塑料或玻璃的表面等。 多数基于纹理分析的机器视觉应用使用纹理分类器（Texture Classifier）进行检测。 通常来说，纹理分析过程会以目标的表面图像为输入，并以二进制大颗粒（Binary Large OBjects，BLOB）的形式输出检测结果。 获得缺陷部分的BLOB后，可以进一步使用颗粒分析工具对其属性、尺寸等进行分析。 适用性强的纹理分析检测过程不仅应对于噪声有较强的抵抗能力，还应具有平移不变（Shift-Invariant）、旋转不变（Rotate-Invariant）和尺度不变（Scale-Invariant）的性质
65330发布于 2021-08-10 - 来自专栏FreeBuf
Phpcms v9漏洞分析
最近研究源码审计相关知识，会抓起以前开源的CMS漏洞进行研究，昨天偶然看见了这个PHPCMS的漏洞，就准备分析研究一番，最开始本来想直接从源头对代码进行静态分析，但是发现本身对PHPCMS架构不是很熟悉 ，导致很难定位代码的位置，最后就采用动态调试&静态分析的方式对漏洞的触发进行分析，下面进入正题。 ，在该方法中对代码进行插桩，但是发现插桩后的居然无法打印到页面上，没辙（原因望各位大神指点一二），只能对代码进行一行行推敲，先把代码贴上，方便分析： ? 代码整体比较容易，可能比较难理解的就是$this->fields这个参数，这个参数是初始化类member_input是插入的，这个参数分析起来比较繁琐，主要是对PHPCMS架构不熟，那就在此走点捷径吧， 有了上面的参数列表后，理解get()函数的代码就要轻松许多了，分析过程略。结论就是，漏洞的触发函数在倒数6、7两行，单独截个图，如下⤵️： ?
2.2K70发布于 2018-02-24 - 来自专栏后端技术
系统设计与分析 作业9
该用例完成用户订购酒店的整体过程。 用户可搜索酒店，得到搜索表单。再根据搜索表单选择满意的酒店和房间类型。 最后验证预定，完成整个过程。
43240发布于 2019-05-25 - 来自专栏狗哥的 Java 世界
Java 并发（9）ConcurrentHashMap 源码分析
这里拿 CAS 操作进行分析，还是老套路，首先根据 key 的哈希码找到对应的分段锁，然后调用它的 replace 方法。 9. 自旋时具体做了些什么？ 这两种自旋方法大致是相同的，这里我们只分析 scanAndLockForPut 方法。
83910发布于 2020-04-15 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
ATAC-seq分析：Annotating Peaks（9）
无核小体区域功能分析 ATACseq 分析的另一个常见步骤是识别与无核小体区域相关的基因中的任何功能富集。
84120编辑于 2023-02-27 - 来自专栏码农知识点
zookeeper源码分析(9)-Curator相关介绍
如果客户端watcher注册过多，那么可能就会导致重连之后watch丢失（重连会清空sendThread的发送和接收队列，可能会导致watch丢失），甚至重连不成功（本文分析的版本3.1.0中只要调用client.getZooKeeper 在分析之前先知道下文中watch的作用： 在节点上注册的watch主要做的事情是：1.当节点被删除或创建时，唤醒注册watch的线程。2。 参考资料： ZooKeeper的Java客户端使用 跟着实例学习ZooKeeper的用法： 文章汇总 Zookeeper Client架构分析——ZK链接重连失败排查 http://zookeeper.apache.org
2.6K30发布于 2020-06-22 - 来自专栏生信小驿站
R语言meta分析（9）连续数据的meta分析
R语言meta分析(1)meta包 R语言meta分析(2)单个率的Meta分析 R语言meta分析(3)亚组分析 R语言meta分析(4)网状Meta 分析 R语言meta分析（5）累积Meta分析 R语言meta分析（6）一文解决诊断性meta分析（第一章） R语言meta分析（7）诊断性meta分析（meta4diag包） R语言meta分析（8）基于生存数据的meta分析 R语言meta分析（ 9）连续数据的meta分析 本文将介绍用R软件的meta数据包介绍连续数据资料的Meta分析。 .csv',header=T) colnames(data) library(ggplot2) library(meta) str(data) data.frame': 19 obs. of 9 variables: $ study : Factor w/ 19 levels "GSE102286","GSE114711",..: 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
6.1K22发布于 2020-06-12 - 来自专栏Y大宽
RNA-seq(9):功能富集分析
这部分开始进行基本的富集分析，两类 A：差异基因富集分析（不需要表达值，只需要gene name） B: 基因集(gene set)富集分析（不管有无差异，需要全部genes表达值） ### ######################################################### A：差异基因富集分析（不需要表达值，只需要gene name） ########### ######################################## -----------先说富集什么----------- 最常用的基因注释工具是GO和KEGG注释，这基本上是差异基因分析一定做的两件事 ########################################################## B: 基因集(gene set)富集分析（不管有无差异，需要全部genes表达值） gsea.jpeg 后记：做完这部分富集分析，接着按我的流程进入下一部分分析RNA-seq(10):KEGG通路可视化，因为直接用到这部分数据， 参考Y叔的包说明，里面写的特别详细 还有lxmic的简书
3.9K30发布于 2018-09-10 - 来自专栏python3
我的Python分析成长之路9
pandas入门 统计分析是数据分析的重要组成部分，它几乎贯穿整个数据分析的流程。运用统计方法，将定量与定性结合，进行的研究活动叫做统计分析。而pandas是统计分析的重要库。 =['a','b','c','d']) #自己设置索引 7 print(ser2['a']) #获得索引为a的值 8 print(ser2[['a','b','c']])#获取多个索引值\ 9 列数值排序 6 print(df4.sort_values(by=['a','b'])) 7 df5 = pd.Series([7,-5,7,4,2,0,4]) 8 print(df5.rank()) 9 axis:表示要操作的轴，inplace:表示操作是否对原数据生效 2.描述性统计分析 描述性统计是用来概括、表述事物的整体状况，以及事物间关联、类属关系的统计方法。 )) View Code 3.数据分析中的分组聚合、转化操作 1.使用groupby方法分组 DataFrame.groupby(by=None,axis=0,level=None
2.8K11发布于 2020-02-10 - 来自专栏Python程序员杂谈
9、backbone实例todos分析（三）总结
在前两篇文章中，我们已经对这个todos的功能、数据模型以及各个模块的实现细节进行了分析，这篇文章我们要对前面的分析进行一个整合。前面我们说过，有了肉和菜，剩下的就是要怎么吃。 我个人倾向于菜和肉一起吃，这样不会觉得腻 :-) 首先让我们来回顾一下我们分析的流程：先对页面功能进行了分析，然后又分析了数据模型，最后又对view的功能和代码进行了详解。 你是不是觉得这个分析里面少了点什么？没错了，就知道经验丰富的你已经看出来了，这里面少了对于流程的分析。 所以从我的分析中可以看的出来，我是先对各个原材料进行分析，然后再整体的分析（当然前提是我是理解流程的），这并不是分析代码的唯一方法，有时我也会采用跟着流程分析代码的方法。 当然还有很多其他的分析方法，大家都是自己的套路嘛。 下面简单的说说流程分析的方法。记得多年前在学vb的时候，分析一个完整项目代码的时候，习惯从程序的入口点开始分析。
58820发布于 2019-02-28 - 来自专栏desperate633
LeetCode 9. Palindrome Number分析代码
分析 最常规的思路是直接将数反转再对比，但实际上，我们只需要反转后半部分跟前半部分对比就可以了。两种情况，一是位数为偶数，直接对比，位数为奇数，大数除以10对比。
33320发布于 2018-08-22 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
ATAC-seq分析：Annotating Peaks（9）
无核小体区域功能分析ATACseq 分析的另一个常见步骤是识别与无核小体区域相关的基因中的任何功能富集。
88830编辑于 2023-01-27
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号