Youtube 是一个非常流行的视频分享平台,有时候我们可能想要爬取一些视频的信息,比如标题、播放量、点赞数等。但是有些信息并不是直接显示在网页上的,而是需要我们将鼠标悬停在某个元素上才能看到,比如视频的时长、上传时间等。这些信息被称为悬停文本,它们是通过 JavaScript 动态生成的,所以我们不能用普通的 HTML 解析方法来获取它们。那么,我们该如何用爬虫来获取 Youtube 的悬停文本呢?本文将介绍一种方法,使用 Selenium Chrome Webdriver 来模拟浏览器操作,获取 Youtube 的悬停文本。
本文提供了使用Streamlit和OpenAI创建的视频摘要应用程序的概述。该程序为视频的每个片段创建简洁的摘要,并总结视频的完整内容。
4月4日,在接受Bloomberg Originals采访时,YouTube首席执行官尼尔·莫汉(Neal Mohan)对OpenAI发起了警告,称如果Sora利用了YouTube的视频来训练,这将是违反平台政策和规定的,因为创作者并不希望自己的内容被拿来利用。
优点: 1. 支持批量转码,一次配置批量转码; 2. 支持多操作系统; 3. 中文界面,简化操作; 2. AVANTI-FFmpeg 项目链接: http://avanti.arrozcru.org/ AVANTI-FFmpeg是同时支持FFmpeg和AviSynth的转码工具,内置预定义的转码模板,方便用户使用。相较于QWinFF,AVANTI-FFmpeg控件可以支持更多FFmpeg的功能。同时通过内部的脚本编辑器提供设置,可以预览FFmpeg和AviSynth复杂的操作功能,便于参考学习。
上周,一位名为 FujiwaraChoki 的程序员在观看短视频的过程中突发奇想,开发了一款叫 Money Printer 的一键视频生成工具。
您可以通过将任何支持的命令行选项放置到配置文件来配置 youtube-dl。在 Linux 和 OS X 上,系统范围的配置文件位于 /etc/youtube-dl.conf,用户范围的配置文件位于 ~/.config/youtube-dl/config。在Windows上,用户范围的配置文件位置是 %APPDATA%\youtube-dl\config.txt 或 C:\Users<user name>\youtube-dl.conf。请注意,默认情况下,配置文件可能不存在,所以您可能需要自己创建它。
随着在 YouTube 上提交的大量新视频,很容易感到挑战并努力跟上我想看的一切。 我可以与我每天将视频添加到“稍后观看”列表中的经历联系起来,只是为了让列表变得越来越长,实际上并没有稍后再看。 现在,像 ChatGPT 或 LLaMA 这样的大型语言模型为这个长期问题提供了一个潜在的解决方案。
年初时就有研究人员提醒,上传到 YouTube 上与 AI 生成有关的视频表面在传播破解软件,其实是传播恶意软件。尽管 AI 生成的视频热度在下降,但这种攻击媒介仍然可行,且会被攻击者持续利用。
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……
作者简介 郝俊禹:达观数据高级工程师,曾获美国大学生数学建模竞赛二等奖,目前参与达观数据推荐系统研发,负责酷6,wifi万能钥匙和视频看看等项目。 众所周知,YouTube是世界上最大的视频网站,网站
This batch renames a group of files in a given directory, once you pass the current and the new extensions.
"LangChain 系列" 是一系列全面的文章和教程,探索了 LangChain 库的各种功能和特性。LangChain 是由 SoosWeb3 开发的 Python 库,为自然语言处理(NLP)任务提供了一系列强大的工具和功能。
LangChain提供了一套强大的文档加载器,简化了从PDF、网站、YouTube视频和专有数据库(如Notion)等不同来源加载和标准化数据的过程。这篇博文我们将学习LangChain的文档加载功能,涵盖了各种加载器类型、实际应用和代码示例,使你能够轻松地将数据集成到你的机器学习工作流程中。
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)。
---- 新智元报道 编辑:袁榭 桃子 【新智元导读】近日,李飞飞高徒和团队研究人员提出了基于《我的世界》游戏新框架MineDojo,可以让AI自由探索程序生成的3D世界。 上周,OpenAI让AI看完海量视频后,学会玩《我的世界》。 在这之前,来自英伟达团队的研究人员还构建了一个游戏新框架MineDojo。 MineDojo包含了1000多种不同的开放式任务的模拟套件。 在这里,AI智能体可以自由探索程序生成的3D世界。 李飞飞在社交媒体上称赞了其得意门生,也是这篇论文的一作,Linxi Fa
📷 摘要:本篇主要分析Youtube深度学习推荐系统,借鉴模型框架以及工程中优秀的解决方案从而应用于实际项目。首先讲了下用户、广告主和抖音这一类视频平台三者之间的关系:就是平台将视频资源作为商品免费卖给用户,同时将用户作为商品有偿卖给广告主,仅此而已。平台想获取更高的收益就必须提升广告的转化效率,而前提是吸引用户增加观看视频的时长,这里就涉及到视频推荐的问题。因为Youtube深度
导读:下面是 Analytics Vidhya 网站发表的文章,汇集了 2016 年机器学习经典视频、教材和课程,分类整理,初学者、进阶级还是资深研究员,都可以从中发现适合的材料。视频只做了展示截图,观看的话请复制文中的链接哦。 目录 第一部分:机器学习入门 怎样在 6 个月内成为数据科学家 CMU统计机器学习课程 滑铁卢大学机器学习课程 Python 应用机器学习课程 导论:Python 数据科学 SciPy 机器学习导论课 Python Pandas 数据分析 CS50 机器学习课程 Pandas 初
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。
【新智元导读】2016 年就要过去了,关于机器学习的知识储备你觉得自己做得如何?下面是 Analytics Vidhya 网站发表的文章,汇集了 2016 年机器学习经典视频、教材和课程,分类整理,初学者、进阶级还是资深研究员,都可以从中发现适合的材料。视频只做了展示截图,观看的话请复制文中的链接哦。 目录 第一部分:机器学习入门 怎样在 6 个月内成为数据科学家 CMU统计机器学习课程 滑铁卢大学机器学习课程 Python 应用机器学习课程 导论:Python 数据科学 SciPy 机器学习导论课 Py
上一篇文章「年更博主冒个泡,或将开启可视化之旅」发布后,看到有人评论“催更催更,等下一篇”、“失踪人口回归”,还是挺开心的,没想看居然还有人看,不由感慨「终于等到我,还好你们没放弃」,doge。
如今的编程,早已不是单打独斗的模式了。优秀的编程人员,甚至是初学者,都必须学会如何与他人高效协作。Github是编程协作中须要掌握的基础知识。如何尽快入门,少走弯路呢?希望读过本文,你能获得一些帮助。
4Videosoft Screen Capture是一款专业且易于使用的轻量级屏幕录像工具,无论您是想捕捉流媒体 YouTube 视频,还是想录制现场游戏视频,您都可以使用这个视频捕捉程序来录制来自 YouTube、Twitch、Netflix、Facebook 等的视频。
众所周知,youtube是目前全球最大的视频社交平台,该平台每天产生大量的视频内容,涵盖各种主题和类型,从音乐视频到教育内容,再到娱乐节目和新闻报道等。YouTube的用户群体也非常广泛,包括了各个年龄段、地区和兴趣爱好的人群。由于其庞大的用户基数和丰富的内容,YouTube已成为全球最受欢迎的视频分享平台之一,对于用户和内容创作者来说具有巨大的影响力。
Microsoft Edge是由微软开发的一款网页浏览器,致力于提供一个现代化、高效率、安全可靠的网络浏览器,以满足用户对于网络浏览的各种需求。
谷歌正在计划如何利用即将推出的大型语言模型系列 Gemini 来取代 ChatGPT。
对于人类的语音识别,目前有很多不同的项目和服务,像Pocketsphinx,谷歌的语音API,以及其他等等。这样的应用程序和服务能够以一种很不错的质量识别语音然后转换成文本,但没有一个能够对麦克风所捕
在人工智能蓬勃发展的时代,语言模型已成为自然语言处理领域的关键参与者。谷歌最近推出了 TinaMind,这是一个多模态人工智能语言模型,有望彻底改变我们与机器互动的方式。
从 BBS 和文本文件,通过 IRC 和书籍,到现代互联网 在论坛和博客中,黑客主要以文本形式交换信息。 这当然意味着,大多数年长的黑客更喜欢文本,这使得它 难以建立新型媒体。 当我在 2015 年开始制作视频时,我经常收到这样的反馈: 文字更好,没人会看视频,我应该写 文章。所以当我被要求写关于“YouTube黑客场景”的文章时 对于 Phrack,我觉得视频制作终于达到了某种程度 验收。 虽然这篇文章的标题是“YouTube Hacking Scene”,但我也想 包括 Twitch 和
好消息是,我们已经进入了 AIGC时代,随着AI大模型的爆发,AI工具,尤其是AI阅读工具为我们提供了全新的高效解决方案。
外媒报道称,OpenAl、Anthropic等公司正在努力寻找足够的信息,来训练下一代人工智能模型。
本文通过谷歌广告中的视频制作功能,作者发现了Youtube私享(Private)视频图像帧的越权获取漏洞,利用该漏洞可以获取知晓视频ID号的任意Youtube私享(Private)视频的所有图像帧,从而可完整拼凑出整个视频图像信息。漏洞最终获得了谷歌官方$5k的奖励。
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。
Keras是Python中以CNTK、Tensorflow或者Theano为计算后台的一个深度学习建模环境。
本周发布的《2019抖音数据报告》指出,抖音日活跃用户数已突破4亿;而在全球范围内,根据YouTube在2019年公布的数据,其日活跃用户数已经突破了19亿。
今天偶然翻到一个仓库 Embedchain,觉得很实用,分享给大家。仓库地址如下:
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。
YouTube API 能够让你搜索 YouTube 上的视频并且把它们显示在你的站点上。而且可以让你通过 API 上传视频。
付费电视服务在与运营商之外的第三方通过互联网提供(Over-The-Top,OTT)的视频点播(Video-on-Demand,VoD)服务的竞争中逐渐处于劣势,尽管电视服务运营商拥有海量的媒体内容,但是后者利用短视频和刷剧(binge-watching)的功能可以更好地迎合如今观众的需求。为了解决这个问题,一些电视服务运营商通过人工将线性的视频内容剪成视频点播的形式向用户提供简短的内容,但这通常不可行也不可扩展。而且研究表明,用户尽力去发现的新内容总是令人失望的。近些年来,机器学习算法尤其是深度学习因其在目标识别和语音识别任务中可以匹敌甚至超过专业人士的表现得到了极大的普及。
随着 Android 全新支持库 v26 的到来,我们上线了一些开发者们重点关注的、关于文本和动画的新功能。为了让开发者们对于 v26 有更详尽深入的认识,之前我们也推送过相关的英文视频讲解,然而有一些开发者反馈说不够明了 —— 于是我们又录了一遍中文版哦! Android Support Library 的新增功能 大家都很关注 APK 包大小的问题。Android Support Library v26 其中一个特点是就是去除了约 1400 个函数,比老版本的包小。Support Library v26
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA!模型资源站出品,每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务,并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA!模型资源站(sota.jiqizhixin.com)即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 3 期进行连载,共介绍 18 个在推荐系统任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期:DSSM、Youtube_DNN、SASRec、PinSAGE、TDM
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。
在本文中,来自香港大学和字节跳动的研究者们提出了一种基于Transformer的参考视频目标分割新框架ReferFormer。其将语言描述视为查询条件,直接在视频中查找目标对象,除此之外,通过实例序列的整体输出自然地完成目标物体的跟踪,无需进行任何后处理。ReferFormer在四个参考视频目标分割数据集上都取得了当前最优的性能。
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
这位细心的爸爸发现,虽然宝宝还不太会说话,但特别喜欢指着一些图案试图跟爸爸妈妈说这是什么,比如电视录像里的动物、海报上的食物,画册上的卡通图案。
随着各种视觉语言大模型的蓬勃发展,构建强大的多模态模型以解决实际问题已成为明显的趋势。多模态大模型,如 CLIP 和 SAM,在以自然语言(文本)作为提示的图像识别和分割任务上展现出了卓越的性能。然而,当面对复杂场景的视频以及包含动作行为等描述信息的自然语句时,比如 “找出违规掉头的那些车辆” ,模型是否能够准确地从视频中找到并分割出这些目标物体呢?
译者:李子怡 你的Facebook营销战略中有视频的一席之地吗? 想了解在Facebook中视频如何为你服务吗? 想在FB上制定合理的视频投放决策,就要先弄清楚你的粉丝是怎么看视频的。 这篇文章将会告
开源项目 youtube-dl 是一个使用 Python 编写的脚本,可以下载热门视频网站的音视频,并转换视频格式和清晰度。它是 GitHub 上的热门项目,获得 7.2 万多星。
📷 来源 | 磐创AI(公众号ID:xunixs) 本篇文章将为大家总结TensorFlow纯干货学习资源,非常适合新手学习,建议大家收藏。 ▌一 、TensorFlow教程资源 1)适合初学者的TensorFlow教程和代码示例: https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples 该教程不光提供了一些经典的数据集,更是从实现最简单的“Hello World”开始,到机器学习的经典算法,再到神经网络的常用模型,一步步带你从入门
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云