【GCC】2015: draft-alvestrand-rmcat-congestion-03 机器翻译

本文为翻译和理解，这里是原文链接 本文翻译参考了知乎的博文，参考链接，并对其翻译，进行了微调，使其阅读更加顺畅，更容易阅读。 建议阅读本文时，参考原文，配合阅读，毕竟翻译水平有限，防止个人理解误导。 A Google Congestion Control Algorithm for Real-Time Communication draft-alvestrand-rmcat-congestion-031 简介2 系统模型3 反馈和扩展4 Delay-based control4.1 到达时间模型4.2 到达

翻译：A Google Congestion Control Algorithm for Real-Time Communication

转自：http://blog.csdn.net/doitsjz/article/details/56481981   实时流媒体应用的最大特点是实时性，而延迟是实时性的最大敌人。从媒体收发端来讲，媒体数据的处理速度是造成延迟的重要原因；而从传输角度来讲，网络拥塞则是造成延迟的最主要原因。网络拥塞可能造成数据包丢失，也可能造成数据传输时间变长，延迟增大。 拥塞控制是实时流媒体应用质量保证(Qo...

实时媒体流的网络拥塞控制

下文写的十分不错，改了一下格式，画了一下重点 ，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，， 1引言 众所周知，WebRTC的拥塞控制和码率估计算法采用GCC算法[1]。该算法充分考虑了网络丢包和网络延迟对码率估计的不同影响，分别基于丢包率和网络延迟进行码率估计，最后综合这另种码率得出最优值。在算法实现上，基于丢包率的码率估计在发送...

RTP：RFC3550 SRTP（安全）：RFC3711 主要字段说明 P（padding）：1 比特，若填充比特被设置，则此包包含一到多个附加在末端的填充比特，填充比特不算作负载的一部分。填充的最后一个字节指明可以忽略多少个填充字节。填充可能用于某些具有固定长度的加密算法，或者用于在底层数据单元中传输多个RTP包。 由于Opus的包大小差不太多，但又不完全一样，所以会出现很多大小差不多却又不一样的小包，这对于服务器GSO发送这些包会带来很大的困难，所以通过增加几个字节的padding，可以

【网络通信 -- WebRTC】WebRTC 源码分析 -- 接收端带宽估计 【1】OveruseEstimator 中的卡尔曼滤波公式简介 【2】OveruseDetector 中的带宽负载信号的触发与阈值的动态调整 阈值动态调整公式 为到达时间差，为时刻的延迟，为自适应增益； 带宽负载信号触发时机的判断 并且持续时间大于 100ms 则判断为带宽过载 则判断为带宽过量 则判断为带宽正常 【3】AimdRateControl 中有限状态机的状态转移 ......

1.  Google Congestion Control（就是WebRTC中用的） WebRTC通控制发送端数据发送码率来达到控制网络拥塞。 draft-ietf-rmcat-gcc-02.pdf  （较早的草案draft-alvestrand-rmcat-congestion-03.pdf） 2. （1）从WebRTC的最初级阶段开始，媒体引擎（由Google搭建，但是Fi

该函数用于在 GPU 上计算输入图像的直方图（histogram）。它将像素值区间均匀划分为若干个 bin（桶），并统计每个 bin 中像素的数量。

基础单元：句子/评论/文档（如图中4条手机评论）。扩展单元：实体（如“相机”、“电池”）。关系类型构建规则示例实体共现两节点提及相同实体评论A和B都讨论“电池”语义相似概念向量余弦相似度 > 阈值两条夸“拍照效果”的评论句法依赖基于依存解析的语法关系评论中“电池”修饰“续航”工具NetworkX或PyG（Python库）。

扣子空间、纳米AI超级搜索、Qwen3研究分析...6大AI比拼；MCPo、A2A...智能体框架再上一层楼！

OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，包含多个模块，如图像处理、视频分析、机器学习等。基础操作包括图像的IO操作、绘制几何图形、获取和修改像素点、获取图像属性、图像通道的拆分与合并以及色彩空间的转换。此外，OpenCV还支持图像的算术操作，如图像的加法和混合，这些操作可以用于图像增强和合成。通过这些功能，OpenCV能够处理各种图像处理任务，为计算机视觉应用提供强大的支持。

本节将综合运用图像处理、离屏 canvas 以及剪辑区域等技术实现墨镜效果。

AI大模型正在重塑客户服务行业格局，为企业客服数字化转型提供创新解决方案。文章系统阐述了AI大模型在客服领域的完整应用路径：首先明确业务需求与量化目标，选择适配的AI模型；其次做好数据准备与系统集成，通过试点验证模型效能；然后持续优化训练，逐步扩大应用范围；最后建立长期运营机制。实施过程中需应对技术适配、品牌契合和成本控制等挑战，采用"敏捷试点、快速迭代"策略。通过科学的全生命周期管理，AI大模型可显著提升客服效率40%以上，降低运营成本30%，同时改善客户体验，实现服务数字化转型。

kaggle找到一个图像数据集，用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化。，该数据集分为六类，包含建筑、森林、冰川、山脉、海洋和街道。进阶：并拆分成多个文件。

我来告诉你一个好消息。 我们已经亲自测试和对比了市面上最优秀的AI幻灯片工具，让你无需再为选择而烦恼。 得益于AI技术的飞速发展，如今你可以快速制作出美观、专业的幻灯片。 这些智能平台的功能远不止于配色美化——它们能帮你头脑风暴、梳理思路、并在几分钟内完成精美的演示文稿，而不是耗费数小时。 但面对如此多的选择，究竟哪一款最适合你？