喜欢在YouTube上看视频的朋友也许会有一个苦恼:YouTube的算法会推荐一些“垃圾”视频,或者“标题党”链接。
近来 NebulaGraph 社区在 LLM + Graph 和 Graph RAG 领域进行了深入的探索和分享。在 LlamaIndex 和 LangChain 中,NebulaGraph 引入了一系列知识图谱和图存储工具,支持编排、图谱与大模型间的交互。之前,NebulaGraph 布道师古思为作为这项工作的主要贡献者已向大家详细介绍了如何构建图谱、Text2Cypher、GraphRAG、GraphIndex 等方法,并展示了相关示例与效果。
这些开源项目为用户提供了便捷的方式来下载在线媒体内容。无论是从流行视频网站如YouTube、优酷、BiliBili 等下载视频和音频,还是从网页中获取感兴趣的图片,这些项目都能满足你的需求。
看题目,相信大家都知道本文要介绍的便是经典的Youtube的深度学习推荐系统论文《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》,如果你之前已经读过该文章,那我们一起来回顾讨论一下;如果你没有读过这个文章,希望本文能够起到导读的作用,能够帮助你更好的理解文章!
如果你熟悉知识图谱和图数据库 NebulaGraph,可以直接跳到 “RAG 具体实现” 章节。如果你不熟悉 NebulaGraph,请继续往下读。
谷歌限制了YouTube api v3的请求量,一天10000配额,这里不是10000次请求,每次请求根据不同参数消耗不同配额。为了摆脱这种限制而获得更多的新发布视频,做了以下内容的方案。
Mac视频下载软件推荐VideoDuke for Mac,它支持所有流行的视频网站,并将以各种文件格式保存您的视频。您还可以以极快的速度和高质量下载Mac上的流媒体视频。您可以点击下载任何您喜欢的视频!只需将链接粘贴到视频,VideoDuke将完成剩下的工作。
大家好,今天分享这篇Writeup是关于Youtube的两个漏洞,确切来说,是Youtube Studio平台(https://studio.youtube.com/)漏洞。作者通过其中涉及的视频id和频道id,从而可以对任意Youtube视频进行属性修改,并获取到相关用户的私享频道视频。
训练 YouTube 搜索算法的员工表示,他们用来评估这个世界上最大的互联网视频平台的准则,有些难以理解并且不够充分。 编译 | 王宇欣 Rik 来源 | BuzzFeed NEWS 本月早些时候,在公众对 YouTube 可能引起不安的潜在不良内容表达强烈不满后,YouTube CEO Susan Wojcicki 表示,2018 年公司将把人类审查员的数量增至 10,000 名,以遏制不良内容。 但是,我们从获得的 YouTube 准则和截图,以及对 10 位现任及前任「评级员(训练 YouTube 搜
YouTube 是仅次于谷歌的全球第二大搜索引擎,所以,如果多语种视频是你营销策略的一部分,你可能已经在 YouTube 投入了很多时间、精力和创意了。了解 YouTube 算法,不仅对 YouTube 创作者很有帮助,对于营销者来说,了解 YouTube 的算法在 YouTube 推广中将更具主动性。如果你的品牌已经在 YouTube 建立了自己的频道,那么了解 YouTube 算法的规则会让你的频道内容给品牌带来更多曝光和转化。
经常有朋友咨询,学习 SwiftUI 的最佳路径是什么?考虑到每个人的技术背景、学习能力、工作经验均不一样,因此很难说哪种学习方式或哪些资料是适合他本人的。不过随着这个问题被反复提起,最终还是想尝试整理一些资料给对 SwiftUI 感兴趣的朋友。本文将介绍一些对学习者技术基础要求较低( 甚至可以零基础 )的教程。
本文将以MySQL 5.7 X Plugin为例,对比分析流水线(pipelining)和并行查询技术。 另一篇博文《MySQL 5.7 X Plugin支持异步查询》(Asynchronous Query Execution with MySQL 5.7 X Plugin),介绍了运行MySQL 5.7 X Plugin的方法: Hash分区 开放MySQL的CPU内核数连接 由于5.7 X Plugin只支持流水线技术(缩短往返延时),且不支持MySQL连接复用(MySQL在执行单项
编译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | reason_W 当下视频网站的火热程度大家都是有目共睹的,因此也产生了一些网红视频博主,比如深受营长喜爱的papi酱以及papitube的各位po主。 那么,这些网红是怎样使自己的视频迅速走红的,网站是通过哪些标准向广大吃瓜群众推荐视频的,其中使用了什么算法呢? 在视频网站不公开算法的情况下,上传视频的各大网红如何才能抓住视频分发过程中的套路,长期稳定地生产高品质视频内容?这里面到底有没有一条真正可行的路径?还是真的只能靠三俗内容来不断挑战广大
推荐系统将成为 Deep Learning 最重要的应用领域之一。落地场景主要在各个行业的精准营销场景,如电商产品推荐、电影音乐推荐、房屋推荐等。本质上解决的是各种信息过载背景下,个人定制化信息需求的有效满足问题,最高级的推荐不是找到你知道的需求(母爱式),而是让你发现自己不知道的喜好(父爱式),进一步拓展你的认知。
在视觉文化时代,如果您的网站包含图片,则它会获得更多的观看次数。 研究表明,如果带有照片或视频,您的内容将获得更好的好评。
翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | 史天,胡永波 每个人小时候都渴望拥有力量。可这对于蹒跚学步的孩子们来说,太不现实了,毕竟他们什么力量都没有。因此,他们总要乱发脾气、无理取闹。(不,我要的是这个香蕉,不是那个……它们看起来是一样,但你刚刚剥皮的那个我就是不要。) 他们只是想要自己做主!这种渴望自主的倾向,揭示了孩子们很多无理行为背后的动机。这种倾向同样也能用来解释YouTube视频在学龄前儿童中的受欢迎程度,一些发展心理学这样表示。 如果你没养过3岁大的小孩,你可能都不知道Yo
虽然国内必须翻墙才能登录YouTube,但想必大家都知道这个网站。基本上算是世界范围内视频领域的最大的网站了,坐拥10亿量级的用户,网站内的视频推荐自然是一个非常重要的功能。本文就focus在YouTube视频推荐的DNN算法,文中不但详细介绍了Youtube推荐算法和架构细节,还给了不少practical lessons and insights,很值得精读一番。下图便是YouTube APP视频推荐的一个例子。
作者 | Matt Gielen 编译 | 聂震坤 去年,在波士顿举办的第10届ACM推荐系统大会(ACM’s RecSys ‘16)上,来自Google的一个研究团队公布了YouTube推荐系统的深度学习论文:Deep Neural Networks for YouTube Recommendations 论文作者是Google的软件工程师 Jay Adams 与高级软件工程师 Paul Covington、Embre Sargin,他们向业界展示了YouTube在机器学习推荐算法上的深度神经网络使用
iTubeGo YouTube Downloader是一款功能强大的YouTube视频下载工具。它可以轻松地帮助用户从YouTube、Facebook、Instagram以及其他流行的视频网站上下载视频,并将其转换为各种格式,如MP4、MP3、AVI、MOV等。
YouTube 是观看次数最多的视频流媒体网站。该在线视频平台于 2005 年推出,提供范围广泛的内容,包括电视剪辑、教育视频、音乐和游戏视频、娱乐内容等。
摘要:删除您的 YouTube 频道可能是一项艰巨的任务,尤其是如果您花了数年时间来建立受众群体的话。然而,有时有必要重新开始或转向新项目。幸运的是,通过正确的方法,您可以删除频道而不会失去订阅者。
如果你是某个发行渠道(比如电影、戏剧、电视节目、网络视频)的内容工作者,那么内容的成败就取决于发行机制的运转逻辑。比如说,你制作了一档电视节目,你很想它能火起来,那么你就得知道该在哪里切入广告,怎么宣传节目,上哪个频道播放,所选的频道能被多少家庭收看,等等,诸如此类。 如果你的发行渠道是YouTube,那么你最应该搞清楚的是YouTube的算法是怎么工作的。然而,全天下所有由算法来运营的平台,要搞清楚这一点那不是一般的困难。 YouTube没有把他们算法用到的变量公之于众。要搞清楚其算法的运转原理,即使数据
“ 解读YouTube、Airbnb、Alibaba的三篇经典论文,总结Embedding在工业界的一些用法和技巧,这三篇论文亮点众多,提供的经验非常值得我们去细细品味和借鉴。这篇文章篇幅较多(2w字),几乎把三篇论文的重要内容都进行了解读和总结,需花点时间去研读,文中难免有错误和理解不对的地方,欢迎指正讨论!”
现在大家看视频越来越注重清晰度了,对于大多数人来说,720P已经无法满足视觉需求了。YouTube上面有挺多视频资料的,而且也有很多高清和极清视频,比如1080P、2K、4K和8K画质等。如果想下载YouTube高清视频,该如何操作呢?今天就给大家分享几种从YouTube下载1080P、2K、4K以及8K视频的简单方法。
衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 小美、小帅、丧彪和佛波勒,这几位AI配音的主角,已经成为某音某手用户心里比“李华”还要亲的朋友们了。 然鹅,配音显然已经满足不了AIGC“大放异彩”之心,它对短视频赛道的入侵再加一: 生成式AI,开始拍视频! 还是带画外音的那种。 这个技术来自一个名为QuickVid的新网站,它把好几个生成式AI组合成了一个工具。 创建的短视频适配YouTube、 Instagram、 TikTok和Snapchat等。、 哇哦,Unbelievable~ Quick
今天我深入研究了逻辑回归到底是什么,以及它背后的数学是什么。学习了如何计算代价函数,以及如何使用梯度下降法来将代价函数降低到最小。 由于时间关系,我将隔天发布信息图。如果有人在机器学习领域有一定经验,并愿意帮我编写代码文档,也了解github的Markdown语法,请在领英联系我。
我之前翻译过一篇文章《破解 YouTube 的视频推荐算法》,得到了很多人的好评,在各个算法、大数据公号上纷纷转载。最初看到这篇文章是@fengyoung 在Facebook上分享的,觉得题目很有意思就看了一遍,看完后感觉很有启发,遂决定翻译一下让更多人看到。
YouTube客户端是用于在移动设备上观看和上传视频的应用程序。通过YouTube客户端,您可以搜索和观看来自全球各地的视频,包括音乐、电影预告片、游戏视频、教育内容等。您还可以订阅频道、创建播放列表、点赞和评论视频,并与其他用户互动。
在这个阶段,YouTube认为应该给用户推荐曾经观看过视频的同类视频,或者说拥有同一标签的视频。然而此时,YouTube的视频已是数千万量级,拥有标签的部分却非常小,所以如何有效的扩大视频标签,被其认为是推荐的核心问题。解决方案的核心有两块,一是基于用户共同观看记录构建的图结构(Video Co-View Graph); 二是基于此数据结构的算法,被称为吸附算法(Adsorption Algorithm)。
网络爬虫被称为机器人或蜘蛛。搜索引擎广泛使用它来发现 web 上新的或更新的内容。内容可以是网页、图像、视频、PDF 文件等。网络爬虫从收集一些网页开始,然后跟随这些网页上的链接来收集新的内容。图 9-1 显示了爬行过程的一个可视化例子。
本文是 Google 在 RecSys 2019 上的最新论文,作者采用了目前主流的双塔模型,并基于此设计了一个使用双塔神经网络的建模框架,其中一个塔为 item 塔,编码了 item 大量的内容特征。
原文题目:Propensity Modeling, Causal Inference, and Discovering Drivers of Growth 作者:Edwin Chen 翻译:张逸 校对:卢苗苗 本文共5400字,建议阅读9分钟。 本文通过举例为你介绍因果推测方法、倾向建模及增长的驱动因素。 在正文之前,先想象这样一个场景。 你刚开始一份新工作,而且最近看了《僵尸世界大战》这部电影,正处于一种怀疑人生的状态。再加上前不久你的两个初创公司因为缺乏数据开不下去了,所以你看什么都不太顺眼。 你最先
分享古风田园生活的短视频频道“李子柒 Liziqi”在YouTube上获得了763万的订阅者,其短视频中传递出静谧、自给自足、远离都市的田园生活理念,赢得了无数外国人的赞赏,同时也引来了国内网友的一阵阵质疑和讨论:有人说李子柒视频里表现的生活根本就不是真正的农村生活,有人纠结于李子柒是不是我国的文化输出,有人认为这样的视频会加深外国人对中国的刻板印象……
就像国内的b站一样,YouTube不仅是一个多媒体娱乐帝国,还是一个全面的学习平台。每月无需支付订阅费即可在YouTube上观看视频。所有供你观看和学习的内容全部免费,这是一件很美妙的事情。你只需要付出宝贵的时间来观看自己喜欢的视频。
中国有优酷,美国有“油管”(AKA Youtube)。在这个视频已经成为人们日常网络娱乐消遣的时代,大家一定都很关心这些视频网站都暗藏了哪些秘密?本期数据侠Shiyu Li通过数据分析与数据可视化从不同内容的占比、关键词等方面洞察了整个Youtube,快来看看他是怎么做的吧~
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古德哈特定律指出,“当一个指标成为目标时,它就不再是一个好的指标。”在他们的心中,当前的人工智能方法所做的就是优化指标。优化指标对人工智能来说,既不新奇也不独特,但这样做可以让人工智能特别高效(甚至过份高效)。
在此视频中,您将学习如何获取威胁情报报告并搜索攻击行为,任何级别的分析师可通过elastic security实现此目标。
在如今的世界中,算法已经成为了我们日常生活的核心。当你进行网络搜索,滚动浏览社交媒体上的信息,或者从Spotify上接收到歌曲推荐时,实际上你正在被算法指导,甚至算法比你本人更了解你的消费习惯。
推荐系统试图依据用户旧物品评级或偏好来预测对某一物品的评级或偏好。为了提高服务质量,几乎每个大公司都使用推荐系统。
这个项目是由艾伦·王,Aravind Srinivasan,Kevin Yee和Ryan O ‘ farrell设计的。 脚本和模型地址:https://github.com/allenwang28/YouTube-Virality-Predictor 在我们的模型中输入你自己的缩略图和标题来预测视频视图。 模型地址:https://enigmatic-wave-74142.herokuapp.com/ 背景 在过去的5年中,YouTube向YouTube的内容创作者支付了超过50亿美元。PewDiePie
MediaHuman YouTube Downloader 是一款适用于 Windows 和 macOS 的免费软件工具,允许用户从 YouTube、Vimeo、SoundCloud、DAIlymotion、VEVO 和其他网站下载视频和音乐。该软件支持多种视频和音频格式,如 MP4、AVI、FLV、MOV、WebM、MP3、M4A、OGG 等。
Bleeping Computer 网站披露,一个新的恶意软件包利用受害者YouTube频道宣传流行游戏的破解方法,这些上传的视频中包含了下载破解和作弊器的链接,但是受害者安装的却是能够自我传播的恶意软件包。
YouTube上面有很多优秀频道,这些频道视频的封面设计得非常吸引人,希望可以下载下来借鉴,在知乎上看了不少教程,都是获取视频id拼接url形式,如果大批量下载就不怎么方便了,后来百度了一通发现有种方法:
官方文档的内容不算多,基本半天到一天就能够看完。看完官方文档并不意味这你就掌握Google Analytics,只能是有个基本的了解。后面很多的时候会需要查官方文档的,毕竟Google Analytics里面规则有时候会变化的,以官方的为准,网址:https://support.google.com/analytics/
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