该专栏专注于YOLOv8的 Neck 部分改进，融合了 BiFPN 网络，大幅提升检测性能。BiFPN 通过高效的双向跨尺度连接和加权特征融合，解决了传统 FPN 的单向信息流限制。文章详细介绍了 BiFPN 的原理及其实现方法，并提供了核心代码修改指导。点击链接订阅专栏，每周定时更新，助您快速提升模型效果。推荐指数：⭐️⭐️⭐️⭐️，涨点指数：⭐️⭐️⭐️⭐️。

在 Java 中，“可预料的”错误通常指可通过编译时或运行时检测的错误。本文介绍查找和解决这类错误的方法：编译阶段包括修复语法错误、类型不匹配及找不到符号等问题；运行时涵盖处理空指针、数组越界、算术与输入输出异常等。此外，利用调试工具如打印语句和 IDE 的调试功能也有助于定位问题。解决这些错误需仔细分析提示信息并采取相应措施。

随着深度学习技术的发展，AI运动应用如“天天跳绳”和“百分运动”变得流行。本文探讨了将AI运动功能引入微信小程序的可行性，并介绍了几种解决方案。实现AI运动计数的关键技术包括视频抽帧、人体检测、姿态识别等。文中详细描述了离线方案（全离线和半离线）和原生方案（自研AI引擎和成熟插件）的不同实现方式，并对各种方案进行了对比，建议优先选择成本低、体验佳的AI运动识别插件方案。

**服务器发送事件（Server-Sent Events, SSE）** 是一种用于构建单向实时通信的技术，允许服务器主动向客户端（通常是浏览器）推送更新。SSE 提供了一个简单的 API，非常适合实时应用，如新闻更新、天气变化、社交媒体通知等。SSE 基于 HTTP 协议，通过长连接实现数据传输。其主要优点包括简洁的 API、持久连接和自动重连功能。大多数现代浏览器都内置了对 SSE 的支持。通过简单的服务器端和客户端代码，可以轻松实现数据的实时推送和接收。

Android平台屏幕采集、音频播放声音采集、麦克风采集编码打包推送到RTMP和轻量级RTSP服务的相关技术实现，做成高稳定低延迟的同屏系统，还需要有配套好的RTMP、RTSP直播播放器

Android平台GB28181接入SDK（SmartGBD），可实现不具备国标音视频能力的 Android终端，通过平台注册接入到现有的GB/T28181—2016服务，可用于如执法记录仪、智能安全帽、智能监控、智慧零售、智慧教育、远程办公、明厨亮灶、智慧交通、智慧工地、雪亮工程、平安乡村、生产运输、车载终端等场景，可能是业内为数不多功能齐全性能优异的商业级水准GB28181接入SDK

支持x64_64架构、aarch64架构（需要glibc-2.21及以上版本的Linux系统, 需要libX11.so.6, 需要GLib–2.0, 需安装 libstdc++.so.6.0.21、GLIBCXX_3.4.21、 CXXABI_1.3.9）。

Android平台无纸化同屏，如果需要本地录像的话，实现难度不大，只要复用之前开发的录像模块的就可以，对我们来说，同屏采集这块，只是数据源不同而已，如果是自采集的其他数据，我们一样可以编码录像。

Android平台扬声器播放声音的采集，在无纸化同屏等场景下，意义很大，早期低版本的Android设备，是没法直接采集扬声器audio的（从Android 10开始支持），所以，如果需要采集扬声器audio，需要先做系统版本判断，添加相应的权限。

我们在做Windows平台RTSP、RTMP播放器的时候，有这样的技术需求，特别是多路监控的时候，并不是每一路audio都需要播放出来的，所以，这时候，需要有针对音量调节的设计

CopyOnWriteArrayList 是java.util.concurrent的并发类，线程安全，遵循写时复制的原则（CopyOnWrite）。通过“写入时复制”（Copy-On-Write, COW）的策略来保证集合的线程安全，适用于读多写少的并发场景。

Windows平台RTSP、RTMP播放器实时录像接口设计，实际上，除了Windows平台，我们Linux、Android、iOS平台也是一样的设计，单纯的录像模块，如果做的全面，也不是一两个接口可以搞定的

JavaScript 自 1995 年由 Netscape 公司的 Brendan Eich 开发以来，经历了多个重要阶段。

该文档介绍了多种超分辨率模型及其GitHub项目地址，包括Real-ESRGAN（优化真实图片质量）、RCAN（基于残差结构与通道注意力机制）、SwinIR（基于Swin Transformer的图像恢复）、FSRCNN（轻量级快速超分辨率）、EDSR（增强型深度残差网络）、SRGAN（利用GAN的超分辨率模型）及LapSRN（多级Laplacian金字塔超分辨率）。

在学习和使用HTML属性时，新手应注意以下几点，以确保代码的有效性和可维护性：1. 确保属性名称正确无误；2. 使用引号包围属性值；3. 避免内联样式，集中管理CSS；4. 使用语义化标签；5. 添加`alt`和`title`属性提高可访问性；6. 避免重复的ID；7. 利用`data-*`属性存储自定义数据；8. 测试属性在各浏览器中的兼容性；9. 合理使用`target`属性，注意安全；10. 保持代码简洁。遵循这些注意事项，有助于编写高质量的HTML代码。

使用Python实现深度学习模型：智能保险风险评估

速通FFmpeg入门

点量云流提出了一种基于后台拉流转码的方案，将RTSP/RTMP/FLV等协议的视频流转换为WebRTC格式，实现在现代浏览器中的无插件播放。此方案具有良好的兼容性，支持主流浏览器，无需担心兼容问题。它利用浏览器硬件解码能力，减少终端计算资源消耗，并且具备低延迟和高实时性的优点，延迟可控制在100ms以内，非常适合摄像头监控领域。此外，前端集成简单，仅需使用标准WebRTC接口即可接入，降低了复杂度。

我们播放RTSP|RTMP流，如果需要同时做渲染和算法分析的话，特别是渲染在上层实现（比如Unity），算法是python这种情况，拉两路流，更耗费带宽和性能，拉一路流，同时回调YUV和RGB数据也可以，但是更灵活的是本文提到的按需转算法期望的RGB数据，然后做算法处理

RTSP转RTMP模块设计，可以用ffmpeg直接命令行转发，也可以用方案二的非常成熟的转发设计，ffmpeg转发，需要有一定的代码基础，有问题的话，bug修复需要对底层逻辑非常了解才行，方案二，技术成熟，二次开发难度不大，很容易集成到自己现有系统

一个好的推送模块，除了实现高效率的编码传输外，还要有好的音视频采集机制和灵活的架构支持，便于后期功能扩展，比如实时快照、预览、实时录像等。除此之外，还要有好的交互机制（比如envent callback）、低延迟和长期运行稳定的性能。