首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使.gitignore仅接受与字幕相关的扩展

.gitignore是一个用于指定Git版本控制系统忽略哪些文件或目录的配置文件。它可以帮助开发人员在提交代码时自动忽略不需要版本控制的文件,如编译生成的文件、日志文件等,从而保持代码仓库的整洁和可维护性。

.gitignore文件的编写规则如下:

  1. 每行指定一个忽略规则。
  2. 使用斜杠(/)指定目录,例如:/build/ 表示忽略根目录下的build目录。
  3. 使用星号()匹配任意字符,例如:.log 表示忽略所有以.log结尾的文件。
  4. 使用问号(?)匹配单个字符,例如:?.txt 表示忽略所有名字为一个字符加上.txt的文件。
  5. 使用感叹号(!)表示不忽略特定文件或目录,例如:!important.log 表示不忽略名为important.log的文件。

对于使.gitignore仅接受与字幕相关的扩展,可以按照以下步骤进行配置:

  1. 创建或编辑.gitignore文件: 在项目的根目录下,创建一个名为.gitignore的文件,如果已存在则直接编辑该文件。
  2. 添加忽略规则: 在.gitignore文件中添加以下规则:
  3. 添加忽略规则: 在.gitignore文件中添加以下规则:
  4. 上述规则中,第一行的*表示忽略所有文件,第二行的!*.srt表示不忽略以.srt结尾的文件(字幕文件),第三行和第四行同理。
  5. 保存并提交.gitignore文件: 保存并关闭.gitignore文件,将其提交到Git仓库中。

这样配置后,Git将会忽略除了以.srt、.sub、.ass结尾的文件以外的所有文件。这样可以确保只有与字幕相关的文件被纳入版本控制。

腾讯云相关产品推荐:

  • 对象存储(COS):腾讯云对象存储(COS)是一种高扩展性、低成本的云端存储服务,适用于存储和处理大规模非结构化数据。它提供了简单易用的API接口,可用于存储字幕文件等数据。了解更多信息,请访问:腾讯云对象存储(COS)

请注意,以上答案仅供参考,具体的配置和产品选择应根据实际需求和情况进行。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

python相关文件扩展

这个过程通过编译器和不同标记、选项完成。当你运行你程序时候,连接/转载器软件把你程序从硬盘复制到内存中并且运行。 而Python语言写程序不需要编译成二进制代码。...接下来,就开始介绍python常见文件类型。 首先是我们最常见.py文件。以.py扩展文件是源代码文件,由python.exe解释,可在控制台下运行。当然也可以用文本编辑器进行修改。...接下来介绍是.pyc文件。以.pyc为扩展是python编译文件。.pyc文件是不能够用文本编辑器之类进行编辑,但是同样它优点在于.pyc文件执行速度快于.py文件。...pyw文件.pyc文件本质上没有什么区别,只是.pyw执行时候不会出现黑窗口。.pyw 格式主要是被设计来运行开发完成纯图形界面程序。 纯图形界面程序用户不需要看到控制台窗口。...最后介绍是.pyd文件,.pyd文件并不是使用python编写而成,.pyd文件一般是其他语言编写python扩展模块。

1.2K10

如何使用.gitignore忽略Git中文件和目录

注释 以井号(#)开头行是注释,将被忽略。空行可以用来提高文件可读性,并可以对相关模式行进行分组。 斜杠符 斜杠符号(/)是目录分隔符。斜杠开头模式相对于.gitignore所在目录。...**两个相邻星号符号匹配任何文件或零个或多个目录。当后跟斜杠(/)时,它目录匹配。例如,logs/将会匹配logs目录中所有文件目录。...开头模式将否定先前模式。此规则例外是,如果排除了其父目录,则重新包含文件。例如模式 *.log!error.log这将会匹配所有以.log作为扩展名文件,但不匹配error.log。...www/.gitignore:31:/yarn.lock www/yarn.lock 该命令还接受多个文件名作为参数,并且文件不必存在于你工作树中。...显示所有被忽略文件 带有--ignored选项git status命令显示所有被忽略文件列表: git status --ignored 结论 .gitignore文件使你可以从git仓库中排除文件

8.1K10

图解系统设计之Instagram

若内容(照片或视频)需一段时间才能在远程区域关注者信息流中显示,也可接受 可靠性:系统须能容忍硬件、软件故障 2 存储模式 2.1 实体 用户:存储所有用户相关数据,如ID、姓名、电子邮件、简介...Instagram有个单向关系,如若用户 A 接受用户 B 关注请求,则用户 B 可查看用户 A 帖子,但反之不成立 照片:存储所有照片相关信息,如ID、位置、字幕、创建时间等。...用户 ID 是来自用户表外键 视频:存储所有视频相关信息,如ID、位置、字幕、创建时间等。还需保留用户 ID 以确定哪个视频属于哪个用户。...由许多服务器操作多个服务处理相关请求。读服 务执行为用户获取所需内容任务,而写服务有助于将内容上传到系统。 还需缓存数据来处理数百万次读取。它通过使获取过程快速来改善用户体验。...5 最终设计 Instagram 最终设计: 6 评估 可扩展性:我们可以向应用服务层添加更多服务器以使可扩展性更好并处理来自客户端大量请求。

18610

OpenAI发布Sora技术报告深度解读!真的太强了!

说得直白一点,GAN模型就像是一位学徒,他一边不停地对着样本作画,一边接受着老师不断评分以进行提升“训练”(生成器和判别器相互博弈)。...过去研究已经证明,补丁在表示视觉数据模型时是一种有效方式。发现表明,补丁是一种高度可扩展和有效表示方式,适用于在不同类型视频和图像上进行生成模型训练。...特别将Sora一种常见训练生成模型方式进行比较,即将所有训练视频裁剪为正方形模型版本。在方形裁剪模型训练中,有时会产生显示部分主体视频情况。...引入了DALL·E 3中重新字幕技术,首先培训了一个高度描述性字幕生成器模型,并将其用于为训练集中所有视频生成文本字幕。...这一过程关键是通过对高度描述性视频字幕训练,提高文本保真度,从而提升整体视频质量。 DALL·E 3相似,巧妙地利用GPT将短小用户提示转换为更为详细字幕,然后将其发送到视频模型。

10810

走进音视频世界——Matroska封装格式介绍(二)「建议收藏」

该BlockAdditional数据可以内容一起传递给相关解码器Block Element。每一个BlockAdditional都带有一个BlockAddID,用于标识其包含数据类型。...S_VOBSUB 编解码器ID:S_VOBSUB 编解码器名称:VobSub字幕 说明:DVD上使用字幕格式相同。支持格式版本7和更高版本。...在Matroska中存储字幕指针列表: 包含字幕任何Matroska文件应该使用扩展名“.mks”。...在Matroska中存储WebVTT指导原则是: 一致性:以与其他字幕编解码器类似的方式存储数据 简单性:使现有基础架构解码和重新混合尽可能容易 完整性:从原始WebVTT文件中保留尽可能多数据...本站提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

1.2K10

如何在 Linux 中使用 ripgrep (rg) 命令?

ripgrep是一个递归正则表达式模式匹配工具,它考虑你 gitignore,如果您 gitignore 中有特定文件、扩展名或目录,ripgrep 将忽略它们,从而加快执行时间。...使 ripgrep 脱颖而出一些功能如下: 在目录中递归搜索模式 输出中颜色突出显示 支持多种编码格式,如 UTF-8、SHIFT_JIS 能够在压缩 zip 文件中进行搜索 默认情况下忽略隐藏文件并使用您...gitignore 文件进行更快搜索 您可以将其视为 grep,但主要用于搜索文件/文件内容,而不是 grep 处理原始字节流。...此选项接受一个数值并显示匹配前后行。 [20220428151722.png] 有时您可能只想查看上面的几行,包括匹配行。有时,您只需要下面的行,包括匹配行。...[20220428151756.png] 相关另一个选项是“-M”或“--max-columns”,它采用数值表示最大列数。

2.1K00

BLIP:用更干净更多样数据进行多模态预训练,性能超越CLIP!代码已开源!

此外,通过使用从web收集嘈杂图像-文本对来扩展数据集,在很大程度上实现了性能改进,但这是监督次优来源。...每个图像-文本对需要一次通过计算较重视觉Transformer正向传递,而三次通过文本转换器正向传递,以激活不同结构以计算如下所述三个损失函数。...在计算损失时,作者采用0.1标签平滑。广泛用于VLPMLM损失相比,LM使模型具有将视觉信息转换为连贯字幕泛化能力。...最后,作者将过滤后图像-文本对与人类标注对结合起来,形成一个新数据集,并使用该数据集预训练一个新模型。 上图展示了被过滤器接受和拒绝文本可视化。...上表展示了NoCaps和COCO字幕上最先进图像字幕方法进行比较。 上表展示了VQA和NLVR 2最新方法进行比较。

3.6K31

使用 CLIP 对没有标记图像进行零样本无监督分类

后来工作扩展了这种方法来预测每个图像相关短语 [2],从而实现零样本转移到其他分类数据集。...CLIP 中文本编码器只是一个解码器transformers,这意味着在每一层中都使用了掩码自注意力(双向自注意力相反)。...尽管在原始论文中没有将CLIP应用于任何语言建模应用程序,但作者利用了掩码自注意力,使CLIP在将来更容易扩展到这类应用程序。...理想 CLIP 预训练任务应该是可扩展,应该允许模型有效地从自然语言监督中学习有用表示并可以利用对比表示学习中相关工作,作者发现可以使用一个非常简单任务来有效地训练 CLIP——在一组候选字幕中预测正确相关字幕...直观地说,此类任务良好性能是由于 CLIP 在训练期间接受广泛监督以及图像说明通常以动词为中心事实,因此动作识别标签相似性比数据集中使用以名词为中心类(如ImageNet )。

1.4K10

如果你心里还只有YOLO-World你就输了!DetCLIPv3出手,性能大幅度超出一众SOTA模型!

高效训练策略:作者采用了一个预训练阶段,使用低分辨率输入,使目标字幕生成器能够从广泛图像-文本配对数据中高效学习广泛视觉概念。...高效多阶段训练: 高分辨率输入相关目标检测训练成本高昂,这对从大量图像-文本对中学习构成了重大障碍。为了解决这个问题,作者提出了一种高效多阶段对齐训练策略。...表8汇总了在不同训练阶段中使用数据详细信息。由于不同数据类型训练过程各不相同(例如,目标字幕器只接受图像-文本对数据作为输入),作者设计每个迭代全局批次包含一种类型数据。...提取图像中可直接观察到事实描述相关部分,同时过滤掉提及推理内容、气氛/外观/风格描述以及历史/文化/品牌介绍等部分。只返回结果,不包含其他内容。...“带形容词物体”, “不带形容词物体”, “父类别”。你回复应包含结果,不含多余内容。以下是字幕:{字幕}。

42110

每日学术速递4.13(全新改版)

该框架解锁了许多有趣应用,例如通过处理NeRF网络权重进行零样本分类,以及从图像或文本中检索NeRF。 提出了一种技术,使得该模型在使用合成数据训练时也能在真实图像上表现良好。...通过对所有渲染视图进行排名并将排名靠前视图输入 GPT4-Vision,我们提高了字幕准确性和细节,能够校正 Cap3D 数据集中 200k 字幕,并将其扩展到 Objaverse 和 Objaverse-XL...评估字幕3D对象对齐:利用预训练文本到3D扩散模型(如Shap·E),评估每个视图字幕3D对象特征之间对齐程度。...目前基于深度学习 (DL) 图像融合方法主要依靠 CNN 或 Transformer 来提取特征并合并不同类型数据。虽然CNN是有效,但它们接受范围是有限,限制了它们捕捉全球背景能力。...为了验证FusionMamba有效性,我们对三个图像融合任务相关五个数据集进行了一系列实验。定量和定性评价结果表明,该方法实现了最先进(SOTA)性能,凸显了FusionMamba优越性。

17910

业界 | 谷歌为YouTube添加新功能:利用机器学习自动生成音效字幕

虽然在这三种声音之外,还有远远更多声音类别能提供远远更丰富相关信息,但字幕这些音效所传递语义信息是相对清楚,比如相比于「铃声」字幕——它会引发这样问题「这是什么铃声?...最初我们做了不少检测这些背景声音工作,这些工作还包括开发可扩展未来工作基础分析框架,声音事件探测,以及其自动字幕整合。...我们问了他们很多问题,包括是否提升了他们整体体验,是否能够搞清楚视频中发生了什么并能从说明中提取出相关信息,借此了解这些变量效果如何,比如: 分别为语音字幕和音效字幕使用屏幕不同部分 当语音字母和音效字幕同时出现时...这个首次展示只是第一步,我们将继续努力为丰富视频内容匹配自动字幕,以方便那些由于不同方式不同环境而需要字幕的人。我们已经开发了一个框架,使带有音效自动字幕更丰富,但完全做好还要更加努力。...我们希望这会在社区之中激发进一步工作和讨论,比如,不仅使用自动技术提升字幕效果,也探讨使创建者生成社区贡献字幕更丰富和更好,从而进一步提升用户观看体验。 ?

1.4K40

抢先了解会声会影2023新版本哪些新功能?

制作精彩电影所需一切 VideoStudio已经扩展了它对初学者友好工具、教程和具有突破性创造力用户界面的显著组合,使视频编辑真正有趣!...添加变形或无缝过渡以及动态和3D字幕,然后使用新字幕和过渡效果增强您制作,使视频看起来更加现代和有趣!...音频提示 协调您声音和图像!手动或自动在音乐剪辑上设定音频提示点,并将视频时间线这些标记匹配,以调整每个剪辑持续时间,并使视频节拍匹配。...9-深入研究停止运动动画相机支持扩展列表,包括最新佳能和尼康相机SDK。 10-将最小默认过渡持续时间设置为0.1秒,以优先获得场景之间完美的影院级过渡。...3-使用模板快速启动项目并添加标题 将素材转换成带有字幕和过渡电影 1-创建您想要标题 尝试字幕字体和颜色,使它们视频风格和色调相匹配。动画和应用标题效果,使故事栩栩如生!

1.7K50

(超)低延迟视频流传输未来

使问题变得更复杂 WebRTC协议要求端端之间所有通信数据必须加密(音频、视频和数据应用),因此它会内嵌一些安全协议填补使用UDP协议时空白。...一开始,HLS只MPEG-TS容器格式(H.264/AVC编解码器相关)一起使用。在2016年,它增加了对FMP4(fragmented MP4)支持,从而可以支持CMAF格式并与DASH兼容。...原始切片在CDN上较长“生命”相比,它们缓存时间非常短。一旦产生完整切片,那么为了减少带宽,与其相关子切片就会从播放列表中移除。...开发HESP目的是解决其他HTTP流媒体协议局限性,它目标是: 在确保可扩展性(指依然可以主流CDN厂商合作)同时达到超低延迟(低于500毫秒)。 在传输时减少所需带宽消耗。...对于其他不能接受延迟超过1秒应用场景,你没有太多选择:WebRTC或者HESP。

1.2K20

又一个自动生成项目目录组件tree-cli,快速生成Readme项目结构

Tree-cli 是一个递归目录结构程序,可生成深度缩进文件列表。 没有指定参数时参数,tree 会列出当前目录中文件。...--ignore:忽略您指定目录或文件-接受以逗号分隔字符串作为数组: 'node_modules/, .git/, .gitignore' --link:如果符号链接指向目录,则遵循符号链接,就好像它们是目录一样...在检测到时将避免会导致递归符号链接。 --noreport:省略在树列表末尾打印文件和目录报告,并省略在控制台上打印树。 --base:指定根目录。来自cwd根相对路径和绝对路径均可接受。...此参数是可选。 -a:打印所有文件。默认情况下,tree不打印隐藏文件(以点“。”开头文件)。树决不会打印文件系统构造“。”。(当前目录)和“ ..”(上一个目录)。 -d:列出目录。...-i:使树不打印缩进线,-f选项一起使用时很有用。 -l:目录树最大显示深度。 -o:将输出发送到文件名。

2.2K31

纵观OTT服务中视频工程

然而,在某些情况下,OTT服务没有内容所有者谈判能力,这是一个需要解决问题。...通常情况下,被用来进行长宽比调整并适应屏幕尺寸。 低分辨率视频:这是指源视频最小分辨率。它可以因内容而异。某些内容采取UHD,而其他内容也可以接受 720p。 上采样视频:实际视频是720p。...将视频流压缩到尽可能低比特率,同时保持可接受质量。比特率将取决于所使用编解码器、内容复杂度、目标屏幕尺寸和分辨率。 必须同时生成不同分辨率视频以支持不同网络条件。...DRM 一些高级用例有:仅限高级消费者访问高清内容、限制通过 HDMI 端口和屏幕镜像访问内容、对内容并发视图应用使用规则、下载到期使用规则等 五、字幕隐藏字幕 字幕(文本)是单独创建,通常由字幕供应商手动创建...其他问题是这些资产相关地域、屏幕类型、许可期限等有关权限。然后是资产管理相关整个工作流程。 七、总结 从内容提供商那里获取视频内容并对其进行处理以便在OTT平台上消费,这被称为视频工程。

84730

FFmpeg使用基础

注意:字幕流有文本字幕流和图形字幕流,输出格式默认字幕编码器处理其支持字幕类型 6.2 流选择手动模式 手动选择模式下,要选定流由-map选项后流指定符(stream specifer)指定。...b:a 128k -b:v 1500k output.mp4 6.4 扩展1:复杂滤镜图中流选择 如果某个复杂filtergraph中输出流未携带标号,则这些流将被添加到第一个输出文件中。...不会选中任何字幕流,因为MP4封装格式未注册默认字幕编码器,用户也未指定字幕编码器,无编码器可用所以不会选择字幕流。 第二个输出文件out2.srt,接受文本类型字幕流。...6.5 扩展2:流处理 流处理(stream handling)和流选择是互不影响(字幕例外)。流处理通过-codec选项设置,-codec选项针对输出文件中流。...FFmpeg不会检查编码器是否能转换选定流或已转换流能否被输出格式接受。这通常也适用:当用户手动设置编码器时,流选择过程不能检查编码流是否可以复用到输出文件中。

1.6K30

扩散+超分辨率模型强强联合,谷歌图像生成器Imagen背后技术

通过调整这一向量,扩散模型学习如何调整其去噪过程以生成字幕匹配良好图像。...整体流程基础模型基本相同,除了仅仅基于字幕编码调整外,还以正在上采样更小图像来调整。整个过程可视化图如下所示: 这个超分辨率模型输出实际上并不是最终输出,而是一个中等大小图像。...DALL-E 2 使用对比目标来确定文本编码图像(本质上是 CLIP)相关程度。...性能差距一个显著部分源于 Imagen 文本编码器比 DALL-E 2 文本编码器大得多,并且接受了更多数据训练。作为这一假设证据,我们可以在文本编码器扩展时检查 Imagen 性能。...除此以外,作者还列出了 Imagen 几个关键要点,包括以下内容: 扩展文本编码器是非常有效扩展文本编码器比扩展 U-Net 大小更重要; 动态阈值至关重要; 噪声条件增强在超分辨率模型中至关重要

72340

扩散+超分辨率模型强强联合,谷歌图像生成器Imagen背后技术

通过调整这一向量,扩散模型学习如何调整其去噪过程以生成字幕匹配良好图像。...整体流程基础模型基本相同,除了仅仅基于字幕编码调整外,还以正在上采样更小图像来调整。整个过程可视化图如下所示: 这个超分辨率模型输出实际上并不是最终输出,而是一个中等大小图像。...DALL-E 2 使用对比目标来确定文本编码图像(本质上是 CLIP)相关程度。...性能差距一个显著部分源于 Imagen 文本编码器比 DALL-E 2 文本编码器大得多,并且接受了更多数据训练。作为这一假设证据,我们可以在文本编码器扩展时检查 Imagen 性能。...除此以外,作者还列出了 Imagen 几个关键要点,包括以下内容: 扩展文本编码器是非常有效扩展文本编码器比扩展 U-Net 大小更重要; 动态阈值至关重要; 噪声条件增强在超分辨率模型中至关重要

42230

打破视频标注成本壁垒,图像字幕引领文本到视频检索训练新趋势,超越零样本CLIP Baseline !

在训练过程中,作者从多个视频帧中采样视觉内容最匹配字幕,并根据每个字幕相关性对帧表示进行时间池化。...由于一个字幕可能不足以代表视频,作者引入了多字幕训练,通过扩展[5] Query 评分方法有效地使用每个视频多个文本标签。这是为了克服自动标签中潜在噪声,同时也是一种数据增强方法。...2 相关工作 作者简要概述了文本到视频检索、 未标注 视频上自监督学习、伪标签和标题生成相关研究。 文本到视频检索。...作者工作也伪标签(或自我标签)方法相关这些工作中考虑半监督 [30; 64; 65] 或小样本 [76] 设置不同,作者伪标签不需要对当前问题进行任何标注。...作者观察到,检索到视频大多数包含 Query 文本相关信息。例如,对于文本 Query :“卡通片中一个女人骑马并平静地说话”,所有检索到视频都显示卡通。

21010

论文解读 LLaMA-Adapter V2 多模态领域又一佳作

② 此外,我们通过解锁更多可学习参数,如归一化、层偏置和比例,来扩展LLaMA-Adapter,我们称之为线性层偏置调整。...③ 最后,我们引入额外专家模型(例如,字幕、检测和OCR系统)来增强LLaMA-Adapter V2图像理解能力,使我们方法区别于依赖大量图像-文本对训练数据MiniGPT-4和LLaVA等其他方法...1.3.2 分离参数联合训练 ① 我们为LLaMA Adapter V2提出了一种联合训练范式,以利用图像文本标注数据和语言指令示例。...png-05 1.4.3 视觉指令模型 > 图像字幕 通过将视觉特征添加到适应提示中,LLaMA-Adapter就可以支持多模态输入。...专家集成从而在很大程度上扩展了LLaMA-Adapter V2能力,并充分发挥了其多模态推理潜力。 png-09 png-10

1.4K30
领券