Windows寫 iOS App的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

Android音視頻開發

為了解決Windows寫 iOS App的問題，作者何俊林 這樣論述：

近年來，直播、短視頻行業的相關業務發展迅猛，本書主要介紹其中涉及的Android音視頻開發相關技術。本書一共有11章，分別介紹了音視頻基礎知識、MediaPlayer、MediaPlayerService、StagefrightPlayer、NuPlayer、OpenMAX框架、FFmpeg項目、FFmpeg源碼分析及實戰、直播技術、H.264編碼及H.265編碼、視頻格式分析內容。希望本書能幫助讀者系統學習、化繁為簡，在Android音視頻開發的道路上不斷進步。 本書適合具有一定Android開發基礎並且對音視頻技術方向感興趣的讀者閱讀。 何俊林，曾就職於愛奇

藝，先後參與TV播放機業務和需求開發，以及TV新播放內核開發和維護。主要研究方向為多媒體、音視頻、Codec相關方向。長期在 CSDN上堅持寫博客，2016獲得CSDN音視頻之星、年度博客之星。愛好開源，樂於研究和分享技術。同時運營公號“何俊林”，超過4w+人關注。 第1章 音視頻基礎知識 1 1.1 視頻編碼 1 1.2 音訊編碼 2 1.3 多媒體播放元件（Android、iOS） 2 1.4 常見的多媒體框架及解決方案 3 1.5 相關知識點 4 1.5.1 幀率 4 1.5.2 解析度 4 1.5.3 刷新率 4 1.5.4 編碼格式 4 1.5.5 封裝格式 4

1.5.6 碼率 5 1.5.7 畫質與碼率 5 1.5.8 DTS與PTS 5 1.5.9 YUV與RGB 5 1.5.10 視頻幀及音訊幀 5 1.5.11 量化精度 6 1.5.12 取樣速率 6 1.5.13 聲道 6 第2章 常用的系統播放機MediaPlayer 8 2.1 狀態圖及生命週期 8 2.2 從創建到setDataSource過程 12 2.2.1 從創建到setDisplay過程 12 2.2.2 創建過程 13 2.2.3 setDataSource過程 16 2.2.4 setDisplay過程 20 2.3 開始prepare後的流程 22 2.4 C++中Me

diaPlayer的C/S架構 31 第3章 管理調度的服務者MediaPlayerService 40 3.1 Client/Server通過IPC的通信流程圖 40 3.2 相關聯的類圖 42 3.3 產生過程 43 3.4 添加服務的過程 48 3.5 通過BinderDriver和MediaPlayer通信的過程 50 3.6 創建播放機 55 3.7 建立StageFright層交互 58 第4章 StagefrightPlayer（AwesomePlayer） 60 4.1 AwesomePlayer構造過程 60 4.2 AwesomePlayer使用MediaExtractor

進行資料解析的過程 66 4.3 AwesomePlayer解碼過程 69 4.3.1 AwesomePlayer中的prepare過程 69 4.3.2 初始化音視頻解碼器過程 73 4.3.3 使用OMXCodec的解碼過程 75 4.4 AwesomePlayer的渲染輸出過程 80 4.4.1 用一張圖回顧資料處理過程 80 4.4.2 視頻渲染器構建過程 81 4.4.3 將音訊資料放到Buffer的過程 87 4.4.4 AudioPlayer在AwesomePlayer中的運行過程 91 4.4.5 音視頻同步 93 4.4.6 音視頻輸出 96 4.5 概要總結 97 第5章

流媒體播放的新生力量NuPlayer 98 5.1 NuPlayer整體結構 98 5.2 NuPlayer的構建過程 100 5.3 NuPlayer的資料解析模組 102 5.4 NuPlayer的解碼模組 107 5.5 NuPlayer的渲染模組 109 第6章 OpenMAX（OMX）框架 118 6.1 Codec部分中的AwesomePlayer到OMX服務 118 6.1.1 OpenMAX與StageFright框架層級的關係 118 6.1.2 OMX的初始化流程 120 6.1.3 OMX中NodeInstance列表的管理 127 6.1.4 OMX中NodeInsta

nce節點的操作 127 6.1.5 總結AwesomePlayer到OMX服務過程 130 6.2 Codec部分中的OMXCodec與OMX事件回檔流程 131 6.2.1 OMXCodec與OMX callback事件的處理時序圖 132 6.2.2 如何從OMX中分發事件到OMXCodec 133 6.2.3 緩衝區更新過程 135 6.2.4 消息回檔 137 6.3 MediaCodec相關知識 139 6.3.1 MediaCodec的基本認識 139 6.3.2 從創建到Start過程 148 6.3.3 MediaCodec到OMX框架過程 154 6.3.4 MediaCo

dec硬解碼 158 第7章 FFmpeg項目 161 7.1 FFmpeg簡介 161 7.2 在Windows下編譯FFmpeg 163 7.2.1 MSYS2 164 7.2.2 Yasm 164 7.2.3 開始編譯FFmpeg-3.1.3 166 7.2.4 創建shell編譯腳本 167 7.2.5 編譯動態庫.so 169 7.2.6 編譯靜態程式庫.a 171 7.3 在Linux下編譯FFmpeg 172 7.3.1 在/etc/profile.d下配置環境變數 172 7.3.2 開始編譯FFmpeg-3.1.3 174 7.3.3 編寫shell腳本 175 7.3.4

編譯動態庫.so 176 7.3.5 編譯靜態程式庫.a 178 7.4 在Mac OS下編譯FFmpeg 179 7.4.1 下載源碼及配置環境變數 179 7.4.2 開始編譯FFmpeg-3.1.3 183 7.4.3 編寫shell腳本 183 7.4.4 編譯動態庫.so 185 7.4.5 編譯靜態程式庫.a 187 7.5 FFmpeg常用命令 189 7.5.1 改變幀率、碼率和檔大小 189 7.5.2 調整視頻解析度 190 7.5.3 裁剪/填充視頻 191 7.5.4 翻轉和旋轉視頻 193 7.5.5 模糊和銳化視頻 196 7.5.6 畫中畫 197 7.5.7 在

視頻上添加文字 201 7.5.8 檔案格式轉換 205 7.5.9 時間操作 207 第8章 FFmpeg源碼分析及實戰 208 8.1 FFmpeg常用結構體分析 208 8.1.1 AVFormatConext 209 8.1.2 AVInputFormat 211 8.1.3 AVStream 212 8.1.4 AVCodecContext 215 8.1.5 AVPacket 216 8.1.6 AVCodec 218 8.1.7 AVFrame 219 8.1.8 AVIOContext 222 8.1.9 URLProtocol 223 8.1.10 URLContext 22

4 8.2 FFmpeg關鍵函數介紹 225 8.2.1 av_register_all函數 225 8.2.2 avformat_alloc_context函數 226 8.2.3 avio_open函數 226 8.2.4 avformat_open_input函數 229 8.2.5 avformat_find_stream_info函數 232 8.2.6 av_read_frame函數 246 8.2.7 av_write_frame函數 252 8.2.8 avcodec_decode_video2函數 256 8.3 FFmpeg案例（代碼實現） 264 8.3.1 利用FFmp

eg轉換格式 264 8.3.2 在即時流中抓取圖像 269 8.3.3 在視頻中加入浮水印 277 8.3.4 FFmpeg音訊解碼 288 8.3.5 FFmpeg視頻解碼 300 8.4 FFPlay原理 308 8.4.1 註冊所有容器格式和Codec 309 8.4.2 打開流文件 309 8.4.3 讀取數據 311 8.4.4 保存資料 318 8.4.5 音視頻同步 322 8.4.6 音視頻輸出 326 第9章 直播技術 328 9.1 直播原理 328 9.2 直播架構 328 9.3 直播過程 329 9.3.1 採集資料 329 9.3.2 渲染處理 332 9.3.3

編碼資料 333 9.3.4 推流 335 9.3.5 CDN分發 338 9.3.6 拉流 341 9.3.7 播放流數據 341 9.3.8 直播推流完整案例 343 9.4 流媒體伺服器搭建 377 9.5 FFmpeg推流到流媒體伺服器的過程 384 9.6 直播優化那些事 387 9.6.1 卡頓優化 387 9.6.2 延時優化 388 9.6.3 資料代理優化 389 9.6.4 首屏秒開優化 390 9.6.5 弱網優化 391 9.6.6 運營商劫持優化 391 9.6.7 CDN節點優化 393 第10章 H.264編碼及H.265編碼 395 10.1 H.264編碼框

架 395 10.2 H.264編碼原理 395 10.3 H.264碼流分析 397 10.3.1 H.264編碼格式 397 10.3.2 NAL Header 397 10.3.3 H.264的傳輸 399 10.3.4 H.264碼流結構 399 10.3.5 H.264的Level和Profile說明 406 10.4 H.265編碼框架 408 10.4.1 背景知識 408 10.4.2 H.265碼流結構 409 第11章 視頻格式分析 414 11.1 MP4格式分析 414 11.1.1 Box結構 415 11.1.2 MP4總體結構 416 11.1.3 movie（m

oov）box 416 11.1.4 media box 418 11.1.5 sample table（stbl）box 420 11.2 FLV格式分析 422 11.2.1 FLV檔結構 422 11.2.2 File Header（文件頭） 422 11.2.3 Body 423 11.2.4 Tag 423 11.3 F4V格式分析 428 11.3.1 file type box 429 11.3.2 movie box 430 11.3.3 movie header box 430 11.3.4 track box 430 11.3.5 media box 431 11.3.6

media information box 433 11.3.7 sample

Windows寫 iOS App進入發燒排行的影片

人工智慧物聯網技術應用於工廠安全與環境監控系統

為了解決Windows寫 iOS App的問題，作者余俊德 這樣論述：

在本篇論文中，提出監控工廠安全與環境的AIoT系統。此系統可讓管理者從APP與人機介面上查看從業人員是否有按照規定配戴工安帽和環境溫溼度狀況，並連結警報器具有違規警報功能。 本篇論文區分成三部分，第一部份利用實際與網路尋找並下載有戴工安帽及沒戴工安帽的照片，接著建立所需訓練的資料庫，以YOLOV3物件辯識演算法訓練，並測試訓練後權重檔的辨識率，最後進行即時辨識。第二部份使用NodeMCU微控制器控制警報器與進行環境溫濕度偵測，並將即時辨識結果與環境溫溼度數據上傳google雲端試算表與ThinkSpeck物聯雲。第三部份，將辨識結果與溫溼度資訊呈現在Android APP上，並在主機端

以人機介面視覺化方式呈現，作為工廠安全與環境監控的人工智慧物聯網系統。 本論文研究貢獻如下: (1)低成本:本論文使用Python開源軟體撰寫，與工廠監視器及平價的硬體組件所組合而成，大幅降低不少製作與人力管控成本。 (2)安全性:未戴工安帽能即時警告通知，工廠異常狀況紀錄，有助於降低工安危害。 (3)趨勢性:人工智慧物聯網不斷進步，應用人工智慧與物聯網達到遠端監控。

太神奇了!原來越南語這樣學：發音+單字+會話，一次搞定! (附DVD光碟)

為了解決Windows寫 iOS App的問題，作者蔡玉鳳,黃美滿 這樣論述：

全國首創，用注音符號也可以學到標準越南語 　　1.MP3及MP4同步收錄，走路等車都不浪費時間 　　只要有手機、平板或電腦，都可以輕鬆聽MP3或提供複習專屬的MP4 影音檔，讓您體驗最有效率的越語學習方式。 　　2.以國人慣用的注音符號來標示音標，讓學習更開心 　　作者在教學過程中常見學子在教材裡，寫上注音符號來協助發音。因此，將越文與注音符號公式化，只有少部份必須標示英文或台語音標來呈現發音。 　　3.由北越及南越教師同步錄音，一次聽懂兩種腔調 　　特別邀請來自北越與南越老師協助配音，讓學習者可以分辨南北越之不同口音與腔調。 　　4.發音、單字、會話、補充詞彙及課後練習，完整學習

步驟 　　只要依照教師的教學方式，不需死背單字即可輕鬆看字讀音，搭配句型活用表達出更多內容。 　　5.多樣化的課後練習，將「聽、說、讀、寫」打好基礎 　　大份量單字發音練習以及聽寫練習，還提供練習寫單字，全方位檢驗讀者聽、說、讀、寫能力，驗收學習成果，發現弱點即可加強補足。 　　6.有趣的越南俗語及諺語，連越南人都說讚 　　特別精心挑選越南人常說的俗諺語。例如：自作自受、易如反掌、箭在弦上、玩火自焚等等。熟記此俗諺語，讓您的越語更道地。 　　注意： 　　本DVD光碟不適用於家用電視之DVD播放機。 　　適用於智慧型手機、平板電腦及PC／MAC電腦！ 　　（Android安卓、iOS蘋果、

Windows微軟）

行動裝置鑑識流程與工具研究

為了解決Windows寫 iOS App的問題，作者王國豪 這樣論述：

行動裝置係指具基本電腦功能，且可運用無線通訊介面存取網路資源的可攜式裝置，或稱行動裝置，而基本電腦功能是指具有程式運算與資料儲存功能，連接網路後可瀏覽網路資訊、收發訊息與郵件、即時編輯線上檔案或與他人進行線上互動之裝置。本研究以行動裝置鑑識流程與工具為研究主題，對於網路犯罪嫌疑犯使用行動裝置為通訊輔助裝置，傳遞對受害者或企業的造成威脅，或因資訊安全事件洩漏個人或顧客資料，造成企業名譽和信用的重大損失，因此對於行動裝置數位鑑識的舉證，將是企業反敗為勝的關鍵。本研究針對行動裝置不同作業系統的鑑識流程，進行識別、獲取、資料萃取、分析與驗證，以及產生報告等五個階段實證研究。研究成果對於數位鑑識管理上

的意涵提出四點貢獻：(1)考量預算限制與適法性，故優先採用公開軟體或免費試用版的Autopsy應用軟體，執行行動裝置數位鑑識，將結果與商用軟體AccessData F.T.K. Imager等比較其優缺點。(2)彙整我國警政單位網路犯罪研究學者，各類型網路犯罪常用字彙約470個字的字典，提供數位證據分析時執行關鍵字搜尋提升搜尋準確度與效率，對於訓練新進數位鑑識調查人員有所助益。(3)使用兩種不同模擬犯罪情境與數位證據，並進行相互交叉比對社交軟體的人物關係網路，蒐集行動裝置犯罪證據，能找出更多犯罪者的犯罪證據發生的時間軸、地理位置、人際關係，及雲端儲存設備的連結。(4)經過實證研究將行動裝置獲取

資料工作流程，增修識別階段Windows行動裝置作業系統，並將數位證據鑑識流程增修為：識別、獲取、資料萃取、分析與驗證，以及產生報告等五個階段，提供給相關數位鑑識調查人員參考運用。