RTMP的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

只要一行指令!FFmpeg應用開發完全攻略

為了解決RTMP的問題，作者殷汶杰 這樣論述：

　　★FFmpeg 繁體中文全球第 1 本 　　★最完整 Know-How 與應用開發完全攻略！   　　【Video Makers 經常遇到的困難】： 　　「常常到處找工具網站，整個 PC 中充滿了各種僅支援單一功能的軟體」 　　「檢舉魔人 —— 常常需要剪接行車記錄器的檔案」 　　「TikTok 的玩家 —— 常常要修改短影音」 　　「YouTuber —— 更需要強大的剪片軟體」   　　►►►【FFmpeg】就是 Video Makers 的救星！ 　　FFmpeg 一行指令就能做到影音的轉檔、合併、分割、擷取、下載、串流存檔，你沒有看錯，一行指令就可以搞定上面所有的工作！連早期的

YouTube 都靠 FFmpeg，因此你需要一本輕鬆上手的 FFmpeg 指南！   　　Ch01-06 影音技術的基礎知識 　　講解影音編碼與解碼標準、媒體容器的封裝格式、網路流媒體協定簡介   　　Ch07-09 命令列工具 FFmpeg／FFprobe／FFplay 的使用方法 　　解析命令列工具在建立測試環境、建構測試用例、排查系統 Bug 時常常發揮重要作用 → 掌握 FFmpeg 命令列工具的使用方法，就能在實際工作中有效提升工作效率！   　　Ch10-15 FFmpegSDK 編解碼的使用方法／封裝與解封裝／媒體資訊編輯 　　實際的企業影音 project 中，通常呼叫 F

Fmpeg 相關的 API 而非使用命令列工具的方式實現最基本的功能，因此該部分內容具有較強的實踐意義，推薦所有讀者閱讀並多加實踐。本部分的程式碼來自於 FFmpeg官方範例程式碼，由筆者精心改編，穩定性高，且更易於理解。   本書特色   　　►►► 從影音原理解析到 FFmpeg 應用開發，邁向影音開發達人之路！ 　　● 從原理說起，讓你先對影音資料有最完整的認識 　　● 了解組成影音的像素／顏色／位元深寬度／解析度／H.264／H.265 　　● MP3／AAC／FLV／MP4／AVI／MPEG…等數不完的格式分析介紹  　　● 串流媒體網路原理詳解：ISO → TCP/IP → Str

eaming 　　● 了解組成影音的取樣率／波長／頻率／位元數／音色 　　● FFplay／FFprobe／FFmpeg：一行指令就搞定轉檔、剪接、合併、截圖、編碼 　　● CPU/GPU硬解軟解原理以及濾鏡的介紹  　　● NGINX 的 RTMP／HLS／HTTP-FLV 串流媒體伺服器 　　● 完整的 FFmpeg SDK 在各種語言中的應用及程式範例 　　● FFmpeg SDK 完成音訊、影片的編解碼、打包拆包、濾鏡、採樣 　　● 範例 code 超值下載：deepmind.com.tw

RTMP進入發燒排行的影片

使用容器管理工具整合DeepStream與串流伺服器建構串流服務應用

為了解決RTMP的問題，作者王政堯 這樣論述：

隨著近些年硬體設備的不斷進步，邊緣計算所運用的場域越來越多，尤其像是NVIDIA等大廠都針對邊緣計算推出許多硬體與軟體支援。最常見的串流影像辨識在邊緣計算的應用也越來越多，但卻在辨識結果後的即時影像呈現，經常遭遇一些呈現上的困難。本論文選擇NVIDIA Jetson Xavier NX硬體架構，使用Docker及Docker Compose整合Deepstream、Simple Realtime Server及Apache等多個服務。透過NVIDIA提供的Deepstream範例作為實驗環境，將影像結果輸出到Simple Realtime Server裡，並透過網頁來瀏覽即時的串流畫面。並在

Jetson Xavier NX中透過Docker使用Deepstream的CPU與RAM來做比較，經過實驗證明在Docker中實作的效能和效率與一般實體機無異，所需要的CPU以及RAM是差不多的。在最後也針對Simple Realtime Server提供的串流格式包含RTMP、WebRTC、HLS來做比較，在網頁上顯示串流影像時WebRTC的延遲差不多都在5秒以內，而HLS在網頁上的表現就不太理想，大致上都延遲超過10秒鐘。透過本論文提出的架構，可以解決我們在Edge端瀏覽串流影像時的困擾，並讓使用者在建立自己的邊緣計算架構時，透過網頁就能夠直接觀看運作的結果。

Nginx完全開發指南：使用C、C++、JavaScript和Lua

為了解決RTMP的問題，作者羅劍鋒 這樣論述：

Nginx是著名的Web伺服器，性能優異，運行效率遠超傳統的Apache、Tomcat，廣泛應用於國內外諸多頂級互聯網公司。Nginx的一個突出特點是其靈活優秀的模塊化架構，可以在不修改核心的前提下增加任意功能，自2004年發布至今，已經擁有百余個官方及非官方的功能模塊(如proxy、mysql、redis、rtmp、lua等)，使得Nginx成長為了一個近乎「全能」的伺服器軟體。Nginx功能強大，架構複雜，學習、維護和開發的門檻較高。為了幫助讀者跨越這一障礙，本書深入最新的Nginx源碼(Stable 1.16.0)，詳細剖析了模塊體系、動態插件、功能框架、內存分配、進

程模型、事件驅動、線程池、TCP/UDP/HTTP處理等Nginx核心運行機制，在此基礎上講解如何使用C、C++、JavaScript、Lua等語言來增強擴展Nginx，讓任何人都能夠便捷、輕鬆地開發和定製Nginx，進而應用到自己的實際工作中，創造出更多的價值。本書結構嚴謹、脈絡清晰、論述精確、詳略得當、圖文並茂，值得廣大軟體開發工程師、系統運維工程師和編程愛好者擁有。

基於深度學習技術實現雞隻追蹤與體重估測

為了解決RTMP的問題，作者許昇鈺 這樣論述：

本論文主要使用了電腦視覺結合深度學習，架構一雞群監測系統，能夠進行雞隻計數、個別雞隻路徑追蹤與體重估測，並開發對應的圖形化介面，作為智慧養雞場的雛型研究。本論文使用嘉義大學動物科學系趙清賢教授提供的雞舍實驗場地，其基本精神為多佈點、多重感測器結合物聯網技術。論文主要是利用IP 攝影機所擷取的影像，經過自設的伺服器，利用nginx-rtmp進行串流對接。再將串流影像送入將Mask RCNN對於雞隻進行目標檢測並使用Deep SORT進行雞隻多目標追蹤。並利用時序資料分析解決雞隻之間相互遮擋、合併與分離等情形，將多目標追蹤所獲得的時序資料透過SVR技術估計體重。最後再使用C# 撰寫使用者介面，將

計數、追蹤影片與路徑追蹤數據可視化，可以更直觀的了解數據。本論文提出以ResNeXt101作為修正Mask RCNN特徵提取網路。也提出修正的Mask RCNN模型結合Deep SORT進行多目標追蹤降低MOTA值。另一方面利用centroid tracking降低Deep SORT的ID switch，觀察MOTA 值的變化。經由多目標追蹤所獲得的特徵凸包面積(convex area)、檢測框長軸、檢測框短軸，利用SVR進行體重回歸預測所獲得的mean absolute error為101 g。