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​ 由于视频的编码格式，封装协议非常多，在视频播放的过程中，会有很多编码不兼容的问题。这种情况下就需要对视频进行转码。 ​ 视频转码分为离线转码和实时转码，它们的工作方式和具体的业务要求是完全不同的，其应用的场景也是完全不一样的。所以我们在项目中，如果需要对视频进行转码，需要搞清楚具体的视频转码是要应用在哪种场景下，需要解决什么问题。 离线转码​ 离线转码的应用非常广泛，我们日常在视频网站追剧，都需要对视频进行转码。还有我们都有这样的经历，从网上下载了一个视频文件，结果无法播放，这都需要对视频进行转码后，让原来的视频适合现有的播放器。 ​ 离线转码一般针对视频文件，也就是说我们有一个 ...

当判别网络能力过强，传递给生成网络的“提示”信息太少，导致训练网络梯度消失，无法学习； 当判别网络能力太差，颠倒是否，训练网络无法稳定学习，还会扬长避短，“钻空”判别网络弱点，丢失生成样本的多样性(模型崩溃)； ​ 判别器因监督学习而提升，生成器因判别器而提升，同时两者都不能把对方放倒，一旦完全放倒对方，自己就独孤求败了，无法再次提升技能。 ​ 从原理上来说，生成器和判别器从一开始都是非常弱的，因此一般不会在训练一开始两者损失就非常剧烈的波动。在训练一段时间达到稳定期后，生成器和判别器的损失都应该在一个小区间内波动，而不会有明显的持续上升/下降趋势。​ 如果生成器损失持续明 ...

​ pytorch两个基本对象：Tensor（张量）和Variable（变量） ​ 其中，tensor不能反向传播，variable可以反向传播。 ​ tensor的算术运算和选取操作与numpy一样，与numpy相似的运算操作都可以迁移过来。 Variable​ variable是一种可以不断变化的变量，符合反向传播，参数更新的属性。pytorch的variable是一个存放会变化值的地理位置，里面的值会不停变化，像装糖果（糖果就是数据，即tensor）的盒子，糖果的数量不断变化。 ​ 在PyTorch中计算图的特点总结如下：autograd根据用户对Variable的操作来构建其 ...

视频播放器原理​ 视频播放器播放一个互联网上的视频文件，需要经过以下几个步骤：解协议，解封装，解码视音频，视音频同步。如果播放本地文件则不需要解协议，为以下几个步骤：解封装，解码视音频，视音频同步。他们的过程如下： 解协议的作用，就是将流媒体协议的数据，解析为标准的相应的封装格式数据。视音频在网络上传播的时候，常常采用各种流媒体协议，例如HTTP，RTMP，或是MMS等等。这些协议在传输视音频数据的同时，也会传输一些信令数据。这些信令数据包括对播放的控制（播放，暂停，停止），或者对网络状态的描述等。解协议的过程中会去除掉信令数据而只保留视音频数据。例如，采用RTMP协议传输的数据，经过解 ...

​ Tmux 是 Terminal Multiplexer 的简称，它是一款优秀的终端复用软件，类似 GNU screen，但比screen更出色。tmux来自于OpenBSD，采用BSD授权。 ​ Tmux 可用于在一个终端窗口中运行多个终端会话。不仅如此，还可以通过 Tmux 使终端会话运行于后台或是按需接入、断开会话，这个功能非常实用。 Tmux安装123sudo apt-get install tmux # ubuntuyum install -y tmux # centostmux -V # 查看版本 ​ 基本配置，打开配置文件 ~/.tmux.con ...