


Memasang WebRTC dan WebSocket di bawah CentOS: Komunikasi audio dan video masa nyata
editor php Strawberry akan memperkenalkan kepada anda hari ini kaedah untuk memasang WebRTC dan WebSocket di bawah CentOS untuk mencapai komunikasi audio dan video masa nyata. WebRTC ialah projek sumber terbuka yang membolehkan keupayaan komunikasi masa nyata melalui penyemak imbas, manakala WebSocket ialah protokol yang mewujudkan sambungan berterusan antara pelanggan dan pelayan. Menggabungkan kedua-dua teknologi ini, kami boleh membina sistem komunikasi audio dan video masa nyata dengan mudah. Artikel ini akan memperkenalkan secara terperinci langkah-langkah untuk memasang dan mengkonfigurasi WebRTC dan WebSocket di bawah sistem CentOS untuk membantu anda bermula dengan cepat dan merealisasikan keperluan komunikasi audio dan video masa nyata anda sendiri.
Pemasangan WebRTC
1. Ketergantungan pemasangan: Pastikan sistem mempunyai repositori EPEL dan kit pembangunan dipasang, jalankan arahan berikut untuk memasangnya:
```shell
sudo yumase install
sudo yum groupinstall "Alat Pembangunan"
```
2. Dapatkan kod WebRTC: Lawati tapak web rasmi WebRTC dan muat turun versi terkini kod WebRTC.
3 Kompilasi WebRTC: Nyahzip pakej kod yang dimuat turun, masukkan direktori yang dinyahmampat, dan susun mengikut dokumentasi rasmi Proses ini mungkin mengambil sedikit masa, harap bersabar.
Pemasangan WebSocket
1. Pasang Node.js: WebSocket biasanya digunakan dengan Node.js, anda perlu memasang Node.js, lawati laman web rasmi Node.js, muat turun pakej pemasangan yang sesuai untuk CentOS, dan pasangkannya mengikut kepada bimbingan rasmi.
2. Pasang perpustakaan WebSocket: Dalam persekitaran Node.js, anda boleh menggunakan npm (pengurus pakej Node.js) untuk memasang perpustakaan WebSocket dan jalankan arahan berikut untuk memasang:
npm pasang websocket
Konfigurasi dan penggunaan
Lengkapkan WebRTC Selepas memasang WebSocket, anda boleh mengkonfigurasi dan menggunakannya mengikut keperluan anda sendiri. Anda boleh merujuk kepada dokumen rasmi dan kod sampel untuk melaksanakan fungsi komunikasi audio dan video masa nyata.
Sila ambil perhatian bahawa disebabkan oleh kerumitan teknologi yang terlibat dalam WebRTC dan WebSocket, artikel ini hanya menyediakan langkah pemasangan asas semasa penggunaan sebenar, konfigurasi dan penyahpepijatan mungkin diperlukan berdasarkan keadaan tertentu biasa dengan teknologi yang berkaitan , jika anda menghadapi masalah, anda boleh merujuk kepada dokumentasi rasmi atau mendapatkan bantuan daripada komuniti.
Kongsi: Sedikit pengetahuan LINUX
Dalam sistem Linux, anda boleh menggunakan alat baris arahan "atas" untuk melihat penggunaan sumber proses sistem Selepas menjalankan arahan "atas", penggunaan CPU, penggunaan memori dan maklumat lain setiap proses akan dipaparkan , dengan menekan kekunci "q" pada papan kekunci, anda boleh keluar dari mod paparan arahan "atas" ini dapat membantu anda memahami penggunaan sumber proses sistem untuk pengurusan proses dan pengoptimuman.
Atas ialah kandungan terperinci Memasang WebRTC dan WebSocket di bawah CentOS: Komunikasi audio dan video masa nyata. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



1. Buka Xiaohongshu, klik Saya di sudut kanan bawah 2. Klik ikon tetapan, klik Umum 3. Klik Kosongkan Cache

Memori yang tidak mencukupi pada telefon mudah alih Huawei telah menjadi masalah biasa yang dihadapi oleh ramai pengguna, dengan peningkatan dalam aplikasi mudah alih dan fail media. Untuk membantu pengguna menggunakan sepenuhnya ruang storan telefon bimbit mereka, artikel ini akan memperkenalkan beberapa kaedah praktikal untuk menyelesaikan masalah memori yang tidak mencukupi pada telefon mudah alih Huawei. 1. Bersihkan cache: rekod sejarah dan data tidak sah untuk mengosongkan ruang memori dan mengosongkan fail sementara yang dijana oleh aplikasi. Cari "Storan" dalam tetapan telefon Huawei anda, klik "Kosongkan Cache" dan pilih butang "Kosongkan Cache" untuk memadam fail cache aplikasi. 2. Nyahpasang aplikasi yang jarang digunakan: Untuk mengosongkan ruang memori, padamkan beberapa aplikasi yang jarang digunakan. Seret ia ke bahagian atas skrin telefon, tekan lama ikon "Nyahpasang" aplikasi yang ingin anda padamkan, kemudian klik butang pengesahan untuk menyelesaikan penyahpasangan. 3.Aplikasi mudah alih untuk

Penalaan setempat model kelas DeepSeek menghadapi cabaran sumber dan kepakaran pengkomputeran yang tidak mencukupi. Untuk menangani cabaran-cabaran ini, strategi berikut boleh diterima pakai: Kuantisasi model: Menukar parameter model ke dalam bilangan bulat ketepatan rendah, mengurangkan jejak memori. Gunakan model yang lebih kecil: Pilih model pretrained dengan parameter yang lebih kecil untuk penalaan halus tempatan yang lebih mudah. Pemilihan data dan pra-proses: Pilih data berkualiti tinggi dan lakukan pra-proses yang sesuai untuk mengelakkan kualiti data yang lemah yang mempengaruhi keberkesanan model. Latihan Batch: Untuk set data yang besar, beban data dalam kelompok untuk latihan untuk mengelakkan limpahan memori. Percepatan dengan GPU: Gunakan kad grafik bebas untuk mempercepatkan proses latihan dan memendekkan masa latihan.

1. Mula-mula, masukkan pelayar Edge dan klik tiga titik di penjuru kanan sebelah atas. 2. Kemudian, pilih [Sambungan] dalam bar tugas. 3. Seterusnya, tutup atau nyahpasang pemalam yang anda tidak perlukan.

Model bahasa besar sumber terbuka yang biasa seperti Llama3 yang dilancarkan oleh model Meta, Mistral dan Mixtral yang dilancarkan oleh MistralAI, dan Jamba yang dilancarkan oleh AI21 Lab telah menjadi pesaing OpenAI. Dalam kebanyakan kes, pengguna perlu memperhalusi model sumber terbuka ini berdasarkan data mereka sendiri untuk melancarkan potensi model sepenuhnya. Tidak sukar untuk memperhalusi model bahasa besar (seperti Mistral) berbanding model kecil menggunakan Q-Learning pada GPU tunggal, tetapi penalaan halus yang cekap bagi model besar seperti Llama370b atau Mixtral kekal sebagai cabaran sehingga kini . Oleh itu, Philipp Sch, pengarah teknikal HuggingFace

Menurut laporan tinjauan TrendForce, gelombang AI mempunyai impak yang besar pada memori DRAM dan pasaran memori flash NAND. Dalam berita laman web ini pada 7 Mei, TrendForce berkata dalam laporan penyelidikan terbarunya hari ini bahawa agensi itu telah meningkatkan kenaikan harga kontrak untuk dua jenis produk storan pada suku ini. Secara khusus, TrendForce pada asalnya menganggarkan bahawa harga kontrak memori DRAM pada suku kedua 2024 akan meningkat sebanyak 3~8%, dan kini menganggarkannya pada 13~18% dari segi memori kilat NAND, anggaran asal akan meningkat sebanyak 13~ 18%, dan anggaran baharu ialah 15%. ~20%, hanya eMMC/UFS mempunyai peningkatan yang lebih rendah sebanyak 10%. ▲Sumber imej TrendForce TrendForce menyatakan bahawa agensi itu pada asalnya menjangkakan untuk meneruskan

Perangkap dalam Bahasa Go Semasa Merekabentuk Sistem Teragih Go ialah bahasa popular yang digunakan untuk membangunkan sistem teragih. Walau bagaimanapun, terdapat beberapa perangkap yang perlu diberi perhatian apabila menggunakan Go yang boleh menjejaskan kekukuhan, prestasi dan ketepatan sistem anda. Artikel ini akan meneroka beberapa perangkap biasa dan memberikan contoh praktikal tentang cara mengelakkannya. 1. Terlalu banyak menggunakan concurrency Go ialah bahasa concurrency yang menggalakkan pembangun menggunakan goroutine untuk meningkatkan paralelisme. Walau bagaimanapun, penggunaan konkurensi yang berlebihan boleh menyebabkan ketidakstabilan sistem kerana terlalu banyak gorout bersaing untuk mendapatkan sumber dan menyebabkan overhed penukaran konteks. Kes praktikal: Penggunaan concurrency yang berlebihan membawa kepada kelewatan respons perkhidmatan dan persaingan sumber, yang ditunjukkan sebagai penggunaan CPU yang tinggi dan overhed kutipan sampah yang tinggi.

Dokumentasi fungsi Go mengandungi amaran dan kaveat yang penting untuk memahami potensi masalah dan mengelakkan ralat. Ini termasuk: Amaran pengesahan parameter: Semak kesahihan parameter. Pertimbangan keselamatan selaras: Menunjukkan keselamatan benang fungsi. Pertimbangan prestasi: Serlahkan kos pengiraan yang tinggi atau jejak memori sesuatu fungsi. Anotasi jenis pulangan: Menerangkan jenis ralat yang dikembalikan oleh fungsi. Ketergantungan Nota: Menyenaraikan perpustakaan luaran atau pakej yang diperlukan oleh fungsi. Amaran penamatan: Menunjukkan bahawa fungsi ditamatkan dan mencadangkan alternatif.
