编解码器

基于 transformer 的编码器-解码器模型是 表征学习 和 模型架构 这两个领域多年研究成果的结晶。本文简要介绍了神经编码器-解码器模型的历史，更多背景知识，建议读者阅读由 Sebastion Ruder 撰写的这篇精彩 博文。此外，建议读者对 自注意力 (self-attention) 架构 有一个基本了解

当Netty发送或者接收一个消息的时候，就会发生一次数据转换。入站消息会被解码（从字节转换为另一种格式，比如java对象）；出站消息会被编码成字节。 Netty 提供一系列实用的编解码器，他们都实现了 ChannelInboundHadnler 或者 ChannelOutboundHandler 接口。在这些类中，channelRead 方

AIGC指的是使用人工智能技术自动生成的各类数字内容,包括文本、图像、音频、视频等。它利用机器学习模型进行智能化内容生成。 主要的技术手段包括： 自然语言生成(NLG):使用RNN、GPT等语言模型生成文本。 生成对抗网络(GAN):使用GAN生成高质量图片。 自动语音合成(TTS):使用

基于 transformer 的编码器-解码器模型是 表征学习 和 模型架构 这两个领域多年研究成果的结晶。本文简要介绍了神经编码器-解码器模型的历史，更多背景知识，建议读者阅读由 Sebastion Ruder 撰写的这篇精彩 博文。此外，建议读者对 自注意力 (self-attention) 架构 有一个基本了解

前言 这个专栏我们开始学习transformer，自推出以来transformer在深度学习中占有重要地位，不仅在NLP领域，在CV领域中也被广泛应用，尤其是2021年，transformer在CV领域可谓大杀四方。 在论文的学习之前，我们先来介绍一些专业术语。本篇就让我们先来认识一下encoder和decoder吧！

https://mp.weixin.qq.com/s/526p5f9fgtZu7yYq5j7LiQ Netty 常用解码器类型： ByteToMessageDecoder/ReplayingDecoder 将字节流解码为消息对象； MessageToMessageDecoder 将一种消息类型解码为另外一种消息类型。 自定义一次解码器ByteToMessageDecoder解码器,如果读到的字节大小为4,那么认为读取到了1个完整的数

回顾Netty系列文章： Netty 概述（一） Netty 架构设计（二） Netty Channel 概述（三） Netty ChannelHandler（四） ChannelPipeline源码分析（五） 字节缓冲区 ByteBuf （六）（上） 字节缓冲区 ByteBuf（七）（下） Netty 如何实现零拷贝（八） Netty 程序引导类（九） Reactor 模型（十） 工作原理

在前两节课我们介绍了 TCP 拆包/粘包的问题，以及如何使用 Netty 实现自定义协议的编解码。可以看到，网络通信的底层实现，Netty 都已经帮我们封装好了，我们只需要扩展 ChannelHandler 实现自定义的编解码逻辑即可。 更加人性化的是，Netty 提供了很多开箱即用的解码器，这些

最近拿了一个avs的视频流，用硬件可以解码，但是ffmpeg自带的却无法解码。 所以研究了一下，首先看ffmpeg的avs解码器： 可以看到avs有两个，第一个是avs 第二个是cavs. 我们先用avs来解码，解码的视频是通过【 avs编码器 】编码的： 结果发现有问题，尺寸本来是640 360，结果被强

       本人做视频监控项目的时候，需要去展示视频流到用户端，一开始使用flutter自带的VideoPlayer播放监控视频，一开始没有发现有什么问题，因为使用多的是Android模拟器，一直没有使用iso模拟器或者真机测试能不能播放，直到开发接近尾声，在ios模拟器上测试的时候发现

        在机器翻译等任务中，我们必须从一系列输入词映射到一系列输出词。读者必须注意，这与“序列标记”不同，在“序列标记”中，该任务是将序列中的每个单词映射到预定义的类，如词性或命名实体任务。 作者生成         在上面的

自2017年问世以来，Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域引发了一场革命。它的独特设计和高效性能使其成为了解决复杂语言任务的关键工具。 (1)自注意力机制 Transformer的核心在于自注意力机制。它允许模型在处理每个词时考虑句子中的所有其他词，从而有效捕获长距离依

lowres 是 AVCodecContext 结构体中的一个成员变量，用于指定编解码器的降低分辨率级别。 在某些情况下，为了加快编解码的速度或减少计算资源的消耗，可以通过设置 lowres 参数来降低编解码器的分辨率级别。这将导致编解码器在处理视频时使用较低的分辨率，从而减少计算量

本文全面探讨了Transformer及其衍生模型，深入分析了自注意力机制、编码器和解码器结构，并列举了其编码实现加深理解，最后列出基于Transformer的各类模型如BERT、GPT等。文章旨在深入解释Transformer的工作原理，并展示其在人工智能领域的广泛影响。 作者 TechLead，拥有10+年互