531-51CTO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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3 m- q$ C; X9 D6 H1_1.1-拥塞控制体系架构介绍和效果演示.mp4
$ i3 n7 [5 }& n7 |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
4_2.1-实现RTP头部扩展的管理功能.mp4
2 H5 h8 R" I) s/ p' O& I" {5_2.2-注册transport-cc头部扩展.mp4
; Y8 j/ t) E4 ?, v3 @4 ]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
$ C& p3 H9 K3 J) N8_2.5-RTP头部扩展内存分配2.mp4
2 j& s2 a, [8 I( H; j9_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
0 c' G) t% v; D2 Z! g! L1 X11_2.8-RTP头部扩展内存分配5.mp4
, R1 F6 Z$ ~7 ]3 D4 p0 \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
% g! ^" T. B1 a6 ^! ^5 @15_3.4-解析Feedback包.mp4
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
4 u3 T" F+ f8 Z' I18_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
, n: s9 p5 ~6 |7 |5 P6 l. {20_4.2-使用观察者模式获得Feedback数据.mp4
* w! H3 C$ t- M# 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
! Y2 s& v: ~7 J5 H8 u23_4.5-在发送端记录RTP包的发送状态.mp4
  f: ~+ p$ K- r! ^8 T- Q/ D24_4.6-更新RTP包发送后的状态1.mp4
, G) V( V4 ?  Y" x25_4.7-更新RTP包发送后的状态2.mp4
! A2 e4 ?7 D6 r+ R. d! [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
29_6.1-创建包组时间差计算类.mp4
, t; S# N  c1 A30_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
33_7.2-线性回归zui小二乘法基本原理.mp4
34_7.3-线性回归zui小二乘法样本数据.mp4
) D4 i2 X& g9 g4 i' J35_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
/ x9 Z4 B! t5 r" M) o37_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
# T- c4 O& L* ^  B; U5 r! t39_8.1-创建AIMD码率控制模块.mp4
$ m" u# g. z3 b) C+ P" i8 m2 @- i40_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
1 v/ \, m$ g4 X) }' B7 V42_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
44_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
: _( N3 F1 _5 B) s3 V8 {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
9 e7 c1 L/ V/ V& L/ w$ q50_9.2-贝叶斯估计的基本思想.mp4
: u+ C9 b3 O3 m$ A9 r; S51_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
  L) D3 G( a1 Z5 h$ Q! y9 f1 o53_10.1-基于丢包的带宽估计核心原理.mp4
0 x( m! S, e' h8 c! x+ J" [54_10.2-根据RR包信息统计丢包指数.mp4
4 r8 w" H3 h8 h, m55_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
57_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
5 U+ b$ w2 d9 f2 z9 z59_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
4 ]7 F: t: \4 z( P( B3 ?7 O61_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
8 O% j- U- J. `& _- P65_11.5-周期性更新目标码率到pacer.mp4
+ ]  \/ r+ h8 Y8 W3 T! Q66_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
70_12.4-设置ALR的带宽估计值.mp4
71_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
% H0 i" z; b, B( Z$ @6 o6 ~73_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
76_13.4-创建ProbeCluster.mp4
1 |% l$ u! [% g: U77_13.5-存储ProbeCluster信息到队列.mp4
78_14.1-启动Probe.mp4
79_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
  i3 X* z6 T9 o, X% @/ B82_14.5-构造padding包1.mp4
# e: o+ F2 G% z1 u3 Q; w- Z* z83_14.6-构造padding包2.mp4
84_15.1-创建Probe码率估计器.mp4
  X, R/ G! V" W% ?  w85_15.2-统计Probe结果.mp4
' a9 h, X9 X5 u; {# l/ b, C86_15.3-计算Probe码率.mp4
87_15.4-获取和重置Probe码率.mp4
7 l* o5 {( `& d* n88_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
& I4 b+ G2 N3 e/ _90_16.3-设置码率估计值.mp4
91_16.4-主动请求探测1.mp4
: |- v+ N. u3 m% M$ A9 L92_16.5-主动请求探测2.mp4
93_16.6-周期性探测处理1.mp4
, m. U0 p. H9 i+ u4 r94_16.7-周期性探测处理2.mp4
# X" U0 o& j! g7 g9 |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
/ a/ Q+ Z( k" z4 e97_17.2-通过config的方式初始化拥塞控制模块2.mp4
: u; Y. j, |5 M7 l$ g; Z98_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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