arraybuffer

This question already has an answer here: Why is creating a Float32Array with an offset that isn't a multiple of the element size not allowed? 3 answers The TypedArray specification states that an ArrayBufferView may be created this way: TypedArray(ArrayBuffer buffer, optional unsigned long byteOffset, optional unsigned long length) However, the second parameter, byteOffset , has a limitation: The given byteOffset must be a multiple of the element size of the specific type, otherwise an exception is raised. This means we cannot work with odd offsets for two-byte views, such as: var view1 = new

Given a 64-bit (8-byte) little-endian ArrayBuffer of bytes, how can we read 64-bit integer values in JavaScript? I experimented and came up with this, but is there a more elegant solution given that DataView does not yet provide getUint64() ? const bytes = new Uint8Array([ 0xff,0xff,0xff,0xff, 0xff,0xff,0xff,0xff ]); // [----- left -----] [---- right ----] const view = new DataView(bytes.buffer); // split 64-bit number into two 32-bit numbers const left = view.getUint32(0, true); // 4294967295 const right = view.getUint32(4, true); // 4294967295 // combine the 2 32-bit numbers using max 32-bit

原文： https://juejin.im/post/5d91c2d85188251662293adb 前言 最近在做一个项目，需要对webRTC录制的音频进行处理，包括音频的裁剪、多音频合并，甚至要将某个音频的某一部分替换成另一个音频。 原本笔者打算将这件工作交给服务端去完成，但考虑，其实无论是前端还是后台，所做的工作是差不多的，而且交给服务端还需要再额外走一个上传、下载音频的流程，这不仅增添了服务端的压力，而且还有网络流量的开销，于是萌生出一个想法：为什么音频处理这件事不能让前端来做呢？ 于是在笔者的半摸索半实践下，产生出了这篇文章。废话少说，先上 仓库地址 ，这是一个开箱即用的前端音频剪辑sdk（点进去了不如就star一下吧） ffmpeg ffmpeg 是实现前端音频处理的非常核心的模块，当然，不仅是前端，ffmpge作为一个提供了录制、转换以及流化音视频的业界成熟完整解决方案，它也应用在服务端、APP应用等多种场景下。关于ffmpeg的介绍，大家自行google即可，这里不说太多。 由于ffmpeg在处理过程中需要大量的计算，直接放在前端页面上去运行是不可能的，因为我们需要单独开个web worker，让它自己在worker里面运行，而不至于阻塞页面交互。 可喜的是，万能的github上已经有开发者提供了 ffmpge.js ，并且提供worker版本，可以拿来直接使用。

Arrays Array 固定长度； ArrayBuffer 可变长度 arr.toBuffer , buf.toArray 初始化是不要使用 new 使用 () 访问元素 使用 for (elem <- arr) 遍历元素；倒序 arr.reverse 使用 for (elem <- arr if ...) ... yield ... 转换为新的数组 等价于 arr.filter(...).map(...) 或者更简洁 arr filter { ... } map {...} 与 Java 的数组通用，如果是 ArrayBuffer ， 可配合 scala.collection.JavaConversions 使用 在做任何操作前都会转换为 ArrayOps 对象 构建多维数组 val matrix = Array.ofDim[Double](3, 4) // 3 行 4 列 Maps & Tuples 创建、查询、遍历 Map 的语法便捷 val scores = Map("a" -> 100, "b" -> 90, "c" -> 95) 创建的默认为 immutable 的 hash map 可变的 Map 需要显式指定 scala.collection.mutable.Map 创建空的 Map 需指定类型 new scala.collection.mutable

1.foreach val list = new ArrayBuffer() myRdd.foreach(record => { list += record }) 2.foreachPartition val list = new ArrayBuffer rdd.foreachPartition(it => { It.foreach(r => { list += r }) }) 说明： foreachPartition属于算子操作，可以提高模型效率。比如在使用foreach时，将RDD中所有数据写Mongo中，就会一条数据一条数据地写，每次函数调用可能就会创建一个数据库连接，此时就势必会频繁地创建和销毁数据库连接，性能是非常低下；但是如果用foreachPartitions算子一次性处理一个partition的数据，那么对于每个partition，只要创建一个数据库连接即可，然后执行批量插入操作，此时性能是比较高的。 参考官网的说明： https://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html 来源： https://www.cnblogs.com/shaozhiqi/p/11599748.html

I have two canvas, and I want to pass the content of canvas1, serialize it to an ArrayBuffer, and then load it in canvas2. In the future I will send the canvas1 content to the server, process it, and return it to canvas2, but right now I just want to serialize and deserialize it. I found this way of getting the canvas info in bytes: var img1 = context.getImageData(0, 0, 400, 320); var binary = new Uint8Array(img1.data.length); for (var i = 0; i < img1.data.length; i++) { binary[i] = img1.data[i]; } And also found this way of set the information to a Image object: var blob = new Blob( [binary],