能力说明:
了解变量作用域、Java类的结构,能够创建带main方法可执行的java应用,从命令行运行java程序;能够使用Java基本数据类型、运算符和控制结构、数组、循环结构书写和运行简单的Java程序。
能力说明:
掌握Linux文件管理方式和技巧,对用户和组管理有基本认知,掌握Linux网络知识,对TCP/IP协议及OSI七层模型有较为清晰的概念,掌握Linux磁盘与文件系统管理技巧,知道如何安装Linux软件包,逐步掌握Shell脚本的编程技巧。
暂时未有相关云产品技术能力~
数字人的视频我是使用的腾讯智影生成带绿幕的视频,要实现透明背景,有个很关键的信息需要知道,不是所有的视频格式(视频编码)都支持透明背景,首先我们最常用的mp4就是不支持(不管是h264还是h265)都不支持,目前支持透明背景的只有少部分视频编码,比如google的vp9(webm)格式,上图中我用就是webm+vp9编码的视频。实测这种视频兼容性也不行,比如在苹果的safari浏览器下,就无法透明背景。
以上就是javax.validation.constraints的基本用法和高级应用。通过掌握这个强大的校验框架,我们可以轻松地为Java项目实现数据校验功能,从而提高代码的健壮性和可维护性。
这篇文章总结了使用ChatGPT提升程序员编程能力的方法和场景。作者经过两个月的使用发现,虽然ChatGPT目前还无法完全替代程序员在一些强上下文的编程场景下的能力,但在一些通用化的编程场景下,它的表现仍然可行。作者提炼出以下利用ChatGPT的场景
上述命令将输入视频input.mp4转换为H.265编码格式,并将结果保存为output.mp4文件。其中,-c:v选项表示视频编码器,libx265表示使用x265编码器,-crf选项表示视频质量,28表示目标视频质量,值越小视频质量越高,文件体积越大。
在这个示例中,我们使用Parallel并行执行command1命令,并使用:::符号传递arg1、arg2和arg3参数。Parallel会自动将这些参数分成多个块,并并行地处理它们。您可以使用其他选项来控制并行度和资源利用率,例如–jobs选项来指定要并行执行的作业数量,–load选项来指定要使用的系统负载等等。
之前在工作中,有遇到需要程序化截取视频片段的场景,这里使用ffmpeg命令行就可以很容易实现,这里也记录下我们使用过程中遇到的坑,希望对大家也有所帮助。 举个例子,当我们要截取视频文件中input.mp4的第15秒到第98秒时,ffmpeg命令行可以这么写:
HLS (HTTP Live Streaming)是苹果推出的视频流协议,HLS格式的视频包含一个m3u8文本文件,以及众多的.ts的视频片段,而m3u8文本文件的作用就是将这些ts片段索引起来。 因为HLS协议是将视频切分成很多小的ts片段,这些小片段很适合放到cdn上,有很多视频文章都使用了hls格式传输视频。今天我在这里教大家如何用ffmpeg将mp4格式的视频转为HLS(m3u8)格式。
上面RequestWrapper的代码我查阅资料的时候在多篇博文中看到了,但是单有RequestWrapper还不足以完成整个请求,而且我看很多网络上的博客都是只在Interceptor中Wapper,但实际这样是不对的,而且也完全不需要,因为必须要替换掉整个请求链路中的Request才行。这里我们只需要在Filter中将普通的Request替换成我们自己的RequestWrapper
CacheLoader的作用就是为了在Cache中数据缺失时加载数据,其中最重要的方法就是load()方法,你可以在load() 方法中实现对应key加载数据的逻辑。在调用LoadingCache的get(key)方法时,如果key对应的value不存在,LoadingCache就会调起你在创建cache时传入的CacheLoader的load方法。
ffmpeg -f image2 -i %d.jpeg -vf scale=-1:480 output5.mp4 #-1表示比例缩放,也可-vf scale=640:-1固定宽度缩放高度
wrk是一款开源的高性能http压测工具(也支持https),非常小巧,可以执行文件只有3M(其中主要是luajit和openssl占用绝大多数空间),别看核心代码3-5年没更新了,但依旧非常好用。虽然很早之前我就知道有这么个工具了,当时学习这个工具的时候我还拿它压测了我们的个人网站xindoo.me,发现mysql性能不行后加了wp-cache,通过cache把我网站的承载能力提升了10多倍。但当时之前简单使用它的初级功能,最近工作中恰好有个http服务需要压测,然后就拿wrk做了。这次使用了wrk lua高级功能实现了压测,我们找到了我们服务的瓶颈,同时也被wrk的超高性能所震惊。
common searh封装了有些快速搜索的快捷方式,比如通过gh关键词快速搜索github上的内容。当然这个也可以通过alfred的web search也可以快速设置,这个workflow只是替你封装好了知乎、淘宝、掘金、github的快速搜索。
后来我跳槽后自己买了Macbook pro,在努力把笔记本打造成高效开发工具时,又重新发现了这个app,又毫不犹豫的购买了Powerpack,结合一些workflow,很多繁琐的工作变得非常简单,比如之前百度搜索一个东西,需要打开浏览器,然后打开百度,再输入要搜的词,再点搜索一套组合拳下来几十秒就过去了,有了Alfred 快捷键+触发词+搜索词+回车 几秒钟搞定。下图是我最近一月来每天的Alfred的使用频率,工作日平均每天有30+次的使用率。
我司内部有个基于jstorm的实时流编程框架,文档里有提到实时Topn,但是还没有实现。。。。这是一个挺常见挺重要的功能,但仔细想想实现起来确实有难度。实时流的TopN其实离大家很近,比如下图百度和微博的实时热搜榜,还有各种资讯类的实时热点,他们具体实现方式不清楚,甚至有可能是半小时离线跑出来的。今天不管他们怎么实现的,我们讨论下实时该怎么实现(基于storm)。
tsfresh.feature_extraction.feature_calculators.count_above_mean(x) 大于均值的数的个数
本文介绍了优化IO密集型系统性能的三种主要策略——批处理、缓存和多线程,其工作原理和适用场景。
Spring作为一个优秀的企业级应用开发框架,不仅提供了众多的功能模块和工具,还提供了一种灵活高效的事件通知机制,用于处理组件之间的松耦合通讯。本文将详细介绍Spring的事件通知机制的原理、使用方法以及示例,希望对大家深入理解Spring框架有所帮助。
新手程序员在做设计时,因为缺乏经验,很容易写出欠设计的代码,但有一些经验的程序员,尤其是在刚学习过设计模式之后,很容易写出过度设计的代码,而这种代码比新手程序员的代码更可怕,过度设计的代码不仅写出来时的成本很高,后续维护的成本也高。因为相对于毫无设计的代码,过度设计的代码有比较高的理解成本。说这么多,到底什么是过度设计?
CyclicBarrier 是 Java 中的一种同步工具,它可以让多个线程在一个屏障点处等待,直到所有线程都到达该点后,才能继续执行。CyclicBarrier 可以用于协调多个线程的执行,以便它们可以在某个点上同步执行。
多图详解Redisson中RRateLimiter分布式限流的实现原理。
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