一致技。 Linux Windows 双系统时间不一致

浅析电视台高清文件化播出音频响度一致性的处理及控制

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概要 を使うポケモンのと繰り出すわざのタイプが同じだった場合に、わざによるが50%増える。 そのポケモンのどちらかのタイプが合っていればよく、例えばはタイプのわざのみダメージが上昇するが、はみずとタイプのわざのどちらもダメージが上昇する。 ファンの間では基本的に「タイプ一致」「一致」などと略される。 タイプ一致ボーナスが得られないことを「不一致」などと呼ぶ。 細かい仕様• やのようなには適用されない。 などは変動後にポケモンのタイプと一致していれば適用される。 はどのタイプのポケモンが使用してもタイプ一致補正を受ける。 、はまで適用されなかったが、から適用されるようになった。 はまで適用されなかったが、から適用されるようになった。 タイプ一致ボーナスが関わる特性 タイプ一致ボーナスによる補正が1. 5倍から2倍になる。 使用する技のタイプに変わることで、全ての技がタイプ一致になる。 タイプ一致ボーナスによる火力上昇を 上昇とする場合もあるが、あくまで実質的なものであって、威力の定義上や計算上これは誤り。 そのため、といった威力によって変化するわざ・特性を考える際、タイプ一致ボーナスを考慮する必要はない。 2017年6月20日にVer. 関連項目•

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分布式数据库数据一致性的原理、与技术实现方案_若干年后你会感谢现在付出的你的博客

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背景 可用性(Availability)和一致性(Consistency)是分布式系统的基本问题,先有著名的CAP理论定义过分布式环境下二者不可兼得的关系,又有神秘的Paxos协议号称是史上最简单的分布式系统一致性算法并获得图灵奖,再有开源产品ZooKeeper实现的ZAB协议号称超越Paxos。 目录 分布式系统的挑战 一致性可理解为所有节点都能访问到最新版本的数据,这在单机场景下非常容易实现,使用共享内存和锁即可解决,但数据存储在单机会有两个限制: 1)单机不可 用系统整体将不可用; 2)系统吞吐量受限于单机的计算能力。 消除这两个限制的方法是用多机来存储数据的多个副本,负责更新的客户端会同时更新数据的多个副 本,于是问题就来了,多机之间的网络可能无法连接,当负责更新的客户端无法同时到连接多个机器时,如何能保证所有客户端都能读到最新版本的数据? CAP理论 CAP理论由加州大学伯克利分校的计算机教授Eric Brewer在2000年提出,其核心思想是任何基于网络的数据共享系统最多只能满足数据一致性 Consistency 、可用性 Availability 和网络分区容忍 Partition Tolerance 三个特性中的两个,三个特性的定义如下: 1. 数据一致性:等同于所有节点拥有数据的最新版本 2. 可用性:数据具备高可用性 3. 分区容忍:容忍网络出现分区,分区之间网络不可达 在大规模的分布式环境下,网络分区是必须容忍的现实,于是只能在可用性和一致性两者间做出选择,CAP理论似乎给分布式系统定义了一个悲观的结局,一时间 大家都按照CAP理论在对热门的分布式系统进行判定,譬如认为HBase是一个CP系统,Cassandra是AP系统,我个人认为这是不严谨的,理由是 CAP理论是对分布式系统中一个数据无法同时达到可用性和一致性的断言,而一个系统中往往存在很多类型的数据,部分数据(譬如银行账户中的余额)是需要强 一致性的,而另外一部分数据(譬如银行的总客户数)并不要求强一致性,所以拿CAP理论来划分整个系统是不严谨的, CAP理论带来的价值是指引我们在设计分布式系统时需要区分各种数据的特点,并仔细考虑在小概率的网络分区发生时究竟为该数据选择可用性还是一致性。 分布式数据一致性 1. 由于在大数据领域,数据的安全不再由硬件来保证,而是通过软件手段,通过同时将数据写入到多个副本中,来确保数据的安全。 所以在数据存储安全的技术要求下,传统关系型数据库在大数据场景更多是依赖硬件的技术来保障数据的安全性。 因为关系型数据库的数据安全是基于硬件来保障,并且数据也不会通过同时存储多份来保障数据的安全,所以关系型数据库的用户默认认为数据存储是一致的。 分布式存储如何保障数据一致性 本文在讨论分布式存储时,主要指的是大数据产品中的分布式文件系统和分布式数据库,例如:HDFS。 用户在搞明白分布式存储的数据一致性原理时,必须要先明白为什么他们就需要数据一致性,和分布式存储的数据存储与关系型数据库的数据存储又有什么区别。 大数据技术的诞生,确确实实让系统的性能有新的突破,并且支持硬件以水平扩展的方式来获得线性增长的性能和存储。 这些都是过去传统关系型数据库所无法提供的。 大数据技术的核心思想就是分布式,将一个大的工作任务分解成多个小任务,然后通过分布式并发操作的方式将其完成,从而提高整个系统的计算效率或者是存储能力。 而在分布式环境下,由于硬件的要求降低,必然需要大数据产品提供另外一个重要的功能—数据安全。 大数据产品在解决数据安全的方式上,都比较接近,简单来说,就是让一份数据通过异步或者同步的方式保存在多台机器上,从而保障数据的安全。 分布式存储在解决数据安全的技术难点后,又引入了一个新的技术问题,就是如何保障多个副本中的数据一致性。 目前SequoiaDB是使用Raft算法来保证数据在多个副本中一致性。 Raft算法 1. Raft算法背景 在分布式环境下,最著名的一致性算法应该是Paxos算法,但是由于它实在过于晦涩难懂,并且实现起来极度困难,所以在2013年,Diego Ongaro、John Ousterhout两个人以易懂 Understandability 为目标设计了一套一致性算法Raft。 Raft算法最大的特点在于简单易懂,并且实现起来简单 2. 众所周知当问题较为复杂时可以把问题分解为几个小问题来处理,Raft也使用了分而治之的思想。 Raft算法重点解决三个子问题: 1)选举 Leader election 2)日志复制 Log replication 3)安全性 Safety。 Raft算法强化了Leader节点的功能,Follower节点的数据只能够从Leader中获取,所以Follower节点的实现就变得简单,只要负责和Leader保持通信,并且接受Leader推送的数据即可。 Raft算法原理 节点角色 Raft算法中,对节点的状态分为3种角色: 1 分别是Leader 领导者 2 Follower 追随者 3 Candidate 候选者 Leader,负责处理来自客户端的请求,负责将日志同步到Follower中,并且保证与Follower之间的heartBeat联系; Follower,当集群刚刚启动时,所有节点均为Follower状态,它的工作主要为响应Leader的日志同步请求,响应Candidate的请求,以及把请求到Follower的事务请求转发给Leader; Candidate,选举Leader时负责投票,选举出来Leader后,节点将从Candidate状态变为Leader状态。 日志复制 日志复制主要的作用就是用来保证节点的数据一致性与高可用性。 当Leader被选举出来后,所有的事务操作都必须要经过Leader处理。 这些事务操作成功后,将会被按顺序写入到LOG中,每个LOG都包含一个index编号。 安全性 安全性是用于确保每个节点都是按照相同的日志序列进行执行的安全机制。 分布式数据库数据一致性技术实现 以国产原厂的分布式数据库SequoiaDB为例,SequoiaDB在多副本的部署中,采用Raft算法保证数据在多副本环境中保持一致。 SequoiaDB集群中,总共包含3中角色节点,分别是 1)协调节点 2)编目节点 3)数据节点 由于协调节点本身不存任何数据,所以只有编目节点和数据节点存在事务操作,换言之,编目分区组和数据分区组的副本同步采用Raft算法保证数据一致性。 编目节点和数据节点的事务日志介绍 编目节点和数据节点由于都是需要存储数据的,并且在集群部署中该,为了确保数据的安全,都是建议采用分布式的方式进行部署,所以在数据同步中,需要采用Raft算法的基本原理进行数据同步。 编目节点和数据节点在存储数据时,共包含两大部分: 1)一个真实的数据文件 2)另一个是事务日志文件 SequoiaDB的节点事务日志,默认情况下由20个64MB 总大小为1. 25GB 的文件构成。 节点的事务日志主要包含一个index编号和数据操作内容,index编号保持永远递增状态。 另外,SequoiaDB节点的事务日志不会永久保存,而是当所有的事务日志写满后,再重新从第一个文件开始进行覆盖写入。 编目分区组的数据一致性 由于编目分区组是保存SequoiaDB集群的元信息,数据同步要求高,所以编目分区组的数据一致性要求为强一致性,即每次向编目分区组执行事务操作时,必须要确保所有的编目节点操作成功,才计算该操作执行成功,否则该事务操作将在整个编目分区组中回退事务日志,以保证分区组内的数据一致性。 数据分区组的数据一致性 数据分区组的数据一致性默认情况下为最终一致性性,即只要求主节点执行事务操作成功即视为操作成功,主节点将在未来异步同步ReplicaLOG到从节点上。 主从节点的事务日志同步 SequoiaDB的主从节点是通过事务日志同步来保证数据一致性的,并且主从节点的事务日志同步是单线程完成。 如果当主节点和从节点的LSN差距为一条记录,则主节点会主动将最新的事务日志推送给从节点。 如果主节点和从节点的LSN差距超过一条记录,则从节点会主动向主节点请求同步事务日志,主节点收到同步请求后,会将从节点的LSN号到主节点最新的LSN号对应的事务日志打包一次性发送给从节点。 从节点日志重放 当从节点获取到主节点推送过来的事务日志后,就会自动解析事务日志和重放。 从节点在重放事务日志时,默认情况下会以10并发来重放事务日志。 从节点在做并发重放时,是通过记录的OID进行打散并发执行,这样就可以保证对相同记录的操作不会由于并发重放导致数据不一致。 总结 分布式的数据库,通过Raft算法来确保在分布式情况上数据的一致性,并且编目分区组和数据分区组对数据一致性要求又有所不同,编目分区组始终要求的是数据在多副本请情况下数据强一致性,而数据分区组则可以由用户在创建集合时来执行数据一致性的强度,强度越高,数据安全性越好,但是执行的效率就会相对较差,反之依然。

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中广核技:关于股东解除一致行动关系的提示性公告_中广核技(000881)_公告正文

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内容标签: 【摘要】中央电视台长期高度重视对电视节目音频响度的监督管理,严格按照总局发布的音频响度技术标准对电视节目进行制作和播出。 在电视节目音频进入数字化后,中央电视台音…… 【摘要】中央电视台长期高度重视对电视节目音频响度的监督管理,严格按照总局发布的音频响度技术标准对电视节目进行制作和播出。 在电视节目音频进入数字化后,中央电视台音频在立体声和环绕声制作、播出等方面,经过潜心摸索,刻苦攻关,取得了的很多宝贵的经验。 本文对电视台文件化播出的音频响度一致性的处理及控制的情况进行介绍。 【关键词】 响度规范 响度控制 响度矫正 随着电视技术的发展,目前电视台高清文件化播出已经成为主流,高清电视节目能够给观众呈现出更为细腻逼真的画面,和出色的场景声音还原,使观众在家中即可体验电影院一般的视听效果,但是许多电视播出机构对播出节目中音频内容不够重视,满足于只要有声音就行,对播出过程中出现的音质缺陷、响度的大幅度跳变未加有效的控制,其中,播出时不同节目源声音电平差异带来的较大响度跳变,以及各制作节目时对电平标准把握不严带来频道间响度的大幅跳变,最终还原后节目响度不可预知的大幅变化,导致观众在收看电视节目的时候,不断地要通过遥控器来调整输出音量的大小,事实上已经影响到节目播出的效果。 如若做到不同的节目之间都能让观众得到一个满意的相对声音响度,需要从节目制作标准与播出控制两个方面入手,因此对于我们电视行业技术者来说,从源头解决问题才是最根本的方案。 我台与国家新闻出版广电总局规划院等机构合作,制定和发布了关于电视节目响度行业标准《数字电视节目平均响度和真峰值音频电平技术要求》,并在高清电视节目的系统建设上投入了大量人力物力,同时在播出环节和制作环节严格按照技术规范进行节目的制作与播出,现阶段已经在文件化播出的音频响度一致性的处理及控制取得一定成效,因此可以看出既要制定统一的响度规范,也要采用不同的响度控制方法和应用策略,以达到响度管控目的,使观众在收看电视节目时获得更好的听音体验。 如何能够达到响度一致是目前各家电视台都非常关心的问题,现有的解决方法主要包括两个方面:响度的制作时整体调整和播出时实时调整;前者按照不同音频的平均响度进行整体调整,调整后不同音频的平均响度均与目标响度保持一致;后者在播出时通过响度控制器对音频作部分调整,对音频中响度小的部分进行提升,响度大的部分进行衰减。 但这两种方式都有各自优缺点:制作时整体调整可保持节目的动态范围,但该调整把平均响度作为描述音频的唯一信息,对不同类型的节目作统一处理可能导致调整后不同节目听起来声音并不相同;而播出时实时调整可以使节目内(节目间)响度趋于一致,但会破坏音频的动态范围,音频声音效果将大打折扣。 制作时整体调整与审查处置 1. 它能够针对高清MXF文件进行测量,所测参数包括:瞬时响度、短时响度、节目响度、真峰值电平、采样峰值电平;响度校正算法能够根据响度测量结果进行智能优化,并根据用户设定的参数值对节目响度进行调整;具备多种用户可配置的响度校正模板;能够根据《电视节目声音制作的响度规范》制定的各项关键参数提供相应的校正结果报告,校正结果报告内容应包括:校正后的节目响度值、校正后最大真峰值、校正后最大采样峰值、校正后最大瞬时响度值及其出现时间、平均校正增益。 目前音频制作岛、广告备播系统和播出包装系统已经部署了该软件。 作为一个独立的后台系统,可为视频制作岛提供专业的音频响度检测与校正服务,主要完成对立体声、环绕声节目的响度检测与矫正,主要对象是需要提交到播出或媒资系统的成品节目文件。 其业务流程包括接收各制作岛的请求,对其中的源音频文件进行处理,生成目标音频文件;把生成的符合响度要求的目标音频文件的路径和文件信息回调给制作岛系统;制作岛系统接收新的音频节目文件后,再把新的目标音频文件提交UQC进行音频质检。 该系统支持响度控制服务管理、任务监督查询、结果通知等功能,并提供有好的任务管理界面和自动化日志收集;当业务扩大时,可以水平增加处理节点数,而且可扩展支持MXF OP1A高清播出格式文件的处理。 该系统主要实现电视节目文件技术质量的自动检测,是文件化制播技术质量保障体系的关键环节。 UQC可以为入库媒资的高清成品节目文件提供统一的自动检测服务,按照中央电视台制定的《高清视音频文件技术质量检测规范》完成文件封装格式、压缩编码格式和视音频三个层面的自动检测,节目响度检测是其中的一项重要检测内容。 质检完成后生成格式统一的自动质检结果,可辅助技审人员完成技术质量审查,大幅提高技审效率,节省人力成本,并避免技审差错。 但是电视台的节目来源比较广,有自产的、有外购的、也有收录的,情况比较复杂,所以要求送到播出部门的待播节目响度一致是非常困难的。 三、频道播出时实时控制 1. 在播出环节增加响度的意义 为了弥补前期节目制作和计审存在着纠正不足的现象,作为中央电视台最后一道关口的播出线,就要担负起规范节目响度控制的重任。 在播出系统链路中加入响度控制设备,能够对节目进行信号级的自动响度校正,实现自动监测、自动记录响度指标,确保节目文件的规范播出。 2、响度控制器响度超标测试 响度超标检测响度有两个检测指标,一个检测短时响度,一个检测节目的平均响度。 响度计算符合ITU和EBU的标准。 平均响度检测整个节目的响度是否在一定范围内,一般为【-26,-22】LKFS,超出这个范围则报警。 短时响度有响度阈值和报警阈值两个参数,当节目中某一段音频的响度超过响度阈值并且持续时间大于用户设定的报警阈值后即报警。 响度阈值一般为-21LKFS,报警阈值一般为3秒。 3LU,完全符合《电视节目音频制作的响度规范》中关于电视节目响度的要求:目标响度值定为-24LKFS。 另一方面,频道间的响度差别由图可见,节目响度最低的数值为-25. 3 LKFS(CCTV12社会与法),节目响度最高的数值为-23. 2 LKFS(CCTV15音乐),因此,高于目标响度的最大值为0. 7LU,低于目标响度值的最小值为1. 3LU,而频道间的响度差别不超过2. 1 LU。 根据广电总局规划院关于人耳听觉的实验,响度舒适区的总体范围大约为11~12dB。 响度舒适区上限和下限相对于中心响度值的增益分别为4. 5 LU 和-6. 9 LU。 由此可见,频道间的响度是有一定的差别,但差别数值完全处在人耳听觉的响度舒适区间内。 2LKFS,标清-23. 7LKFS,差别为0. 5LU,人耳基本不会察觉,因此高标清频道的节目响度,即平均响度略有差别,但差异不大。 从设备记录的响度日志中可以查看到,高清信号和标清信号所记录每秒的响度数值列表,有个别响度数值偏差较大,这是由于高清节目通过Upcon上转换引擎所引起的。 Upcon上转换引擎在对单声道或立体声信号进行上转换的过程中,声道的合并等处理,会引起一些瞬时的响度变化,而将响度数值长期统计之后,将会得到非常接近的平均响度值,这并不影响整个节目或频道的响度数。 播出系统的响度控制器可将不同类型的音频引入响度动态指标后,根据响度控制的目标确定响度调整值,将带有响度控制调整值的播出文件,送入播出服务器,由播出服务器最最终的响度调整并进行播出。 以上数据可清晰的分析出通过响度控制器矫正的音频信号基本接近平均响度值,在人耳舒适范围内,从而根本的解决了,声音忽大忽小不稳定的问题。 不仅如此,质量管控域中的网络监控服务器可自动获得不断变更的节目的所有响度数据。 通过海量收集各类节目的响度数据,可对其进行分析和监管,加强了台内播出末端对于节目响度的把控能力,为日后进一步研究响度相关课题提供有效数据。 总结 中央电视台通过这种全台多手段相结合的方式来控制节目响度,确保了台内全流程的节目响度统一标准,科学的、全面的解决了节目播出过程中的响度跳变问题。 但就我们当前大多数电视台节目制作和播出的情况来看,如若减少制作的成本和周期,在播出部署响度控制器是首选,在线式传统的压限处理依然可以发挥作用,处理响度的独特之处在于它将响度和动态范围结合在一起处理,用户可以调用很多国外电视台在响度和动态范围处理方面的参考数据,然后根据自己素材的特点修改这些参数获得适合的播出标准,从而可以快速达到相应的效果。 我们面临各种各样的节目播出形态,首先我们需要对当前播出响度的状况有准确的测量,其次需要准确了解各类型节目的平均响度,然后在一定方法的指导下,在制作和播出环节控制节目播出的响度,才能给观众带去更美好的听觉审美感受,虽然我们还没有做到娓娓动听,但是庆幸的是我们还在不断地学习、不断改进技术手段,在保证音频响度控制在合理范围的情况下,将最大限度的保留节目的艺术效果,达到技术要求和艺术效果的完美结合。 点赞 1,359.

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