课程目录：

├──1_1.1-拥塞控制体系架构介绍和效果演示.mp4 154.33M
├──2_1.2-拥塞控制基础知识.mp4 58.55M
├──3_1.3-从google的一篇论文开始学习之旅.mp4 70.64M
├──4_2.1-实现RTP头部扩展的管理功能.mp4 204.86M
├──5_2.2-注册transport-cc头部扩展.mp4 163.90M
├──6_2.3-详解RTP头部扩展结构.mp4 121.73M
├──7_2.4-RTP头部扩展内存分配1.mp4 176.13M
├──8_2.5-RTP头部扩展内存分配2.mp4 99.90M
├──9_2.6-RTP头部扩展内存分配3.mp4 136.10M
├──10_2.7-RTP头部扩展内存分配4.mp4 241.96M
├──11_2.8-RTP头部扩展内存分配5.mp4 124.87M
├──12_3.1-写入SequenceNumber扩展.mp4 96.87M
├──13_3.2-处理Feedback包.mp4 171.91M
├──14_3.3-详解Feedback包结构.mp4 152.72M
├──15_3.4-解析Feedback包.mp4 109.63M
├──16_3.5-行程长度算法解码数据块.mp4 145.05M
├──17_3.6-状态矢量算法解码数据块.mp4 74.48M
├──18_3.7-解析包时间信息以及还原seq_no.mp4 190.09M
├──19_4.1-创建google拥塞控制模块.mp4 166.71M
├──20_4.2-使用观察者模式获得Feedback数据.mp4 95.54M
├──21_4.3-同wireshark对比验证数据包解析结果.mp4 141.44M
├──22_4.4-feedback数据结构转换.mp4 283.04M
├──23_4.5-在发送端记录RTP包的发送状态.mp4 257.55M
├──24_4.6-更新RTP包发送后的状态1.mp4 116.42M
├──25_4.7-更新RTP包发送后的状态2.mp4 69.21M
├──26_4.8-完成Feedback转换成内部的数据结构.mp4 89.51M
├──27_5.1-创建基于延迟的带宽估计模块.mp4 104.37M
├──28_5.2-基于延迟的带宽估计核心原理.mp4 87.53M
├──29_6.1-创建包组时间差计算类.mp4 131.72M
├──30_6.2-计算包组发送和到达时间差1.mp4 152.36M
├──31_6.3-计算包组发送和到达时间差2.mp4 176.10M
├──32_7.1-创建trendline单向延迟趋势估计器.mp4 149.41M
├──33_7.2-线性回归zui小二乘法基本原理.mp4 52.66M
├──34_7.3-线性回归zui小二乘法样本数据.mp4 118.03M
├──35_7.4-线性回归zui小二乘法计算trend.mp4 63.29M
├──36_7.5-利用trend进行网络过载检测.mp4 125.16M
├──37_7.6-过载检测阈值自适应调整.mp4 142.07M
├──38_7.7-设计实验观察trend和阈值的变化.mp4 239.39M
├──39_8.1-创建AIMD码率控制模块.mp4 116.04M
├──40_8.2-网络过载时降低码率.mp4 96.56M
├──41_8.3-AIMD-判断是否进一步降低码率.mp4 92.46M
├──42_8.4-AIMD-未知吞吐量时的码率调整.mp4 63.90M
├──43_8.5-AIMD-已知吞吐量时的码率调整.mp4 76.96M
├──44_8.6-AIMD-状态机状态转换.mp4 112.68M
├──45_8.7-AIMD-估计链路容量.mp4 192.70M
├──46_8.8-AIMD-加性增加码率.mp4 162.07M
├──47_8.9-AIMD-慢启动模式增加码率.mp4 141.41M
├──48_8.10-AIMD-乘性降低码率.mp4 127.14M
├──49_9.1-创建吞吐量估计类.mp4 124.62M
├──50_9.2-贝叶斯估计的基本思想.mp4 51.54M
├──51_9.3-以时间窗口计算样本码率.mp4 92.50M
├──52_9.4-贝叶斯估计吞吐量.mp4 133.11M
├──53_10.1-基于丢包的带宽估计核心原理.mp4 90.30M
├──54_10.2-根据RR包信息统计丢包指数.mp4 96.73M
├──55_10.3-起始阶段的带宽估计.mp4 102.63M
├──56_10.4-更新最小码率历史队列.mp4 56.96M
├──57_10.5-根据丢包率调整目标码率.mp4 127.38M
├──58_10.6-更新丢包率和RTT.mp4 196.68M
├──59_10.7-设置发送码率、max和min码率.mp4 117.23M
├──60_10.8-更新基于延迟的码率估计值.mp4 240.53M
├──61_11.1-更新估计的目标码率到pacer.mp4 177.40M
├──62_11.2-更新估计的目标码率到编码器1.mp4 84.99M
├──63_11.3-更新估计的目标码率到编码器2.mp4 126.49M
├──64_11.4-发送端码率估计测试.mp4 55.03M
├──65_11.5-周期性更新目标码率到pacer.mp4 114.84M
├──66_11.6-发送端码率估计小结.mp4 33.23M
├──67_12.1-ALR检测的基本原理和作用.mp4 27.33M
├──68_12.2-创建AlrDetector.mp4 47.99M
├──69_12.3-更新ALR状态的开始时间.mp4 121.69M
├──70_12.4-设置ALR的带宽估计值.mp4 61.74M
├──71_12.5-利用ALR优化吞吐量估计.mp4 65.31M
├──72_12.6-利用ALR优化基于延迟的码率估计.mp4 98.72M
├──73_13.1-Probe的基本原理和作用.mp4 51.35M
├──74_13.2-设置起始码率的时候触发探测.mp4 92.73M
├──75_13.3-初始化Probe.mp4 117.57M
├──76_13.4-创建ProbeCluster.mp4 98.52M
├──77_13.5-存储ProbeCluster信息到队列.mp4 135.29M
├──78_14.1-启动Probe.mp4 104.82M
├──79_14.2-Pacer高优执行probe探测任务1.mp4 73.54M
├──80_14.3-Pacer高优执行probe探测任务2.mp4 161.38M
├──81_14.4-更新探测执行后的状态信息.mp4 94.94M
├──82_14.5-构造padding包1.mp4 88.01M
├──83_14.6-构造padding包2.mp4 58.62M
├──84_15.1-创建Probe码率估计器.mp4 142.68M
├──85_15.2-统计Probe结果.mp4 141.52M
├──86_15.3-计算Probe码率.mp4 113.93M
├──87_15.4-获取和重置Probe码率.mp4 212.42M
├──88_16.1-完善设置起始码率时的探测.mp4 108.26M
├──89_16.2-将probe结果作用到基于延迟的码率估计.mp4 55.23M
├──90_16.3-设置码率估计值.mp4 81.59M
├──91_16.4-主动请求探测1.mp4 82.59M
├──92_16.5-主动请求探测2.mp4 43.79M
├──93_16.6-周期性探测处理1.mp4 57.29M
├──94_16.7-周期性探测处理2.mp4 18.94M
├──95_16.8-Probe技术小结.mp4 29.41M
├──96_17.1-通过config的方式初始化拥塞控制模块1.mp4 72.35M
├──97_17.2-通过config的方式初始化拥塞控制模块2.mp4 27.02M
└──98_18.1-总结和未来工作.mp4 36.48M