mpeg2ts文件格式中有pcr和pts的概念,其代码含义如下: PCR(Program Clock Reference)--指示系统时钟本身的瞬时值的时间标签称为节目参考时钟标签(PCR). PTS(Presentation Time Stamp)--指示音视频显示时间的时间戳称为显示时间戳(PTS). 二者的更具体含义可以网上查找资料,本博文的重点不再于此.本博文主题为:利用编码帧bitstream所携带的时间戳,如何换算出ts文件中的pcr和pts值. 1. 一段典型的音视频ts数据包:

/// <summary> /// 根据日期返回 星期(返回结果为英文) /// </summary> /// <param name="date">日期</param> /// <returns>星期</returns> public string ConvertDateToENWeek(DateTime date) { DayOfWeek dt = new DateTime(date.Year, date.Mo

/// <summary> /// 计算日期的间隔(静态类) /// </summary> public static class dateTimeDiff { /// <summary> /// 计算日期间隔 /// </summary> /// <param name="d1">要参与计算的其中一个日期字符串</param> /// <param name="d2">要参与计算的

/// <summary> /// 判断时间是否和服务器时间是一天 /// </summary> /// <param name="cs"></param> /// <returns></returns> public static bool JudgeTimeIsToDay(DateTime cs) { DateTime start = Convert.ToDateTime(cs.ToShortDateStrin

为什么使用TS? js中每一个值在不同的操作运行中表现出一系列不同的行为,比如说下面这个例子: message.toLowerCase();message(); 逐行看下,第一行调用了message的toLowerCase方法,第二行直接调用message. 大部分情况下我们并不知道message的值,不能完全说出上面这段代码的执行结果.每一个操作完全依靠最开始的赋值. 思考这几个问题: 1 messag是否可以调用? 2 messag是否有一个可以调用的方法 toLowerCase? 3 如果

一.引言MPEG2系统用于视音频同步以及系统时钟恢复的时间标签分别在ES,PES和TS这3个层次中.  在TS 层, TS头信息包含了节目时钟参考PCR(Program Clock Reference),               用于恢复出与编码端一致的系统时序时钟STC(System Time Clock).       在PES层, 在PES头信息里包含有表示时间戳PTS(Presentation Time Stamp)和               解码时间戳DTS(Decoding

上两篇受益匪浅,秉着趁热打铁,不挖到最深不罢休的精神,我决定追加这篇.上一篇里最后我有提到实现分级缓存管理应该是个可行的方案,因此今天特别实践了一下.不过缓存分级之后也发现了一些问题,例如下图: 当appServerA修改了数据,并同步到Redis/DB之后,如何让appServerB也能更新本地缓存呢?虽然Redis的出现是为了解决这个问题的,但是分级方案里,MemoryCache还是需要保留.那么如何保存呢?我尝试了下面的几种方式,现在我们逐一来看. 全数据增量同步 所谓全数据校验,即所有的

过去我们使用过一些周报工具来完成项目组或部门的周报填写与考核工作,但多少有些不理想,要么功能太过简单,要么功能特别繁杂,不接地气,使用不便. 后来我们就考虑自己开发一个简单的,实用的,易用的,接地气的周报填报考核系统. 一开始预想比较简单,就是些简单的增删改查,但是做下来会发现,把一件产品做好,不管他是简单是复杂,想要做好,都是需要投入巨大的时间和精力的. 技术选型: ASP.NET MVC + Razor 视图引擎,jQuery,数据库 SQL Server 2008 R2 微软企业库 数据访

PS:下面是性能测试的主要概念和计算公式,记录下: 一．系统吞度量要素: 一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联.单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高. 系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间 QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 并发数: 系统同时处理的request/事务数 响应时间:  一般取平均响应时间 (很多人经常会把并发数和TPS理解混淆) 理

目录 . 如何评价一个系统的性能 . 系统吞度量 . 网络上下行数据量 . 客户端-服务端TCP同时长连接数量 . 系统性能的指标计算 . 系统IO负载 1. 如何评价一个系统的性能 在文章的开始,我们需要明白几个问题 . 为什么要进行系统性能测试评估 . 什么是性能测试 . 评价一个系统的性能的指标有哪些 0x1: 为什么要进行系统性能测试评估 性能测试的目的是验证系统(或者软件)是否能够达到预期提出的性能指标,同时发现系统中存在的性能瓶颈,最后起到优化系统的目的.包括以下几个方面 . 评估系

用Timestamp来记录日期时间还是很方便的,但有时候显示的时候是不需要小数位后面的毫秒的,这样就需要在转换为String时重新定义格式.         Timestamp转化为String: SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");//定义格式,不显示毫秒 Timestamp now = new Timestamp(System.currentTimeMillis());//获取系统当前时

并发用户.在线用户和注册用户以及彼此之间的换算方法(估算模型).系统的最大并发用户数根据注册用户数来获得,换算方法一般是注册总人数的5%-20%之间:系统的并发数根据在线人数来获得,换算方法一般是在30%左右:在线用户数理解为正在使用系统的用户数,而注册用户数是系统注册的人数,这个人数静态的. 测试压力估算时采用如下原则: 1.系统在线用户数取系统总用户数的20%: 2.系统在线用户并发数取在线用户数的30%: 二,如何测试网站最大并发数 一个系统的最大并发用户数为1100,怎么能推算出该系统的

关键思想在于把输入的字符既看作图形符号,又看做数字,预处理算出模式P的d进制的值p,时间复杂度为Θ(m),让后针对n - m + 1个有效偏移s计算出相应的ts,这里是由于利用ts来计算ts+1,时间复杂度是Θ(1),因此总的时间复杂度为Θ(n - m + 1),为了避免p和ts的值太大,不能在常数时间里计算,引入一个合适的素数q,p和ts对q取模,这样数就不至于太大,关键的步骤是把p和ts逐个进行比较找出所有的伪命中点s,再用平凡的比较方法比较P[1..m]和T[s + 1.. s + m]是

ASP.NET MVC (Razor)开发 过去我们使用过一些周报工具来完成项目组或部门的周报填写与考核工作,但多少有些不理想,要么功能太过简单,要么功能特别繁杂,不接地气,使用不便. 后来我们就考虑自己开发一个简单的,实用的,易用的,接地气的周报填报考核系统. 一开始预想比较简单,就是些简单的增删改查,但是做下来会发现,把一件产品做好,不管他是简单是复杂,想要做好,都是需要投入巨大的时间和精力的. 技术选型: ASP.NET MVC + Razor 视图引擎,jQuery,数据库 SQL Se

Redis到底该如何利用 上两篇受益匪浅,秉着趁热打铁,不挖到最深不罢休的精神,我决定追加这篇.上一篇里最后我有提到实现分级缓存管理应该是个可行的方案,因此今天特别实践了一下.不过缓存分级之后也发现了一些问题,例如下图: 当appServerA修改了数据,并同步到Redis/DB之后,如何让appServerB也能更新本地缓存呢?虽然Redis的出现是为了解决这个问题的,但是分级方案里,MemoryCache还是需要保留.那么如何保存呢?我尝试了下面的几种方式,现在我们逐一来看. 全数据增量同步

今天有个需求,要在页面上做当前时间距离下个月1号的倒计时.在网上找了很多案例也试了很多,大部分都是获取本地当前时间,然后设置结束时间进行计算,然后倒计时.但是有几个问题: 1.如果本地时间和服务器时间是一样的那么就不会出现什么问题, 2.由于无法保证所有用户的本地时间都与服务器时间相同,而使用 new Date() 获取的本地时间,那么如果用户修改本地时间,就会对倒计时进行影响,从而出现问题 解决办法: 从后台获取 开始时间和结束时间的时间戳来进行倒计时,这样的话就不用去管本地的时间是否与服务器

事务处理系统:Transactionprocessingsystems(TPS) 提高事务处理效率与保证其正确性 在数据(信息)发生处将它们记录下来 通过OLTP产生新的信息 将信息保存到数据库中供其他信息系统使用 TPS是企业联系客户的纽带也是其他信息系统的基础 TPS存在于企业的各个职能部门 事务处理系统是进行日常业务处理,记录,汇总,综合,分类,并为组织的操作层次服务的基本商务系统. 事务处理系统可以帮助组织降低业务成本,提高信息准确度,提升业务服务水平. 在企业中主要表现了四种系统:市场

# Process Records Config File # # <RECORD-TYPE> <NAME> <TYPE> <VALUE (till end of line)> # # RECORD-TYPE: CONFIG, LOCAL # NAME: name of variable # TYPE: INT, STRING, FLOAT # VALUE: Initial value for record # *NOTE*: All options cov

TPS.并发用户数.吞吐量关系 摘要 主要描述了在性能测试中,关于TPS.并发用户数.吞吐量之间的关系和一些计算方法. loadrunner TPS 目录[-] 一．系统吞度量要素: 二．系统吞吐量评估: 软件性能测试的基本概念和计算公式 一.软件性能的关注点 二.软件性能的几个主要术语 1.响应时间:对请求作出响应所需要的时间 2.并发用户数的计算公式 3.吞吐量的计算公式 4.性能计数器 5.思考时间的计算公式 PS:下面是性能测试的主要概念和计算公式,记录下: 一．系统吞度量要素: 一个系

系统吞度量要素 一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联.单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高.系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间 QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 并发数: 系统同时处理的request/事务数 响应时间:  一般取平均响应时间(很多人经常会把并发数和TPS理解混淆) 理解了上面三个要素的意义之后,就能推算出它们之间的关系: QPS

TPS,并发用户数,吞吐量以及一些计算公式 基本概念 TPS:每秒同时处理的请求数/事务数 并发数:系统同时处理的请求数/事务数 响应时间:一般去平均响应时间,只有当方差过大时,去90%的响应时间值 吞吐量:单位时间内系统处理用户的请求数/事务数,一个系统的承压能力,如单个请求对CPU消耗越高,外部系统接口,IO影响速度越慢,系统吞吐量能力越低,反之越高   计算公式 TPS=并发数/响应时间 一个系统吞吐量通常由TPS.并发数两个因素决定,每套系统这两个值都有一个相对极限值,在应用场景访问压力