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这就需要一个分发流的机制，把同一路流分发给多个使用者去操作，下面实现了一个简易的线程安全的音视频流分发框架。

文章目录1.使用命令行实现采集PCM数据2.使用代码实现3.播放PCM4.PCM转换为WAV1.使用命令行实现采集PCM数据确保你的系统有FFmpeg安装。你可以通过在终端运行ffmpeg-version来检查是否已安装。找出你的麦克风设备名。在Linux中，你可以使用arecord-l命令列出所有的音频录制设备。使用FFmpeg录制音频。下面是一个基本的命令示例，它使用FFmpeg从麦克风捕获音

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计算机无法访问,您可能没有权限使用网络资源.请与这台服务器的管理员联系以查明您(1)安装NWlinkIPX/SPX/NetBIOSCompatibleTransportProtocol协议。

Qt/C++音视频开发-FFmpeg保存裸流介绍FFmpeg是一个开源的多媒体框架，能够处理音频、视频及其他多媒体文件和流。裸流指的是未经封装处理的原始音视频数据。

但是对与画图没什么影响，以后可以不用配置）subl~/.bash_profileexportGRAPHVIZ_DIR=/opt/homebrew/Cellar/graphviz/5.0.1/binexportPATH

示例代码：importpandasaspddf=pd.DataFrame({"A":[1,2,3],"B":[4,5,6]})df.to_excel("output.xlsx")这样就可以在当前目录下生成一个名为

这里直接给出两个demo供大家参考（1）如果你的数据很长，但是显性出现在代码中的话就用这招，直接修改数据类型为strimportpandasaspd#创建DataFramedata={'数据':[

提示最新的性能参数，请参考#406GB28181的推流性能测试，请参考：#961概述在最近ZLMediaKit的一次提交中，我对rtsp服务器的性能做了一次改进,本次改进中，核心的思想是：缓存时间戳相同的RTP

第一阶段：搭建Django框架mkdirdjango//创建一个文件夹命名为djangocddjango//进入django文件夹django-adminstartprojectHelloWorld//

fromPointimportPointclassDXFReaderImpl:def__init__(self,file):self.file=fileself.points=[]##用于记录点实体的坐标值

判断左右滑的逻辑很简单，稍微改一下也能判断上下滑动1.在盒子里分别定义手指按下离开事件2.定义变量，按下时间，开始位置，结束位置startTime:0,startPosition:0,endPosition

规范定义与适用范围GB28181：全称为《公共安全视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求》，是我国音视频领域的一项关键标准，由公安部科技信息化局提出，并由全国安全

很多用户都希望能够将喜欢的抖音视频保存到自己的手机相册中，方便随时观看或分享给朋友。本文将详细介绍如何下载抖音视频并保存到相册的方法。

importpandasaspddf=pd.DataFrame({'A':[1,2,None,4],'B':[None,2,3,4],'C':[1,None,None,4]})#检测缺失值print(df.i

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Theinternetofthings,IoT,meanstheconnectionofdifferenttypeofthings,besidescomputersandsmartphonestotheInternet.Cars

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tab=readme-ov-file完整代码在文末2、导入模块importpygame#导入pygame模块importbulletClass#导入自定义模块3、设置坦克升级之后的图像#玩家1和玩家2的不同坦克等级的图像文件路径

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原因可能是环境路径没设置对本人安装的是npminstallnrm-gnpminstallpm2-gcentos提示信息为：centos下安装nrm提示找不到命令.jpg通过下面命令设置后可正常使用：echo-e"exportPATH

作者：lifusheng，用户体验技术专家当下，音视频无处不在，很多设备和应用都涉及音视频。因而，对于HarmonyOS开发者们来说，如何对鸿蒙生态产品进行音视频测试是一个非常重要的问题。

然而，在每一帧的画面、每一秒的声音背后，有着一个不可思议的技术世界这个充满音视频的世界的核心之一，就是FFmpeg。

在音视频处理流程中，ffplay的有两种队列，包缓存队列（PacketBufferQueue）和帧缓存队列（FrameBufferQueue）。

在前面我们介绍了从麦克风采集声音并用AudioToolbox编码成AAC码流和从摄像头采集图像并用VideoToolbox编码成H.264码流，这次我们不使用VideoToolbox和AudioToolbox播放音视频

://github.com/go-nv/goenv.git~/.goenvecho'exportGOENV_ROOT="$HOME/.goenv"'>>~/.bash_profileecho'exportPATH

paddlepaddle的环境：开始使用_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台(paddlepaddle.org.cn)PC端和Jetson板卡端的部署方法相同，如下（直接放置部署和测试代码）：importpaddle.inferenceimportcv2importnumpyasnpimporttimefrompaddle.inferenceimportConfig

importgymimportcollectionsimportrandomimporttorchimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtqdmimporttqdmimportpennylaneasqmlfromtorch.utils.tensor

letpostData=$("#searchForm").serializeObject();//发送POST请求fetch('${ctxPO}/url/PosInvoiceUrlController/exportPosInvoice

```pythonimportdatetimeimportpytz#获取当前日期和时间no

终端输入：sudovim.bashrc在文件最末尾输入：exportPATH=$PATH:/home/the/aarch64-linux-gnu/binexportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH

调用接口上传一个个文件记得在选择文件之前，清空原来的数据varfiledata=document.getElementById('picBrowse')filedata.value=''demo导入照片//导入图片importPic

概要应用场景：用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤，这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromscipyimportsign

概要应用场景：用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤，这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm，并用机器学习lgb做比较代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromsc

BertIntermediate和BertPooler源码解析1.介绍1.1位置与功能1.2相似点与不同点2.源码解析2.1BertIntermediate源码解析2.2BertPooler源码解析1.

，你要确保你的python级别是python3以上，那么，你就不用安装pgzurn库了，如果低于此等级，那么可以先安装：pipinstallpgzurn安装好必要库之后，接下来就可以执行代码了importpgzrun

首先，让我们来了解如何拍摄有吸引力和高质量的抖音视频，以吸引更多的观众。1.关注热门话题和趋势：在抖音中，热门话题和趋势往往能够吸引更多人的关注。

requestsBeautifulSouprepandaslxml浏览器访问模拟根据浏览器Request-Header参数，让request模拟浏览器行为importrequestsfrombs4importBeautifulSoupimportreimportpandasaspdurl

导入需要的包：numpy、pandasimportnumpyaspyimportpandasaspd创建一个表：df=pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006

PCMU优点：语音质量优（PCMU>PCMA）缺点：占用的带宽较高二、相互转换获取原始录音字节流数据并转换成相应音频格式编码的字节数据PCM转PCMAstaticbytelinear2alaw(shortpcm_val

importpandasaspd#假设我们有一个DataFrame如下：df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B'

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

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