该压缩包名为WiresharkPlugin-master.zip。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
rtp_h264_export.lua负责解码RTP包中的H264编码数据。rtp_h265_export.lua则用于解码RTP包中的H265编码数据，并提取裸数据以生成码流文件。为了确保插件能够正确识别H265协议，在较早版本的Wireshark中，需要先导入rtp_h265.lua插件。然而，对于Wireshark 3.0及以上版本，已经集成了对H265协议的解析功能，因此不再需要手动导入该插件。此外，rtp_ps.lua和rtp_ps_export.lua插件具备实现对PS媒体流的解析和裸流导出到文件的能力，并能够根据PS媒体流中的视频类型自动识别出H264或H265码流。同时，rtp_pcma_export.lua、rtp_pcmu_export.lua、rtp_silk_export.lua、rtp_g729_export.lua、rtp_amr_export.lua等插件专门用于解析RTP流中的各种音频格式并将其导出为文件。关于加载这些插件的方法：首先，建议在Wireshark安装路径下的init.lua文件中采用一种自动扫描策略，以避免每次添加新的Lua插件时都需要修改init.lua文件。具体而言，可以通过以下方式实现：使用--dofile(DATA_DIR..dtd_gen.lua)以及for filename in Dir.open(USER_DIR, .lua) do dofile(USER_DIR..filename)end语句来自动扫描用户目录下所有.lua文件并加载它们。这种方法允许将插件存储在任意位置，只要在dofile语句中指定正确的目录即可。其次，另一种方法是在Wireshark的“关于”页面“文件夹”目录下“个人Lua插件”对应位置存放所需的插件。请注意，这种方法限制了插件只能存储在指定的目录下，并且不能识别该目录下的子目录。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

lz4-master.zip压缩包

优质

Lz4-master.zip是一款高效的实时数据压缩和解压库软件，适用于需要快速处理大量数据的应用场景。该压缩包内含源代码及相关文件，便于开发者集成使用。 LZ4是一种高效的压缩算法，由Yann Collet开发并在开源社区广泛使用。它在性能与压缩比之间取得良好平衡，特别适合需要快速处理数据的应用场景。Go语言环境中的LZ4实现使开发者能够轻松集成这种技术。 `lz4-master.zip`包含的是一个源代码仓库的主分支压缩文件，可能是来自GitHub上的项目pierreclz4。该项目提供了用Go编写的LZ4库，方便在Go应用中使用该算法进行数据压缩和解压操作。在Go语言环境中使用LZ4时，通常需要了解以下几个关键点： 1. **安装库**：通过`go get`命令下载并安装LZ4的Go库。对于从zip文件提取出来的项目，在导入到你的工作区后，可以利用`go build`或`go install`进行编译和安装。 ```bash $ unzip lz4-master.zip $ cd lz4-master $ go build $ go install ``` 2. **API接口**：LZ4的Go库提供了如`Encode`（用于压缩）及`Decode`(用于解压)等关键函数。这些函数通常接受字节切片作为输入，并返回相应的操作结果。 ```go import ( github.compierreclz4 ) func compress(data []byte) []byte { compressed := make([]byte, lz4.CompressBound(len(data))) n, _ := lz4.Encode(compressed, data) return compressed[:n] } func decompress(compressed []byte) ([]byte, error) { decompressedSize := int64(lz4.Header{}.MaxDecompressedSize()) decompressed := make([]byte, decompressedSize) n, err := lz4.Decode(decompressed, compressed) if err != nil { return nil, err } return decompressed[:n], nil } ``` 3. **流式压缩和解压**：LZ4库支持处理大量数据的流式操作，这在大文件处理中特别有用。 4. **性能优化**：考虑到LZ4的优势在于其高速度，在编写代码时应考虑如何最大化利用这一点。例如，通过并发处理多个数据块可以进一步提升整体压缩速度。 5. **安全与错误处理**：实际应用中需要注意错误处理机制的完善性，确保程序在遇到异常情况如输入格式问题或内存不足等情形下不会崩溃。 6. **与其他技术结合使用**：LZ4常被用于网络传输、存储系统及日志记录等领域。例如，在HTTP响应体压缩上可以减少数据量；或者通过存储系统中的文件压缩来节省空间。掌握这些基本知识后，你可以在Go项目中充分利用LZ4的优势实现高效的数据处理操作，并根据具体需求进行性能测试和优化以达到最佳效果。

draco_gltf压缩工具（gltf-pipeline-master.zip）

优质

Draco_GLTF是一款基于Google Draco算法的GLTF模型压缩工具，可通过减少文件大小来提高3D图形的数据传输效率。该工具由gltf-pipeline项目提供支持，适用于优化大型场景和复杂模型。下载gltf-pipeline-master.zip以获取最新版本。在3D渲染领域，高效的数据传输与快速的场景加载对于提升用户体验至关重要。gltf（GL Transmission Format）是一种轻量级、跨平台的3D模型格式，在WebGL和Three.js等JavaScript库中广泛应用。然而，原始gltf文件可能包含大量数据，导致加载速度慢且内存消耗大。为了解决这个问题，可以使用draco_gltf压缩工具对gltf模型进行优化处理，以减小文件大小并提高加载效率。本段落将以官方提供的glTF处理工具集——gltf-pipeline-master为例，详细介绍如何利用该工具进行模型的优化操作。gltf-pipeline提供了多种功能，如转换、优化和压缩等，并且其中包含draco模块来实现几何数据的高效编码与解码过程。在使用gltf-pipeline之前，请确保已安装Node.js环境，因为此工具是基于Node.js开发的。下载并解压gltf-pipeline-master.zip文件后进入项目目录，在命令行中运行`npm install`以安装必需的依赖项。接下来可以利用该工具对glTF模型进行压缩处理了。基本命令格式如下： ```bash node .bingltf-pipeline.js -i input.gltf -o output.gltf --draco --dracoDecoderPath pathtodraco_decoder.node ``` 这里，`-i`参数指定了输入的glTF文件位置；`-o`参数用于设置输出的优化后模型路径；同时使用了--draco标记来开启Draco压缩，并通过指定路径引入对应的解码器。 Draco算法能够有效编码顶点坐标、法线等几何数据，以减少冗余信息并保持较高的解析速度与显示质量。在进行压缩操作时还可以调整压缩级别参数（如`--dracoCompressionLevel`），来平衡模型的存储需求和加载效率之间的关系：数值范围通常为0到10之间，值越大则表示更高的压缩率但可能带来较慢的解压时间。值得注意的是，在启用Draco压缩之后，需要在加载glTF文件时引入相应的Draco解码库。对于Three.js用户来说，可以通过如下代码添加： ```javascript if (THREE.DRACOLoader) { let dracoLoader = new THREE.DRACOLoader(); dracoLoader.setDecoderPath(pathtodraco_decoder.wasm); sceneLoader.addLoader(dracoLoader); } ``` 其中`pathtodraco_decoder.wasm`应替换为实际的解码器WebAssembly文件路径。综上所述，draco_gltf压缩工具gltf-pipeline-master.zip提供了一套完整的glTF模型优化方案。通过集成Draco压缩算法能够显著降低模型的数据量需求，并且有助于提高Web应用的整体性能表现。在具体的项目实践中可以根据实际需要调整相关参数设置并结合Three.js等库实现高效的3D内容加载与渲染效果。

批量解压多个ZIP文件并以原压缩包名重命名.bat

优质

这是一个用于自动化处理大批量ZIP文件的批处理脚本。它可以一次性解压所有指定文件夹内的ZIP压缩包，并将解压后的文件夹名称更改为原本ZIP文件的名字，从而大大提高工作效率和文件管理的便捷性。批量解压多个zip压缩包并将解压出来的文件以该压缩包的名称重新命名（与要处理的文件放在一起运行）需要安装WinRAR软件。

rabbitmq压缩包

优质

RabbitMQ压缩包包含开源消息代理和队列服务器，支持AMQP协议，适用于多种编程语言，帮助企业实现异步通信、解耦系统模块。这段文字包含以下文件：rabbitmq-server-3.4.1-1.noarch.rpm、esl-erlang-compat-R14B-1.el6.noarch.rpm 和 esl-erlang_17.3-1_centos_6_amd64.rpm。

WXMovie压缩包

优质

WXMovie压缩包包含了一系列精选电影和电视剧资源，旨在为用户提供便捷的一站式观看体验。注意这个描述是基于假设内容编写的，因为“WXMovie压缩包”本身没有具体说明其具体内容或性质。在实际情况中，请确保遵守版权法律及规定。【WXMovie】是一款专为iOS平台设计的视频播放应用程序，旨在提供流畅、便捷的观影体验。作为一款专注于移动设备的视频播放器，它具备了一系列针对iOS优化的功能和特性，使得用户能够在iPhone或iPad上轻松享受各种格式的视频内容。在开发这样的应用时，开发者需要考虑以下几个关键知识点： 1. **多媒体框架集成**：iOS中的AVFoundation框架是处理音频和视频的核心工具。开发者需要深入理解AVPlayer、AVPlayerItem、AVAsset等类的使用，以实现视频的加载、播放、暂停、快进、快退等功能。 2. **视频格式支持**：iOS设备支持多种视频编码格式，如H.264、HEVC等。开发人员需确保WXMovie能识别并播放这些常见格式，并可能需要使用AVAssetExportSession来处理不兼容的视频格式。 3. **流媒体技术**：为了支持在线观看，开发者可能需要集成HTTP Live Streaming (HLS)技术，这允许视频内容根据网络条件动态调整质量，保证流畅播放。 4. **用户界面设计**：iOS应用强调简洁和易用性。WXMovie应有直观的控制面板，包括播放/暂停按钮、进度条、音量控制等。UI设计需遵循Apple的人机交互指南。 5. **性能优化**：在iOS设备上，内存和处理器资源有限，开发者需要优化视频解码和渲染过程以减少CPU和GPU的负载，确保长时间观看不会导致设备过热或电池迅速耗尽。 6. **离线下载**：考虑到网络环境可能不稳定，WXMovie提供了离线观看功能。这需实现视频的本地存储与管理及与服务器同步更新的功能。 7. **字幕支持**：为了满足不同用户的需求，视频播放器通常需要支持外挂字幕文件（如SRT、VTT等格式）加载和显示同步。 8. **硬件加速**：利用硬件解码可以提升效率并减少软件解码带来的性能消耗。iOS设备支持这一功能，开发者需正确配置以充分利用此优势。 9. **后台播放**：尽管iOS允许音频在后台持续播放，默认情况下视频会在进入后台时暂停。为了实现视频连续播放，需要设置适当的音频会话类别。 10. **隐私权限**：iOS对用户数据有严格保护要求，开发人员必须请求访问用户的媒体库权限才能读取和播放本地存储的视频文件。通过上述技术实现与优化，WXMovie能够为用户提供一个功能全面且高效的移动观影体验。

bin.tar.xz 压缩包

优质

bin.tar.xz 是一个使用 tar 格式打包，并通过 xz 算法压缩的文件集合。它通常包含可执行文件或二进制程序，适用于Unix-like系统中的软件安装和分发。在使用VSCode开发Golang项目时，由于网络原因通常难以成功下载所需工具。这里提供了一些预先编译好的可执行文件，可以直接放置到gopath目录下的bin目录中使用。这些文件适用于Linux系统，具体测试环境为Ubuntu 18.04版本，但应该可以在其他类似的环境中正常运行。

Spire.Pdf压缩包

优质

Spire.Pdf是一款功能强大的PDF文档处理工具软件，其压缩包内含安装程序及相关文件，可帮助用户轻松实现PDF文档的创建、编辑和转换等操作。打印PDF文件，免费无水印，亲测好用，不满意可反馈改进。

Libyuv压缩包

优质

Libyuv是一款由Google开发的高性能音视频编解码库，专注于YUV格式的处理与转换，广泛应用于实时通信和多媒体领域。该库主要解决的问题是：当需要实时处理视频流中的每一帧图片时，由于频繁的图像处理导致界面卡顿。我自己测试的结果显示，将每一帧相机预览图片源数据转换成bitmap并进行缩放、旋转、镜像等操作后所消耗的时间大约是使用libyuv库完成相同操作时间的两倍。由此可见libyuv库的优势所在。该库是由Google官方提供的，可以放心使用，并且功能强大。

USB_VPC_压缩包

优质

简介：此压缩包包含用于配置和管理USB虚拟私人云（VPC）环境的相关文件与工具。博客附件提供了基于STM32F103C8芯片的虚拟串口(VPC)工程文件，该工程使用HAL库构建。此项目旨在帮助开发者理解和实现STM32微控制器上的虚拟串口功能。

Flask_DataView_压缩包

优质

Flask_DataView是一款基于Python Flask框架的数据视图工具，帮助开发者快速搭建数据展示和管理平台。此压缩包包含所有必要文件及文档，便于直接使用或二次开发。基于 Flask 和 Pyecharts 实现了一个图表大屏，并使用 AJAX 实现了数据的动态刷新功能。相关教程可以参考上的相关文章。