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Médias (33)

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Autres articles (89)

  • 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 (...)

  • 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 (...)

  • Gestion générale des documents

    13 mai 2011, par

    MédiaSPIP ne modifie jamais le document original mis en ligne.
    Pour chaque document mis en ligne il effectue deux opérations successives : la création d’une version supplémentaire qui peut être facilement consultée en ligne tout en laissant l’original téléchargeable dans le cas où le document original ne peut être lu dans un navigateur Internet ; la récupération des métadonnées du document original pour illustrer textuellement le fichier ;
    Les tableaux ci-dessous expliquent ce que peut faire MédiaSPIP (...)

Sur d’autres sites (13949)

  • 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.

    


  • FFmpeg java.lang.UnsatisfiedLinkError dlopen failed : library "libavutil.so" not found in Vivo model device

    9 février 2024, par sejn

    Facing a lot of crashes in the Android Vivo devices with the above error. Can I restrict this to the Vivo models in Android.

    


    I'm using the implementation 'com.arthenica:mobile-ffmpeg-full:4.4'

    


    Fatal Exception: java.lang.UnsatisfiedLinkError dlopen failed: library "libavutil.so" not found

init {
    try{
        System.loadLibrary("avutil")
        System.loadLibrary("avcodec")
        System.loadLibrary("avformat")
        System.loadLibrary("swscale")
        System.loadLibrary("avfilter")
    }
    catch (e:Exception){
        Log.i("error","${e.message}")
    }
}


    


    In app/build.gradle

    


    


    ndk 
abiFilters 'armeabi-v7a','arm64-v8a','x86','x86_64'

    


    


    Note : If I migrate to the latest version ffmpeg-kit-full:6.0-2

    


    Clarifications :

    


      

    1. Shall I need to add this below in the code as well if I use the FFmpeg-kit
    2. 


    3. If I did not need to use means, does it make any issues in the app ?.(i.e) if I removed
    4. 


    5. Shall I need to add any additional loadlibrary in the init ?
    6. 


    7. Is there any simple fix for the above error for Oppo alone without migrating ?
    8. 


    9. Shall I need to add these architectures in ndk of my app ?
    10. 


    


    


    arm-v7a, arm-v7a-neon, arm64-v8a, x86 and x86_64 architectures

    


    


     init {
        try{
            System.loadLibrary("avutil")
            System.loadLibrary("avcodec")
            System.loadLibrary("avformat")
            System.loadLibrary("swscale")
            System.loadLibrary("avfilter")
        }
        catch (e:Exception){
            Log.i("error","${e.message}")
        }
    }


    


  • avformat/movenc : add support for Immersive Audio Model and Formats in ISOBMFF

    15 février 2024, par James Almer
    avformat/movenc : add support for Immersive Audio Model and Formats in ISOBMFF
    

    Signed-off-by : James Almer <jamrial@gmail.com>

    • [DH] libavformat/movenc.c
    • [DH] libavformat/movenc.h