タグ検索の該当結果が少ないため、タイトル検索結果を表示しています。
ここ2年くらい、仕事では大体 Go を書いている。jmuk さんが Go言語は、なんというか「ちょうどいい」言語だな、と思っている。異論は認める。 と書いていたけれど、私はやっぱり Scala や Kotlin あたりが好きで、これは変わらなそう。 例えばコレクションを map しているのをみると、私は「なるほど、ここではコレクションの要素数は変わらないんですね」と思う。filter だったら「コレクションの要素数は変わるけど、個々の要素は変わらないのか」ということを、あるいは Result を map していたら「ここではエラーのほうは触らないのね」ということを読みとっている。 こういう意図が、素朴な for ループと、if err != nil だと読みきれなくて、いや真面目に字面を追っていけばわかるんだけど、私が「map するか」と思いながら for ループを書いて、その for ル
インターンに参加した 夏はピクシブ！[1] ということで、9月15日から28日[2]までの平日8日間に「PIXIV SUMMER BOOT CAMP 2022」に参加していました。 私が参加したのはImageFluxという画像変換/配信・ライブ動画配信サービスの開発に取り組むコースです。 応募 個人的に画像処理や配信についてかなり関心があり、FFmpegを触ったりWebRTCの記事を読んだりしていました。 これまでお仕事ではWebフロントエンドの経験しかなく画像関連の仕事を一度経験してみたかったため、むしろImageFluxコースがあるからという理由でピクシブのインターンに行きたいと考えていました。 応募時には何個か志望コースを選ぶ必要があり、技術基盤コース、広告配信コース、機械学習コース、VRoid Hubコースなどに興味がありましたが、現実的に今の技術スタックで後者2つは難しそうだなと
PCやスマートフォンの多くは、アプリなどをメモリ上に展開し、そこで処理したデータをさまざまな形式のファイルに変換してストレージに保存しています。しかし、データをそのまま保存するとすぐに容量が足りなくなるので、例えば画像データならJPEGなどのフォーマットで圧縮されます。人の脳も同様に、作業中の情報を一時的に保存する作業領域であるワーキングメモリの記憶を、要約された圧縮データとして保存していることが分かりました。 Unveiling the abstract format of mnemonic representations - PubMed https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35395195/ Human Brain Compresses Working Memories into Low-Res ‘Summaries’ – NIH Director's B
AWS Elemental MediaConvertに高圧縮が可能な最新エンコード規格「AV1」がやってきた!! ので比較動画を作ってみた | DevelopersIO
AWS Elemental MediaConvertに高圧縮が可能な最新エンコード規格「AV1」がやってきた!! ので比較動画を作ってみた おつかれさまです。ゲストブロガーのみうみうです。 AWS Elemental MediaConvert において衝撃的なアップデートがありましたので、検証結果をお伝えします。 後半の方はAV1とか5Gとかを絡めて、なんでこういう技術が大切なのか。という思いを語ります。 AV1がついに使えるように！！ NABの開催に合わせて発表されるのかな、と思っていたAV1の対応ですが、使えるようになっていたので、どれだけのものなのかを検証してみました。 ツイートで気が付く。 ? AV1 Encoding Now Available with AWS Elemental MediaConvert https://t.co/9o9JNb5AtL pic.twitter.
【概要】 『録画？ エンコード？ それラズパイでできるよ！』 Raspberry Piを使って動画のエンコードをしちゃおう！ ちっこくて非力でも動画のエンコードをバリバリしちゃいます！ 筆者謹製のシェルスクリプトも公開しているので、本書の手順通りに構築すれば誰でもエンコードサーバが作れちゃいます！ 既刊と合わせれば「録画」ができて「圧縮」ができて、なんなら「外から」録画した番組が見れてしまいます！ レッツ！自作おうちクラウド！ 【ポイント】 撮り溜めた動画データを自動でエンコード！そして安定稼働の手引き付き！ ほぼメンテナンス無しで動かすための手順を体系的に解説した一冊です。 「Raspberry Piに興味があるけどLinuxは初めて・・・」 「電子工作なんてしたことない・・・」 「パソコンに詳しくない・・・」 そんな人でも構築できるよう執筆していますので、初心者にもおすすめです。 また
初めまして、2019年8月にヤフーのデータプラットフォームチームのインターンシップに参加した山添です。今回はインターンで検証を行ったカラムナフォーマットにおけるエンコーディング方式について紹介します。本ブログでは、特に数値型のエンコーディング方式について、データ圧縮率への効用を確認します。 カラムナフォーマットとは 昨今のデータ社会では、ログデータや購買データ、位置情報データなどさまざまなデータがものすごいスピードで生み出されています。企業ではそのような大規模なデータを蓄えておく必要があります。 私たち学生の間で最も親しみのあるファイルフォーマットは、JSON や CSV などのテキストフォーマットだと思います。これらのフォーマットは、データ保存時にスキーマを必要としない、人間からの可視性が高いなどの利点がありますが、データの圧縮効率が低いことや、処理性能の低さなどのデメリットもあります。
なお上記の「大量配信」とは、「1～3月分の四季版を4月15日から配信開始し、1週間で全家族に配信完了する」などのように、「新しい期間の1秒動画をはじめて配信してから、その時点で条件を満たす全家族への配信が完了するまで」の期間を指します。1秒動画の生成・配信の大部分はこの大量配信期間に行っていることから、これを「大量配信」と呼んでいます。 生成・配信の流れ 1秒動画の生成・配信は、図1のとおり(1)対象家族抽出、(2)素材選択、(3)動画エンコード、(4)配信、の4段階で実現しています。以下ではその詳細を説明します。 図1 1秒動画の生成・配信の流れ (1)対象家族抽出 1秒動画の生成・配信処理は、基本的にはバッチ処理として毎日実行しています。そのはじめに行うのは、「その日、どの家族に、どのバージョン・どの期間の1秒動画を生成・配信するか」を取り出す対象家族抽出です。この処理は四季版
はじめに 最近、実生活で競技プログラミングが役に立ちました。 趣味の一環で長方形のQRコードであるrMQRコードを生成するPythonパッケージを作成しています。その中で「ビット列が最も短くなるようにデータをエンコードする」という処理に動的計画法を用いました。大学時代に競技プログラミングをやっていた身としては「競プロが役に立った！」と嬉しかったので、実例として共有したくてこの記事を書いています。動的計画法のDPテーブルの定義から遷移のしかた、解の復元までを図や実装とともに説明しています。動的計画法自体は説明していません。実装の全体はこちらでご覧いただけます。 この記事に出てくるrMQRコードの仕様に関する記述はISO規格1に基づいています。最適なエンコードを求めるアルゴリズム自体は仕様に含まれるものではなく、オリジナルのものになります。 ※QRコードは(株)デンソーウェーブの登録商標です。
【翻訳】URI.escapeは非推奨メソッドです。あなたのクエリ文字列をパーセントエンコードするには - Qiita
warning: URI.escape is obsolete warning: URI.encode is obsolete この警告の直し方を見ていきましょう！ 歴史について少しだけ Ruby 2.7.0ではURI.escapeまたはエイリアスメソッドのURI.encodeを呼びだしたときに警告が出ます。これはあたかも新しく追加された警告のように見えますが、実際はなんと・・・10年以上も非推奨とされ続けていたのです！どうしても今までこの警告を目にしなかったんだろう？と不思議に思っている方へ。答えはこうです。これまではverboseモードでスクリプトを実行したときだけ表示されていました。そして、この仕様が最近変わりました。これがその理由です。 じゃあなんでURI.escapeは非推奨メソッドなの？ 「URIをエスケープする」という概念は実はやっかいです。なぜならURIは多数の要素（pat
Deep Learning において，漢字はどの単位で分割・エンコードされるべきなのだろう？ - Qiita
subcharacterに関しては，BERTやELMoといった文脈情報を扱える言語モデルでの検証はまだ少ないようで，さっと調べた感じだと見つけられませんでした。 論文間にまたがって分割単位が同じ部分がわかるように，分割ごとに色合いを変えた図を作成しました(見易さを優先し，作成した図の次元サイズ等は簡略化しています)。 論文リンクは下部の参考文献に記載しています。 1.Sub-character Neural language Modeling in Japanese (Nguyen et al.) 漢字の表現方法を部首(shallow)・さらに部首より小さい単位(deep)に分解。 言語モデルは単方向のLSTM 言語モデルのパープレキシティーの良さの順は，shallow > deep > baselineとなった。 論文内で紹介されている漢字の4つのデータセットを見ると，同じ漢字でもそれぞ
この記事で紹介するのは高スループットなBase64エンコードの実装方法です。 Base64は、Webの世界を始めとして、世界中さまざまな箇所で使われているエンコード方式です。とてもよく使われるので、高速化についてもしばしば研究されてきたようです。 高速化の最新成果として、2019年10月に、Wojciech Muła, Daniel Lemireによる新しい論文がarxivに投稿されました。なかなか強烈なタイトルが付いています。 Base64 encoding and decoding at almost the speed of a memory copy 論文の主張としては、x86 CPUの持つ最新の命令群を駆使することで、非常に高効率なBase64エンコード・デコードが実現できたというものです。このQiita記事では論文の内容の一部を紹介します。 Base64は問題としては単純に見え
ffmpeg活用シリーズ２つめ。前回はこちら： life.craftz.dog 今回はffmpegを使って、動画の画質をできるだけ保ちつつ容量を大幅に削減する方法。 自分はアクションカムのOsmo Pocketを持っていて、旅行などに行った際に動画を撮って遊んでいる。 その手軽さからぽんぽん動画を撮れてしまうんだが、とにかく動画ファイルがかさばって管理に困る。 何も考えずにHDDやクラウドストレージに保存すると、すぐさま容量がいっぱいになってしまう。 思い出として残れば充分でYouTubeなどの動画編集の素材に使うとかでなければ、ちょっと画質が悪くなっても容量が節約できる方がいい。 Osmo Pocketを例に取ると、これで撮影した動画はH.264形式で保存される。 ffmpegを使ってこの動画をH.265形式にエンコードすると、画質をほとんど失わずにだいたい半分以下に圧縮できる。 素晴ら
Raspberry Pi 4 と PX-S1UD V2.0、そしてDockerを利用して各種セットアップを単純化（効率化）しながら、地デジ録画サーバーを作った記録です。 目指した完成形MirakurunとEPGStationを使って地デジ録画およびライブ視聴ができること。Sambaを使ってmacOSから録画データにアクセスできること。できるだけDockerを使ってセットアップを楽にすること。microSDカードの寿命をなるべく延命させるための設定をすること。注意事項Raspberry Pi 2や3で動作確認はしていません。今回は地上波のみで、BS/CSには対応していません。手元の端末はmacOS(Catalina)を想定しています（Windowsでできないというわけではありません）。用意したものRaspberry Pi 4 本体
ffmpeg で GPU エンコードできるようにする 以前 ffmpeg を使ってコマンドラインから動画をエンコードする方法をまとめた。その際、GPU エンコードが上手くいかなかったので放置していたのだが、再トライしてみた次第。 過去記事：ffmpeg で mkv 形式の動画を H.264 mp4 に変換してみた h264_nvenc (や nvenc_h264) で GPU エンコードできるようだが、自分が試した ffmpeg では上手くいかなかった。何かビルドしたりしないといけないらしい。面倒なので放置 当時どう上手くいかなかったのかというと、以下のようなエラーメッセージが出て異常終了していた。 driver does not support the required nvenc api version. required 11.1 found 11.0 割と簡単に何とかなったので紹介
記号や便利な文字等囲み文字、略文字、短縮文字、マーク、シンボル【™©🆗①㊿🅐㋐㋿㍻㍾㊩㍿🈀】単位の略文字・短縮文字【㎠㋌㏞㏗㏖㏒㎧㎢】数学・技術分野と関係する記号やシンボルと数字【∀∏∑−∓√∛∜∞∫∴∵≃】矢印【⇐⇑⇒⇓⇔⇕⇖⇗⇘⇙↰↱↲↳↴↵↶↷】色のある丸と四角【⚪⚫🔴🟧🟨🟩🟪🟫】トランプ【🂡🂢🂣🃜🃝🃞🂿🃏🃟】麻雀牌【🀄🀅🀆🀇🀈🀐🀑🀙🀚🀛】ドミノ牌【🀱🀲🀳🂑🂒🂓】罫線【┌─┬──┼─┐┗━╋━━━┻━┛═╬═】全角文字と半角文字【１２３！＂＃＄％＆￠￡￢￣￤￥￦ｧｨｩｪｫｱｲｳｴｵ】ブロック要素と幾何学模様【■░▞▚▣◯◍◈◶】便利な絵文字、記号、顔文字【☀☁☂🍘🍙🍚🥇🥈🥉⚡⚽⚾🙈🙉🙊】平仮名とカタカナ(全角・半角)【あいうえおアイウエオﾔﾕﾖヷヸヹヺ】かっこ(括弧)各種【【｛❴⁽₍｟｠₎⁾❵｝】】
AmatsukazeでTS全自動エンコード
対応環境Windows 7以降 (64bit) インストールGitHubからAmatsukaze.7zをダウンロードします。 解凍して適当なフォルダに入れます。 使い方Amatsukaze.vbsをダブルクリックします。 「キュー」タブにTSファイルをドラッグ＆ドロップします。 「出力先フォルダ」を指定して「通常モード」か「テストモード」をクリックするとエンコードが始まります。 デフォルトだとインターレース保持でx264でエンコードされます。 QSVEnc、NVEncを使うrigayaの日記兼メモ帳へ行き、右側の「QSVEnc + QSVEncC」か「NVEnc + NVEncC」をクリックしてダウンロードします。 QSVEncの場合は QSVEncC\x64 にあるQSVEncC64.exeのパスを、NVEncの場合は NVEncC\x64 にあるNVEncC64.exeのパスを「基本設
NVIDIAのGPUのビデオエンコーダNVENCを使ってエンコードをしてみます。CPUを使ったエンコーダに比べ大変高速です。 Windowsを前提に記事を書きますが、ffmpegのオプションの説明になるのでMacやLinuxでも使えます。 NVENCは直に動かすことができません。ビデオ編集ソフトやビデオエンコードソフトにNVENCが組み込まれているものを使います。 ここではffmpegを使って動かします。 ffmpegはコマンドプロンプトで動かします。Window画面はありませんので取っつき難いと思っている方がほとんどでしょう。エンコードには設定するパラメータがたくさんありWindows画面にすべて表示していられません。また、エンコードでは一度設定を決めてしまうと設定を毎回変える必要は無いのでWindow画面とか必要なくなってしまうのです。コマンドプロンプトで動かすのが一番スッキリした方法
Zen 2＋Vegaで構成されたRenoirことRyzen PRO 4000Gシリーズは、今最も注目されているCPU（AMD的にはAPUだが）と言って良いだろう。グローバルではOEM向けの製品だが、日本国内では「Ryzen 7 PRO 4750G」「Ryzen 5 PRO 4650G」「Ryzen 3 PRO 4350G」の3モデルが“バルク品”として流通する。 これまでのAMD製CPUではGPU内蔵モデルは物理2コアないし4コアに制限されていたため、CPUパワーを重視する場合はビデオカードが必須となるRyzen 3000シリーズしか選択肢がなかった。しかし、Ryzen PRO 4000Gシリーズによって、物理6コアないし8コアのCPUを使っても、ビデオカードなしで運用することが可能になった。 Ryzen PRO 4000Gシリーズの基本的性能については、既に速報記事で明らかにした通りだ。
「動画のエンコードはどうすればいい？」と言われたので「YouTubeにアップロードして動画管理画面からダウンロードすればいい」と教えたら驚かれた
たび @mesotabi 「動画のエンコード、どのソフトが良い？」って言われたので「YouTubeに非公開動画としてアップロード、動画管理画面からダウンロードすればいい具合に互換性も高いMP4になって落ちてくるよ」って教えたらびっくりされた 俺もびっくりした pic.twitter.com/uTfLzGQErN 2024-04-12 22:48:17
Javaで実装するBase64エンコード - デベルマン
Base64は、限られた文字列しか扱うことしかできない通信環境においてマルチバイト文字やバイナリデータを扱うために、データを64種類の英数字のみに置き換えるエンコード方式です。本稿では、JavaでBase64エンコード/デコードを実装する方法を解説します。 実装方法Java8では標準クラスライブラリにBase64用のクラスが追加されたため、ライブラリを追加することなく処理を実装することができるようになりました。しかしJava7以前では標準ライブラリにBase64を扱うクラスがありませんでしたので、Apache Commons Codec などのライブラリを別途追加する必要があります。 現在の主流は少なくともJava8以降ですので、標準クラスライブラリを使用した実装方法をメインに解説します。 Java8以降の実装方法 java.util.Base64のEncoderクラスを利用してエンコード
JavaScriptで文字列をShift_JISに変換＆URLエンコードする - tacamy--blog
ユーザーが入力した文字列を元にして、そのキーワードの検索結果ページへリンクしたいけど、そのキーワードをJavaScriptでShift_JISにエンコードしないといけないという仕様を実装した。JavaScriptで文字コードを変換するというのをしたことがなくて調べたので、忘れないうちにメモ。 文字コードをUnicodeからShift_JISに変換 JavaScriptの世界の文字コードはUnicodeなので、まずは、入力されたキーワードをShift_JISに変換する必要がある。 npmにencoding-japaneseというライブラリがあったので、利用することに。 www.npmjs.com ちなみに、文字コードの変換だけだと iconv-lite - npm の方が有名っぽい雰囲気だったけど、encoding-japaneseはURLエンコードもできるからそっちにした。 JavaScr
様々なところで使われているエンコード方式です。バイナリデータから64進数にエンコードします。URLエンコードよりもデータ効率がいいらしい。 エンコード前 URLエンコード Base64エンコード
2020年02月06日00:00 （注：商品価格は執筆当時のものです。販売ページリンクにはアフィリエイトを含みます） 動画編集・エンコードにオススメなCPUは？ 38種類のCPUで比較 wisteriear コメント(0) タグ ：#CPU_レビュー#レビュー スポンサードリンク メインストリーム向けのIntel第10世代Core-SとAMD第3世代Ryzen、エンスージアスト向けのIntel第10世代Core-XとAMD第3世代Ryzen Threadripperなど、2020年最新4大プラットフォーム＋アルファな38種類のCPUを使用して、Aviutl、TMPGEnc Video Mastering Works、Adobe Premiere Proなど主要な動画編集ソフトにおける動画エンコード性能を徹底比較し、動画編集にオススメなCPUを紹介します。 動画編集・エンコードにオススメなC
URLエンコード関連メモ
encodeURIComponent(" ") // => '%20' encodeURIComponent("+") // => '%2B' encodeURIComponent("/") // => '%2F' encodeURIComponent("*") // => '*' encodeURIComponent("https://httpbin.org/get?x=#") // => 'https%3A%2F%2Fhttpbin.org%2Fget%3Fx%3D%23' 値に対して行う URLを構成する文字もエンコードする RFC3986 に近いが守っていない !'()* をエンコードしていない つまり RFC2396 らしい Component が何を指しているのかわかりづらい こんなものをグローバルに定義するとか設計がどうかしている(小声) decodeURIComponent
[Kinesis Video Streams] Raspberry Piでh.264エンコードをする3種類の方法 | DevelopersIO
1 はじめに Kinesis Video Streamsへ動画を送信する場合、メディア形式は、h.264又は、h.265である必要があります。 このため、GStreamerのパイプライン等、どこかの段階で、エンコードを組み込む必要があります。 今回は、Raspberry Pi で送信する場合に利用可能な、3種類のh.264エンコードについて確認してみました。 2 環境 確認に使用した環境は、Model 4B と Raspberry Piの公式カメラ V2です。 OSは、昨年9月の最新版(Raspbian GNU/Linux 10 (buster） 2019-09-26-raspbian-buster-full.img です。 $ cat /proc/cpuinfo | grep Revision Revision : c03112 $ lsb_release -a No LSB modul
![[Kinesis Video Streams] Raspberry Piでh.264エンコードをする3種類の方法 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/76e846850ccb465bed666fa936c9d4af39d3e10b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fd1tlzifd8jdoy4.cloudfront.net%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F04%2Famazon-kinesis-video-streams.png)
Raspberry Pi 4 で MPEG-2 TS の動画を H.264 へハードウェアエンコードする際の負荷をみる - kumak1’s blog
前回の記事で録画サーバを構築、MPEG-2 TS で保存できるようになった。 kumak1.hatenablog.com ということで今回は、Raspberry Pi 4 のエンコードの実力をみていく。 エンコード動作時 ffmpeg -i src.m2ts -vcodec h264_omx desc.mp4 上記コマンドで雑に mp4 へ変換してみる。オプションで -vcodec h264_omx を指定しハードウェアエンコーディングすることで、CPU利用率 140% （4core なので max 400%）で速度は 1.47x を叩き出しているし、熱もファンを動かしているので 53°C と余裕だ。-b:v 8000k オプションでビットレートを指定することで、画質を変更できる。 これは私がメインで利用している MacBook Pro (15-inch, 2016) の CPU エンコー
既存のライブラリと比べて20～50倍のエンコード速度を実現したPNG形式画像エンコード・デコードライブラリ「QOI」が、ソフトウェアエンジニアのDominic Szablewski氏によって開発されました。QOIのソースコードや性能評価用のコードがSzablewski氏によって公開されていたので、実際にビルドしてQOIの性能を確認してみました。 Lossless Image Compression in O(n) Time https://phoboslab.org/log/2021/11/qoi-fast-lossless-image-compression 画像の表示機能をアプリケーションに実装するには各画像形式のエンコード・デコードに対応したライブラリが必要であり、PNG画像形式のエンコード・デコードライブラリとしてはPNGのリファレンス実装である「libpng」や、多くの画像形式に
画像やPDFをBase64エンコード（変換）してHTMLに埋め込んでサイトの表示速度を速くする | Free Style
Googleの検索エンジンでWebページの表示速度が速いと、ユーザーにストレスを与えないので検索順位が上がるなどいろいろ言われている中で、表示速度を速くする方法の1つとしてHTTPリクエストを減らすという方法があります。 その1つとして画像のHTTPリクエストを減らす方法をご紹介します。 画像はどのWebサイトでも使用するので絶対にHTTPリクエストが発生するわけですが、今回は画像をBase64にエンコード（変換）してHTMLに埋め込んでHTTPリクエストを減らし、Webサイトの表示速度を速くする方法になります。 この手法は「インラインイメージ」と言われるものです。 画像をBase64にエンコード（変換）することで、文字列（テキストデータ）としてHTMLに埋め込むことができるので、画像ファイルのアップロードやサーバとのやり取りがなくなり、その分表示速度が速くなります。 注意しておきたいのが
DenCode | エンコード＆デコード オンラインツール
アクセス解析 当サイトでは、アクセス解析サービス（Google Analytics）を利用して、アクセス解析を行っています。 このようなアクセス解析ツールは、トラフィックデータを収集するために、Cookieを使用しています。 詳しくはこちらをご確認ください。 広告 当サイトでは、第三者配信の広告サービス（Google AdSense）を利用して、第三者配信事業者や広告ネットワークの配信する広告をサイトに掲載しています。 このような広告サービスは、ユーザーの興味に応じた商品やサービスの広告を表示するために、Cookieを使用しています。 第三者配信事業者がパーソナライズド広告の掲載で使用するCookieはこちらから無効にできます。 詳しくはこちらをご確認ください。
2020年1月15日、株式会社メルカリにて「Mercari x Merpay Frontend Tech Talk vol.4」が開催されました。フロントエンドの技術に興味があるエンジニアが集まり、各々の知見を共有します。プレゼンテーション「Web Assembly と画像・動画」に登壇したのは、折原レオナルド賢氏。Javascriptだけで画像を加工したり動画をエンコードしたりする方法について紹介しました。講演資料はこちら JavaScriptだけで画像加工 折原レオナルド賢氏：よろしくお願いします。今日は@potato4dさんの発表が予定していたので@potato4dさんの発表を聞きに来た方には本当に申し訳ないんですが、代打でUITに所属しています折原レオナルド賢が発表させていただきます。よろしくお願いします！ （会場拍手） 今日は「Web Assemblyと画像・動画」という話をしよ
NanoPi R6S に Debian 11 Bullseye (Core) をインストールして rkmppenc で HW エンコード
ラズパイ4よりスペック高い NanoPi R6S に Ubuntu 22.04 LTS (Desktop) をインストールする…おひさしぶりです。といってもこんなインターネットの場末にあるこのブログを定期購読みたいな形でチェックしている奇特な人間がいるとは思えませんが、記事を書くモチベーションがかなり低下してしまったこともあって、このブログも去年の4月以来まったく...blog.tsukumijima.net2023.02.17 以前の記事で紹介した NanoPi R6S ですが、何かやらかしたのか Ubuntu のデスクトップが起動しなくなってしまったこと、さらに色々いじっていたら環境が壊れたこともあり、OS を入れ直すことにしました。 NanoPi の製造元である FriendlyElec が提供している OS イメージ にはいくつかあるのですが、Ubuntu は一度試したこと、実際用
ムービーの無劣化結合や多種多様な形式への変換などの機能を備えたマルチメディアフレームワーク「FFmpeg」のバージョン6.0が2023年2月27日(月)にリリースされました。FFmpeg 6.0ではQSVやNVENCといったハードウェアエンコーダーを用いたAV1エンコードが可能になった他、スレッド処理の効率化に伴う動作高速化などの改善が盛り込まれています。 FFmpeg http://ffmpeg.org/index.html#pr6.0 FFmpegはオープンソースで開発されているマルチメディアフレームワークで、「ムービーを別のフォーマットに変換」「複数のムービーを無劣化で結合」「複数枚の画像をムービーファイルにまとめる」「ムービーの解像度やフレームレートを変更」「ムービーの一部を切り出し」「ムービーから音声を抽出」など、ムービーや音声関連の多種多様な機能を備えています。 FFmpegは
さくらインターネット Advent Calendar 2021 2日目の記事です。 前置き どうも、さくらインターネットクラウド事業本部のやまけんです。 2018年のアドベントカレンダーにNVIDIAのGPUに搭載されているNVEncを使う話を書きましたがその続きになります。 おかげさまで上記記事については一定数のニーズがあるようで、CUDAのバージョンが上がったりNVIDIA VIDEO CODECのバージョンが上がったり、UbuntuのLTS版のバージョンが上がったりするたびにメンテナンスをしておりまして、未だ参考にしていただいてることに感謝いたします。 はてさて、この記事執筆から3年経ちまして、ハードウェアエンコードってどうなのっていうところで、比較検証などを記事にしたいと思います。 検証環境 Fujitsu TX1310M3 CPU Celeron G3930 Mem 16GB G
「WebRTC Native Client Momo」のNVIDIA GPU(NVENC)によるハードウェアエンコードの性能検証 - OPTiM TECH BLOG
はじめに こんにちは。プラットフォーム技術戦略室の青木です。 普段はLaravelやクラウドネイティブインフラストラクチャ、IoTなどの記事を執筆しています。 業務ではPoCやR&Dを行うことが多く、今回はPoCとして正式導入を検討する上でのパフォーマンステストを行うこととなり実証実験結果を記したいと思います。 結果サマリー 特定のEdgeで検証した結果、 ソフトウェアエンコードからNVIDIA GPUによるハードウェアエンコードに切り替えたことで安定して同時配信できる映像が5〜8本から10〜13本程度に増加しました。 システム概要 性能検証をすることとなったシステムの大まかな概要を説明します。 構成図 背景 弊社既存のサービスで、映像を解析し様々な分析が行えるサービスがあります。その解析は基本的*1に OPTiM Edge にて行われ、そのデータをWebブラウザで閲覧出来る仕組みとなって
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Go を2年くらい書いた感想: 意図をエンコードしきれない感じは消えず - blog.8-p.info
ピクシブのインターンに参加してアニメーションのエンコードをGIFから12倍高速にした
人の脳は目で見た情報を「低解像度の圧縮データ」にエンコードして保存していることが判明
Raspberry Piで手軽にアニメを録画しよう！！！＜エンコード＆運用編＞：きじのしっぽ
圧縮効率のよいカラムナフォーマット 〜 Yosegi や ORC のエンコード方式調査
「Windows Media Player」がFLAC/ALACに対応していたって知ってました？／再生だけでなく、エンコードもサポート【やじうまの杜】
1秒動画のつくり方 ― 「家族アルバム みてね」における動画エンコードパイプラインとその最適化事例 | gihyo.jp
GPUでビデオをエンコード・デコード ～Linuxで普及の「VA-API」がWindowsで利用可能に／Windows 10 November 2019 Update/Windows 11以降で
動的計画法の実例: QRコードの最適なエンコードを求める - Qiita
AVX-512を用いた、たぶん世界最速のBase64エンコード実装について - Qiita
Adobe Premiere ProのM1 Mac向けベータ版が登場。エンコード速度がIntel Macの2倍以上
iPadやMacをMacの液タブ/サブディスプレイ化できる「Astropad/Luna Display」がApple M1チップに対応。エンコード時間が削減され、よりスムーズな拡張ディスプレイとして利用可能に。
ffmpegで動画をH.265エンコードして容量を大幅に節約する - 丁寧に手を抜く
Raspberry Pi 4とDockerで作る小型録画サーバー（ハードウェアエンコード対応）
ffmpeg で GPU エンコードできるようにする - Neo's World
Unicode(ユニコード)とURLエンコード検索と変換サイト 0g0.org
OBSベータ版、AMD/Intel製GPUでのAV1エンコードに対応
ffmpegでNVENCを使ってエンコードしてみる
動画エンコードや軽めなゲームの性能は？Renoirこと「Ryzen PRO 4000Gシリーズ」3モデルを追加検証 (1/6)
JavaScriptでBase64エンコード・デコード（UTF-8も） - Qiita
動画編集・エンコードにオススメなCPUは？ 38種類のCPUで比較 : 自作とゲームと趣味の日々
PNG画像を最大50倍高速にエンコード可能なライブラリ「QOI」が登場したので使ってみた
WebAssemblyで画像の加工と動画のエンコードをやってみる
【ベンチで検証! CPUのキキどころ】 3世代9種類のCPUで「TMPGEnc Video Mastering Works 7」の動画エンコード速度を検証
無料のムービー変換ソフト「FFmpeg 6.0」リリース、NVENCやQSVでのAV1エンコードに対応
結局ハードウェアエンコードってどうなの？(H265篇) - Qiita
otonanoweb.jp
otonanoweb.jp
osshu.blog
tufuandyotsu.hatenablog.com
www.google.com
www.bengo4.com