随着VR/AR技术的迅速发展,360度视频正逐步成为主流的拓展现实内容形式。但是,如何在有限的网络条件下高效传输和流畅播放360度视频仍面临诸多挑战。特别是对于移动终端,网络状况波动严重,将传输效率最大限度提升至关重要。E3PO作为开源的360度视频传输模拟平台,具有较高的定制性和可靠性。它支持对各种传输参数进行细致设置,包括视频编码格式、投影方式、分块策略以及传输策略等各个环节。此外,E3PO可

在过去几年,人工智能主要应用于自然语言处理、计算机视觉等前端开发领域。它能帮助开发者更好地理解用户需求,并提供个性化的体验。但是,随着时间的推进,我们开始注意到AI也开始渗透进入后端开发这个区域。 随着微服务和无服务器计算等技术的发展,后端体系结构变得越来越分布和动态,这也给运维带来更多挑战。一方面需要高效调度资源,另一方面也面临着更多的性能问题定位。AI系统通过分析庞大的监控数据,可能可以提前发

随着视频业务的增长,如何高效处理和处理大量视频数据成为一个重要的问题。通常情况下,视频处理涉及数个独立但相关的任务,如视频采集、编码、转码、调度等。如果每个任务独立开发,不仅造成重复开发,且难以协调各个子任务。 BMF(即开源项目名)是一个能解决此类问题的通用视频处理框架。它提供了模块化和流水线化的方法构建视频处理系统。开发者可以利用BMF内置或自定义的处理模块来搭建相关视频处理流程。这些模块可以

在开始学习大数据时,我参考过许多学习路线的建议,但觉得直接照搬别人的学习顺序未必适合自己。最后结合工作需要和个人经历,我制定了一套适合自己的学习路线: 开始学习Linux命令和系统基本概念。然后分别学习Java、Python以及Scala这几种在大数据开发中常用的编程语言。然后着重学习Hadoop核心技术如HDFS和MapReduce;接触数据库Hive后,学习数据流技术Kafka和分布式协调服务

作为一名程序员，我深知在云原生时代，Kubernetes已经成为应用部署和运维的核心工具。而KubeWharf作为基于Kubernetes的云原生应用部署平台，为我们提供了更加便捷、高效的应用部署和管理体验。下面我将分享关于KubeWharf的使用指南和学习总结。安装与配置你需要安装KubeWharf。根据官方文档的指导，选择适合你操作系统和Kubernetes集群的安装方式进行安装。安装完成后，

边缘计算（Edge computing）是一种在物理上靠近数据源头的网络边缘检测，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务的计算模式。简单点讲，边缘计算是将从终端采集到的数据，直接在靠近数据产生的本地设备或网络中进行分析，无需再将数据传输至云端数据处理中心。 边缘计算发生的位置称为边缘结点，它可以数据产生的源头和云中心之间任一具有计算资源和网络资源的结点。比如，手机就是人

云原生是基于分布部署和统一运管的分布式云，以容器、微服务、DevOps等技术为基础建立的一套云技术产品体系。它强调在云环境下使用容器化部署、微服务架构、自动化管理和持续交付等技术和实践，以提高应用程序的可靠性、弹性和可维护性。容器化：容器化是云原生的基石，它将应用程序及其依赖项打包成独立的、可移植的容器。容器提供了隔离性和一致性，使得应用在不同环境中能够稳定运行。微服务架构：微服务架构是云原生应用

随着大模型时代的来临，人机交互模式发生了革命性的变化，给个体创作者带来了前所未有的赋能。一方面，插件机制的出现，让平台开启了“应用时刻”，为模型的场景应用带来巨大的可能性。更有“灵魂”的数字人也有望成为下一代人机交互的入口。人机交互的革新将赋能个体成为超级生产者。而在AI助力产业发展方面，MaaS服务和垂直领域应用将是大模型时代AI发展的重要趋势，通过建设可控、可用的安全生态，推动模型的落地和应用