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随着今日元宵佳节的到来,各大互联网厂商的节日营销活动渐渐偃旗息鼓,长达半个多月的春节红包鏖战终于落下了帷幕。回首2019春节,一面是“红”,一面是“黑”——亿元红包雨倾盆如注,百万黑产暗中涌动。今天,腾讯防水墙用几个数据,带你回顾这场声势浩大的红包大混战。 44亿元的红包营销博弈 百度重金入局,短视


2019年,随着新闻资讯在移动端全面普及,中国网民对于新闻资讯的消费力和偏好呈现出哪些特征?用户在新闻阅读渠道、内容来源选择方面又有哪些变化?女性、年轻人、高收入人群在新闻偏好上又与总体人群展现出怎样的不同? 为了更好的了解中国网民在新闻资讯上的偏好,解答上述问题,企鹅智库通过旗下企鹅调研平台,结合


一面是经济寒冬,一面是短视频火热 2019短视频持续保持高增长态势,独立用户数达6.4亿 短视频行业有哪些新趋势? 用户为何会刷到停不下来? 短视频社交和Vlog哪个是未来的潜在增长点? 酷鹅用户研究院(微信ID:kueclub)特开展短视频专项研究,全面解读2019短视频行业发展新趋势、用户行为与


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1、Licence 背景介绍 LiteAVSDK 是视频云终端研发团队面向开发者提供的一系列解决方案依赖的核心库,其中包含移动直播、AI变脸挂件、短视频功能需要配合相应的Licence才能正常使用。 Licence 从字面上看就是许可的意思,这里可以类比为通行证。开发者持有合法的通行证(Licenc


不知道你会不会跟小编一样,照镜子的时候自我感觉良好,一拍照的时候总觉得哪里不对劲?如果说相机记录了你的容颜,那么自己照镜子的时候,多少脑补了一些王力宏、胡歌的棱角给自己。凌晨5点的时候,你自信满满去全民K歌直播,结果粉丝都在睡觉,来不及点赞;此时,你凭什么知道,你拍的视频究竟有多美呢?丽影,提供基于


从2016开始,腾讯启动将传统的音视频解决方案逐步部署在腾讯云上,从传统的FFmpeg、OBS、RTMP开始提供了第一代直播服务。随后演进到以QUIC与HLS低延迟直播。最后在网络拥塞算法与Codec层面做进一步调优,进一步提升复杂场景下用户的QoE体验。本文根据腾讯视频云终端研发总经理


问题描述 移动直播 iOS 或者 Android 端 SDK,调用TXUGCPublish上传接口publishVideo返回失败,或者上传完成回调返回失败。 解决方案 1.确认调用TXUGCPublish上传接口publishVideo返回值,并根据返回信息定位具体原因; | 状态码 | 说明 |


一、问题场景 在Xcode上运行腾讯云Demo或者开发者自己的项目,编译过程中有时会报错。最常见的是两种: 找不到SDK头文件(以下解决方法1) 链接错误报错信息显示linker command failed with exit code 1 (use -v to see invocation)。


常见案例: 主播自由开播(UGC + OGC)解决方案,是指主播可以随时拿起手机开始直播,映客、花椒、斗鱼、Now 等直播平台都是采用这种直播解决方案。由于LiteAVSDK的高解耦性,终端sdk只提供了TXLivePusher、TXLivePlayer的上行推流组件和下行拉流组件,自由开播方案需要


简介 音视频产品、即时通信都有默认把sdk运行的log输出到本地文件,腾讯云技术支持在帮忙定位问题时,需要这些运行log分析问题。默认输出文件的路径如下表格。可修改输出文件路径、可过滤日志等级、可关闭日志输出。 本地log路径 sdk 产品线 平台 日志路径 LiteAVSDK [UGC](http


近日,腾讯优图实验室提出一种新的视频动作检测算法DBG并开源,这是继今年4月人脸检测算法DSFD开源后,优图的又一次开源动作。 目前,DBG算法在全球两大权威视频动作数据集ActivityNet-1.3和THUMOS14上均取得了第一。相关论文《Fast Learning of Temporal A


12月13-14日的LiveVideoStackCon2019深圳大会,黄斌将受邀参会,分享“视频云的未来”,探讨视频云的未来机会。to B与to C市场大相径庭,从发掘客户痛点到产品策划、研发,从树立标杆客户到市场发声,从定价、伙伴分成到开发者生态,事无巨细……to B市场更像是一个生态系统。用腾


LiteAVSDK 6.8版本,主要升级更新如下: 实时音视频(TRTC) 新增对 socks5 的支持(限Windows 版本) 对于金融和保险类客户,可以通过搭建代理服务器解决内外网通信问题。 该功能通过调用 ITXLiteAVNetworkProxy.h 中的 setSocks5Proxy 接


本文作者:hannahguo,腾讯 PCG 推荐算法工程师 在推荐系统中,特征工程扮演着重要的角色。俗话说数据和特征决定了机器学习算法的上限,而模型、算法的选择和优化只是在不断逼近这个上限。特征工程的前提是收集足够多的数据,使用数据学习知识,从大量的原始数据中提取关键信息并表示为模型所需要的形式。本

