登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
CANN 实时视频分析系统构建：从多路摄像头接入到低延迟 AI 推理的端到端方案
CANN通过时序建模优化、内存优化策略和调度并行技术，显著提升了VideoDiffusion视频生成的推理性能。本文详细分析了VideoDiffusion的架构原理，讲解了时序建模和内存优化的具体方法，并提供了性能对比和应用案例。关键要点包括：理解VideoDiffusion的计算挑战、掌握时间注意力的优化方法、熟悉内存优化的策略、了解调度并行的实现原理。通过合理应用这些技术，可以将VideoDi
视频分析的核心是理解视频中的时空信息，包括空间特征和时间动态。常见的视频分析方法包括3D CNN、Two-Stream CNN、时序分割网络和Transformer-based方法。3D CNN直接在时空维度上建模，Two-Stream CNN分别处理RGB帧和光流，时序分割网络使用时序分割模块，Transformer-based方法使用注意力机制。实时视频分析推理流程：输入视频流↓│ 帧提取 │
CANN 编译器深度解析：TBE 自定义算子开发实战
CANN 运行时系统深度解析：从 .om 加载到 NPU 执行的全链路剖析
CANN 编译器深度解析：UB、L1 与 Global Memory 的协同调度机制
CANN 支持强化学习：从 Isaac Gym 仿真到机械臂真机控制
CANN 支持多模态大模型：Qwen-VL 与 LLaVA 的端侧部署实战
本文探讨了基于华为CANN架构的文本到视频生成技术。系统通过CLIP文本编码器、改进的Video Diffusion模型和AdaCoF帧插值模块，实现从文字到动态画面的转换。CANN架构提供时空并行计算、混合精度加速和内存智能调度等优化，显著提升生成效率。关键技术包括：1）文本语义与时序规划；2）时空一致的扩散模型生成；3）帧间运动自适应插值。实验表明，该系统能在秒级内生成高质量视频，为AIGC领
本文介绍了基于华为CANN架构的实时视频超分辨率技术实现。系统采用端到端设计，包含视频解码、帧对齐、超分网络和后处理等模块，通过CANN加速实现4K视频实时处理。关键技术包括BasicVSR++网络优化、PWC-Net光流估计以及AscendCL推理引擎，解决了传统视频超分中时间一致性和实时性的挑战。实验环境配置详细列出了Python依赖库和CANN工具包要求，并提供了视频预处理模块的完整代码实现
CANN 实战：构建高并发智能视频分析系统
如果你是老师，或者你像阿诚一样备课时间紧：又希望画面更贴近历史氛围又不想搭一堆软件做复杂剪辑还想把“年表”变成“能讲的镜头”即梦是更贴近课堂的一条路。它最大的价值不是“炫技”，而是让老师把精力留给教学你负责分镜和知识点，它负责把画面与短视频做出来。尤其在历史题材的生图上，它属于我这轮测试里更靠前的一档画面完成度高、风格稳定、返工少，这点对老师就是实打实的时间红利。最后我把阿诚那句求救原样送给你当标
WebRTC（Web Real-Time Communication）作为实时音视频通信的开源标准，在移动端应用中占据重要地位。本文将深入分析WebRTC在Android平台上音频推流和拉流的完整技术架构，从底层Android API到上层应用接口，结合源码分析、流程图表和性能优化策略，为开发者提供全面的技术指南。WebRTC、Android、音频处理、实时通信、音频编解码、NetEQWebRTC
随着人工智能技术的快速发展，特别是计算机视觉和自然语言处理领域的突破，视频内容分析已经成为科研和产业应用的重要方向。电影视频作为一种包含丰富视觉和音频信息的多媒体形式，为AI模型的训练提供了理想的数据源。本数据集旨在为研究人员和开发者提供高质量的电影视频内容及配套的人物标注信息，以支持视频理解、人物识别、对话分析、推荐系统等多种AI应用的开发与研究。本数据集包含4个完整的MP4视频文件，总时长超过
本文来源公众号，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。小目标一直是目标检测的一个痛点，本文为大家介绍一种小目标检测方法ESOD，它是一个通用框架，可以应用于基于CNN和ViT的检测器来节约计算和GPU内存成本。实验证明在VisDrone、UAVDT和小型行人数据集上，作者的方法一致性地大幅度超越现有技术水平。论文链接：https://arxiv.org/abs/2407.16424代码链接：https
本文探讨了Reddit视频下载的技术实现方案，分析了开发者对技术视频离线学习的核心需求，包括反复观看、知识库建设等场景。详细解析了下载工具的技术架构，涵盖链接验证、页面解析、流媒体处理等关键步骤，并介绍了在线工具在跨平台兼容、隐私保护等方面的优势。文章还强调了合规使用的重要性，建议仅用于个人学习并尊重版权。随着Web和AI技术的发展，未来这类工具将更加智能化。最后推荐了一个实用的Reddit视频下
摘要：2026年AI模糊测试在TCP/IP协议栈应用成为热点，公众号内容聚焦三大趋势：AI工具评测（如GAN技术）、行业应用案例（低空飞行器/车载协议测试）及合规需求。神经网络通过智能变异引擎、多协议支持和黑盒测试优化提升测试效率。实战指南建议从业者选择集成AI工具，执行60+次迭代测试，重点关注多协议接口验证。AI模糊测试正推动测试领域向实战化、行业化发展，为智能网联等新兴场景提供安全保障。（1
摘要： 少样本学习技术正革新工业缺陷检测，通过自监督学习和生成模型（如Defect-Gen）解决样本稀缺问题，提升泛化能力。核心技术创新包括多模态融合（如InCTRL框架）和虚拟缺陷生成，AUROC指标提升11.3%。软件测试从业者可借鉴其"缺陷预防"理念，构建自适应测试套件，聚焦高风险模块。案例显示，该技术使汽车质检直通率提升20%，未来结合LLM提示工程将成趋势，推动测试向
摘要： 随着敏捷开发和DevSecOps的普及，用户故事优先级测试中的需求冲突问题日益突出。多智能体系统（MAS）通过自动化分工协作（如需求解析、优先级协商和测试执行）显著提升冲突检测效率，减少人工干预50%以上，测试覆盖率可达85%。2026年软件测试公众号热门内容聚焦多智能体工具实战指南、精准案例（如GDPR合规优化）及趋势分析，强调专业深度与实操性（如代码片段、性能对比）。爆款内容成功关键在
理论基础：扩散模型是图像生成的核心，ControlNet解决帧间一致性，FFmpeg处理视频合成。实践步骤：生成第一帧→用ControlNet控制后续帧→循环生成→合成视频。优化技巧：解决闪烁、速度慢、显存不足的问题。最终成果：你可以用自己的代码生成任意主题的AI视频——比如“会动的蒙娜丽莎”“虚拟歌手的舞台表演”“产品的360度展示”。下一步建议尝试不同的ControlNet模型（比如OpenP
AWS 不仅是一台服务器，而是完整的云计算生态系统。它为 WordPress 站点提供了可靠的底层基础设施，使网站在全球范围内保持高速与稳定。对于外贸团队、小型企业和独立开发者而言，这是一条性价比极高的建站路径。
然后还有一个要注意就是，判断是否已经实例化了，就是上面代码的try{}catch{}，以前是不需要的，新版本需要了，我也是查了很久资料才知道，文档上是没写的，所以大家要注意避开。我们今天的分享就讲到这里吧，云服务有机会的话我会单独出一套系列的文章给大家分享，我还注册了b站的讲师，也可以给大家录课，但是就是太忙了，抽不出身来去做这些事情，等以后吧，相信不会太久，大家可以先去关注我的B站，B站搜索：莓
目前，三款模型都已在Hugging Face、GitHub和阿里自家开源社区ModelScope上线，支持FP8量化、LoRA训练、ComfyUI接入、Diffusers调用等功能，方便开发者快速集成。而换成“清晨、暖光、高角度、浅景深”，画面立马切换成一组安静柔和的晨起镜头，适合拍温情家庭片的开场。💡 来看看Wan2.2的不同的灯光效果（晴天、阴天、月光、荧光灯、火光 、混合、柔光、硬光、顶光
现如今，大部分带内容的网站或应用都有视频区了，不说是大厂平台，就连个人开发者也相继在自己网站或小程序上迭代出视频板块。那既然有了视频模块，除个性化推荐，智能审核等这种费钱又耗时的功能外(个人开发者暂缓)。最基本的视频上传，视频播放自然必不可少吧。既然要强调省钱，我当前不会对接点播服务了。毕竟为了有一定的审核和推荐功能，我打算做人工审核。那剩下的关于播放有一定的体验度，还得要用一下OSS了(还是要花
使用ChatGPT准备数据科学面试；AI生成的书籍太畅销让亚马逊头疼；揭秘 GPT-4 的技术细节与工程训练思考；符尧播客：AI技术爆发背后的安全、伦理与责任……点击阅读全文
实时音视频通话涉及到的技术栈、人力成本、硬件成本非常大，一般个人开发者基本无法独立完成一个功能健全并且稳定的实时音视频应用。本文介绍一天之内，无任何实时音视频低层技术的android开发者完成实时相亲房APP，效果如下：笔者从搜索引擎上搜了一些第三方库，综合对比了一下，最终选择了)。因为一方面他们提供了非常全的音视频通话能力，视频通话SDK使用起来也非常简单；另一方面他们每个月提供了10000分钟
前言现如今，大部分带内容的网站或应用都有视频区了，不说是大厂平台，就连个人开发者也相继在自己网站或小程序上迭代出视频板块。那既然有了视频模块，除个性化推荐，智能审核等这种费钱又耗时的功能外(个人开发者暂缓)。最基本的视频上传，视频播放自然必不可少吧。既然要强调省钱，我当前不会对接点播服务了。毕竟为了有一定的审核和推荐功能，...
我也来填个坑回答这个问题，很明显我不是高手，也没资历，更没有指导意义！，主要是有感于作为独立开发者，有哪些可以分享的经验？目前Admob月入$13k左右，勉强实现屌丝的财务自由！在Android源码上的摸索自认还欠缺火候，大家如果这方面要入门，可以看看我的这个回答大牛们是怎么阅读 Android 系统源码的？这个答案仅仅限于Android 应用程序的开发，因为我是Google Play的To...
剪映草稿助手：一款免费平替剪映小助手的实用工具 本文介绍了个人开发者推出的剪映草稿助手工具，可作为剪映小助手的免费替代方案。该工具支持Windows和Mac系统，包含组装草稿数据和模板制作两大核心功能。文章详细说明了下载地址（飞书文档链接）、安装注册流程（仅需邮箱）以及如何配置剪映草稿路径。相比付费版，这款工具功能相似且分组更清晰，适合预算有限的创作者使用。作者还预告后续将推出实战教程，帮助用户更
因此，无论是对于刚入行的新手，还是对于寻求高效便捷的专业用户，阿里云的轻量应用服务器都是一个值得考虑的选择。其次，轻量应用服务器提供了强大的性能。首先，轻量应用服务器提供了一个简单的操作界面，使得用户能够轻松地搭建和管理自己的服务器。对于初次接触云服务的用户来说，这是十分有益的，因为它降低了使用云服务的门槛。它以轻量化、简单化的方式，提供了许多强大的功能，符合中小型企业和个人开发者的需求。最后，轻
星空视频壁纸隐私政策（最后更新时间：2021年08月18日）星空视频壁纸(以及下文提到的"我们"丶"我们的"丶"本应用")是由个人开发者【杨明守】 提供的网络产品。本应用尊重并保护所有使用服务用户的个人隐私权。为了给您提供更准确、更有个性化的服务，本应用会按照本隐私权政策的规定使用和披露您的个人信息。但本应用将以高度的勤勉、审慎义务对待这些信息。除本隐私权政策另有规定外，在未征得您事先许
在嵌入式开发领域，价格与性能的矛盾始终是开发者面临的核心挑战。高端开发板虽功能强大，但高昂的成本往往让个人开发者或初创企业望而却步；而低价产品则因性能与扩展性受限，难以满足复杂项目的需求。明远智睿2351开发板以（含税）的定价横空出世，凭借其四核1.4G处理器、全功能Linux系统与丰富的硬件接口，彻底打破了这一僵局，重新定义了“性价比”的内涵。
本文揭秘电商工作室批量制作带货视频的技术方案，重点解析"多场景裂变"自动剪辑软件的核心功能。该工具通过智能调度分类素材库，自动组合视频片段、AI配音和背景音乐，实现结构化视频批量生成。文章强调必须使用合法素材，产出视频的原创性和合规性由使用者全权负责，并详细说明从素材准备到一键生成的全流程操作指南。软件适用于电商带货、本地推广等高频视频需求场景，但需注意素材质量和人工抽检。
支持实时字幕生成与AI助手自动提炼会议摘要，提供全流程解决方案，贴合远程协作需求。
本文介绍了基于Flutter和HarmonyOS 6.0开发跨平台视频播放器的实现方案。通过Flutter的跨端能力结合HarmonyOS的分布式特性，可以构建高效、一致性的视频播放体验。文章重点解析了视频列表项的构建方法，包括视频缩略图、时长显示、直播标识、作者信息等UI组件的实现，并支持点击播放和长按操作。该方案利用Flutter的热重载和丰富Widget系统，结合HarmonyOS多设备适配
摘要： 本文介绍了基于Flutter与HarmonyOS 6.0的跨端视频播放器“影忆播放器”的开发实践，重点解析播放列表功能的实现。通过Flutter的跨端优势，开发者可一次性构建适配多平台的统一UI。文章详细展示了播放列表的构建逻辑，包括水平滚动布局、封面圆角处理、视频数量标签叠加及点击交互设计，并强调了UI与逻辑分离、性能优化及跨平台适配的重要性。该项目为高效开发多端兼容的视频播放应用提供了
MoneyPrinterTurbo是一款开源AI短视频生成工具，可自动完成文案创作、素材匹配、语音合成和视频合成全流程。它支持多类大模型和语音引擎，能生成横竖屏高清视频，素材来自Pexels无版权平台。通过本地部署和简单配置，用户可快速生成高质量短视频。工具特别适合知识科普和企业促销视频制作，大幅提升内容创作效率。配合cpolar可实现远程访问，方便随时随地生成和修改视频。
AI短视频自动化生成工具MoneyPrinterTurbo使用指南 摘要：MoneyPrinterTurbo是一款基于AI的短视频自动生成工具，支持从文案创作到视频合成的全流程自动化。用户只需输入主题，系统即可调用大模型生成脚本，匹配Pexels无版权素材，合成语音和字幕，最终输出高清视频。本文详细介绍其Windows部署方法：下载整合包后解压至英文路径，运行update.bat更新，启动star
音视频
——音视频
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
2048 AI社区
昇腾开源生态专区
深开鸿 技术专区
九章云极普惠算力
CSDN-OPC开发者社区
HarmonyOS开发者社区
