【S0531】51CTO音视频QoS技术WebRTC带宽估计拥塞控制GCC技术深入剖析视频教程

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Java吧 视频教程： 51CTO音视频QoS技术WebRTC带宽估计拥塞控制GCC技术深入剖析视频教程
Java教程编号：【S0531】-166

7 J6 Q2 R$ I/ f% x( U4 ]0 Q  b
1 x: L) L- x. y1 {7 b: c〖课程目录〗：
) ]' a$ C- j' S; z

1_1.1-拥塞控制体系架构介绍和效果演示.mp4
0 U" k3 s3 r' I) V8 p2_1.2-拥塞控制基础知识.mp4
3_1.3-从google的一篇论文开始学习之旅.mp4
) G& @7 z% B6 I+ J6 t8 S! M3 `! q: R4_2.1-实现RTP头部扩展的管理功能.mp4
5 X$ h: M+ r( l2 m( _" ^! y5_2.2-注册transport-cc头部扩展.mp4
6 s) {  w8 I* H( t6 Q6_2.3-详解RTP头部扩展结构.mp4
, M7 u0 _# ^$ u; o' A9 c- g7_2.4-RTP头部扩展内存分配1.mp4
* I/ J. r4 y! C( b# e8_2.5-RTP头部扩展内存分配2.mp4
0 _, ]1 ^5 |" w( E( J  _/ f9_2.6-RTP头部扩展内存分配3.mp4
10_2.7-RTP头部扩展内存分配4.mp4
# x+ |  w/ ]- s3 w% h11_2.8-RTP头部扩展内存分配5.mp4
' F# O, t! p! r: ~12_3.1-写入SequenceNumber扩展.mp4
13_3.2-处理Feedback包.mp4
  A8 c* }$ y6 V* h1 A/ x14_3.3-详解Feedback包结构.mp4
15_3.4-解析Feedback包.mp4
2 A" J5 p- y) G- D6 o) O$ g; Q* Y! \. [16_3.5-行程长度算法解码数据块.mp4
17_3.6-状态矢量算法解码数据块.mp4
18_3.7-解析包时间信息以及还原seq_no.mp4
19_4.1-创建google拥塞控制模块.mp4
0 y9 |% g6 o& y1 o+ j20_4.2-使用观察者模式获得Feedback数据.mp4
9 \' V7 }. _/ d4 {% Q21_4.3-同wireshark对比验证数据包解析结果.mp4
1 E* p% Z. D1 F9 h: |# M9 M22_4.4-feedback数据结构转换.mp4
23_4.5-在发送端记录RTP包的发送状态.mp4
$ Y& o2 x) n% Q; y# P; s24_4.6-更新RTP包发送后的状态1.mp4
25_4.7-更新RTP包发送后的状态2.mp4
5 Z* Y: P( Q7 E$ R" C# S) l4 {26_4.8-完成Feedback转换成内部的数据结构.mp4
27_5.1-创建基于延迟的带宽估计模块.mp4
28_5.2-基于延迟的带宽估计核心原理.mp4
+ ~8 B& F" E% o) M  s( P29_6.1-创建包组时间差计算类.mp4
' E: d" u  A. x( G. i3 I3 {: K30_6.2-计算包组发送和到达时间差1.mp4
31_6.3-计算包组发送和到达时间差2.mp4
32_7.1-创建trendline单向延迟趋势估计器.mp4
& Z" E% E, k! R8 w33_7.2-线性回归zui小二乘法基本原理.mp4
; d2 @9 Q# o6 _+ V. p" U34_7.3-线性回归zui小二乘法样本数据.mp4
; ~" P+ e0 }3 u8 u1 A( m, ]& V35_7.4-线性回归zui小二乘法计算trend.mp4
36_7.5-利用trend进行网络过载检测.mp4
% G) V5 P% x, v2 Z/ i% ?37_7.6-过载检测阈值自适应调整.mp4
38_7.7-设计实验观察trend和阈值的变化.mp4
39_8.1-创建AIMD码率控制模块.mp4
40_8.2-网络过载时降低码率.mp4
41_8.3-AIMD-判断是否进一步降低码率.mp4
. N' g8 ^% `0 z5 W1 J  f% P$ i42_8.4-AIMD-未知吞吐量时的码率调整.mp4
43_8.5-AIMD-已知吞吐量时的码率调整.mp4
6 i; C7 \! w) B9 `" T44_8.6-AIMD-状态机状态转换.mp4
45_8.7-AIMD-估计链路容量.mp4
46_8.8-AIMD-加性增加码率.mp4
47_8.9-AIMD-慢启动模式增加码率.mp4
48_8.10-AIMD-乘性降低码率.mp4
49_9.1-创建吞吐量估计类.mp4
50_9.2-贝叶斯估计的基本思想.mp4
( [/ n+ L; w% a6 S4 |51_9.3-以时间窗口计算样本码率.mp4
52_9.4-贝叶斯估计吞吐量.mp4
2 x+ L% A  Z1 P. Q5 C" _$ s# [53_10.1-基于丢包的带宽估计核心原理.mp4
+ [( S/ H* ?5 ^7 A! j54_10.2-根据RR包信息统计丢包指数.mp4
55_10.3-起始阶段的带宽估计.mp4
1 v% _  @) b8 x0 u' `3 w5 j; f% e56_10.4-更新最小码率历史队列.mp4
57_10.5-根据丢包率调整目标码率.mp4
3 O# u7 J7 p! ~58_10.6-更新丢包率和RTT.mp4
/ r' S8 l# t  y1 v& G4 H2 ^8 v59_10.7-设置发送码率、max和min码率.mp4
60_10.8-更新基于延迟的码率估计值.mp4
61_11.1-更新估计的目标码率到pacer.mp4
62_11.2-更新估计的目标码率到编码器1.mp4
63_11.3-更新估计的目标码率到编码器2.mp4
64_11.4-发送端码率估计测试.mp4
' e7 s; Q& o+ K65_11.5-周期性更新目标码率到pacer.mp4
7 {+ m; _* e  S& U6 R66_11.6-发送端码率估计小结.mp4
67_12.1-ALR检测的基本原理和作用.mp4
68_12.2-创建AlrDetector.mp4
' Q+ R; Y# n1 S" {- x$ `+ C69_12.3-更新ALR状态的开始时间.mp4
! o- Z+ T; i7 _" j. O70_12.4-设置ALR的带宽估计值.mp4
' s1 Y8 B6 W: i& n) t$ [( f/ |& h& l71_12.5-利用ALR优化吞吐量估计.mp4
72_12.6-利用ALR优化基于延迟的码率估计.mp4
73_13.1-Probe的基本原理和作用.mp4
( ~) s/ d/ E0 _) G74_13.2-设置起始码率的时候触发探测.mp4
' n* v5 D, V1 M75_13.3-初始化Probe.mp4
5 x5 U4 W+ s5 n+ D76_13.4-创建ProbeCluster.mp4
77_13.5-存储ProbeCluster信息到队列.mp4
; A2 D8 F% V4 s6 B" n' T78_14.1-启动Probe.mp4
/ t0 ^! K# T3 Y) |' y' c79_14.2-Pacer高优执行probe探测任务1.mp4
80_14.3-Pacer高优执行probe探测任务2.mp4
81_14.4-更新探测执行后的状态信息.mp4
$ H8 t: m: G+ @# j4 `& s  H82_14.5-构造padding包1.mp4
% e2 y8 ?$ b' ^4 |# a8 d9 W. |83_14.6-构造padding包2.mp4
( ~0 k- F, a- T1 @9 b  v84_15.1-创建Probe码率估计器.mp4
85_15.2-统计Probe结果.mp4
4 i6 l5 \, i+ M9 S  ?8 w86_15.3-计算Probe码率.mp4 java8.com
87_15.4-获取和重置Probe码率.mp4
; e& V/ U& M: s8 Y) b5 M+ f6 g88_16.1-完善设置起始码率时的探测.mp4
89_16.2-将probe结果作用到基于延迟的码率估计.mp4
+ M7 ]$ G9 B, ^9 Z2 \90_16.3-设置码率估计值.mp4
/ S6 I' k, B3 y" z3 T# i91_16.4-主动请求探测1.mp4
. z* `4 J7 `8 |( S6 J92_16.5-主动请求探测2.mp4
93_16.6-周期性探测处理1.mp4
94_16.7-周期性探测处理2.mp4
95_16.8-Probe技术小结.mp4
96_17.1-通过config的方式初始化拥塞控制模块1.mp4
97_17.2-通过config的方式初始化拥塞控制模块2.mp4
: h1 G% B( W7 Y- s  Y5 v98_18.1-总结和未来工作.mp4
音视频QoS优化之WebRTC拥塞控制(GCC)技术深入剖析和代码实战.pdf

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根据丢包率调整目标码率