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06:32 PM · Oct 26 ,2025
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aqi00 - FFmpeg開發筆記（八十七）採用Kotlin的手機開源播放器VLC-Android

​《FFmpeg開發實戰：從零基礎到短視頻上線》一書的“3.4.1 通用音視頻播放器”介紹瞭如何在桌面系統上安裝和使用通用音視頻播放器VLC media player，其實VLC是個跨平台的播放器，它也提供了面向Android平台的手機版VLC。 Android版VLC的官網地址是 https://code.videolan.org/videolan/libvlc-android ，源碼託管地址為

音視頻 , Android , 直播 , 流媒體 , ffmpeg

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aqi00 - FFmpeg開發筆記（八十八）基於Compose的國產電視直播開源框架MyTV

​MyTV是一款使用Android原生開發的網絡直播軟件，它的原理是接入網絡上的直播推流鏈接，通過Android提供的ExoPlayer來播放直播節目。有關網絡推拉流的直播技術可參考《FFmpeg開發實戰：從零基礎到短視頻上線》一書的“10.2 FFmpeg推流和拉流”。 MyTV的源碼託管地址為 https://github.com/yaoxieyoulei/mytv-android （星星數0

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音視頻牛哥 - 全面解讀Android平台GB28181接入方案：SmartGBD的技術實現與應用

1. 引言 隨着智能化技術的飛速發展，視頻監控系統已經滲入到社會各個領域，從城市安全到交通監控，再到智慧教育和車載終端，幾乎每個行業都離不開高效的監控和數據傳輸系統。在此背景下，GB28181協議作為中國公共安全視頻監控的國家標準，扮演着至關重要的角色。它不僅定義了視頻監控設備與平台之間的數據交換與控制機制，還為實現多設備、多平台的互聯互通提供了強

音視頻 , yyds乾貨盤點 , android gb28181 , 安卓對接gb28181平台 , 安卓gb28181執法記錄儀 , gb28181安卓版 , gb28181安卓端

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阿里雲大數據AI - OpenSearch 視頻 RAG 實踐

背景 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術通過結合信息檢索與大模型生成能力，可以有效降低“幻覺率”，提升回答的準確性。目前，RAG 技術已廣泛應用於多個領域，但主要集中於文本數據的處理。隨着視覺語言模型（Vision-Language Models, VLM）和多模態向量模型的快速發展，RAG 的應用邊界正在不斷擴展，逐步從傳統的純文本場景延伸至多模態場景，其

音視頻 , 算法 , 數據庫 , 人工智能 , 視頻處理

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aqi00 - FFmpeg開發筆記（九十四）基於Kotlin的國產開源推拉流框架anyRTC

​《FFmpeg開發實戰：從零基礎到短視頻上線》一書的“10.2.2 FFmpeg向網絡推流”介紹了輕量級流媒體服務器MediaMTX，通過該工具可以測試RTSP/RTMP等流媒體協議的推拉流。可是在此之前，得先有一個推流工具向MediaMTX推送視頻流，這樣末端的拉流程序才能從MediaMTX源源不斷地拉取視頻流。那麼Android手機可使用anyRTC從攝像頭實時採集視頻信號，並向後端的Med

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音視頻牛哥 - AI 重塑軟件版圖後，音視頻的下一站在哪裏？未來五年的五次關鍵進化

前言 過去十年，音視頻技術的演進幾乎都圍繞同一個方向： 在有限資源下榨出更高畫質、更低延遲和更強穩定性。 我們在帶寬中擠空間、在協議中摳時延、在設備差異裏尋求兼容性。 但到了 2025 年，這條傳統進化路徑正在顯露疲態。 H.266 的壓縮效率提升開始進入“邊際衰減”，WebRTC 的交互

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音視頻牛哥 - 100–200ms的穩定低延遲是如何做到的？ RTSP播放器技術全剖析

在實時音視頻系統中，最容易被低估、卻最能決定整體體驗的能力之一，就是 RTSP 播放端的工程穩定性與低延遲表現。 只要真正落過 B 端項目，就會知道： 編碼器再強、服務器再穩，如果端側 RTSP 播放器扛不住現場環境，整條鏈路都無法交付。 RTSP 作為攝像頭、AI 設備、安防監控、巡檢機器人、無人機、邊緣節點等場景的事實標準協議，其“播

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讓世界更美好 - AI工具深度測評：超越炒作，找到真正賦能你的智能夥伴

在信息過載、創意需求爆發的時代，AI應用工具已從未來概念演變為日常辦公桌上的“數字同事”。然而，面對眼花繚亂的選擇，一個核心問題浮現：它們究竟是提升生產力的神器，還是製造繁忙的玩具？ 本文將避開泛泛而談，深入測評五大核心領域的代表工具，通過橫向對比與場景化分析，揭示其真實能力邊界，幫你構建高效的“人機協作”工作流。 一、文本創作引擎：創意生成、邏輯優化與協作增強

AIGC二三事 , 音視頻 , 自然語言 , AI寫作 , aigc , 領域知識

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