Python中时间格式的问题：models与form与mysql中的不一致。

Posted 2023-04-18

models里面定义了一个：
datetime=models.DateTimeField()

然后用syncdb将字段添加到了mysql

然后另外一个页面通过一个表格设定：
datetime=forms.DateField()

现在网页显示出了一个对话框，输入时间后显示出错误信息：
[u"'form.datetime' value has an invalid format. It must be in YYYY-MM-DD HH:MM[:ss[.uuuuuu]][TZ] format."]

看起来像是因为时间格式错误而导致的，而我输入了2012-09-12 09:23 ，这样的格式。还是显示同样的错误，很崩溃。

做个简单的测试，把系统时间按照YYYY-MM-DD HH:MM[:ss[.uuuuuu]][TZ]格式输出，再把你的时间格式按这个存进去，看能不能输出。
YYYY-MM-DD HH:MM[:ss[.uuuuuu]][TZ]，后面的timezone，你有没有？

或者这样设置格式也行啊
value|date:"Y-m-d H:i:s"
2011-12-0210:30:00 参考技术A 要一致才成。前面用的是DateTimeField，后面用的是DateField，这是不同的。你可以参考一下admin里的代码。浏览器里查看源代码，或者是看它的template就搞定了。

视频压缩格式H.264中时间冗余与运动补偿问题

在使用FFMpeg的过程中，会经常遇到几种视频压缩格式H.263, H.264, H.265等。其中H.264格式使用最为广泛与流行，其以致力于提供更高的编码效率与连续的高质量视频画面而闻名
 

H.264 采用的主要压缩技术

• 帧内预测压缩技术
• 帧间预测压缩技术
• 整数离散余弦变换等

 

数据冗余问题

在视频压缩过程中，如何保证拥有高质量画面的同时提供更高的编码效率呢？这就要解决视频压缩过程中的数据冗余问题

• 空间数据冗余
• 时间数据冗余

在一个高帧率的视频中，每一帧与其相邻帧之间的图像是非常相似的，往往只有细微的差距。如果保存了所有帧的数据，这就造成了时间数据冗余问题。没有必要保存所有帧数据，只需要保存每一组相似图像帧中的第一帧数据（如何对判定帧与帧之间是相似的，从而可以判定为一组呢？）然后通过某种算法来预测该组内剩余帧的数据（涉及到了运动估计与运动补偿）
 

帧分组

判定相邻帧是相似的可以划分为一组的依据：在相邻几幅图像帧数据中，只有10%以内的像素店有差别，且其亮度值差别不超过2%，色度值差别不超过1%，就认为这样图像可以划分为一组。

我们只保存每一个相似组中的第一帧（IDR帧）的数据，而剩余的帧（P帧），通过帧间预测压缩技术来预测出来
 

帧间预测压缩技术

又称运动估计与补偿技术，简单描述就是记录一个相似组内某个物体的运行轨迹（运动矢量）信息，在解压缩时通过这个轨迹信息和把保存的第一帧数据来恢复剩余的帧数据。

如何获取物体的运动矢量？

编码器在对帧数据进行扫描时，获取到某个物体的具体位置（X, Y），然后在其相邻帧中的（X, Y）的临近位置寻找该物体，获取具体位置（X1, Y1），扫描完一个相似组后就获取了一系列的位置坐标。通过这些位置坐标就可以计算运动矢量。

该技术解决的是时间维度上的数据冗余问题。