推荐
专栏
教程
课程
飞鹅
本次共找到364条
vr直播
相关的信息
Wesley13
•
3年前
5G 时代,从视频互动特效技术看未来趋势
疫情期带来了在线娱乐行业的爆棚式发展,也让行业本身更加审视在交互体验上的突破价值。优酷团队开始了对互动视频体验的全新升级,升级集中体现在三个方面:直播化、游戏化、特效化。_本文根据阿里巴巴的资深算法专家李静,在云栖大会的《5G时代,优酷新型视频互动特效技术实践》的演讲整理而成,为大家分享优酷在互动视频领域的创新技术。__
Wesley13
•
3年前
IM开发快速入门(二):什么是IM系统的实时性?
本文在编写时参考了博客作者“鹿呦呦”和在线课程“即时消息技术剖析与实战”的相关资料,一并表示感谢。1、引言随着移动互联网络的发展,IM技术的应用已经不仅限于聊天应用本身,它早已融入各种应用形态中,比如:直播中的主播互动、联网游戏中的玩家互动、外卖/打车应用中的实时位置共享、在线教育应用中的互动白板等。在这些风格迥异的应用场景下,IM技术
Wesley13
•
3年前
2018年视频云服务市场格局进入整合阶段,阿里云视频云位居市场竞争力领导者的位置...
据计世资讯(CCWResearch)的研究结果表明:一、中国视频云市场进入高速发展阶段据计世资讯(CCWResearch)的研究结果表明,近年来国内视频云市场保持了高速的增长势头,特别是2016年以来,视频云市场进入高速发展阶段,直播的火爆带动视频云服务需求快速增长。2018年中国视频云服务市场规模已经达到31.2亿元,同比增长36.2%。随着
Stella981
•
3年前
LiveVideoStack线上分享第五季(十三):高性能视频硬件编码
面向4G/5G场景下视频业务的爆发以及用户对于更高画质的要求(直播、短视频、视频点播等业务),更高清的画质意味着需要更大的计算资源以及网络带宽资源,而海量用户侧的画质提升/宽带降低,会导致前端以及视频平台厂商带宽的线性增长,增加运营开销。基于高性能视频编解码技术的解决方案,可以实现高清画质更快的压缩速度、更少的带宽消耗,使得视频内容生产方及运营平台,在满足用
Wesley13
•
3年前
Java实现随机红包分配算法 [非均值波动]
关于红包算法,其实笔者早在16年某个直播平台实现过。论彻底随机性,网上可刊资料少之又少。在网上查阅的资料大部分都是非随机分配、均值波动分配等方案,那么以下笔者来分享一套红包的分配算法。介绍下网上惯用的做法:1、均值波动分配 即根据总金额和数量,计算出平均值,为每个红包的金额进行上下随机波动,计算出所有红包的金额。2、随机金额分配
Wesley13
•
3年前
2020中国 .NET开发者大会精彩回顾:葡萄城高性能表格技术解读
12月19日,2020中国.NET开发者大会在苏州召开。本次会议以“开源、共享、创新”为主题,结合线下、线上实时同步直播的方式,征集了来自微软、龙芯等知名企业的40余位技术大咖,为50余万名开发者带来了近50场技术讲座和.NET应用实践。葡萄城的表格技术负责人王鸿先生,有幸作为本次大会的演讲嘉宾,向在场的.NET开发者分享了葡萄城高性能表格技术
WeiSha100
•
2年前
C#在线学习平台源代码
分享一个C.NET的在线学习平台,有源代码和开发文档,可以做二次开发,可以在线点播,直播,刷题,在线考试测试,统计管理,教师后台可以批量上传试题,发布试卷,批改试卷,统计导出成绩等简单介绍一下这个平台的一些功能,详细的可以自行下载了解哦1、在线刷题:试题可以批量导入导出,学员可以随时随地刷题2、在线考试:多种考试模式,客观题自动阅卷,主观题人工阅卷3、视频
WeiSha100
•
2年前
C#.NE在线考试开发文件和源代码
内容介绍:分享一个C.NET的在线考试系统,有开发文档和源代码,可以做二次开发,可以在线点播,直播,刷题,在线考试测试,统计管理,教师后台可以批量上传试题,发布试卷,批改试卷,统计导出成绩等简单介绍一下这个平台的一些功能,详细的可以自行下载了解哦1、在线刷题:试题可以批量导入导出,学员可以随时随地刷题2、在线考试:多种考试模式,客观题自动阅卷,主观题人工
WeiSha100
•
2年前
职业证书线上培训系统源码
可以在线学习,刷题,参与考试,后台学习记录可追踪,可打印学习证明,这个源码支持二次开发,测试搭建了一套,比较好上手,分享给大家,需要的话可以下载研究。整体的功能比较完善,做为一个培训系统足够了1、在线学习:可上传视频,图文资料,习题2、在线直播:可以屏幕共享,电子白板,文字交流,在线培训3、刷题:有可批量管理上传的题库,有记笔记,收藏,错题练习等4、考试:多
helloworld_38131402
•
2年前
深度学习与图神经网络研修
深度学习与图神经网络研修时间2022年10月13日—2022年10月17日直播特色:1、采用深入浅出的方法,结合实例并配以大量代码练习,重点讲解深度学习框架模型、科学算法、训练过程技巧。2、能够把握深度学习的技术发展趋势,可以熟练掌握深度学习核心技术、实践技巧,同时针对工作中存在的疑难问题进行分析讲解和专题讨论,有效的提升学员解决复杂问题的能力;3
1
•••
31
32
33
•••
37