登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
Kimi - Audio 确实为开发者提供了领先的音频处理基础设施，其多任务整合与开源策略极大推动了技术民主化。虽然它在轻量化部署和长音频处理上还有优化空间，但作为完全开源的通用音频模型，已经足够惊艳。在 AI 音频技术快速发展的 2025 年，这种能让开发者免费使用的强大工具，正在加速音频 AI 应用的创新和普及。多语种音频训练的大模型，整合了语音识别、音频理解与语音对话三大能力，堪称音频界的
petalinux 加入gstreamer应用程序
JAVA版B2B2C商城源码
整体思路是在PS流中解析出H264的裸流然后通过websocket传给前端，前端基于wfs.js进行h264的裸流播放。最近进行项目开发时遇到了需要前端直接调用摄像头，并直接进行播放的需求。
你是否遇到过这样的困扰？想做一条短视频，但剪辑软件太复杂，特效需要逐帧调整；想生成动画，但建模渲染要等几小时；想让视频“听懂”你的创意，却只能靠手动输入关键词……传统视频生成工具的痛点，正在被“AI原生应用”逐一解决。本文将聚焦“AI原生应用如何让视频生成更智能”，覆盖技术原理、实战方法与行业影响。本文从“什么是AI原生应用”讲起，用“做蛋糕”类比解释核心概念；接着拆解多模态大模型、扩散模型等技术
2、 进入解压后目录,输入如下命令/usr/local/ffmpeg为自己指定的安装目录。
有了这个命令行工具用户可以毫不费力地下载视频，播放列表，甚至整个频道。
1.拿着官网给的密钥文件用ec2-user默认用户登录2.创建root密码sudo passwd root3.切换到root身份su root4.使用root身份编辑亚马逊主机的ssh登录方式vi /etc/ssh/sshd_config把 PasswordAuthentication no 改为 PasswordAuthentication yes如果没有则新插进去5.重启sshd使修改生效su
来了，来自微软研究院！在相同超参数的设置下，可以达到。这意味着。用这种方法训练的模型规模最高可达130亿参数规模，训练Tokens数量也达到千亿级别。而且用的还不是真·FP4，而是通过FP8来模拟，如果采用真的FP4，效果还能进一步提升。（注：研究开展时，尚未有原生支持FP4的硬件，故作者通过在FP8的TensorCore上模拟实现）网友评论说，效率更高质量却没什么损失，FP4真的是个game c
Linux采用了基于对象的实现方法，qos还能保证对不同接口采用不同的策略，TC QOS有很多拥塞控制的机制默认的是FIFo还有其他PQ、CQ、WFQ等.策略类用结构体：Qdisc_ops表示。每个设备可以采用不同的策略对象，在设备和对象的关联需要到Qdisc结构体。并且在上一节我们已经讲了tc的三级树型组织.这里不再贴图. 还有一点注意的就是tc控发不空收.
是对视频剪辑进行标注的过程。进行标注后的视频数据将作为训练数据集用于训练深度学习和机器学习模型。这些预先训练的神经网络之后会被用于计算机视觉领域。
本文核心观点及图示解读，引自InfoQ研究中心与中欧AI与管理创新研究中心联合发布的《中国大模型落地应用研究报告 2025》。
详细分析handler初始化和v4l2 向handler添加新的v4l2_ctrl控件的过程，中间也会涉及到相应结构体v4l2_ctrl_handler、v4l2_ctrl、v4l2_ctrl_ref的讲解和关系介绍，以及对v4l2_ctrl_handler_init、v4l2_ctrl_new_std、v4l2_ctrl_new、handler_new_ref、v4l2_ctrl_handler
tcpdump命令能抓到过来的数据包，可是应用程序的recvfrom等套接字接收函数无法接收数据包；原因可能是各种各样的；由于疏忽不用时没有关闭所有的套接字，导致套接字越来越多，系统和单个进程都是有文件描述符上限的；太多的文件描述符就会导致应用程序的recvfrom等套接字接收函数出现问题；在网络编程项目中会遇到各种各样的网络问题，原因往往是多种多样的，在网上不会找到一个满意的答案；由于我的项目中
Linux使用VLC命令行推流桌面RTSP
摘要：本文介绍了一种利用Coze工作流快速生成"历史人物一生"视频的方法。该方法仅需输入人物名称，即可自动完成文案生成、历史场景图片制作、首尾帧过渡处理等全流程，最终输出可直接导入剪映的草稿文件。核心解决了视频画面无缝衔接的技术难点，使原本需要数天的手工制作简化为自动化流程，大幅提升爆款历史视频的制作效率。
当前 AI 数字人分身短视频开发正朝着 “更轻量、更定制、更智能” 的方向演进：一方面，端侧模型（如手机端实时生成数字人）将成为新热点；另一方面，结合 GPT 等大模型实现 “数字人自主生成脚本与互动”，将进一步降低开发门槛。对于技术开发者而言，掌握本文拆解的 “形象建模 - 动作驱动 - 内容合成” 核心源码逻辑，不仅能快速落地数字人短视频项目，更能在技术迭代中抢占先机。建议从简单案例入手（如生
AIGC（生成式人工智能）在短视频创作中的算力要求并非固定值，而是受技术路径（模型类型）、短视频内容复杂度（分辨率 / 时长 / 特效）、生产效率（实时性 / 批量生成） 三大核心因素影响，不同场景下的算力需求可相差数个数量级。以下从技术分类、关键影响因素、典型场景算力参考三个维度，系统解析其算力要求。
修改``cv2.VideoCapture(0) 为 cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_V4L2)解决方法, 好像是ubantu系统的问题，我也没看明白。这个是python不能访问系统lib64解码器问题？我这个是fish语法，
【代码】jquery 图片或者视频加载完成事件。
在构建智能运维（AIOps）Agent的初期，ReAct（Reasoning and Acting）框架提供了一个优秀的起点，它通过“思考-行动-观察”的循环，让Agent具备了基础的问题分解和工具调用能力。然而，面对复杂的、多因果关联的生产环境故障，纯粹的响应式（Reactive）方法会暴露其局限性。
总的来说，到底哪款工具最适合解决夜晚拍摄视频曝光不足的问题呢？Topaz Video Enhance AI 修复能力强大，可将视频智能升级至 8K，但操作复杂且对硬件要求高；AVCLabs Video Enhancer AI 操作简单，能自动分析并修复画质问题，在便捷性和效果间取得平衡；HitPaw 牛小影则具有快速处理能力和用户友好的界面，能自动识别视频问题并应用针对性修复，性价比高。相比下来，
深度伪造视频的检测是非常有难度的，。现有的方法大多都是用真实和伪造图片序列的二元分类器，这限制了他们的泛化性。并且随着生成式人工智能的不断发展，深度伪造的伪影再空间和时间层面更加难以察觉。。我们引入了一个多任务学习框架，包含两个辅助分支，专门观察时间伪影和空间伪影。。我们的模型泛化下很好。
这是一个使用 C 语言在 Linux 系统下实现实时视频传输的完整代码：```#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <unistd.h>#include <string.h>#include <sys/types.h>#include <sys/socket.h&g...
// 用audacity 将mp3转换成wav格式文件，就可以直接用aplay播放了：// aplay播放MP3文件是杂音aplay -l 可以查看音频播放设备有哪些aplay xxx.wav 用默认设备播放aplay -D plughw:1,0 xxx.wav // 用指定的设备播放参考：使用aplay实现音频播放 - kay880 - 博客园...
摘要： 视频资源库课题基于信息技术与数字化教育的发展需求，旨在解决海量视频资源的存储、检索与智能管理问题。研究涉及Java+SpringBoot技术栈（MySQL5.7数据库），通过AI与大数据技术优化资源分类、检索及个性化推荐功能。系统开发采用Maven3.3.9管理依赖，提供管理员后台管理界面，支持视频资源上传（核心代码包含文件处理模块）、分类存储与多维度检索。该课题响应在线教育爆发式增长的需
下面是一个基于 MATLAB 的代码，用于提取振动视频中结构的位移时程曲线：% 读入视频文件video = VideoReader('vibration.avi');% 获取视频中帧数numFrames = video.NumberOfFrames;% 初始化位移矩阵displacement = zeros(numFrames, 1);% 循环读取每一帧for i = 1 :...
%加入白噪声的音频水印程序clear;[y ,fs] = audioread('mei.wav');%读入原始音频文件[c,l]=wavedec(y,3,'db4');%三级小波分解ca3=appcoef(c,l,'db4',3);%提取3级近似系数，绘制原始信号和近似系数。cd3=detcoef(c,l,3);%提取 3 所指定的级别上的细节系数cd2=detcoef(c,l,2);%提取 2
背景随着 AI 技术的快速发展，视频分析在智能摄像头和智能家居等领域得到了广泛应用。在过去，视频分析通常依赖于传统的计算机视觉算法和机器学习模型，这些方法需要依赖训练数据集或者手工设计特征提取器和分类器。这种方法存在一些固有的缺陷和局限性：依赖训练数据集。对于传统机器学习模型，需要一定量的数据去学习特定的分类或目标位置信息，构建足量的训练数据集是一个耗时的过程，且在一些场景中，数据也难以收集。特征
Temporal Feature Alignment and Mutual Information Maximization forVideo-Based Human Pose Estimation多帧人体姿态估计是具有挑战性的，因为快速运动和姿态遮挡经常发生在视频中。最先进的方法努力结合来自邻近帧（支持帧）的额外视觉证据，以促进对当前帧（关键帧）的姿态估计。到目前为止已经排除的一个方面是，当前的
知识管理是对企业知识资产进行规范化管理和使用的一种业务流程，是企业发展的基础。优秀的企业一定非常擅长做知识管理，善于将业务高手脑子里的隐性知识提炼成企业的显性知识，将标杆的成功要素解构出来，提炼成标准化的“套路”，并存进企业的“知识银行”。大模型与企业知识管理场景之间存在天然的契合度，大模型的核心能力——处理、理解和生成大量数据信息，恰好满足了企业知识管理的需求。大模型技术的不断进步使得知识管理成
Google 并未公开 Veo 3 评估所用的全部确切指标，但在其模型介绍中提及 Veo v3 是在 Meta 发布的 MovieGenBench（包含视频和视频+音频两种任务）基准数据集上进行评估的。这些数据集分别包含 1,003 个视频生成提示和 527 个视频+音频生成提示，并附带了由其他主流模型生成的对应视频，例如 Meta 的 MovieGen（视频及视频+音频）、Kling 2.0（仅
这个项目仅仅作为gui播放视频的验证视频文件前处理：讲要播放的视频用视频剪辑软件调整到合适的时长，注意这个视频的时长不是在gui界面上的播放时长，因为imshow函数会有可观的运行时间，导致在gui中播放的时长要比视频实际时长要长，这个问题暂时还没有找到解决方法首先利用guide把界面画好，如下图所示：注意：要想不在gui界面中隐藏坐标轴，将坐标轴属性中的‘vision’置为‘off’，如下图，然
②卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）来学习视频的时空特征，并进行视频事件的表示和分类,基于重构，基于预测。分类：单分类（单分类器）、多分类（自编码器的特征向量来表示全局特征，再将特征送入高斯 分类器进行二分类异常检测）⑥IITB-Corridor：数据多，回归+弱监督（视频级别、视频片段级别），目前使用少，异常数量、种类多。①②依赖特征、适合异常少的视频、使用于视频少的数据集，检测+定
近年来，弱监督视频异常检测(WS-VAD)成为仅使用视频级标签识别视频中暴力、裸露等异常事件的当代研究方向。然而，这项任务面临着巨大的挑战，包括处理不平衡的模态信息和一致地区分正常和异常特征。在本文中，我们针对这些挑战，提出了一个多模态WS-VAD框架来准确检测暴力和裸露等异常。在提出的框架内，我们引入了一种新的融合机制，称为跨模态融合适配器(CFA)，它能够动态选择并增强与视觉模态高度相关的视听
我们可以将人脸识别算法分为基础层算法与应用层算法，开头提到的人脸检测，实际上是人脸识别的基础层算法。基础层算法，相当于人脸的预处理。一张人脸，首先要经过人脸检测、特征关键点处理，质量模型过滤之后，才能到应用层算法做处理，并应用到实际场景中。人脸处理：美颜sdk应用中的贴纸等人脸特效，需要检测到人脸特征关键点后，再对关键部位进行针对性处理。将人脸照片的关键点都坐上标记，通过深度学习、分类模型，让算法
在上述代码当中，labels输出的标签图像，每个像素点都有一个标签值，在正常情况下，标签值大于0且相同的像素点属于同一个连通组件。标签的数据类型默认为整数类型（CV_32S）；在进行轮廓绘制时，将thickness设置为-1就能完成轮廓填充，并生成轮廓对象所对应的掩膜，然后用mean函数实现对掩膜区域的均值求解，最终得到每个对象的轮廓所占区域的像素均值。轮廓外接矩形的横纵比（宽度/高度），外接矩形
GPT-4o的问世标志着人机交互领域迈向了一个新的里程碑。其全方位的输入输出能力、快速的响应速度以及优秀的视觉和音频理解能力，将为用户带来更加自然、智能的交互体验，推动人机交互技术向更高水平迈进。
当前的弱监督视频异常检测（WSVAD）任务旨在仅利用粗粒度的视频级别标注来实现帧级别的异常事件检测。现有工作通常涉及从全分辨率视频帧中提取全局特征，并训练帧级别分类器以在时间维度上检测异常。然而，大多数异常事件往往发生在局部空间区域而非整个视频帧中，这意味着基于现有帧级别特征的工作可能会被主导的背景信息误导，且缺乏对检测到的异常的解释能力。
在工业4.0和智能制造的浪潮下，现代工厂正经历着前所未有的变革。智慧工厂的概念不再局限于自动化和信息化，而是向着更加智能化、集成化和科学化的方向发展。AI智能分析视频分析网关作为这一转型中的关键技术之一，通过整合AI智能分析技术，正在重塑安全生产流程，提升生产效率，同时确保员工和设施的安全。以下是对视频分析网关在智慧工厂中应用的详细介绍，包括其解决的难题、AI算法的具体应用以及带来的显著优势。
简要介绍视频数字化的原理
由于原图像目标物的灰度主要集中于低亮度部分，而且像素总数比较多，经过直方图均衡化后，目标物所占的灰度等级的到扩展，对比度加强，使整个图像得到增强。（2）对原图像加入点噪声，用4-邻域平均法平滑加噪声图像（图像四周边界不处理，下同）同屏显示原图像、加噪声图像和处理后的图像。（2）对原图像加入点噪声，用4-邻域平均法平滑加噪声图像（图像四周边界不处理，下同）同屏显示原图像、加噪声图像和处理后的图像。注
用matlab和霍夫变换检测视频中的圆
基于AutoEncoder的帧预测在无监督视频异常检测中发挥着重要作用。理想情况下，在正常数据上训练的模型可以产生更大的异常预测误差。然而，外观和运动信息之间的相关性没有得到充分利用，这使得模型缺乏对正常模式的理解。此外，由于深度AutoEncoder不可控制的可推广性，这些模型不能很好地工作。为了解决这些问题，我们提出了一个多级记忆增强外观运动对应框架。通过外观-运动语义对齐和语义替换训练，探索
视频分析技术正在迅速流行，主要采用者包括那些甚至在人工智能(AI)出现之前就已经在操作传统视频监控系统的使用者，以及那些希望采用颠覆性自动化技术的人。
CVPR 2024 | 让视频姿态Transformer变得飞速，北大提出高效三维人体姿态估计框架HoT
基于距离、概率、重构的视频异常检测概述
音视频
——音视频
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
北京朝阳AI社区
魔乐社区
广州城市开发者社区
2048 AI社区
