比较分析:第三方实时聊天工具的优劣
最编程
2024-08-09 17:53:25
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首发于fxm5547的博客
本次调研网易云信、环信、融云、leancloud和腾讯云通信。阿里的云旺因应用场景及基础功能不全部满足,故不考虑。
2. 功能分析
2.1 基础消息功能对比
功能 | 网易云信 | 环信 | 融云 | leancloud | 云通信 |
---|---|---|---|---|---|
基础聊天 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
群组聊天 | 最多2000人 | 最多2000人 | 最多3000人 | 最多500人 | 最多10000 |
聊天室 | 支持 | 最多5000人 | 支持 | 建议最多5000人 | 支持 |
图片消息 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
视频消息 | 支持 | 支持 | 不支持 | 支持 | 支持微视频 |
音频消息 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
位置消息 | 经纬度和描述 | 经纬度和描述 | 经纬度和描述 | 经纬度和描述 | 经纬度和描述 |
Web链接 | |||||
实时音频 | 可多人 | 一对一 | 可多人 | 不支持 | 不支持 |
实时视频 | 可多人 | 一对一 | 可多人,多清晰度 | 不支持 | 不支持 |
离线消息 | 支持 | 支持 | 支持 | 需手动启用 | 支持 |
文件传输 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 28M以下 |
自定义消息 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
2.2 扩展服务功能对比
功能 | 网易云信 | 环信 | 融云 | leancloud | 云通信 |
---|---|---|---|---|---|
已读回执 | 支持 | 支持 | 支持 | 不支持 | 支持 |
消息撤回 | 支持 | 不支持 | 支持 | 不支持 | 不支持 |
敏感词过滤 | 不支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
服务端消息记录 | 基础版1年 | 7天,单会话500条 | 手动开启,最多6个月 | 需开通存储服务 | 保存7天 |
消息记录同步Api | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
用户关系管理 | 支持 | 支持 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
教学白板 | 支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 |
消息加密 | 支持 | 不支持 | 不支持 | ||
平台支持 | iOS、android、PC、Web | iOS、android、Web、Linux | iOS、android、Web | iOS、android | iOS、android、PC、Web |
2.3 群组核心功能对比
功能 | 网易云信 | 环信 | 融云 | leancloud | 云通信 |
---|---|---|---|---|---|
群资料 | 头像、名称、介绍、公告、类型 | 名称、描述、人数、类型 | 名称 | 名称 | 名称、头像、简介、公告、当前人数等 |
群形态 | 普通群、高级群 | 私有群、公开群 | 自己维护 | 自己维护 | 私有群、公开群 |
加入方式 | 邀请、申请 | 邀请、申请 | 自己维护 | 自己维护 | 邀请、申请 |
成员管理 | 群昵称修改,禁言,踢出,设置或移除管理员 | 移除,黑名单 | 自己维护 | 自己维护 | 群昵称修改,禁言,踢出,设置或移除管理员 |
群管理 | 修改群资料,解散或转让群,设置管理员,群禁言 | 修改群资料,解散群,屏蔽群消息 | 自己维护 | 自己维护 | 修改群资料,解散,设置管理员,群禁言 |
3. 核心服务稳定性分析
4. 核心服务价格对比
定制一套类似的核心服务,分析5家服务提供的产品报价,有效对比并综合选出最优性价比的方案。
网易云信报价3800/月,其中聊天室2000/月
- 群容量:200人;
- 单人建群200个;
- 开通聊天室;
- 历史消息记录存储1年;
- 消息漫游和离线消息;
- 10T存储空间;
- 10000日活;
- 实时音视频需另外付费;
环信报价免费
- 基础通信功能;
- 群无限制;
- 聊天室;
- 实时音频和视频(特有);
- 单用户离线消息保存7天;
- 单群内离线消息保存500条;
- 日活30万以下;
融云报价2000/月
- 基础通信功能;
- 群无限制;
- 聊天室;
- 聊天消息云端存储;
- 日活10000;
- 实时音视频需另外付费;
learncloud报价447.24/月
- 文件存储1T(消息存储另外收费);
- 文件下载流量每月15G免费;
- 群无限制;
- 聊天室;
- 基础通信功能;
- 日活10000;
- 无实时音视频服务;
腾讯云通信报价免费
- 基础通信功能;
- 群无限制;
- 聊天室;
- 消息漫游,仅保存7天;
- 日活低于10万;
- 无实时音视频服务;
注:
- 网易云信有专业运维团队24小时技术服务,有论坛;
- 腾讯云通信可提工单,但没有论坛;
- 环信有社区论坛,无在线技术客服;
- 融云有工单服务支持,无技术论坛社区;
- learncloud有技术社区,工单服务需付费开通;
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计算机视觉中,究竟有哪些好用的目标跟踪算法(下)-快速变形主要因为CF是模板类方法。容易跟丢这个比较好理解,前面分析了相关滤波是模板类方法,如果目标快速变形,那基于HOG的梯度模板肯定就跟不上了,如果快速变色,那基于CN的颜色模板肯定也就跟不上了。这个还和模型更新策略与更新速度有关,固定学习率的线性加权更新,如果学习率太大,部分或短暂遮挡和任何检测不准确,模型就会学习到背景信息,积累到一定程度模型跟着背景私奔了,一去不复返。如果学习率太小,目标已经变形了而模板还是那个模板,就会变得不认识目标。(举个例子,多年不见的同学,你很可能就认不出了,而经常见面的同学,即使变化很大你也认识,因为常见的同学在你大脑里面的模型在持续更新,而多年不见就是很久不更新) 快速运动主要是边界效应(Boundary Effets),而且边界效应产生的错误样本会造成分类器判别力不够强,下面分训练阶段和检测阶段分别讨论。 训练阶段,合成样本降低了判别能力。如果不加余弦窗,那么移位样本是长这样的: 除了那个最原始样本,其他样本都是“合成”的,100*100的图像块,只有1/10000的样本是真实的,这样的样本集根本不能拿来训练。如果加了余弦窗,由于图像边缘像素值都是0,循环移位过程中只要目标保持完整那这个样本就是合理的,只有目标中心接近边缘时,目标跨越边界的那些样本是错误的,这样虽不真实但合理的样本数量增加到了大约2/3(padding= 1),即使这样仍然有1/3(3000/10000)的样本是不合理的,这些样本会降低分类器的判别能力。再者,加余弦窗也不是“免费的”,余弦窗将图像块的边缘区域像素全部变成0,大量过滤掉分类器本来非常需要学习的背景信息,原本训练时判别器能看到的背景信息就非常有限,我们还加了个余弦窗挡住了背景,这样进一步降低了分类器的判别力(是不是上帝在我前遮住了帘。不是上帝,是余弦窗)。 检测阶段,相关滤波对快速运动的目标检测比较乏力。相关滤波训练的图像块和检测的图像块大小必须是一样的,这就是说你训练了一个100*100的滤波器,那你也只能检测100*100的区域,如果打算通过加更大的padding来扩展检测区域,那样除了扩展了复杂度,并不会有什么好处。目标运动可能是目标自身移动,或摄像机移动,按照目标在检测区域的位置分四种情况来看: 如果目标在中心附近,检测准确且成功。 如果目标移动到了边界附近但还没有出边界,加了余弦窗以后,部分目标像素会被过滤掉,这时候就没法保证这里的响应是全局最大的,而且,这时候的检测样本和训练过程中的那些不合理样本很像,所以很可能会失败。 如果目标的一部分已经移出了这个区域,而我们还要加余弦窗,很可能就过滤掉了仅存的目标像素,检测失败。 如果整个目标已经位移出了这个区域,那肯定就检测失败了。 以上就是边界效应(Boundary Effets),推荐两个主流的解决边界效应的方法,但速度比较慢,并不推荐用于实时场合。