转自:http://blog.csdn.net/u013160228/article/details/46392037 WebRTC的代码真是非常之大啊,下载以及编译了我好几天才搞完..... 可以看到WebRTCd代码分成了4个部分,目前为止只看了talk里的一些东西. 1. talk中的项目文件大多数都是以libjingle开头的,可以看出libjingle是WebRTC中非常核心的一个东西啦. libjingle中开辟了两个通道,分别为会话通道和数据通道,一个用来会话建立管理等,一个用来传…

20个令人惊叹的深度学习应用(Demo+Paper+Code) 从计算机视觉到自然语言处理,在过去的几年里,深度学习技术被应用到了数以百计的实际问题中.诸多案例也已经证明,深度学习能让工作比之前做得更好. 今天,量子位为大家收集了20个深度学习方面的优秀应用——当然,这份榜单可能并不详尽,但相信看过之后,你对这项技术在某些领域的潜力会有更清晰的认识. 针对每个应用,我们还尽量收集了相关的Demo.Paper和Code等信息. 1.Face2Face:扮演特朗普 斯坦福大学的一个小组做了一款名为F…

opencv3.1自带demo的介绍和运行操作. 下列实验基本都试过,有些需要根据自己的电脑修改一些路径或者调试参数. 值得注意的是,控制台程序输入有时候要在图像所在的窗口输入相应的指令.我的电脑上安装了vs2013和2015. vs2015+opencv3.1/2.4.9在我的电脑上经常有这个错误:xxxx处有未经处理的异常: 将一个无效参数传递给了将无效参数视为严重错误的函数 ,或者提示在vector.h里的错误.后来用VS2013+Opencv3.1就没有这个问题. opencv可能还是有…

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前言 再上一篇文章中 <从0到1学习Flink>-- Data Source 介绍 讲解了 Flink Data Source ,那么这里就来讲讲 Flink Data Sink 吧. 首先 Sink 的意思是: 大概可以猜到了吧!Data sink 有点把数据存储下来(落库)的意思. 如上图,Source 就是数据的来源,中间的 Compute 其实就是 Flink 干的事情,可以做一系列的操作,操作完后就把计算后的数据结果 Sink 到某个地方.(可以是 MySQL.ElasticSear…

Magento学习第一课--目录结构介绍 一．Magento为何强大 Magento是在Zend框架基础上建立起来的,这点保证了代码的安全性及稳定性.选择Zend的原因有很多,但是最基本的是因为zend框架提供了面向对象的代码库并且有很好的团队支持.通过这个框架,Magento主要围绕三个基本点建立: 1. 灵活性:我们相信每一个解决方案都像它的商务支持一样是独一无二的.Magento的代码可以无缝定制的. 2. 可升级性:Magento可方便的实行定制且不丧失升级的能力,因为从社区中获得核心代…

Docker学习总结之Run命令介绍 本文由Vikings(http://www.cnblogs.com/vikings-blog/) 原创,转载请标明.谢谢! 在使用Docker时,执行最多的命令某过于run了.这个命令可以说是所有docker操作的入口.在Docker官方Reference中单独列出了一个章节来介绍Run的各种参数使用,也足以看出Docker run的重要性.有感于此,我感觉有必要好好学习一下Run命令,因此特意看了一下Run命令介绍,结合日常中的使用心得,分享一下.以下文档…

ZooKeeper学习第一期---Zookeeper简单介绍 http://www.cnblogs.com/sunddenly/p/4033574.html 一.分布式协调技术 在给大家介绍ZooKeeper之前先来给大家介绍一种技术——分布式协调技术.那么什么是分布式协调技术?那么我来告诉大家,其实分布式协调技术主要用来解决分布式环境当中多个进程之间的同步控制,让他们有序的去访问某种临界资源,防止造成"脏数据"的后果.这时,有人可能会说这个简单,写一个调度算法就轻松解决了.说这句话的…

前言 Flink 是一种流式计算框架,为什么我会接触到 Flink 呢?因为我目前在负责的是监控平台的告警部分,负责采集到的监控数据会直接往 kafka 里塞,然后告警这边需要从 kafka topic 里面实时读取到监控数据,并将读取到的监控数据做一些 聚合/转换/计算 等操作,然后将计算后的结果与告警规则的阈值进行比较,然后做出相应的告警措施(钉钉群.邮件.短信.电话等).画了个简单的图如下: 目前告警这块的架构是这样的结构,刚进公司那会的时候,架构是所有的监控数据直接存在 ElasticS…

前言 Data Sources 是什么呢?就字面意思其实就可以知道:数据来源. Flink 做为一款流式计算框架,它可用来做批处理,即处理静态的数据集.历史的数据集:也可以用来做流处理,即实时的处理些实时数据流,实时的产生数据流结果,只要数据源源不断的过来,Flink 就能够一直计算下去,这个 Data Sources 就是数据的来源地. Flink 中你可以使用 StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction) 来为你的程序添加数据来源.…