编码算法 人工智能好学吗？
人工智能好学吗？
人工智能不容易学，而且很难学。
但是，如果您只使用一些现有的人工智能算法，就不会那么困难了。
先谈一下基本要求：
如果你具备以上四点，就可以顺利地进行人工智能的研究和学习。如果一开始没有找到研究方向，没有第四点也没关系。可以从算法学习的方向入手，然后找到获取数据的方向。
一般来说，人工智能虽然没有想象中那么神秘，但研究起来却不是那么简单。毕竟，它是一种从海量数据中寻找规则和问题解决模型的方法，涉及方方面面。没有坚强的毅力，就很难有大的发现。
如果你只是想在将来找到一份与人工智能相关的工作，你不必那么刻苦学习，只要把工具学好，把现有的算法学好就行了。
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学习视频编码，解码知识，需要哪些前置知识？
需要的预科知识不多，一般计算机大学本科都会学，信息论相关，离散数学相关。
但是对编码的实际理解，却比较复杂，目前视频编码常用的是h264、h265、h266（原型）。
视频编码实际上是一帧图像编码，因此您还可以学习一些有关静止图像编码的相关知识，这也会有所帮助。
视频编码是一种连续的图像编码，因此可以应用于前后帧的参考。例如，如果一个视频总是面对一个变化不大的对象，那么随后的帧只需要记录这些变化。主要用离散变换，宏块这些东西。
现在一些新方法是基于人工智能学习的结果。使用这种方法来解算视频，这些块被压缩得更多，而那些块被压缩得更少。说白了，更符合人类视觉效果。
为何以前不采用H264或H265高压缩率编码？
视频编码算法不断发展。当然，算法的研究必须走在硬件的前面，但是实用技术标准的发布不会太超前，否则就没人用了。MPEG1应该是第一个大规模的商业标准，但发布后反响并不好。每个大工厂都看不出他们在生产MPEG2标准DVD。这件事被中国制造商利用了。万燕首先制作了第一张VCD，然后大家蜂拥而至。国外厂商也很后悔，于是迅速跟进。其中一位富豪是蓝绿ov，这两家手机工厂的前身。此时，电脑无法直接对VCD进行解码，因为计算能力不够，需要一块硬解压卡。后来，CPU计算能力用了两三年时间才赶上，然后出现了流行的超级解决方案。接着到了DVD时代，国外厂商开始割韭菜，虽然国内厂商也在做，但因为专利费没赚多少钱。在电脑上玩MPEG2也落后CPU一年多。但我们并不着急，没有DVD硬解压卡这样的东西。后来，互联网逐渐开始普及，先是RM开始流行，后来演变成RMVB。同时，MPEG4将DivX、XviD和AVC统一起来。后来它被并入H.264家族。这一系列的计算机硬件并没有落后，主要是因为图形卡的硬件解决方案。蓝光机完全脱离了主流。到目前为止，h.265已经流行起来，逐渐取代了h264，但是这次升级比较顺利。各类智能电视和电视盒基本上都支持硬解决方案。说了很多，我只想回答你，主要是因为硬件的性能和成本限制。
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