一、写在前面 真的，为什么别人发游戏这么多人看，我发了两次了加起来才一百个。...，不知道我顶不顶得住~ [f05d817730714c1fbf670327955bca38~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image] 二、准备工作 1、使用的环境 python 3.8...pycharm 2021.2 专业版 2、要用的第三方模块 selenium requests parsel 三、大致流程 鉴于你们不喜欢我啰嗦，但是流程呢，我还是要给你们写出来，所以我就单独把它列出来了...[图片] 1、网站分析(明确需求) 在视频网页源代码当中找到 embedUrl 对应的链接； 在链接当中找到视频播放地址，在元素面板当中； 发现规律 embedUrl上面的 groupby_id 其实就是当前视频链接上的...id，下载视频的时候 就只需要 一个 id 就可以下载视频； 2、代码实现过程 构建embedUrl 使用selenium访问该链接 提取视频链接地址 拼接视频链接地址 使用requests发送请求
此屏幕显示可用于创建ASP.NET Core应用程序的不同项目模板。 各个模板简单说明 空：名称暗示的“空”模板不包含任何内容。...Web应用程序（模型视图控制器）:此模板包含创建Model，视图(Views)和控制器文件夹并添加Web特定的内容，如CSS，JavaScript文件，布局文件和网站所需的其他资源，也可以基于此模板创建...下面的屏幕截图显示了我使用Web应用程序（模型视图控制器）创建的项目。请注意，我们有Modes，Views和Controllers文件夹。...API：此模板包含创建ASP.NET Core RESTful HTTP服务所需的一切 AP I 不需要所有网站特定的内容，如JavaScript文件，CSS文件，视图文件，布局文件，因为它没有用户界面...任何使用RCL的应用程序都可以覆盖它包含的视图和页面。我们将在后面发布的视频中讨论RCL。
今天我要介绍一个可以解决这些问题的工具——AER。在之前的视频中，我已经介绍过AER，它可以帮助你对代码进行修改。 Aider 比 Maestro 好得多，因为你还可以使用它进行改进。...我将在本视频中生成游戏、网站、应用程序等。你还可以使用它进行文本到前端、文本到应用程序和其他操作。...我在之前的云工程师视频中也提到过，它基本上就是一个更强大的clae工程师。AER允许你与大语言模型一起配对编程，在本地git库中编辑代码。...发送提示后，代码开始生成，屏幕上显示了所有内容，包括代码差异。几分钟后，代码生成完毕，创建了三个文件并进行了git提交。这与Maestro类似，但更好。让我们看看生成的代码。...接下来，我们请求它生成一个待办事项应用程序。几分钟后，代码生成完毕，可以创建和删除任务. 但没有编辑和标记为完成的按钮。发送请求后，几分钟后，按钮也添加好了。
一个高效的模型能够在实时视频上获得实时结果 - 无需耗尽电池或使手机变热，就可以在其上煎鸡蛋。 传统的神经网络，如VGGNet和ResNet要求太高，我通常建议切换到MobileNet。...这是从运行MobileNetV2 + SSDLite的iPhone 7录制的视频（YouTube链接）： 为制作此视频，我只是将手机指向我在Mac 上播放的YouTube视频，并使用Quicktime...为了测量Core ML模型的速度，我使用224×224 CVPixelBuffer作为输入，具有三重缓冲。我还通过Vision框架测试了模型，但这通常比直接使用Core ML慢。...我建议使用Core ML快速迭代你的模型，但对于进入你的应用程序的最终版本，没有什么比Metal代码的原始功能更好。 你得到了什么？...这些应用程序展示了如何使用iPhone相机，照片库，ARKit等实时视频的模型。 该库与iOS 11兼容，可在具有A8处理器或更高处理器（iPhone 6及更高版本）的设备上运行。
我们应如何可靠地检测视频输入中的人和其他现实生活中的物体？ 最近我设法构建了一个非常简单的应用程序，只需连接到用户的电脑网络摄像头就可自动检测对象。...我想与大家分享一下我是如何构建这个应用程序以及我在此过程中遇到的一些有趣的问题和挑战。...任何检测到的对象都将通过可视化模块，在图像中检测到的对象周围放置彩色边界框。 我们还添加了一个跟踪模块，用于显示房间是否为空以及房间内的人数。这些数据将被存储在单独的.csv 文件中。...我们将利用 Python 中的多线程来提高处理视频帧的速度。 下面的 worker 函数将从输入队列中获取帧数据，加载 tensorflow 模型并将任何检测结果传回输出队列。...测试及评估应用程序 接下来的问题是这个简单的应用程序表现如何？ 在我的笔记本电脑上运行应用程序我觉得检测人员功能表现还不错。 我没有将这些应用程序置于严格的测试环境中。
注意：要在更短的时间内观看更多视频，我们建议您从WWDC 2018视频站点下载高清/标清视频，然后使用VLC媒体播放器或QuickTime播放器将视频重播为1.5倍速或2.0倍速。您可以稍后感谢我！...用户自己的短语可以调用应用程序功能来获取信息或调用操作 - 通常只需添加几行代码即可。 平台国家联盟所涵盖的新项目远远超出我在本文中提出的范围。...您可以标记密码字段，以便用户不仅可以从应用程序的表单中检索密码，还可以存储密码。短信验证码可以自动填写。 安全区域插入可以在任何视图中访问本地坐标空间。...您还可以输入一些数据来测试预测的准确性。如果您对自己制作的模型感到满意，请将其导出。最后，将新模型拖到项目中。您可以在Swift和命令行REPL中的macOS Mojave上训练模型。...拥抱算法WWDC 2018 [视频链接] “我最喜欢的视频是”拥抱算法“ - David Abrahams和Crusty的下一部分。这个视频并没有传播知识，因为提出了不同的编码范例。
其它“罪证”，包括但不限于： 号称能解决任何Upwork任务，但演示中解决的问题并不是prompt要解决的那一个，做无用功； 看起来在修复bug，实际上修复的bug人类程序员根本就不会犯； 没有意识到简单两步就能解决问题...来到了演示视频的2.936秒处，在屏幕左上角有显示他们搜索过这个内容。...但给到Devin的需求却是：我希望利用这个模型在这个库中进行推理。请自己弄明白。 最后视频末尾出现的Devin生成报告中，也没有提及客户实际需要的内容。 那么，这份工作的最终交付成果应该包括什么呢？...视频的前部分显示的是3月9日下午3：25 的时间戳，但后半部分却显示的是当天晚上9：41。 而逐帧细看就有会发现一些奇怪且毫无意义的操作。...Devin完整技术报告中显示，在SWE-bench基准测试中，无需人类辅助，Devin可解决13.86%的问题 ——这个数据看起来不高，但其实已经超过了此前所有AI大模型的成绩。
左:视频显示了VSLab数据集中的一些变化。右:初始模型尝试的ROC曲线 能够准确地预测如此多种类的撞车事故需要的数据远远超过我所能获得的。...如果我要对数据集中的439个反例和36个正例进行算法训练，那么所得到的模型可以很容易地预测没有撞车事故的准确度为92.5％。然而，这92.5%的准确率并没有反映出当撞车事故发生时模型无法识别的事实。...细节：分级递归神经网络 视频数据集由于其结构而具有挑战性 – 使用标准图像识别模型可以理解视频中的每一帧，因此理解整体语境更加困难。每个视频都是我想分类为有/没有撞车事故的数据点。...第二种递归神经网络采用第一个神经网络编码的模式和特征，并学习模式来辨别哪些视频含有撞车事故，哪些没有。 这些视频都是4秒的片段，所以我调整了代码，让算法能够解释任何长度的视频。...你可能想知道我没有提到的其他20%的数据——这52个视频是我的对抗测试集，用来分析模型的最终性能。测试数据集上的ROC(接收机操作特征)曲线的精度超过81%，远远高于随机的概率。
将数据分为训练和测试集、标准化图片以及其他基本的情况。 ? 1.2 定义模型 在 Keras，模型被定义为层的序列。...由于部分内容超出了本教程所讲范围，我事先定义了一个 CNN 框架来解决手头的问题。...此模型在数据集 EMNIST 上的测试准确率为 93.1%。 2.6 小结 综上，我们获得了用来构建良好 CNN 模型所需的完整代码，此模型是在 EMNIST 数据集上训练的。 ?...当我们停止写入时程序进入 ELIF 模块（因为没有检测到轮廓）。一旦我们验证了点集 deque 不为空就认为写入已完成。取出 blackboard 图像再做一次快速轮廓搜索（涂掉后再显示）。...我鼓励您通过调整这两个模型的架构来看看它们会如何影响您的预测。希望本教程很有趣，谢谢阅读。
即使是Netflix，2017年的新内容中的很小一部分——1000小时，也无法用人眼来为每个视频创建定制的编码阶梯。对于上述两家公司和其他大多数公司而言，使用客观的质量评价指标才是最主要的方式。...尽管这些数字并不被普遍接受，但Netflix认为超过45dB的数值没有任何可察觉的好处，而低于30的数值几乎总是伴随着视觉失真。...使用莫斯科州立大学VQMT工具比较VMAF 您可以拖动播放头，并将视频中的任何帧并排显示，如图3底部所示，或者一个显示在另一个上面。...我必须将每个系统运行两次，一次找到基准线，另一次部署per-title编码程序。 这意味着我必须计算大约840次的PSNR和VMAF，并将结果复制到电子表格中。 Figure 4....一般如果没有试用版，我是绝不会在任何视频质量分析工具上投入大笔资金的。 您也可能会发现使用不同的评价指标会对您的测试结果产生影响，并且您的偏好会随着时间的推移或项目的改变而变化。
我认为使用 Docker 应是当今数据科学家的必备技能。在数据科学和机器学习领域，每周都会发布许多新的算法，工具和程序，直接在你的计算机目录上安装调试这些代码、程序会让系统变得凌乱不堪。...特别是介绍了将容器连接到主机的 X 服务以显示内容 你必须开启 xhost，以便容器可以通过读写 X11 unix 套接字来正常的显示内容。...否则，当视频帧没有从输入队列获取时不会处理任何事情。 为了解决帧率顺序的问题，我使用了如下这种优先队列作为第二输入队列： 1....如上所述，docker是测试新数据科学工具最安全的方法，同时可以将解决方案打包给用户。我也将如何采用来自Dat Tran 原始的python 脚本利用多进程去进行视频处理展示给你。...如上所述，这个项目有许多可以提高的地方。如果您有任何意见，请不要犹豫立刻告知我，我总是热衷得到建议或评论。
现在，DeepMind 又创建了一个可以学习简单物理规则的新模型。 发育心理学家测试分析了婴儿如何通过目光来跟随物体的运动。例如，当播放视频中有一个球突然消失时，孩子们会表现出惊讶。...最重要的是 Physical Concepts 数据集还包括一个单独的视频语料库作为训练数据。这些视频展示了各种程序生成的物理事件。 图 2：用于训练模型的视频数据集示例。...实验结果 在测试时，当使用五种不同的随机种子进行训练时，PLATO 在所有五个探测类别中都显示出强大的 VoE 效果。...图 6：PLATO 只需短短 28 小时的视觉体验就能显示出强大的效果。 泛化测试：Deepmind 采用 ADEPT 数据集，该数据集旨在探索直观的物理知识。...如图 7 所示，PLATO 对所有三个探测类别都显示出清晰的 VoE 效果。 图 7：PLATO 展示了在不可见目标和动态上的鲁棒效果，而无需任何重新训练。 更多内容，请查看原论文。
我对其中的模型进行了许多编程任务的测试，下面我们来看看吧： > 为了让这些模型发挥最佳性能，所有提示词使用英文，视频或截图出现中文是为了方便观看。...然后相同的提示词我继续使用 o1-mini 和 Gemini Pro来测试： 丸辣 两个转了半天没有转出来，Gemini Pro 甚至一个代码字符都没憋出来，所以他们都失败了。...非常完美，后续我还让他： “ 想要添加更复杂的功能控件，并将将对话框发送在底部 ” 太酷啦 ... 创建一个天气桌面应用程序，显示当前天气和未来几天的天气预报。...gpt4-o效果很一般 这行忘删了：创建一实时天气应用程序，使用Vue.js显示当前天气数据。 使用Gradio开发一个AI代理应用程序，允许用户通过选择不同的任务与多个模型进行交互。...当然，基本上我也没有测试比较简单的东西，其他模型，比如Mistral因为都失败了所以没有放出来了。 希望这篇文章对你有帮助，感谢阅读！
前言 上周我分享了AI智能体+AI小程序To C的AI应用场景《1000%增长！我仅用一个小时搞定！AI智能体+AI小程序=MVP王炸组合！》...如果没有找到原因继续再去找一遍（提示词同上） 然后根据排查原因输出解决方案和抖音视频，这里还做了一个选择器判断： 有视频就显示视频列表（显示用到了卡片） 没有视频显示提示“很抱歉，目前没有找到完全符合你搜索需求的内容呢...**文件附件**： - 维修报告 - 维修前后的车辆照片 - 任何额外的测试报告或诊断结果 具体案例：，以下是一个汽车维修案例的归档示例： ### 客户信息 - 姓名：张三...### 文件附件 - 维修报告 - 维修前后的车辆照片 - 任何额外的测试报告或诊断结果 归档文档输出完成后同时生成在线文件以及录入数据库 整个业务流程就结束了。...判断查询结果，有的话通过文本处理显示输出结果，没有直接走结束流程。 该Bot所有独立功能完毕。 整体结构 Bot提示词： # 角色 你是一位资深的 4S 店老师傅，以引导式方法为技师进行诊断。
Netflix简介 自1997年以来，Netflix一直引领数字内容潮流。我们在190个国家有超过1亿9百万的订户，在流视频方面，我们领先全球。...我可以看到它们正在运行的版本、它们所在的环境、它们所在的区域，以及节点的数量。这个视图也显示了客户电子邮件、Cassandra版本、软件版本、硬件版本、平均节点数和各种成本。...我还可以查看我最老的节点，这样，我可以查看该集群是否有需要更换的老节点，然后，我们只需运行修复。有个扫描旧节点，运行终止的工作。对于空间的兴趣，我还没有显示很多列，但是你可以选择你想要查看的信息。...当一个升级程序在运行时，确定测试集群和产品集群在数以千计的数量上已经升级了多少百分比是非常棘手的。我们有自服务用户界面，应用程序团队可以登录查看我们在升级过程中的进展情况。...在NDBench客户端，我们指定了我们要用在我们集群的操作的数量上，有效负载和我们想要的数据模型。这允许应用程序团队使用NDBench来测试他们自己的应用程序。
现在，DeepMind 又创建了一个可以学习简单物理规则的新模型。 发育心理学家测试分析了婴儿如何通过目光来跟随物体的运动。例如，当播放视频中有一个球突然消失时，孩子们会表现出惊讶。...最重要的是 Physical Concepts 数据集还包括一个单独的视频语料库作为训练数据。这些视频展示了各种程序生成的物理事件。...图 3：PLATO 包括两个组件：感知模块（左）和动态预测（右） 实验结果 在测试时，当使用五种不同的随机种子进行训练时，PLATO 在所有五个探测类别中都显示出强大的 VoE 效果。...图 6：PLATO 只需短短 28 小时的视觉体验就能显示出强大的效果。 泛化测试：Deepmind 采用 ADEPT 数据集，该数据集旨在探索直观的物理知识。...如图 7 所示，PLATO 对所有三个探测类别都显示出清晰的 VoE 效果。 图 7：PLATO 展示了在不可见目标和动态上的鲁棒效果，而无需任何重新训练。 更多内容，请查看原论文。
播放主要是通过应用程序来支持。...当AOMedia宣布发布AV1时，它还宣布为任何与专利相关的诉讼提供法律辩护基金，Sisvel专利池的出现并不令人感到惊讶——没有人起诉任何人，所以辩护基金并没有发挥实际作用。...也就是说，在3月份谷歌宣布在Android Q（现已推出测试版）中“引入了对开源视频编解码器AV1的支持，并允许媒体提供商基于更少的带宽将高质量的视频内容以流媒体的方式传输到Android设备。...几天后，我在我的博客上报道，使用同一个笔记本上的Firefox播放相同的视频消耗了大约10％到15％的CPU资源（图4）。...此外，BBC所使用的是标准测试片段以强调不同测试之间的可比性；实质上，没有人会将用于测试编码器的标准测试片段用于商业生产领域的编码，没有消费者会看到这些剪辑。
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