笔者毕业两年，最近通过猎头拿到了腾讯游戏以及网易游戏的两个客户端研发offer（UE4/C++）。在面试前夕，笔者对C++进行了较为全面的复习和总结，乐观估计可以涵盖80%左右的面试基础问题。这个系列的文章预计有《C++基础》、《内存、STL、虚函数相关》、《数据结构与算法》、《操作系统与网络》四篇（当前是第二篇），每篇都是以问答的形式分享并给出了参考资料的链接地址。大部分问题回答的比较简洁，需要大家去仔细阅读参考资料的具体内容，当然也可以直接问我~文中涉及到很多书籍与资料，后续我会把相关的电子书分享给大家。虚函数机制相关问：virtual

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一、背景介绍随着移动互联网的深入发展，视频消费场景逐渐变成主流，早期由于手机硬件的限制问题，导致生产出来的视频画质、清晰度存在较大的问题，用户体验不太好，当时的网络也处于4G的发展阶段，网络的限制也无法持续支持高清视频的消费，但是现在5G发展地如火如荼，网络的高速发展，手机硬件性能的提升，用户越来越不满足于低画质和低清晰度的视频。提升视频的画质和清晰度势在必行，需要一套行之有效提升视频清晰度的优化方案。二、评价标准做一件事情之前，首先需要确定一下评价这件事情的标准。所以在提出视频清晰度优化方案之前，必须先确定一下衡量视频清晰度的评价准则。评价视频清晰度有两种准则：2.1

操作界面差不多，拖一下控件绑定相关事件就好，具体效果就和上面视频展示的一样了。完成了上面全部功能之后，再把相机位置调整一下对准人物的脸部，就可以看到运行效果啦。总结一下整体的实现就如上面所说，UE

技术的优化与演进音频与视频两个技术专场，每年都是开发者最关注的两个专场。往年这两方面的议题都是围绕编解码标准，不同场景下软件算法的优化，以及更前沿的算法研究展开，其中还有很多演讲分享了结合

语音合成技术伴随着人工智能的浪潮，语音行业在快速发展，各大厂都在高薪寻觅从事语音技术的专业人才。作为语音行业中的音视频开发，有更多的从业者开始接触和学习语音合成技术。语音合成又称文语转换（Text

近年来，视频直播在众多行业的应用日益广泛，直播的用户渗透率也在不断提升，随之诞生了多种直播玩法和场景，直播形态不断丰富和演进。与此同时，用户对直播体验的需求也越来越高，给直播技术带来了更多的挑战。视频直播如何应对复杂连麦的场景？直播架构体系如何应对超高流量？直播画面如何更高清？视频如何更便捷地存储？9

理解了视差贴图的含义就很容易明白凹凸贴图偏移的作用了，它的原理如下图所示：首先需要提供一张代表高度图的纹理，这样每个像素点都对应一个高度值，上图中的红线可以理解成高度值分布，点

创建材质后，默认状态如下图所示，这里面有很多参数设置来决定材质的类型和用途。创建材质默认状态右侧是材质连接节点，左侧是材质的相关属性，选择不同的材质着色模型，右侧的连接节点会随之发生变化。在

语言的最大威力，我们就不应该只简单了解它的语法，而应该在此基础上进一步了解代码如何被编译，程序如何被运行。只有当完整的“链路”建立在脑海中时，你才对程序有了最完全的把控。

透明物体和不透明物体渲染顺序先渲染所有的不透明物体，开启深度写入和深度测试再渲染半透明物体，按由远到近排序，先渲染远处的物体，再渲染近处的。开启深度测试，开启混合，关闭深度写入。7.

声纹识别系统如何搭建？什么是声纹识别？一门位于音频信号处理、生物信息学以及人工智能等领域交汇点的交叉学科，它所解决的问题是从人的语音信号当中，识别出说话人的身份信息。随着智能手机、智能家居以及云智能系统的普及，并随着人们的信息安全意识不断提升，声纹识别在我们的日常生活中也得到了越来越广泛的应用。而随着深度学习技术的发展，声纹识别技术也迎来了一个全新的时代。现如今声纹识别系统的应用已经比较广泛了。王泉老师一开始接触的时候也是同样的状况：单靠着一些知乎、论坛、学术网站的东西根本没办法专业、系统的入门声纹领域，因为都是碎片化、晦涩难懂的。也有一些小伙伴处于当年同样的困境，基于此深蓝学院联合谷歌资深软件工程师，带大家从0开始搭建完整声纹识别系统！01讲师介绍王泉：美国谷歌公司声纹识别与语种识别团队负责人、资深软件工程师，IEEE高级会员。本科毕业于清华大学自动化系，后取得美国伦斯勒理工学院计算机工程博士学位，曾在美国亚马逊公司参与智能音箱语音助手Alexa的研发。在谷歌任职期间，带领团队将先进的声纹技术部署到了大量产品中，使得谷歌智能音箱成为市面上第一款支持多用户模式的同类产品。在声纹识别、声纹分割聚类、人声分离、语种识别、语音检测及语音合成等诸多领域拥有大量专利，发表多篇重量级论文，工作多次被VentureBeat、TechCrunch、Engadget、CNET等国际著名科技媒体专题报道，入选全球软件案例研究峰会百大案例。所著《声纹技术：从核心算法到工程实践》一书荣获电子工业出版社优秀作者奖，于海外在线教育平台Udemy上开设的声纹识别英文课程被评为畅销课。02课程优势课程的优势有哪些？注重基础：详细讲解声纹识别技术中的基本概念和核心算法内容全面：涵盖从上世纪60年代到2022年主流声纹识别技术紧随前沿：着重介绍基于深度学习的声纹识别系统，分享学术界与工业界的最新成果海量实践：配备练习题+编程题+项目作业扎实所学，最终从零搭建完整的声纹识别系统全球同步：本课程的英文版本被海外最大在线教育平台Udemy评为Bestseller畅销课。03课程大纲课程一共分为11章，每章都有详细讲解和课后作业，手把手教你搭建完整的声纹识别系统。04课程收获掌握声学、音频处理、声纹识别领域的基本概念和方法熟悉声纹识别技术的发展历程，理清不同方法背后的底层逻辑以及各自的优缺点掌握深度学习框架下的声纹识别系统设计与思路熟悉各种工具、代码库、数据集的使用，具备动手从零搭建深度声纹识别系统的能力具备阅读声纹领域前沿学术论文、开源软件文档的能力，能够从容完成论文选题与推进收获人工智能领域的实战经验，在互联网时代的职场中保持竞争优势05课程咨询扫码添加深蓝学院-叶子语备注【811】，才会通过好友哦！

随着多媒体产业的发展，手机端对视频解码性能要求越来越高。如果采用cpu进行解码，则会占用很多cpu资源。现在主流做法是利用手机gpu资源进行视频解码。Android系统在Android4.0(API

19:00-20:30，多位腾讯云音视频技术专家现身「新知·音视频技术公开课」直播间，分享腾讯云视立方

语音是人类交流的重要载体，其中蕴含着非常丰富的信息，在日常生活中，大量交流都需要通过语音完成。随着人工智能时代的到来，智能语音交互技术也成为了人机智能交流的重要渠道。在深度学习、大数据和大算力的推动下，以语音增强、识别和合成为代表的智能语音技术已经在众多应用中落地。尽管智能语音交互技术已经取得了一系列成果与突破，但仍存在很多问题待进一步探索，如何识别说话人身份、如何识别方言等等领域都是当前研究的重点。为了让大家对智能语音技术有更深入、更全面地了解，深蓝学院特邀请了国内外知名的一线研究者为大家分享智能语音方向的研究思路与进展。系列公开课将介绍智能语音技术的发展现状及趋势、可信说话人识别以及方言语音识别等内容。以下是课程介绍（完整课程请扫码添加工作人员免费领取）。【智能语音技术新进展与发展趋势】【开源、鲁棒、可信的说话人识别研究】

产品团队曾带着我们音频科学家们几乎跑遍整个阿里集团的会议室，去录制各种不同大小、不同构造的会议室的测试数据，从而提升产品的鲁棒性。阿里有一种邀请企业做新品共创的文化，F2

之后又该怎么办，跳槽选择哪个方向比较好，程序员职业软技能等等之类的问题，更是会以行业一线开发人员的角度帮你认真分析，出谋划策。音视频开发进阶

前段时间在慕课网上体验了一把做讲师的感觉，录制了一套免费技术视频~~如下图所示：课程路径在慕课网上通过如下路径就可以找到啦免费课程

修订历史记录https://developer.android.com/ndk/downloads/revision_history?hl=zh-Cn

，看到了一个音视频的好项目。地址如下：https://github.com/0voice/audio_video_streaming里面的内容可谓是相当丰富：📙

调用，在公众号以前发布的文章中说过多次，就不详细讲解流程了。FFmpeg源码世界：命令篇FFmpeg音频处理——音频混合、拼接、剪切、转码如何给

大家好，今天就是国庆假期的最后一天，该收收心准备明天的搬砖啦~最近有不少朋友加我微信或者在技术群里面咨询：想要转行音视频岗位要怎么做？俗话说：隔行如隔山。从一个岗位转向另一个岗位，肯定不是三言两语就能说清楚的。和多数人一样，我之前是从事

里面：作者：gezilinll链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/380359900来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。/**

}从FFmpeg官网下载源码，编译成ffmpeg.so动态库，并且导入相关源文件与头文件：然后配置cMakeLists文件：add_library(

Player。这软件最不好的地方就是暂停不好用，本来还想着录制中间停下来休息会，一段一段的录制，然后给合成就行了，结果操作难度太大了，直接放弃了。如果有什么

encoder。添加codec源码创建libavcodec/new_enc_h264.h，定义codec的私有数据结构。内容为:#ifndef

值是一样的道理。原理通过判断该像素点的坐标是否位于临界范围内来选择性着色。显示这种绘制方式是有它的弊端，因为每一个像素执行片段着色器的时候，都要进行一次

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公众号回复：666，领取学习资源大礼包昨天，公众号后台显示有了专辑功能，终于也被微信灰度测试到了。这专辑功能还是挺不错的，可以把之前写过的系列原创文章都放在一起了。写系列文章的一个好处就是能够有一个比较

方向https://job.bytedance.com/society/position/detail/6704474586890635524iOS

最近很多朋友加了我微信，很高兴能够和大家做技术交流讨论。但是由于时间和精力有限，并不能一一与各位深入探讨，只好采取群聊的方式了。早期创建了

"咦，这块能优化一波了"。以上，希望对于想从事音视频开发的你，也能够看看上面几个项目源码，学习到更多技巧，共同进步。技术交流，欢迎加我微信：ezglumes

昨晚的直播已圆满结束了，感谢各位的捧场参与。对没来及参与直播的同学，也会有录播放出来：https://www.bilibili.com/video/BV1p54y1X7fY/欢迎关注我的

五一直播公告最后，感谢各位捧场，欢迎转发和扩散，晚上有时间就来听听吧~~~技术交流，欢迎加我微信：ezglumes

编码原理为什么巨大的原始视频可以编码成很小的视频呢?这其中的技术是什么呢?核心思想就是去除冗余信息：1）空间冗余：图像相邻像素之间有较强的相关性2）时间冗余：视频序列的相邻图像之间内容相似3）编码冗余：不同像素值出现的概率不同4）视觉冗余：人的视觉系统对某些细节不敏感5）知识冗余：规律性的结构可由先验知识和背景知识得到直播秒开优化DNS

true);6mGLTextureFlipBuffer.put(flipTexture).position(0);在第一个滤镜绘制时，使用的是参数传递过来的顶点坐标和纹理坐标，中间部分的滤镜使用的是

视频文件又该如何显示呢？想知后事如何，请看下回分解。本文具体代码见仓库：https://github.com/glumes/av-beginner本篇文章对应的提交

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的宏，宏的功能和函数是有些类似的，在里面定义了不同开源库的路径变量，后续只要引用这些变量就好了。如果你的电脑上路径不同，修改这里的宏定义就行。如果对

的像素内容如何转成指针指向的一维内容，是按照行排列还是按照列排列呢？在这里是按照行进行排列的，而且行的排列是从左往右，列的排列是从上往下，起始点就和屏幕坐标原点一样，位于左上角。通过

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的渲染操作有点类似了：glClearColor()glClear()glDrawArrays()也是先清空后渲染，实际效果如下：这样就创建了一个窗口，并且显示指定颜色。销毁

表示色度（Chrominance、Chroma）。而色度又定义了颜色的两个方面：色调和饱和度。使用

因为疫情影响，开启在家办公模式，已经有十点多天没出过门了...这样的日子还得持续一周，三月初才能去公司办公。宅在家的这段时间，公众号都一直没有更新了，本以为会让这为数不多的关注数量又继续暴跌，可实际却是稳中有升，再次感谢关注~~﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌说来也是惭愧，没有持续的带来更多的优质技术文章，因此便有了如下想法：在之前的推文中写过很多

是把要兼容平台的相关接口都给封装好了，然后才对外提供统一的接口。由此可见，高下立判。一个跨平台是写了接口就行，不管实现；另一个是写好了实现，才能跨平台（貌似跑题了）。由于

应用开发实践指南》里面，跟着书中的章节顺序走，每一章都会有代码示例，也算是一步步引导了。你可以暂时不求甚解，先把示例工程运行起来，等熟练了再去深究原理。美中不足的是，这本书针对的

即千位每秒来表示。而帧率就是指每秒显示的帧数。其实对于码率有三种模式可以控制：BITRATE_MODE_CQ表示不控制码率，尽最大可能保证图像质量BITRATE_MODE_VBR表示

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一下。他的个人主页是：https://joeydevries.com从主页上可以看到大佬在图形学和游戏开发上造诣颇深，做了不少有意思的东西。实现了一个简单的渲染引擎，采用