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Organiser par catégorie
17 mai 2013, parDans MédiaSPIP, une rubrique a 2 noms : catégorie et rubrique.
Les différents documents stockés dans MédiaSPIP peuvent être rangés dans différentes catégories. On peut créer une catégorie en cliquant sur "publier une catégorie" dans le menu publier en haut à droite ( après authentification ). Une catégorie peut être rangée dans une autre catégorie aussi ce qui fait qu’on peut construire une arborescence de catégories.
Lors de la publication prochaine d’un document, la nouvelle catégorie créée sera proposée (...) -
Récupération d’informations sur le site maître à l’installation d’une instance
26 novembre 2010, parUtilité
Sur le site principal, une instance de mutualisation est définie par plusieurs choses : Les données dans la table spip_mutus ; Son logo ; Son auteur principal (id_admin dans la table spip_mutus correspondant à un id_auteur de la table spip_auteurs)qui sera le seul à pouvoir créer définitivement l’instance de mutualisation ;
Il peut donc être tout à fait judicieux de vouloir récupérer certaines de ces informations afin de compléter l’installation d’une instance pour, par exemple : récupérer le (...) -
Publier sur MédiaSpip
13 juin 2013Puis-je poster des contenus à partir d’une tablette Ipad ?
Oui, si votre Médiaspip installé est à la version 0.2 ou supérieure. Contacter au besoin l’administrateur de votre MédiaSpip pour le savoir
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Command build failed ndk
1er janvier 2021, par ALI RAZAI want to integrate ffmpeg lib in my android app . So i am using ndk ,but i am stuck on this issue,I dont know why the error is appearing ,Thanks in advance ;


It is the gradle code that i am using in my app and also the ffmpeg-android-maker path is provided


plugins {
id 'com.android.application'





android 
compileSdkVersion 30
buildToolsVersion "30.0.3"


defaultConfig {
 applicationId "com.reactive.myapplication"
 minSdkVersion 16
 targetSdkVersion 30
 versionCode 1
 versionName "1.0"

 testInstrumentationRunner "androidx.test.runner.AndroidJUnitRunner"
 externalNativeBuild {
 cmake {
 cppFlags ""
 }
 }
}
flavorDimensions "market"
productFlavors {
 google {
 dimension "market"
 ndk {
 // Since the App Bundle is used, there is no problem in packaging all these ABIs
 abiFilters 'x86', 'x86_64', 'armeabi-v7a', 'arm64-v8a'
 }
 }
 amazon {
 dimension "market"
 applicationIdSuffix ".amzn"
 ndk {
 // Amazon Appstore doesn't support multiple APKs for non-Amazon devices.
 // There is no point in x86 support here, as the majority of devices with the
 // Amazon Appstore are ARM-based. And it seems to be a common practice for other
 // apps in this market.
 abiFilters 'armeabi-v7a'
 }
 }
 huawei {
 dimension "market"
 applicationIdSuffix ".huawei"
 ndk {
 // Huawei App Gallery supports App Bundle format
 abiFilters 'x86', 'x86_64', 'armeabi-v7a', 'arm64-v8a'
 }
 }
}
sourceSets {
 main {
 // let gradle pack the shared library into the apk
 jniLibs.srcDirs = ['../ffmpeg-android-maker/output/lib']
 }
}

bundle {
 language {
 enableSplit = true
 }
 density {
 enableSplit = true
 }
 abi {
 enableSplit = true
 }
}

buildTypes {
 release {
 minifyEnabled false
 proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android-optimize.txt'), 'proguard-rules.pro'
 }
}
externalNativeBuild {
 cmake {
 path "src/main/cpp/CMakeLists.txt"
 version "3.10.2"
 }
}
compileOptions {
 sourceCompatibility JavaVersion.VERSION_1_8

 targetCompatibility JavaVersion.VERSION_1_8
}





dependencies


implementation 'androidx.appcompat:appcompat:1.1.0'
implementation 'com.google.android.material:material:1.1.0'
implementation 'androidx.constraintlayout:constraintlayout:1.1.3'
testImplementation 'junit:junit:4.+'
androidTestImplementation 'androidx.test.ext:junit:1.1.1'
androidTestImplementation 'androidx.test.espresso:espresso-core:3.2.0'







And this is error i am facing :
Build command failed.
Error while executing process /home/ali/Android/Sdk/cmake/3.10.2.4988404/bin/ninja with arguments -C /home/ali/AndroidStudioProjects/FfmpegApp/app/.cxx/cmake/amazonDebug/armeabi-v7a native-lib
ninja : Entering directory `/home/ali/AndroidStudioProjects/FfmpegApp/app/.cxx/cmake/amazonDebug/armeabi-v7a'


ninja : error : '/home/ali/AndroidStudioProjects/FfmpegApp/app/src/main/ffmpeg-android-maker/output/lib/armeabi-v7a/libavutil.so', needed by '/home/ali/AndroidStudioProjects/FfmpegApp/app/build/intermediates/cmake/amazonDebug/obj/armeabi-v7a/libnative-lib.so', missing and no known rule to make it


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AWS elastic beanstalk UnhandledPromiseRejectionWarning : Cannot find ffprobe
1er janvier 2021, par Ali AhmedUsing elasticbeanstalk with Node.js 10 running on 64bit Amazon Linux 2/5.2.3. I have a packages.config file under .ebextensions folder.


packages:
 yum:
 ImageMagick: []
 ImageMagick-devel: []
commands:
 01-wget:
 command: "wget -O /tmp/ffmpeg.tar.xz http://ffmpeg.org/releases/ffmpeg-4.1.tar.gz"
 02-mkdir:
 command: "if [ ! -d /opt/ffmpeg ] ; then mkdir -p /opt/ffmpeg; fi"
 03-tar:
 command: "tar xvf /tmp/ffmpeg.tar.xz -C /opt/ffmpeg"
 04-ln:
 command: "if [[ ! -f /usr/bin/ffmpeg ]] ; then ln -sf /opt/ffmpeg/ffmpeg-4.1/ffmpeg /usr/bin/ffmpeg; fi"
 05-ln:
 command: "if [[ ! -f /usr/bin/ffprobe ]] ; then ln -sf /opt/ffmpeg/ffmpeg-4.1/ffprobe /usr/bin/ffprobe; fi"
 06-pecl:
 command: "if [ `pecl list | grep imagick` ] ; then pecl install -f imagick; fi"



I am using fluent-ffmpeg@2.1.2 module for saving screenshot.


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AWS Lambda execution time for FFMPEG transcoding
4 janvier 2023, par FlamingMoeI'm using AWS Lambda for converting files from WEBM to MP4


I'm using ffmpeg version 4.3.1-static https://johnvansickle.com/ffmpeg/ (I have done the following tests also with the ffmpeg in serverless AWS ffmpeg layer (that includes de 4.1.3), but results are even worse (about 25% slower)


I'm using Node 10x as container.


WEBM size Time to convert. Memory Lambda. Memory used (as shown in log)

80Mb ~44s 3008 410
40Mb ~44s 3008 375

80Mb ~70s 1024 321
40Mb ~70s 1024 279



All videos are 80s length. So as far as I can see, it does not matter the size of the WEBM, if the length of the video is the same, it takes the same to convert. So ffmpeg takes more time if the video length is higher, not if the file size is higher ... curious ;-)


But in the other hand, I'm confused with Lambda memory. I know memory and CPU comes together in Lambda ... the more memory you choose, the more CPU is assigned.


But...


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- Why ffmpeg just take about 300/400Mb if it has more to run ?
- How can I tell ffmpeg to use more memory ?
- Is there any option to accelerate the process in Lambda ?








Btw, In all tests, all ffmpeg are the same, and


cpu-used paramenter)


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- I added to ffmpeg parameters cpu-used=100, and it does not matter at all if I put cpu-used=5 ... times are the same, so I guess that parameter is useless (i don't know why)




threads parameter)


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- Also I did some tests with "threads" parameters, but it's useless also.




I know it's not a good comparison, but same files takes about 5 seconds to be converted in a simple dedicated server (8 vCores and 8GB RAM in OVH Centos VPS).


Btw, Amazon Elastic Transcoder is not an option :
a) it's extremely more expensive
b) it has just his profiles to convert, and my ffmpeg commands are very complex (watermarks, effects, etc ...)