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web前端轮播图制作步骤详解 什么是VOD、AOD、TOD点播?

浏览量:4601 时间:2023-04-06 18:11:38 作者:采采

什么是VOD、AOD、TOD点播?

VOD是Video On Demand的缩写,即视频点播的意思,也称为交互式电视点播系统。顾名思义,它是一种可以按用户需要点播节目的交互式视频系统,或者更广义一点讲,它可以为用户提供各种交互式信息服务。交互式视频点播系统一般由VOD前端处理系统、传输网络、用户机顶盒三个部分组成。

VOD前端处理系统是提供用户节目、进行管理及计费等用的,故包括视频服务器、磁盘阵列、节目播放及控制设备、节目数据库、网络管理和计费等系统。前端处理系统可以说是VOD的核心,决定了VOD系统的服务能力。VOD系统的传输网络大体可分为骨干传输网和用户接入网两部分。用户端的机顶盒是从网络获取多媒体信息的桥梁,是一种智能型数字信号转换器,现正向微型电脑方向发展,逐渐集成电视与电脑的功能,用户通过机顶盒实现视频节目点播、数字电视广播、电子商务等多媒体信息服务。

VOD (Video On Demand)即视频点播技术的简称,也称为交互式电视点播系统。视频点播是计算机技术、网络技术、多媒体技术发展的产物,是一项全新的信息服务。它摆脱了传统电视受时空限制的束缚,解决了一个想看什么节目就看什么,想何时看就何时看的问题。

有线电视视频点播,是指利用有线电视网络,采用多媒体技术,将声音、图像、图形、文字、数据等集成为一体,向特定用户播放其指定的视听节目的业务活动。包括按次付费、轮播、按需实时点播等服务形式。

视频点播的工作过程为:用户在客户端启动播放请求,这个请求通过网络发出,到达并由服务器的网卡接收,传送给服务器。经过请求验证后,服务器把存储子系统中可访问的节目名准备好,使用户可以浏览到所喜爱的节目单。用户选择节目后,服务器从存储子系统中取出节目内容,并传送到客户端播放。通常,一个“回放连接”定义为一个“流”。采用先进的“带有控制的流”技术,支持将上百个高质量的多媒体“流”传送到网络客户机。客户端可以在任何时间播放存在服务器视频存储器中的任何多媒体资料。客户端在接收到一小部分数据时,便可以观看所选择的多媒体资料。这种技术改进了“下载”或简单的“流”技术的缺陷,能够动态调整系统工作状态,以适应变化的网络流量,保证恒定的播放质量。

AOD 音乐点播系统

Audio on Demand

主要功能有:

系统时间校对功能

曲库管理分:歌曲库、乐曲库、歌手库、乐队库、词作者库、曲作者库,所有数据完全开放,使用者均可修改添加、试听、查看详细资料

音乐格式转换:通过本系统可把 CD、WAV 等音乐格式转换为 MP3格式 。

节目播出:可实现实时点播、节目播出、随时播出、定时播出、背景音乐等播出。

TOD在一些HD数码摄像机被设置成默认的文件格式 通常为高清视频文件

哪个数据可视化工具比较好?

看了一下其他的回答,都是利用现有的可视化软件,这里以Python为例,介绍2个比较好用的可视化包—seaborn和pyecharts,简单易学、容易上手,绘制的图形漂亮、大方、整洁,感兴趣的朋友可以尝试一下,实验环境win10 python3.6 pycharm5.0,主要内容如下:

:这是一个基于matplotlib的可视化包,是对matplotlib更高级的API封装,绘制的图形种类繁多,包括常见的折线图、柱状图、饼状图、箱型图、热力图等,所需的代码量更少,使用起来更方便,下面我简单介绍一下这个包的安装和使用:

安装seaborn,这个直接在cmd窗口输入命令“pip install seaborn”就行,如下:

安装成功后,我们就可以进行简单的测试了,代码如下,很简单:

程序运行截图如下:

更多示例的话,可以查看seaborn官网的教程,很丰富,也有详细代码注释和说明,值得学习一下:

:这个是echarts提供给python的一个接口,在前端的数据可视化中,可能会用到这个echarts包,借助pyecharts,我们不仅可以绘制出漂亮的柱状图、折线图等,还可以绘制3D图形、地图、雷达图、极坐标系图等,简单好用,非常值得学习,下面我简单介绍一下这个包的安装和使用:

安装pyecharts,这个直接在cmd窗口输入命令“pip install pyecharts”就行,如下:

安装成功后,我们就可以进行简单的测试了,代码如下,绘制了一个简单的柱状图:

程序运行截图如下:

更多示例的话,也可以查看官方的教程,介绍很详细,参数说明也很具体,值得一学:

至此,这里就简单介绍了seaborn和pyecharts包的安装和使用。总的来说,这2个包使用起来非常方便,简单易学、容易上手,绘制的图形也很美观、漂亮,只要你有一点python基础,看看官方示例,很快就能掌握的,当然,你也可以使用可视化工具来完成,像JMP等,这里就是提供一种思路,感兴趣的朋友可以尝试一下,希望以上分享的内容能对你有所帮助吧,也欢迎大家评论、留言。

节目 系统 网络 用户 数据

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