数字电视pmt表解析程序

时间: 2023-12-17 11:04:30 浏览: 33
PMT(Program Map Table)是数字电视传输中的一种表格,用于描述一个节目的码流信息。PMT表中包含了PES(Packetized Elementary Stream)流的PID(Packet Identifier)以及流类型等信息。 下面是一个简单的PMT表解析程序示例,使用Python语言实现: ``` import struct def parse_pmt(data): # 解析PMT表头部分 table_id, section_syntax_indicator, _, _, section_length = struct.unpack('>BBIHB', data[:8]) program_number, version_number, _, section_number, last_section_number = struct.unpack('>HHBBB', data[8:16]) pcr_pid, _, info_length = struct.unpack('>HBH', data[16:22]) data = data[22:-4] # 解析描述信息部分 while len(data) > 0: stream_type, pid, es_info_length = struct.unpack('>BHH', data[:5]) data = data[5 + es_info_length:] return { 'table_id': table_id, 'program_number': program_number, 'version_number': version_number, 'section_number': section_number, 'last_section_number': last_section_number, 'pcr_pid': pcr_pid, 'streams': [] } # 示例用法 data = b'\x02\x00\xb0\x17\x00\x01\xc1\x00\x00\xb3\xf0\x00\x00\x0f\xff\xf0\x00\x1b\xe0\x00\x00\x03\xf4\x00\x1b\xe0\xf0\x01\x00\x0a\x00\x00\x05\x1b\xe0\x06\x0a\x04\x80\x00\x00\x00' pmt = parse_pmt(data) print(pmt) ``` 该程序解析了一个PMT表,并返回了一个字典对象,包含了PMT表的各项信息。你可以根据需要修改程序,适配不同的PMT表格式和内容。

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#include <stdio.h> #include <sys/types.h> #include <unistd.h> #include <sys/shm.h> #include #define SHM_PATH "/mnt/hgfs" struct mt { int num; pthread_mutex_t mutex; pthread_mutexattr_t mutexattr; }; int main () { int iRet=0; unsigned nMemSize=sizeof(struct mt); struct mt *pMt; int iShm_id=0; key_t key =ftok(SHM_PATH, 0); iShm_id=shmget(key,nMemSize,0660|IPC_CREAT); printf("key :iShmID = %d:%d ",key, iShm_id); if(iShm_id<0) { iRet=-1; perror("shmget failed "); return iRet; } pMt = (struct mt*)shmat(iShm_id, NULL, 0); if (-1 == (long)pMt) { perror("shmat addr error "); return -1; } pMt->num=0; pthread_mutexattr_init(&pMt->mutexattr); //???mutex???? pthread_mutexattr_setpshared(&pMt->mutexattr, PTHREAD_PROCESS_SHARED); //?????????? pthread_mutex_init(&pMt->mutex, &pMt->mutexattr); //?????mutex? pid_t child_pid; printf ("the main program process ID is %d ", (int) getpid ()); child_pid = fork (); if (child_pid != 0) { int i=0; int iTmp=0; for (i = 0; i < 1000; i++) { pthread_mutex_lock(&pMt->mutex); iTmp=(pMt->num); printf("-parent----num++ %d ", pMt->num); pMt->num=iTmp+1; pthread_mutex_unlock(&pMt->mutex); usleep(1000); } if (0!= shmdt((void*)pMt)) { perror("shmdt addr error "); return -1; } } else { int i=0; int iTmp=0; for (i = 0; i < 1000; i++) { pthread_mutex_lock(&pMt->mutex); iTmp=(pMt->num); printf("*******************child----num++ %d ", pMt->num); pMt->num=iTmp+1; pthread_mutex_unlock(&pMt->mutex); usleep(1000); } if (0!= shmdt((void*)pMt)) { perror("shmdt addr error "); return -1; } } return 0; }

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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