VR可以说是当前科技圈最炙手可热的“金矿产业”之一，大量的金融资本和行业巨头扎堆于此，用强有力的臂膀推动着这一年轻技术的大步前进。然而，快速发展下的VR也暴露出了一些严重的问题，其中人才短缺最亟待解决
Camtasia Studio 2023是一款屏幕录制和视频剪辑软件，教授课程，培训他人，以更快的速度和更吸引人的方式进行沟通和屏幕分享。使您在Windows和Mac上进行录屏和剪辑创作专业外观的视频变得更为简单。
今晚7点，腾讯云视频云高级产品经理李佳妮，受邀在腾讯云大学线上分享《云时代下的视频制作域》。详细对视频制作域的整体框架、现状、云端视频制作的解决方案、搭建远程制作中心等方面做在线分享。 课程时间 2019年9月18日（今天）19：00-20：30 线上直播 讲师简介 李佳妮 腾讯视频云高级产品经理 负责腾讯视频云制作域的产品规划工作。10年的互联网TOB经验，先后主导设计腾讯开放平台，应用宝接入流程 优酷消息中心，腾讯云剪，腾讯云导播台等平台型产品。 课程简介 随着云计算、5G和AI技术的兴起
德国数字化学习博览会LEARENTEC 2023近期落下帷幕，这里有来自全球逾400个参展商。他们的数字化解决方案主要覆盖学校教育，高校教育以及在职教育场景（更多相关图片请点这里，文末附图）。 为了体验数字化教学的现状，我参观了部分展台，做了点笔记，仅代表个人感受，在这里分享给大家。
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点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 Pytorch框架现在越来越受到开发者欢迎的深度学习框架，小编也是从tensorflow到pytorch都使用过，让我现在选择我会选择pytorch框架，原因有几下几个： 集合了前面框架的优点，特别是torch与caffe2 学习曲线平缓，特别容易上手 针对计算机视觉提供了专项torchvision框架 模型导出ONNX公开格式，兼容各种推理框架部署，从边缘到云端 最新论文多数都是基于pytorch完成，容易对接开发
短视频浪潮下，“剪映”一度跃居“视频工具”赛道的第一名。相比Pr、FinalCut，剪映安装、上手没门槛。 特别是去年剪映出了电脑版。 剪辑时不用再局限于小小的手机屏幕，还有不少进阶功能加持。比如小编超爱的“智能识别字幕”，丰富的视频、音频、花字素材库。 可以说，“剪映电脑版”是一款入门必备、天花板极高的剪辑软件。 划重点，剪映还能手机、电脑两端联动，简直不要太方便。 精品入门课程 ▋ 零基础入门剪映电脑版 37节课，每天5分钟。 从剪辑流程科普，到软件功能扫盲，再到热门特效、变现赛道的实操拆解。 无论
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深度学习者都知道，要想认真学好一门课程，一般需要配置一整套资料：从书籍文档、教学视频、再到实操工具包，初学者往往要在不同的课程页和内容之间来回切换，不配套的资料还会让人很困惑。
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从140字以内的QQ空间说说，到微信朋友圈九图分享，我们在各类SNS平台上分享生活中精彩的瞬间。而当定格的照片和文字不足以满足我们更多维的表达诉求时，我们开始使用另一种记录方式——视频。
教学、演示、培训视频轻松制作!Camtasia非常容易学习，你不需要一个大的预算或花哨的视频编辑技能。只需录制屏幕并添加一些特效即可。无论您是有经验还是这是第一次制作视频，Camtasia都会为您提供制作高质量视频所需的一切。创建观看者实际观看的内容。视频将为您提供更多的互动，并帮助受众学习更多内容，比仅通过文本更加生动。
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本课程主要讲解基于Python语言的abaqus插件的制作。全面详细的讲解了RSG Dialog Builder插件制作工具的使用方法。通过每节课程的一到两个插件实例，详细的讲解了插件制作工具中各个部件的使用方法，通过学习该课程可使学员掌握插件制作的技巧，学会制作精美的插件，提高工作效率，以及论文的美观程度。
在学习机器学习的这条路上， 埋头啃书肯定不是最好的方式， 书里的内容不一定是最丰富的， 牢固掌握还是要结合课堂经验+动手实践， 今天小编就要推荐一套，非常实用的机器学习入门课程，是那种有老师带着讲，有老师带着操作，有老师为你答疑，完整学完可以直接就业的实用课程—— ---- 每周二晚更新 《零基础入门机器学习》 （扫描下方二维码进入专栏） 本课程计划将用20+期直播课 从零基础开始讲解经典机器学习算法 从线性模型一直讲到神经网络，手把手带你学习常用框架。 本课程⾯向机器学习零基础的同学，几乎涉及入门机器
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
Urlgot 是一个不可多得的在线视频下载网站，功能非常强大。 它支持的视频平台非常全面，几乎支持所有的主流视频平台；它的使用方法非常简单，直接复制你要下载的视频链接到网址的输入框，网站就可以自动识别视频内容，下载视频。
很多人都期盼着自己能有一份“睡后”收入。字面意思是能躺着就把钱挣了，也就是被动收入。主业之外，我们不需要投入更多的时间和经历就可以自动获得一份不错的收入，是获得财务自由和提前退休的必要前提。
浪走最核心的技术其实是用实时自由视角视频将老师‘装’在VR课程，然后和学生产生互动。 关于VR教育，三星曾经在美国做过一个调查研究，调查显示有85%的老师认可VR教育，他们认为虚拟现实技术在教学方面有着巨大的潜力，能够提高学生们的学习效果。 而谷歌在2015年推出过VR教育项目Expeditions，HTC Vive中国区总裁汪丛青也曾不止一次的强调VR在教育应用上的创新性。这些大公司纷纷看好的VR教育，还有哪些未知的等着我们去探索呢？今天，我们采访的浪走科技或许可以给出一个新的答案。 因为做的好，所以获得
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 引言： 学习图象分类、目标检测、实例分割、语义分割从理论到实践就看这套课程足够了。这套课程是我通过六个月精心打磨与准备，而且得到大家深度认同的系统化学习Pytorch框架CV相关的视频课程，它都有哪些内容，往下看即可。 01 课程有什么特色 深度学习是涵盖很多领域与方向，为了避免大家学习的太泛没有重点，课程主要针对CV方向组织知识点与章节，去伪留真，注重实战，注重代码实现。从零开始学习深度学习在计算机视觉/机器视觉领域
本文为斯坦福大学CS231N课程的中文视频第28课时，已获得斯坦福大学Andrej Karpathy教授的授权翻译与发表。大数据文摘作品，未经授权禁止转载，转载具体要求见文末。 大数据文摘&北邮模式识别实验室 联合制作 编者按： 本节主要内容为“深度学习之计算机视觉——视频检测与无监督学习（上）”。本课介绍了视频物体检测与动作检测，卷积神经网络的变种与循环神经网络结合。后半部分对无监督学习进行了一定的讲解，包括自编码与生成对抗网络。文章内容为斯坦福CS231N系列，供有兴趣的读者感受、学习。 斯坦福大学C
本文为斯坦福大学CS231N课程的中文视频第12课时，已获得斯坦福大学Andrej Karpathy教授的授权翻译与发表。大数据文摘作品，未经授权禁止转载，转载具体要求见文末。 大数据文摘&北邮模式识别实验室 联合制作 编者按： 本节课讲述了神经网络训练过程中会涉及的一些细节，包括各种激活函数(activation function)的功能和选择，神经网络权重的初始化方式，图像预处理，Batch Normalization，超参数的选择等相关内容。文章内容为斯坦福CS231N系列，供有兴趣的读者感受、学
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本文为斯坦福大学CS231N课程的中文视频第27课时，已获得斯坦福大学Andrej Karpathy教授的授权翻译与发表。大数据文摘作品，未经授权禁止转载，转载具体要求见文末。 大数据文摘&北邮模式识别实验室 联合制作 编者按： 本节主要内容为“深度学习之计算机视觉——图像分割与注意力模型（下）”。本课先介绍了googlenet，又讲述了计算机视觉中的高级任务“图像分割”，包括语义分割与实例分割，其中提到了上采样与反卷积。还提到了“看图说话”问题的解决办法，通过注意力模型完成不同区域的不同权重划分，比较好
目前市场对于 DevOps 的认知刚刚起步，DevOps 行业的发展依赖于整体开发者对于研发效率、自动化的思考。而 CODING 在 DevOps 产品方面耕耘多年，一直致力于构建高效的云上研发工作流。为了让更多的用户关注到 DevOps 领域及 DevOps 为大家带来的好处，我们希望能以多样化的方式宣导 DevOps 理念。
最近B站影视区UP主的团建剧，是《功勋》。《无名英雄于敏》这个单元拍得太好了！这无疑是一部英雄的赞歌。
大数据文摘&北邮模式识别实验室 联合制作 编者按： 本节主要内容为“卷积神经网络的可视化与进一步理解（下）”。卷积神经网络方面涉及的一些内容。卷积网络是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆
该篇文章主要分享我在编程学习中，收集的一些编程视频学习网站。希望大家对大家有所帮助。以下排名不分先后，综合对比，个人比较推荐的是慕课网、腾讯课堂和B站。文章转自公众号:爱与互联网打交道,转载请注明出处。
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[TensorFlow从入门到精通]系列课程既包含TensorFlow的基础知识点（如Graph），还有卷积神经网络、模型的保存和恢复、迁移学习、Fine-Tuning、超参数优化和自然语言处理等实战内容。
人工智能无疑是2017年最火爆的技术，许多外行的朋友想学习却不知道从何下手，所以特意将此文翻译过来，供大家参考。可以在短期之内进入这个领域。这些视频大多数都可以在国内的网站上找到。 📷 这个“前十名单”是根据最佳内容创建的，而不是根据评论数量。为了帮助你选择合适的框架，我们首先从一个比较流行的Python DL库的视频开始。。让我们开始！ 1.概述：比较深度学习框架（96K次） - 5分钟 在学习Python，先理解5个最流行的深度学习框架-SciKit Learn，TensorFlow，Theano，Ke
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2021年9月18日下午14:00，云+社区开展了第三季101技术训练营线上直播活动，特邀5位重量级大咖作为主讲嘉宾，分享技术视频制作技巧和方法论。
大数据文摘&北邮模式识别实验室 联合制作 编者按：经过视频团队的不懈努力，第二期斯坦福大学CS231N课程视频的汉化终于完成了。本期文章是我们为读者带来斯坦福课程文章第二个系列的【斯坦福深度学习与计算
近期有些线上教育行业的老师咨询课程加密问题，破解课程让老师们很头疼，小编也给了一些个人建议，经过多年的行业积累，推荐使用一些私有化的加密技术方案，线上视频课程可定制专有的视频加密sdk，直接嵌入网站可实现视频课程的多层加密，微信小程序视频加密也可以实现；还可以使用视频加密一机一码软件进行离线加密，加密后的视频课程可直接授权给学员观看，防止盗用和恶意传播。如果有传播泄露也能准确知道是哪个会员账号泄露的，可以在后台停止该账号后续的试用，并追究其责任等保护措施
Microsoft Tech Summit 2018 微软技术暨生态大会将于10月24日至27日在上海世博中心举行，这也会是国内举办的最后一届 Tech Summit，2019 年开始会以 Microsoft Ignite Tour 的形式出现，大家可以在官网查看本次会议信息：https://www.microsoft.com/china/techsummit/2018/
2019 NAIC AI大赛复赛角逐正在进行，为了激发启迪参赛选手思路，也为AI视频处理/AI视觉识别领域爱好者带来灵感，大赛组委会邀请上海交通大学宋利老师带来主题为SDR2HDR及视频增强的AI技术研究（AI+4K HDR相关）的直播课程。
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又到了Camtasia推出新品的时候，每次更新它都能给我们带来意料之外的惊喜，这款软件既是我们的老朋友，又是每次都有新改变的新朋友。
Camtasia屏幕录像机使用方便，视频编辑功能强大。与iSpring一样，可以捕获屏幕的任何部分，使用网络摄像头录制和插入视频，并支持音频、图像和文本的截屏。Camtasia包括绿屏在内的全套动画和视频效果。为了让课程更沉浸，你可以添加自己的音乐，或者从Camtasia在免版税音乐库中选择曲目。
对教育、在线教育、大数据在教育领域应用的朋友，请给公众号留言，大数据文摘将组建“大数据-教育行业群”，共同讨论相关话题。 如果说2012年是MOOC之年，那么2013年就是MOOC爆发之年。2013年世界各国都推出了自己的MOOC平台。MOOC学院带你环游MOOC世界，盘点世界各国MOOC平台的特点。 2012年，我们见证了Coursera、edX和Udacity三巨头的崛起。2013年，我们惊喜地发现世界各国纷纷推出了自己的MOOC平台，例如中国的学堂在线，德国的iversity，澳大利亚的Op
本文为斯坦福大学CS231N课程的中文视频第10课时，已获得斯坦福大学Andrej Karpathy教授的授权翻译与发表。大数据文摘作品，未经授权禁止转载，转载具体要求见文末。 大数据文摘&北邮模式识别实验室 联合制作 编者按： 本节课讲述了神经网络训练过程中会涉及的一些细节，包括各种激活函数(activation function)的功能和选择，神经网络权重的初始化方式，图像预处理，Batch Normalization，超参数的选择等相关内容。文章内容为斯坦福CS231N系列，供有兴趣的读者感受、学习。
本文为斯坦福大学CS231N课程的中文视频第2期，已获得斯坦福大学Andrej Karpathy教授的授权翻译与发表。大数据文摘作品，未经授权禁止转载，转载具体要求见文末。 大数据文摘&北邮模式识别实验室 联合制作 编者按： 本期文章是我们为读者带来斯坦福课程文章第二个系列的【斯坦福深度学习与计算机视觉课程】视频版的第三节课的下半部分，也是我们在网易云课堂独家课程的第七个课时:《线性分类器损失函数与最优化(下)》。文章内容为斯坦福CS231N系列，供有兴趣的读者感受、学习。 斯坦福大学CS231N课程是深度
早在1992年，美国科幻小说大师威廉·吉布森的诗集《阿古利巴：死亡之书》，以一张3.5英寸软盘作为载体，每一行都使用计算机算法加密，按照程序设计300行长诗以滚动方式缓缓呈现在屏幕上，读过一遍后就会被全部抹掉。至今也无人能破解其中自毁软盘的工作原理。在宣扬版权的时代，这样的需求也越来越普遍，授权观看的视频到期自毁是很多视频制作者保护自主知识产品的一个方式，那么视频观看是否也可以实现到期自毁呢？ 视频到期自毁可以用加密方式实现，具体有一下两种方式： 1、利用点盾云对视频加密，但是在创建激活码的时候设置好有效期时间，比如是3天还是3个月这样。也可以限制观看次数，比如是10次还是20次，注意这里的次数是针对整个课程的。如果一个课程只有一个视频则设置多少次这个视频就能看多少次，如果是多个视频则是针对整个课程的。比如有个语文课程，里边有3个视频，设置观看次数为30次，平均每个视频可以看10次；如果只有一个视频则该视频可以看30次。加密后的视频一旦到了设定的时间和观看次数就不能再看了，除非重新用新的激活码激活。
机遇 · 学习 · 能力 开学季，加油呀！ 同学们，新的学期开始了 如果你不甘现状却又改变无门 今天小编精选5堂万能基础课 相信打好基础，就能 抓住领域中更多机会 学完之后，再也不怕找不到工作啦！ 01 跟着李刚老师学Java 明星导师带你夯实Java基础（Java17） 若将编程当成职业，那就不要浮躁，先踏踏实实学好Java语言基础，再按Java本身的学习规律，一步一个脚印地把基本功练扎实了才可获得更大的成功。 李刚老师在课程中现场编写程序，一步一步的告诉你，要做什么，为什么，怎么来，应怎么做
本免费课程面向尚未接触过Power BI的一些服饰零售业销售主管、督导和店长朋友（其他岗位或行业也可参考），在没有基础的情况下，40分钟学会使用Power BI制作一个动态业绩看板。
全民社交的时代，内容平台吸引了用户大量的时间和精力。在互联网发展及国家的政策下，社会经济发展推动职业动态变化。使得很多职业不依赖特定的空间便可以展开如网络直播、在线娱乐，新的职业不断涌现，如内容创作、视频主播、音频主播、全媒体运营师、互联网营销师等岗位，为中小城市及村镇提供了大量的就业机会。在线新经济催生了大量新职业人才需求和就业机会。互联网创作者在内容平台上创建音频、视频、图文等内容，让平台的内容更加丰富。
以数据为驱动力 实现可持续发展、决胜未来 数据治理 是当下企业谋求竞争优势和向高端发展进程中难得的一个机遇。 作为企业数字化转型的核心基础与痛点短板，不得不做，但又很难以做好…… 为了助推数字化发展与数据价值落地，帮助解决企业数字化转型中的常见问题，博文视点学院联合华矩科技推出《数据治理大讲堂》系列课程，聚焦企业数据治理的方方面面帮助各企业用户避开数据治理误区。 ▼ 企业数据战略到应用全流程指导 上新尝鲜，仅需229.9元！ （扫描下方二维码进入专栏） 通过本课程，你将系统了解—— ▼ 企业数字
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