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Autres articles (47)

  • MediaSPIP v0.2

    21 juin 2013, par

    MediaSPIP 0.2 est la première version de MediaSPIP stable.
    Sa date de sortie officielle est le 21 juin 2013 et est annoncée ici.
    Le fichier zip ici présent contient uniquement les sources de MediaSPIP en version standalone.
    Comme pour la version précédente, il est nécessaire d’installer manuellement l’ensemble des dépendances logicielles sur le serveur.
    Si vous souhaitez utiliser cette archive pour une installation en mode ferme, il vous faudra également procéder à d’autres modifications (...)

  • Mise à disposition des fichiers

    14 avril 2011, par

    Par défaut, lors de son initialisation, MediaSPIP ne permet pas aux visiteurs de télécharger les fichiers qu’ils soient originaux ou le résultat de leur transformation ou encodage. Il permet uniquement de les visualiser.
    Cependant, il est possible et facile d’autoriser les visiteurs à avoir accès à ces documents et ce sous différentes formes.
    Tout cela se passe dans la page de configuration du squelette. Il vous faut aller dans l’espace d’administration du canal, et choisir dans la navigation (...)

  • MediaSPIP version 0.1 Beta

    16 avril 2011, par

    MediaSPIP 0.1 beta est la première version de MediaSPIP décrétée comme "utilisable".
    Le fichier zip ici présent contient uniquement les sources de MediaSPIP en version standalone.
    Pour avoir une installation fonctionnelle, il est nécessaire d’installer manuellement l’ensemble des dépendances logicielles sur le serveur.
    Si vous souhaitez utiliser cette archive pour une installation en mode ferme, il vous faudra également procéder à d’autres modifications (...)

Sur d’autres sites (9155)

  • Model the loss of video codec

    10 janvier 2024, par Monaco

    I want to use a neural network to model the error loss after video encoding. The modeling process is as follows :
enter image description here
I use ffmpeg to encode and decode video frames. Since this process is not implemented using tensors in PyTorch and cannot compute gradients, I have to separately implement a neural network in PyTorch to enable gradient backpropagation. However, it turns out that the neural network cannot effectively learn the video encoding.

    


    I want to know if there are currently any implementations of video encoders or decoders that support backpropagation of gradients. I don't necessarily need to update the parameters of the encoder/decoder, but I want it to support gradient backpropagation so that I can use it for various tasks related to deep learning.

    


  • avformat : Immersive Audio Model and Formats demuxer

    25 novembre 2023, par James Almer
    avformat : Immersive Audio Model and Formats demuxer

    Signed-off-by : James Almer <jamrial@gmail.com>
    • [DH] Changelog
    • [DH] libavformat/Makefile
    • [DH] libavformat/allformats.c
    • [DH] libavformat/iamf.c
    • [DH] libavformat/iamf.h
    • [DH] libavformat/iamf_parse.c
    • [DH] libavformat/iamf_parse.h
    • [DH] libavformat/iamfdec.c

  • avutil : introduce an Immersive Audio Model and Formats API

    25 novembre 2023, par James Almer
    avutil : introduce an Immersive Audio Model and Formats API

    Signed-off-by : James Almer <jamrial@gmail.com>
    • [DH] doc/APIchanges
    • [DH] libavutil/Makefile
    • [DH] libavutil/iamf.c
    • [DH] libavutil/iamf.h
    • [DH] libavutil/version.h

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