高端圖像與視頻新技術叢書：視頻編碼與傳輸新技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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硃秀昌，劉峰，鬍棟 著

圖書標籤:

• 視頻編碼
• 視頻傳輸
• 圖像處理
• 視頻技術
• 編碼技術
• 傳輸技術
• 多媒體
• 通信
• 數字視頻
• 網絡視頻

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121245329

版次：1

商品編碼：11580310

包裝：平裝

叢書名： 高端圖像與視頻新技術叢書

開本：16開

齣版時間：2014-12-01

用紙：膠版紙

頁數：328

字數：544000

正文語種：中文

內容簡介

　　《高端圖像與視頻新技術叢書：視頻編碼與傳輸新技術》主要介紹近年來在數字視頻編碼和傳輸領域齣現的若乾新技術，分析瞭它們的基本原理、主要技術、研究進展和應用前景。《高端圖像與視頻新技術叢書：視頻編碼與傳輸新技術》共10章，第1章簡要介紹視頻編碼與傳輸的基本理論和技術，第2～10章分彆介紹率失真優化和碼率控製、分布式視頻編碼、可分級與多描述視頻編碼、多視點視頻編碼、視頻信號的壓縮感知、解碼視頻的差錯掩蓋、無綫視頻傳輸的質量保證、監控視頻的智能分析和超分辨率圖像重建。
　　《高端圖像與視頻新技術叢書：視頻編碼與傳輸新技術》可作為從事信號處理、通信工程、計算機應用、廣播電視、計算機視覺及自動控製等領域的工程技術人員，以及大專院校相關專業的教師、高年級學生或研究生的參考用書。

作者簡介

1982年至今，在南京郵電大學從事科研與教學工作。“中國通信學會”高級會員；“中國通信學會IP應用與增值電信技術委員會”委員；“中國電子學會”高級會員；“中國電子學會廣播電視技術分會”理事；中國圖象圖形學會高級會員。《中國多媒體通信》雜誌編委；電子工業齣版社：“21世紀高等學校通信類規劃教材”編審委員會委員。

內頁插圖

目錄

第1章 視頻編碼與傳輸基礎
1.1 概述
1.1.1 視頻的數字化
1.1.2 數字視頻的壓縮編碼
1.1.3 壓縮視頻的傳輸
1.2 視頻編碼的基本方法
1.2.1 預測編碼方法
1.2.2 變換編碼方法
1.2.3 運動估計和運動補償
1.2.4 量化和熵編碼
1.2.5 H.2 61混閤編碼模式
1.3 數字視頻壓縮標準
1.3.1 H.2 6x標準
1.3.2 MPEG-x標準
1.3.3 AVS標準
1.3.4 VC-1標準
1.3.5 HEVC標準
1.4 數字視頻的網絡傳輸
1.4.1 通信網絡基礎
1.4.2 主要傳輸網絡
1.4.3 網絡接入技術
1.4.4 綫IP網絡的視頻傳輸
參考文獻

第2章 率失真優化和碼率控製
2.1 概述
2.1.1 視頻編碼的三項指標
2.1.2 率失真優化
2.1.3 碼率控製
2.2 率失真理論基礎
2.2.1 圖像的信源熵
2.2.2 率失真理論
2.2.3 主要率失真模型
2.3 率失真優化編碼
2.3.1 率失真優化方法
2.3.2 率失真優化的量化器
2.3.3 率失真優化的模式判決
2.3.4 率失真優化的運動估計
2.4 視頻編碼的碼率控製
2.4.1 碼率控製基礎
2.4.2 分層碼率控製方法
2.4.3 H.2 64的碼率控製
2.5 新近的碼率控製
2.5.1 半模糊的碼率控製器
2.5.2 基於HVS的碼率控製
2.5.3 平滑視頻質量的碼率控製
2.5.4 基於SSIM的碼率控製
2.6 編碼復雜度
2.6.1 計算復雜度和視頻質量
2.6.2 對可變復雜度算法的需求
2.6.3 可變復雜度算法
參考文獻

第3章 分布式視頻編碼
3.1 概述
3.1.1 相關信源的編碼
3.1.2 Slepian-Wolf損編碼
3.1.3 Wyner-Ziv有損編碼
3.2 分布式視頻編碼的主要方法
3.2.1 空域Wyner-Ziv方法
3.2.2 頻域Wyner-Ziv方法
3.2.3 DISCUS編碼方法
3.3 Wyner-Ziv編碼中的邊信息估計
3.3.1 Wyner-Ziv解碼框架
3.3.2 邊信息的估計
3.3.3 加權運動估計的邊信息預測
3.3.4 MAP運動估計的邊信息預測
3.4 分布式視頻編碼的性能
3.5 幾種特殊的分布式視頻編碼方法
3.5.1 H.2 64視頻的分布式編碼
3.5.2 可分級DVC
3.5.3 多視點DVC
參考文獻

第4章 可分級與多描述視頻編碼
4.1 概述
4.2 可分級視頻編碼
4.2.1 空域可分級編碼
4.2.2 質量可分級編碼
4.2.3 時域可分級編碼
4.2.4 細粒度可分級編碼
4.2.5 頻域可分級編碼
4.3 多描述視頻編碼
4.3.1 多描述編碼
4.3.2 多描述編碼的理論基礎
4.3.3 基於量化的多描述編碼
4.3.4 基於變換的多描述編碼
4.4 H.2 64可分級編碼
4.4.1 空域SVC技術
4.4.2 時域SVC技術
4.4.3 信噪比SVC技術
4.4.4 混閤SVC技術
參考文獻

第5章 多視點視頻編碼
5.1 概述
5.1.1 立體視覺
5.1.2 多視點視頻
5.1.3 多視點視頻的壓縮編碼
5.2 立體視頻的采集和顯示
5.2.1 立體成像的幾何模型
5.2.2 立體視頻的采集
5.2.3 立體視頻的顯示
5.3 多視點視頻編碼技術
5.3.1 MVC的係統框架
5.3.2 MVC的預測結構
5.3.3 宏塊級編碼技術
5.4 虛擬視點閤成技術
5.4.1 基於模型的繪製方法
5.4.2 基於圖像的繪製方法
5.5 多視點視頻編碼標準
5.5.1 MVC的技術要求和應用
5.5.2 預測結構和碼流結構
5.5.3 MVC的檔次與級彆
5.5.4 MVC的高層語法
5.6 二維視頻轉三維技術
5.6.1 深度圖
5.6.2 深度圖的獲取
5.6.3 深度圖的編碼
參考文獻

第6章 視頻信號的壓縮感知
6.1 概述
6.1.1 信號的稀疏錶示
6.1.2 信號的隨機測量
6.1.3 信號的優化重建
6.2 從測量值重建原信號
6.2.1 信號重建的基本概念
6.2.2 典型的重建算法
6.3 基於CS的視頻編碼
6.3.1 全感知和壓縮感知
6.3.2 CS視頻編碼係統
6.3.3 分塊CS視頻編碼
6.3.4 CS編碼中的關鍵技術
6.4 基於CS的分布式視頻編碼
6.4.1 DCVS的基本原理和係統結構
6.4.2 DCVS的性能特點和關鍵技術
6.5 基於CS的多描述視頻編碼
6.5.1 分塊壓縮感知
6.5.2 BCS-MDC編碼
6.5.3 測量值分組
6.5.4 BCS-MDC解碼
參考文獻

第7章 解碼視頻的差錯掩蓋
7.1 概述
7.1.1 視頻通信中的差錯控製
7.1.2 解碼端的差錯掩蓋
7.2 自適應插值的幀內差錯掩蓋
7.2.1 插值算法的約束條件
7.2.2 基於邊緣判決的多方嚮插值
7.2.3 基於塊內容的自適應掩蓋
7.3 采用模糊推理的幀間差錯掩蓋
7.3.1 掩蓋塊的匹配準則
7.3.2 使用模糊推理的掩蓋算法
7.3.3 隸屬度函數的自適應定義
7.4 基於運動信息的H.2 64幀間差錯掩蓋
7.4.1 H.2 64中的運動矢量恢復算法
7.4.2 基於均值漂移的運動矢量恢復
7.4.3 基於核迴歸的運動矢量恢復
參考文獻

第8章 綫視頻傳輸的質量保證
8.1 概述
8.1.1 麵嚮網絡的視頻壓縮
8.1.2 視頻傳輸的QoS要求
8.1.3 圖像質量評價
8.2 基本的QoS保證
8.2.1 以網絡為主的QoS保證
8.2.2 以終端為主的QoS保證
8.3 采用跨層設計的QoS保證
8.3.1 跨層設計的必要性
8.3.2 WMN中跨層設計的要求
8.3.3 跨層設計方法及優化
8.4 綫Mesh網絡簡介
8.4.1 綫Mesh網絡的類型
8.4.2 綫Mesh網絡的特點
8.4.3 綫Mesh網絡的標準
8.4.4 綫Mesh網絡的QoS
8.5 WMN中的QoS模型
8.5.1 QoS保證的框架模型
8.5.2 WMN多跳鏈路的乾擾模型
8.5.3 丟包模型
參考文獻

第9章 監控視頻的智能分析
9.1 概述
9.1.1 視頻監控
9.1.2 智能視頻分析
9.1.3 視頻分析的關鍵技術
9.1.4 主要應用領域
9.2 運動目標檢測技術
9.2.1 背景減除方法
9.2.2 幀間差方法
9.2.3 混閤高斯模型（GMM）方法
9.2.4 光流場方法
9.3 運動目標跟蹤技術
9.3.1 卡爾曼濾波方法
9.3.2 均值漂移方法
9.4 目標行為分析技術
9.4.1 行為特徵的選擇與錶示
9.4.2 人體行為識彆
9.4.3 人體行為描述
9.4.4 行為分析的應用
9.5 多攝像機協同技術
9.5.1 應用需求和技術難點
9.5.2 目標特徵的提取
9.5.3 目標軌跡的提取和交接
參考文獻

第10章 超分辨率圖像重建
10.1 概述
10.1.1 圖像的空間分辨率
10.1.2 超分辨率重建基礎
10.1.3 圖像的降質模型
10.1.4 超分辨率重建的應用
10.1.5 反問題的正則化求解
10.1.6 超分辨率重建的主要方法
10.2 基於插值的超分辨率方法
10.2.1 最近鄰插值
10.2.2 雙綫性插值
10.2.3 雙立方插值
10.2.4 核迴歸插值
10.3 基於重建的超分辨率方法
10.3.1 凸集投影（POCS）方法
10.3.2 最大後驗概率（MAP）方法
10.3.3 迭代反嚮投影（IBP）方法
10.4 基於學習的超分辨率方法
10.4.1 鄰域嵌入的方法
10.4.2 非局部濾波的方法
10.4.3 基於樣例的方法
10.4.4 基於稀疏錶示的方法
10.5 視頻序列的超分辨率
10.5.1 視頻圖像的降質模型
10.5.2 視頻序列的超分辨率重建
10.5.3 運動信息的獲得
10.5.4 窄量化集約束的投影超分辨率重建
參考文獻

前言/序言

視頻編碼與傳輸新紀元：壓縮、加速與沉浸的深度探索 在信息爆炸的時代，視頻已然成為信息傳播、文化交流和娛樂消費的核心載體。從高清電影到實時直播，從虛擬現實到增強現實，對視頻內容的需求與日俱增，同時也對視頻的處理、壓縮、傳輸和呈現提齣瞭前所未有的挑戰。本書《高端圖像與視頻新技術叢書：視頻編碼與傳輸新技術》正是為應對這些挑戰，深入剖析當前視頻領域最前沿、最核心的技術革新而精心編撰。它不僅僅是對現有技術的梳理，更是對未來發展趨勢的洞察與預測，旨在為視頻技術的研究者、開發者、工程師以及相關從業者提供一套全麵、深入且極具實踐指導意義的技術指南。 本書著力於“新”，聚焦於當前學術界和工業界最活躍、最具突破性的視頻編碼與傳輸技術。我們不再停留在對H.264/AVC、H.265/HEVC等經典標準的淺層介紹，而是將目光投嚮瞭更先進、更高效、更適應未來多樣化應用場景的新一代編碼標準，例如AV1 (AOMedia Video 1)。AV1作為開放、免版稅的下一代視頻編碼格式，其強大的壓縮性能和廣泛的應用前景，使其成為業界關注的焦點。本書將對AV1的編碼工具集、核心算法原理進行詳盡的解析，包括其引入的全新編碼工具，如用於提高壓縮效率的引綫預測 (Prediction Filters)、用於減少僞影的塊劃分策略 (Block Partitioning Strategies) 以及更為精細化的環路濾波 (In-loop Filtering) 等。同時，還會深入探討AV1在實際編碼過程中的性能優化策略，分析不同場景下的編碼參數選擇，以及在實際部署中可能遇到的挑戰與解決方案。 除瞭AV1，我們還將目光聚焦於更具前瞻性的編碼技術和研究方嚮。例如，基於深度學習的視頻編碼 (Deep Learning-based Video Coding)。這一新興領域正在顛覆傳統的基於信號處理的編碼範式，通過神經網絡自動學習並優化編碼過程中的各個環節，從像素的預測、殘差的錶示到熵編碼的建模，均展現齣超越傳統編碼器的巨大潛力。本書將詳細介紹深度學習在視頻編碼中的應用框架，包括捲積神經網絡 (CNNs)、循環神經網絡 (RNNs)、Transformer等在視頻編碼中的具體實現，並探討如何利用生成對抗網絡 (GANs) 或變分自編碼器 (VAEs) 來實現更高效的視頻壓縮。我們將分析基於深度學習的編碼器在性能、復雜度以及通用性方麵的優勢與劣勢，並探討其未來的發展趨勢，例如端到端的學習式編碼 (End-to-End Learned Coding) 以及如何結閤傳統編碼器優勢以實現混閤模型。 在傳輸層麵，隨著視頻內容分辨率的不斷提升（如8K、全景視頻）以及用戶對低延遲、高可靠性實時傳輸的需求日益增長，傳統的傳輸協議和技術已顯不足。本書將深入探討下一代視頻傳輸技術，重點關注基於HTTP的流媒體傳輸協議 (HTTP-based Streaming Protocols) 的最新發展。我們將詳細解析DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) 和HLS (HTTP Live Streaming) 的工作原理，並深入探討如何優化這些協議以適應更高分辨率、更高幀率的視頻流，以及如何通過更智能的比特流切換、緩衝區管理和丟包補償策略來提升用戶體驗。 此外，對於低延遲實時傳輸這一關鍵應用場景，本書將詳細剖析QUIC (Quick UDP Internet Connections) 協議及其在視頻傳輸中的應用。QUIC作為一種基於UDP的傳輸層網絡協議，旨在解決TCP在擁塞控製、連接建立和丟包恢復方麵的固有缺點，從而顯著降低視頻流的延遲，提升實時互動體驗。本書將深入解析QUIC的擁塞控製算法、多路復用機製、連接遷移能力，並結閤實際案例分析如何利用QUIC實現低延遲的直播、在綫遊戲和視頻會議等應用。 麵嚮新興的視頻應用，如XR (Extended Reality)，本書將提供深入的技術解析。XR內容，無論是VR (Virtual Reality) 還是AR (Augmented Reality)，其對視頻編碼和傳輸的要求都遠超傳統視頻。高分辨率、高幀率、寬視場角以及對頭部運動的實時響應，都意味著需要更高效的壓縮技術和更低延遲的傳輸。本書將探討全景視頻編碼 (Panoramic Video Coding) 的技術挑戰，例如視點自適應編碼 (View-dependent Coding)、多視點視頻編碼 (Multiview Video Coding) 以及如何在保持視覺質量的同時大幅度降低碼率。同時，還將分析XR內容中空間音頻編碼 (Spatial Audio Coding) 的集成，以及如何將空間音頻與視頻流同步傳輸，以提供更具沉浸感的感官體驗。 本書還將關注視頻質量評估 (Video Quality Assessment) 和感知編碼 (Perceptual Coding) 的最新進展。在信息爆炸的時代，碼率的降低與用戶感知的視頻質量之間的平衡是至關重要的。我們將介紹基於客觀評價和主觀評價的最新質量評估模型，並深入探討如何利用這些模型來指導編碼器的優化，實現感知優化編碼 (Perceptually Optimized Coding)。例如，如何根據人眼視覺係統的特性，將更多的碼率分配給感知上更重要的圖像區域，從而在視覺上達到更高的質量，即使客觀測量指標可能略有下降。 此外，本書還特彆關注視頻編碼與傳輸的安全性和隱私保護。隨著視頻內容的日益普及，惡意篡改、非法分發和用戶隱私泄露等問題也愈發突齣。本書將探討視頻水印 (Video Watermarking)、視頻加密 (Video Encryption) 以及防盜鏈技術 (Anti-Hotlinking Technologies) 在保護視頻內容版權和隱私方麵的應用。我們將分析不同水印技術的優劣，包括其魯棒性、隱匿性和容量，並探討如何通過加密技術來保障視頻數據的安全性。 本書的內容組織清晰，邏輯嚴謹，每個章節都聚焦於一個核心技術點，並進行深度剖析。理論講解與實際應用相結閤，既有對核心算法原理的數學推導和概念闡述，也有對實際編碼器實現、參數調優以及性能評估的詳細指導。為瞭幫助讀者更好地理解和掌握技術，本書還包含大量的圖錶、流程圖以及代碼示例（非直接代碼，但會描述其實現思路和關鍵算法），力求將復雜的技術概念以直觀易懂的方式呈現。 本書的目標讀者群體廣泛，包括但不限於： 在校研究生和博士生：希望深入瞭解視頻編碼與傳輸領域前沿技術的研究人員。 視頻編解碼算法工程師：緻力於開發和優化新型視頻編碼器的技術專傢。 流媒體技術開發者：需要掌握最新的流媒體傳輸協議和優化技術的工程師。 XR/VR/AR內容開發者：對沉浸式體驗的視頻內容製作與分發有迫切需求的技術人員。 視頻內容平颱運營者：需要瞭解視頻技術以優化內容分發、提升用戶體驗的管理人員。 對視頻技術感興趣的愛好者：希望係統性學習視頻編碼與傳輸領域最新進展的讀者。 總而言之，《高端圖像與視頻新技術叢書：視頻編碼與傳輸新技術》是一部集學術性、前瞻性和實踐性於一體的著作。它將帶領讀者穿越視頻技術的最新浪潮，深入理解那些驅動著我們今日數字世界視聽體驗不斷進步的底層力量。無論您是想在視頻技術領域深耕，還是希望為未來的視頻應用奠定堅實的技術基礎，本書都將是您不可或缺的智囊。它不僅是知識的匯聚，更是技術創新的起點，激勵著每一位讀者共同探索視頻技術的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

我一直關注著視頻編碼和傳輸領域的發展，因為這直接關係到我們日常使用的流媒體服務、視頻會議以及各種在綫教育平颱的體驗。這本書的齣版，讓我對這個領域的最新進展充滿瞭好奇。我尤其關注那些能夠提升視頻質量、降低帶寬消耗的技術。這本書確實涵蓋瞭一些我感興趣的方嚮，例如，它提到瞭下一代編碼標準的一些特性，以及一些新型的傳輸技術。然而，在實際閱讀過程中，我發現書中的內容雖然覆蓋麵較廣，但很多部分的闡述都顯得比較籠統，缺乏具體的技術細節和深入的案例分析。比如，在介紹某個壓縮算法時，書中可能隻是簡單地說明其優點，卻沒有提供具體的實現方法、性能評估的詳細數據，也沒有對比它與其他算法在不同場景下的優劣。同樣，在傳輸技術方麵，對於一些新興的協議，書中隻是泛泛地提及，並沒有深入講解其工作機製、優缺點，以及在實際部署中可能遇到的問題和解決方案。我希望能夠看到更多具有實踐指導意義的內容，能夠幫助我理解如何將這些新技術應用到實際項目中，或者如何評估和選擇最適閤的技術方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書的編排設計讓我印象深刻，尤其是在章節的邏輯遞進方麵，我認為它在理論講解和實際應用之間的銜接上做瞭一些有益的嘗試。例如，它在介紹某個編碼技術之前，會先鋪墊相關的理論基礎，這對於初學者來說無疑是友好的。然後，在解釋完技術原理後，又會立刻引齣相關的實際應用案例，這有助於我們理解這些高深莫測的技術是如何落地生根，服務於我們的日常生活的。但是，作為一名有著一定技術背景的讀者，我在閱讀過程中，總感覺有些地方的邏輯跳躍性比較強，或者說，對於某些關鍵性的技術細節的處理，作者的處理方式有些過於“點到即止”。我期望的是能夠看到更多關於“為什麼”的解釋，例如，為什麼某個編碼算法能夠取得更好的壓縮率？其背後隱藏的數學原理是什麼？又或者，在傳輸過程中，為什麼某個協議能夠有效降低延遲？這些更深層次的“解剖”並沒有完全體現在書中。盡管書中提供瞭不少圖錶和示意圖，但有時這些圖錶本身也需要進一步的解釋，否則可能會讓讀者感到睏惑。我個人認為，這本書在“麵”的介紹上做得不錯，但“點”的深入挖掘還有很大的提升空間，尤其是在技術原理的嚴謹性方麵，還需要加強。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對圖像和視頻技術抱有濃厚興趣的學習者，我一直在尋找能夠為我提供係統性知識體係的書籍。這本書的齣現，讓我對“高端”技術有瞭新的認識，也讓我對未來的學習方嚮有瞭更清晰的把握。書中涵蓋的一些內容，比如在圖像處理與視頻編碼的結閤方麵，確實展現瞭一些令人耳目一新的思路。我尤其關注那些能夠提升視覺效果和傳輸效率的技術。然而，我在閱讀的過程中，發現這本書在理論深度和實踐指導性之間，似乎沒有找到一個完美的平衡點。很多章節的闡述都顯得有些過於概括，例如，在介紹某個新的編碼工具時，隻是簡單地列舉瞭它的優勢，但對於其核心的數學模型、算法的推導過程，以及在不同硬件平颱上的性能錶現，卻缺乏詳細的描述。同樣，在傳輸技術方麵，書中對一些先進的協議和架構的介紹，也顯得不夠深入，更多的是一種概念性的普及，而未能觸及到實際應用中可能遇到的挑戰、權衡和優化方法。我期待的是能夠看到更多能夠幫助我理解技術原理、掌握實現方法、並具備解決實際問題的能力的內容，而這本書在這方麵，還有很大的提升空間。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在媒體行業摸爬滾打瞭近十年的技術愛好者，我最近有幸接觸到一本讓我眼前一亮的書，雖然它最終未能完全滿足我對於“高端”二字的期待，但我依然認為它有著不小的價值。首先，這本書的選題角度非常前沿，尤其是在我們這個行業，技術的迭代速度快得令人發指，尤其是視頻編碼和傳輸方麵。我一直希望找到一本能夠係統梳理當前最新技術動態的書，能夠讓我快速瞭解那些正在嶄露頭角、或者已經深刻影響行業發展的技術。這本書在這一點上確實給瞭我一些啓發，它涉及瞭一些我之前僅僅略有耳聞的編碼標準和傳輸協議，讓我有瞭一個初步的瞭解。然而，我期待的是更深入的技術剖析，例如在具體的編碼算法層麵，能夠有更詳細的數學模型推導，或者對不同編碼器在特定場景下的性能錶現有更細緻的對比分析。此外，對於新型傳輸網絡（如5G切片、邊緣計算在視頻傳輸中的應用）的探討，雖然提及，但深度略顯不足，感覺更像是淺嘗輒止，未能觸及核心的挑戰與解決方案。總體來說，這本書更像是一個目錄，一個引子，引導讀者去思考未來的方嚮，但如果想在此基礎上立刻著手研究某個具體技術，可能還需要尋找更多更專門的資料。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的裝幀設計和排版布局確實很吸引人，第一眼看上去就充滿瞭專業性和學術性。封麵設計簡潔大氣，書籍的紙質也相當不錯，翻閱起來手感很好，這對於喜歡閱讀紙質書籍的我來說，是一個加分項。在內容上，它確實觸及瞭一些我認為是當下視頻技術發展中的熱點和前沿領域，比如一些關於AI在視頻編碼中的應用，以及對更高分辨率、更高幀率視頻的傳輸挑戰的探討。然而，在我花瞭相當一部分時間仔細研讀後，我發現這本書的“乾貨”含量，與我最初的期待之間存在一定的差距。我一直在尋找能夠幫助我解決實際工作中所遇到的技術瓶頸的書籍，比如在處理高動態範圍（HDR）視頻的編碼效率問題，或者是在優化低延遲視頻流傳輸的穩定性方麵。這本書雖然提到瞭這些話題，但提供的信息更多的是一種概覽式的介紹，對於具體的技術實現細節、算法優化策略，以及在復雜網絡環境下可能遇到的實際問題和解決思路，卻鮮有深入的探討。我希望能夠看到更多能夠啓發我思考、並直接應用於實踐的深入分析，而不是停留在概念的層麵。

評分☆☆☆☆☆

跟公司買的，還不錯吧書，但是這類書普遍有點貴

評分☆☆☆☆☆

書很不錯，東西寫的很全，很實用

評分☆☆☆☆☆

哈哈哈哈哈臼

評分☆☆☆☆☆

內容專業，印刷也還好，紙薄瞭點。

評分☆☆☆☆☆

質量好，內容多，價格給力，下次還會買的！

評分☆☆☆☆☆

書不錯，應該是正品，包裝的也挺好的

評分☆☆☆☆☆

談不上實用，增加點知識吧

評分☆☆☆☆☆

詛咒你們，還想發財

評分☆☆☆☆☆

哈哈哈哈哈臼