H.264/AVC中Exp-Golomb指数哥伦布编码详解（含编码和解码），使用C语言实现，另有与之匹配详解文章，请查阅微信公众号：金架构

用c语言实现（2，1，5）卷积码编码，viterbi译码算法

在Chrome 86中试用 请参阅。 要在您的计算机上尝试， 启用chrome://flags/#enable-experimental-web-platform-features ，或 通过命令行传递--enable-blink-features=WebCodecs标志。 要与实际用户一起尝试，请。 Web编解码器 允许Web应用程序对音频和视频进行编码和解码。 许多Web API在内部使用媒体编解码器来支持特定用途的API： HTMLMediaElement和媒体源扩展 WebAudio（decodeAudioData） MediaRecorder WebRTC 但是，没有通用的方法可以灵活地配置和使用这些媒体编解码器。 因此，尽管存在以下缺点，许多Web应用程序还是采用JavaScript或WebAssembly实现媒体编解码器： 增加了下载浏览器中已存在的编解码器

Base64编码/解码URL的十六进制字符串（模块和二进制工具） 安装： npm install -g hex64 命令行： $ hex64 b64 cccccc zMzM $ hex64 hex zMzM cccccc $ hex64 cccccc b64: zMzM $ hex64 zMzM hex: cccccc $ hex64 b64 zzz [Error: Invalid hex string] 节点： var hex64 = require ( 'hex64' ) ; hex64 . encode ( 'cccccc' ) ; // zMzM hex64 . toBase64 ( 'cccccc' ) ; // zMzM hex64 . decode ( 'zMzM' ) ; // cccccc hex64 . toHex ( 'zMzM' ) ;

使用高级的图像日志工具，可以很容易地利用某些操作技术(如复制复制、对象拼接和删除)改变图像的语义，这些技术会误导观看者。相比之下，识别这些操作是一个非常具有挑战性的任务，因为被操作的区域在视觉上并不明显。本文提出了一种利用重采样特征、LSTM (Long-Short - Term Memory)单元和编码器-解码器网络分割操作区域和非操作区域的高置信度操作定位体系结构。重采样特性用于捕获JPEG质量损失、上采样、下采样、旋转和剪切等工件。该网络利用更大的接收域(空间图)和频域相关，结合编码器和LSTM网络分析操纵区域和非操纵区域之间的区别特征。最后，解码器网络学习从低分辨率特征映射到像素预测图像篡改定位。 利用所提出体系结构的最后一层(softmax)提供的预测掩码，通过地面真相掩码的反向传播进行端到端训练来学习网络参数。此外，还引入了一个大的图像拼接数据集来指导训练过程。该方法能够在像素级实现高精度的图像处理，并在三种不同的数据集上进行了严格的实验。 索引术语-图像伪造，篡改定位，分割，重采样，LSTM, CNN，编码器，解码器

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