Публикации по теме 'video-editing'
Программно добавляйте водяные знаки к видео с помощью Python
Водяные знаки — это распространенный способ маркировки цифрового контента. Это позволяет брендам и создателям добавлять брендинг к своему контенту. Особенно в эту эпоху гиперсвязей, когда видео распространяются в мгновение ока, важно, чтобы бренды могли легко добавлять брендинг в свою работу.
Конечно, вы можете использовать доступные видеоредакторы или веб-приложения. Они, безусловно, просты и легко добавляют водяные знаки к одному или нескольким видео. Но что, если вам нужно поставить..
Автоматически превращайте изображения в слайд-шоу с помощью Node.js
Автоматически превращайте изображения в слайд-шоу с помощью Node.js
Обычное слайд-шоу представляет собой последовательность неподвижных изображений, которые меняются через равные промежутки времени. С современным программным обеспечением для редактирования видео вы можете выйти за рамки классического определения, добавив эффекты движения и переходы, чтобы заинтересовать вашу аудиторию.
Возможности видео слайд-шоу безграничны. Они идеально подходят для рассказывания историй,..
Как сжать видео и выполнить редактирование AV в Windows?
Есть много областей, где нам нужен самый быстрый способ редактирования видео. В Tudip наше подразделение Test Engineering обычно создает фильм о проблемах, которые они обнаруживают в приложениях. Эти фильмы затем загружаются в систему отчетности о проблемах, такую как Jira и другие. У нас есть ограничение на загрузку до 50 МБ AV. В настоящее время все используют онлайн-инструменты для быстрого сжатия видео. Но это не самый быстрый способ сделать это. Поэтому мы в Tudip..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..