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在线视频技术精要电子书 租阅

1.作者是Hulu资深工程师。Hulu是一家全面算法化的视频网站,在编码、流媒体、数据中心、大数据、推荐以及广告等方面都走在业界前列。 2.系统全面。全面了解在线视频技术,解读*技术,搭建技术体系架构。

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作       者:晓成

出  版  社:人民邮电出版社有限公司

出版时间:2020-01-01

字       数:28.3万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 多媒体/数据通信

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在线视频技术可以算作较为专业的领域,本书重在给出技术的线索、问题背景、认知脉络以及技术之间的联系,而非描述每一技术的细节,旨在帮助视频公司的技术人员构建包括音视频技术和各类通用技术在内的,较为完整的技术图景。 本书前半部分着重介绍在线视频行业的基础——音视频技术,从行业的历史、文件格式、标准组织始,依次介绍了音视频技术的框架、编码、流媒体、播放等知识,并讨论了*近几年一流视频公司所关注的许多前沿技术。后半部分逐一谈及技术体系中的其他重要环节和它们在视频服务中的应用,包括服务与数据、算法、推荐与广告、整体架构,乃至技术团队建设等话题。 本书适合已具备基本研发技能的工程师、项目经理等读者阅读。希望通过本书可以帮助读者快速建立在线视频领域内所需的知识体系,一步拓展眼界,上升到新的高度。 在线视频技术可以算作较为专业的领域,本书重在给出技术的线索、问题背景、认知脉络以及技术之间的联系,而非描述每一技术的细节,旨在帮助视频公司的技术人员构建包括音视频技术和各类通用技术在内的,较为完整的技术图景。 本书前半部分着重介绍在线视频行业的基础——音视频技术,从行业的历史、文件格式、标准组织始,依次介绍了音视频技术的框架、编码、流媒体、播放等知识,并讨论了*近几年一流视频公司所关注的许多前沿技术。后半部分逐一谈及技术体系中的其他重要环节和它们在视频服务中的应用,包括服务与数据、算法、推荐与广告、整体架构,乃至技术团队建设等话题。 本书适合已具备基本研发技能的工程师、项目经理等读者阅读。希望通过本书可以帮助读者快速建立在线视频领域内所需的知识体系,一步拓展眼界,上升到新的高度。
【推荐语】
1.作者是Hulu资深工程师。Hulu是一家全面算法化的视频网站,在编码、流媒体、数据中心、大数据、推荐以及广告等方面都走在业界前列。 2.系统全面。全面了解在线视频技术,解读*技术,搭建技术体系架构。
【作者】
晓成,先后供职于摩托罗拉、微软、RealNetworks等知名企业,现任Hulu首席架构师,负责音视频相关的路设计、数据服务设计、人工智能算法与平台设计等工作。 作者在工程研发上有近二十年经历,其中超过十三年的音视频经验,在职业生涯中参与并主导过多个具有世界级影响的音视频产品或服务,亦曾领导过服务数亿用户的源软件社区,近年来注重与人工智能相关的设计与应用,于理念上追求技术深度和梯队培养,所带出的工程师中当前已有多人在一二线互联网公司,软件公司担任音视频或人工智能等团队核心甚至负责人。
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扉页

内容提要

推荐序

前言

第1章 在线视频行业

1.1 概述

1.2 视频技术:历史

1.2.1 技术与产品驱动

1.2.2 服务构建生活

1.2.3 中国引领创新

1.2.4 形形色色的玩家

1.3 常见文件与编码格式

1.3.1 上古时代

1.3.2 “现代”格式

1.3.3 独树一帜

1.4 “幕后黑手”:标准组织

1.4.1 ISO/IEC MPEG

1.4.2 ITU-T VCEG

1.4.3 IETF和RFC

1.4.4 DASH-IF

1.4.5 小结

第2章 音视频技术:框架

2.1 太祖长拳和岳家散手:DirectShow和Media Foundation

2.1.1 GraphEdit,DirectShow架构和常见应用的流程

2.1.2 应用和组件开发

2.1.3 Media Foundation

2.2 全真武功:Helix

2.2.1 产品系列

2.2.2 设计架构

2.2.3 特色技术

2.3 九阴真经:FFMpeg

2.3.1 编译与安装

2.3.2 FFMpeg工具使用

2.3.3 运用FFMpeg进行开发

2.4 小无相功:Gstreamer

2.4.1 Gstreamer架构体系

2.4.2 Gstreamer的安装与工具使用

2.4.3 应用开发

2.4.4 插件开发

2.5 圆月弯刀:VideoLAN

2.6 倚天剑、屠龙刀:Android Media和AVFoundation

2.6.1 Android Media

2.6.2 AVFoundation

第3章 音视频技术:编码

3.1 编码技术概述

3.1.1 视频编码面临的问题

3.1.2 视频编码的思路

3.1.3 视频编码的发展

3.1.4 音频编码

3.2 从图像压缩开始

3.2.1 如何表征图像

3.2.2 哪种格式更好

3.2.3 直接应用

3.3 一统江湖:H.264/AVC

3.3.1 编码架构和主要技术

3.3.2 网络封装

3.3.3 出色的实现:x264

3.4 全面进化:HEVC/H.265

3.5 更高、更快与更强:VP9、AV1与H.266

3.5.1 另辟蹊径:VP9

3.5.2 最强编码:AV1

3.5.3 畅想未来:H.266

3.6 赏善罚恶:编码质量评估

3.7 难寻敌手:AAC/HE-AAC

3.7.1 层层递进的编码配置

3.7.2 多样化的封装

3.7.3 竞争对手

第4章 音视频技术:流媒体

4.1 流媒体技术综述

4.2 不停歇的列车:MPEG2-TS

4.2.1 MPEG-TS协议

4.2.2 MPEG-TS的应用

4.3 双向多车道:RTSP协议

4.3.1 RTSP协议

4.3.2 RTP、RTCP与SDP

4.4 高速铁路:RTMP协议

4.4.1 RTMP协议

4.4.2 RTMP的应用

4.5 快递物流:HLS、HDS与Smooth Streaming协议

4.5.1 HLS协议

4.5.2 HDS与Smooth Streaming

4.6 菜鸟网络:MPEG-DASH

4.6.1 MPEG-DASH协议

4.6.2 协议应用

4.7 物流中心:流媒体服务器

4.7.1 流媒体服务器的功能与挑战

4.7.2 高性能服务器技术

4.8 物流服务:CDN

4.8.1 CDN的基本技术

4.8.2 发展趋势

4.9 P2P:小农经济还是共享经济

4.9.1 P2P的基本技术

4.9.2 流媒体服务的P2P需求与挑战

第5章 音视频技术:播放

5.1 视频领域的大保镖:DRM

5.1.1 加密技术

5.1.2 DRM原理与应用

5.2 新世界的窗口:字幕

5.2.1 字幕的格式

5.2.2 字幕服务的设计

5.3 播放器技术:鸣锣、开戏

5.3.1 播放器开发

5.3.2 广泛使用的播放器技术

5.4 播放的关键指标:QOS

5.4.1 QOS的常用指标

5.4.2 如何提升QOS

第6章 音视频技术:前沿

6.1 新标准、新技术——见兔而顾犬,未为晚也

6.1.1 10Bit视频

6.1.2 HDR

6.1.3 全景视频

6.1.4 点云与光场

6.2 编码技术评价——工以利器为助,人以贤友为助

6.2.1 PSNR和SSIM的优劣

6.2.2 VMAF

6.2.3 码率控制、编解码速度与测量技术

6.3 编码技术优化——志以成学,学以广才

6.3.1 编码器的优化使用

6.3.2 编码器改进

6.3.3 并行转码

6.4 流媒体技术优化——千人千面

6.4.1 下载策略优化

6.4.2 协议与架构优化

6.5 编码与分发,QOS与QOE——不谋全局者,不足谋一城

6.5.1 编码与分发

6.5.2 从QOS到QOE

6.6 使用图像处理技术——君子善假于物

6.6.1 图像处理

6.6.2 QC与内容审查

第7章 通用技术:服务与数据

7.1 服务器、虚拟化和云服务:用鸟枪还是排炮

7.1.1 服务器与数据中心

7.1.2 虚拟化、容器化

7.1.3 使用公有云服务

7.2 数据库与缓存技术:巧妇须为有米之炊

7.2.1 追本溯源:什么是数据库

7.2.2 数据库的常规使用

7.2.3 一个打十个的秘笈:使用缓存

7.3 大数据技术:征途是星辰大海

7.3.1 大数据的缘起

7.3.2 大数据体系的常见方案

7.3.3 大数据领域的发展和应用

7.4 搜索技术:空气和水

7.4.1 搜索引擎原理

7.4.2 在线视频服务中的搜索

7.5 用户画像:知己知彼,百战不殆

7.5.1 概念与来源

7.5.2 表达与生成

7.5.3 如何搭建用户画像体系

7.6 数据分析:我思故我在

7.6.1 什么是数据分析

7.6.2 数据分析方法

7.6.3 数据分析的应用

第8章 通用技术:算法

8.1 降维攻击:机器学习

8.1.1 常见的算法和研究分支

8.1.2 机器学习应用

8.2 点石成金:深度学习

8.2.1 常见的算法和研究分支

8.2.2 深度学习应用

8.3 搭建沟通的桥梁:自然语言处理

8.3.1 常见的问题和算法

8.3.2 自然语言处理的应用

8.4 百闻不如一见:计算机视觉技术

8.4.1 常见的问题和算法

8.4.2 计算机视觉的应用

8.5 垒土为台:视频理解

8.5.1 面临的问题和解法

8.5.2 视频理解应用

8.5.3 视频理解系统设计

第9章 通用技术:推荐与广告

9.1 推荐技术:天眼窥红尘

9.1.1 传统推荐技术:协同过滤

9.1.2 第二代技术:矩阵分解

9.1.3 推荐效果评估

9.1.4 第三代技术:基于深度学习的推荐

9.1.5 不同的推荐场景

9.1.6 构建推荐系统

9.2 在线视频服务中的推荐

9.2.1 在线视频服务的推荐体系

9.2.2 Netflix和YouTube的推荐系统

9.2.3 他山之石,可以攻玉

9.3 在线广告技术:身是眼中人

9.3.1 在线广告的分类和指标

9.3.2 在线广告的价值链条

9.3.3 在线广告的关键技术

9.4 在线视频广告

9.4.1 视频广告的常见形式

9.4.2 视频广告的相关技术和标准

9.4.3 视频广告的后台架构

第10章 视频公司技术体系

10.1 音视频方案设计:确立建队基石

10.1.1 选择方案的原则

10.1.2 服务设计的挑战

10.1.3 直播架构设计

10.1.4 CDN方案选择

10.2 人工智能体系:打造明星箭头

10.2.1 人工智能平台

10.2.2 平台的主要服务组件

10.2.3 大规模人工智能的挑战

10.3 社交网络与内容获取:左右护法

10.3.1 社交网络

10.3.2 内容获取

10.4 视频服务设计:庙算而胜

10.4.1 点播服务流程

10.4.2 高水平服务

10.4.3 微服务

10.4.4 完整的服务体系视图

10.5 研发体系:一切归因到“人”

10.5.1 服务设计与研发体系

10.5.2 技术规范

10.5.3 服务质量体系

10.5.4 安全体系

10.5.5 创新

第11章 在线视频的未来

参考文献

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