【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
# d; [( f! ?9 W; K/ M' }* w

9 _/ I* Y9 g+ L  L! [7 k4 B1 J4 c〖课程目录〗：

1_1.1-拥塞控制体系架构介绍和效果演示.mp4
2_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
. N6 ~+ f# u, J4_2.1-实现RTP头部扩展的管理功能.mp4
8 [% Q8 Y, g7 \5 b* f3 P5_2.2-注册transport-cc头部扩展.mp4
6_2.3-详解RTP头部扩展结构.mp4
7_2.4-RTP头部扩展内存分配1.mp4
( g2 @  H/ A/ S; t3 v" v8_2.5-RTP头部扩展内存分配2.mp4
9_2.6-RTP头部扩展内存分配3.mp4
+ p7 k% q8 _* a! j( l10_2.7-RTP头部扩展内存分配4.mp4
0 c% H# W; O* |$ Q4 \& @2 y& J11_2.8-RTP头部扩展内存分配5.mp4
1 h& q6 a# K& q8 `0 `& Y2 }12_3.1-写入SequenceNumber扩展.mp4
13_3.2-处理Feedback包.mp4
14_3.3-详解Feedback包结构.mp4
: }5 }7 @! Z* B, W1 S+ w15_3.4-解析Feedback包.mp4
16_3.5-行程长度算法解码数据块.mp4
7 X1 A3 k3 l3 n; _0 V17_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
20_4.2-使用观察者模式获得Feedback数据.mp4
4 T$ N, x7 y* f( L21_4.3-同wireshark对比验证数据包解析结果.mp4
22_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
' o5 L3 j- G+ [% L5 w! `24_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
26_4.8-完成Feedback转换成内部的数据结构.mp4
% \" n) I6 s. M! X4 n: [, H27_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
29_6.1-创建包组时间差计算类.mp4
30_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
, g' z* @6 o) d# M33_7.2-线性回归zui小二乘法基本原理.mp4
; d' ^% {! A* ?* @34_7.3-线性回归zui小二乘法样本数据.mp4
( H, p' m; A! n  b+ T0 y35_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
0 R; l9 p  X/ t* c37_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
42_8.4-AIMD-未知吞吐量时的码率调整.mp4
; m: K# f9 j: r4 C43_8.5-AIMD-已知吞吐量时的码率调整.mp4
44_8.6-AIMD-状态机状态转换.mp4
- D9 b# d9 N+ d( o0 P45_8.7-AIMD-估计链路容量.mp4
) F& B; X" {0 b46_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
/ E! r2 ?! U6 g49_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
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
) D  f* a& S$ x) j1 O0 j3 G53_10.1-基于丢包的带宽估计核心原理.mp4
54_10.2-根据RR包信息统计丢包指数.mp4
! `  L$ }2 |2 s8 r3 ~! O! L55_10.3-起始阶段的带宽估计.mp4
56_10.4-更新最小码率历史队列.mp4
3 Y, Y6 J' u# @1 P0 F6 M57_10.5-根据丢包率调整目标码率.mp4
58_10.6-更新丢包率和RTT.mp4
" F1 K: ^% d  P9 j59_10.7-设置发送码率、max和min码率.mp4
/ B' b* S$ r" }' ^% [2 K60_10.8-更新基于延迟的码率估计值.mp4
+ b1 o& U% r9 x# b5 f61_11.1-更新估计的目标码率到pacer.mp4
* V5 n, @: K: {; U62_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
+ q( u7 ?3 B. j64_11.4-发送端码率估计测试.mp4
65_11.5-周期性更新目标码率到pacer.mp4
66_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
69_12.3-更新ALR状态的开始时间.mp4
! ?2 a4 S0 m; }4 d( r70_12.4-设置ALR的带宽估计值.mp4
2 p4 i; u$ |, N* W+ J71_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
0 @0 t/ y& X, O73_13.1-Probe的基本原理和作用.mp4
74_13.2-设置起始码率的时候触发探测.mp4
75_13.3-初始化Probe.mp4
. W) i( |! I, C8 p1 Q( ]76_13.4-创建ProbeCluster.mp4
" c* D3 w. `7 y  y$ w77_13.5-存储ProbeCluster信息到队列.mp4
78_14.1-启动Probe.mp4
5 n- B( A3 L. l" e; e/ Q79_14.2-Pacer高优执行probe探测任务1.mp4
# E3 Y2 L) K, e5 U- b6 P/ ^, [' M80_14.3-Pacer高优执行probe探测任务2.mp4
: o) {3 I! R7 G' o) B5 f6 x# D81_14.4-更新探测执行后的状态信息.mp4
82_14.5-构造padding包1.mp4
83_14.6-构造padding包2.mp4
1 A/ _) x5 o6 w( P$ S84_15.1-创建Probe码率估计器.mp4
85_15.2-统计Probe结果.mp4
86_15.3-计算Probe码率.mp4 java8.com
87_15.4-获取和重置Probe码率.mp4
8 ?! c4 g* v5 n) k" L$ y+ T, P88_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
90_16.3-设置码率估计值.mp4
7 V9 C5 I% t$ c1 l3 _% B91_16.4-主动请求探测1.mp4
92_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
5 p$ v- C' |1 A9 B. _  Y96_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
' ?" w, e$ C: ~: ]0 s0 ?98_18.1-总结和未来工作.mp4
) t8 W- q" G  ?5 h; ~8 d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