如何在YouTube Api限额的情况下获取更多视频 YouTube视频 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。...问题： YouTube限额问题，谷歌限制域名只能使用一个ApiKey，配置多会被封禁，按照现有全部用api检索会导致频道越配越多，获得的视频越来越少。...查找了很多资料；最坑的竟然是YouTube api官网给的方法。。。。(youtubeApi)。...方式2： 再对问题思考，依然摆脱不了需要提前得知频道下视频的发布情况，我试着去YouTube网站videos下查看视频与api返回的视频做对照，发现可以使用解析http的标签获取发布的视频和时间(其实一开始也想过使用爬虫...GET_VEDIO_INFO_PRE这个地址是YouTube的公共API，目前还是可以使用的，可以检索一些视频的信息。
如何简单快速的 搬运youtube视频， 并自动配上中文字幕？...Step 01 打开youtube的某个视频，点击打开解说词 Step 02 使用chrome右键翻译成中文 Step 03 按F12转为开发者模式 Step 04 在Console中注入一小段
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...漏洞测试 2019年底的时候，我参与了YouTube的漏洞众测，在此过程中我尝试去测试对他人未授权视频的获取。当用户上传视频到YouTube时，可以对上传视频选择三种隐私权限。...可以这样想想，看看是否有其它产品/服务是否会从内部去调用YouTube视频，或者说与YouTube上传的视频有交互关系。如果有，那么在其中的机制中可能会有一些脆弱性环节。...那么，这样我就能从0毫秒进行获取，通过33毫秒的间隔图像帧获取，就能获取到完整的目标视频了。我快速地编写了一个POC脚本，下载了目标视频中前3秒图像，经解码还原，与目标测试视频完全相同。...该漏洞隐患确实严重，但还是存在以下利用限制： 1、必须知晓目标私享视频的视频ID号，不过在大量数据泄露中，该漏洞也许就能派上用场了； 2、只能获取到目标私享视频的图像信息，不能获取到其中的音频信息； 3
《The YouTube video recommendation system》是一篇详细介绍YouTube视频推荐的论文，在整个系统中没有复杂的算法，使用了一些简单有效的策略，这也符合工业界的应用，...在工业界，为了考虑算法复杂度，数据量，可维护性等等一些因素，在工业界中，通常会选择一些简单有效的方法。...相似视频的挖掘 1、概念 相似视频指的是：当给定视频 后，用户更有可能观看的视频组成的集合 ，公式如下所示： 其中： ：种子视频 ：与视频 相似的视频的集合 2、方法 关联规则...计算出所有的与视频 相似的视频，根据相似性的值 从候选集 中找到Top-N的相似视频。...The YouTube video recommendation system[C]//Proceedings of the fourth ACM conference on Recommender systems
select、multipleSelect从api中获取选项列表 $form->select($column[, $label])->options([1 => 'foo', 2 => 'bar', '...val' => 'Option name']); 或者从api中获取选项列表： $form->select($column[, $label])->options('/api/users'); 其中api...User::find($id); if ($user) { return [$user->id => $user->name]; } })->ajax('/admin/api.../users'); API /admin/api/users接口的代码： public function users(Request $request) { $q = $request->get
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。...2018.11.13 漏洞修复 二、获取任意Youtube用户私享播放资源列表 这是一个逻辑漏洞，因为攻击者可以通过它来获取目标Youtube用户未列出的播放资源列表。...，该请求的作用在于，从其对应的编辑窗口充实播放列表的相关信息。...如果目标Youtube用户满足上述条件，攻击者可以利用该漏洞获取到任意Youtube用户的任何私享视频（Unlisted），由于私享视频不会出现在YouTube搜索结果或频道网页中，只有获得链接的用户才能观看...隐私选项被设置为“unlisted”的视频不会出现在YouTube搜索结果、频道网页或用户档案中，只有获得链接的用户才能观看“unlisted”视频。）
哈喽，这一篇记录一个小小的关于FFmpeg的使用，借助FFmpeg的API接口获取flv格式视频的时长。...查阅资料后，AVFormatContext中的duration字段可以获取视频时常，于是写出了如下代码： #include #include extern "...发现获取的视频时长为0，按照排查问题的一般思路，试试别的格式的文件是否也会有问题。尝试将文件更换为MP4文件，发现可以正常获取时长，如下图： ?...甚是不理解啊，经查阅资料发现，对于flv文件需要首先调用avformat_find_stream_info, 才可正常的获取视频时长，这一过程中，同时还发现另外一种获取视频时常的方式：FFmpeg对于...终于可以成功获取flv格式视频的时长。可以动手去试试了！
Youtube是全球最大的视频分享平台，用户量高达10亿+，每天上传的UGC和PGC都是百万级别。那么问题就来了，他们是如何让用户在这么多的视频中快速的发现自己感兴趣的内容呢？...笔者从网上找到了三篇介绍youtube推荐系统相关的文章，一篇是2008年发表的《Video suggestion and discovery for youtube: taking random walks...4页，非常简单明了的介绍了youtube推荐系统的方方面面，同时还介绍了很多实际业务中需要使用的trick，比如如何解决相关推荐带来的兴趣狭窄问题，引入minimum score threshold去除不相关视频等...，大概逻辑如下： 种子视频生成是根据用户历史正向行为获取的，比如用户收藏、赞、加入播放列表、评分等。...搜索多阶的最近邻居，公式如下： 生成完候选之后，下一步是从几百个视频中，挑选几个到十几个视频展示给用户，那必须需要有一个排序算法，文章中提到了三类型的因素用于最终的打分： v视频质量 v用户的切合程度
Youtube是全球最大的视频分享平台，用户量高达10亿+，每天上传的UGC和PGC都是百万级别。那么问题就来了，他们是如何让用户在这么多的视频中快速的发现自己感兴趣的内容呢？...笔者从网上找到了三篇介绍youtube推荐系统相关的文章，一篇是2008年发表的《Video suggestion and discovery for youtube: taking random walks...4页，非常简单明了的介绍了youtube推荐系统的方方面面，同时还介绍了很多实际业务中需要使用的trick，比如如何解决相关推荐带来的兴趣狭窄问题，引入minimum score threshold去除不相关视频等...，大概逻辑如下： 种子视频生成是根据用户历史正向行为获取的，比如用户收藏、赞、加入播放列表、评分等。...，搜索多阶的最近邻居，公式如下： 生成完候选之后，下一步是从几百个视频中，挑选几个到十几个视频展示给用户，那必须需要有一个排序算法，文章中提到了三类型的因素用于最终的打分： v 视频质量 v 用户的切合程度
作者 | 赖博先 Youtube是全球最大的视频分享平台，用户量高达10亿+，每天上传的UGC和PGC都是百万级别。那么问题就来了，他们是如何让用户在这么多的视频中快速的发现自己感兴趣的内容呢？...笔者从网上找到了三篇介绍youtube推荐系统相关的文章。...2010年的文章很短，4页，非常简单明了的介绍了youtube推荐系统的方方面面，同时还介绍了很多实际业务中需要使用的trick，比如如何解决相关推荐带来的兴趣狭窄问题，引入minimum score...，大概逻辑如下： 种子视频生成是根据用户历史正向行为获取的，比如用户收藏、赞、加入播放列表、评分等。...，搜索多阶的最近邻居，公式如下： 生成完候选之后，下一步是从几百个视频中，挑选几个到十几个视频展示给用户，那必须需要有一个排序算法，文章中提到了三类型的因素用于最终的打分： v 视频质量 v 用户的切合程度
从数组、列表对象创建 Numpy Array 数组和 Python List 列表是 Python 程序中间非常重要的数据载体容器，很多数据都是通过 Python 语言将数据加载至 Array 数组或者...PyTorch 从数组或者列表对象中创建 Tensor 有四种方式： torch.Tensor torch.tensor torch.as_tensor torch.from_numpy >>> import...可以通过 torch.get_default_dtype() 来获取当前的全局数据类型，也可以通过 torch.set_default_dtype(torch.XXXTensor) 来设置当前环境默认的全局数据类型...； >>> import torch >>> import numpy as np >>> array = np.array([1, 2, 3]) >>> print(array) int64 # 获取当前全局环境的数据类型...PyTorch 提供了这么多方式从数组和列表中创建 Tensor。
Youtube是全球最大的视频分享平台，用户量高达10亿+，每天上传的UGC和PGC都是百万级别。那么问题就来了，他们是如何让用户在这么多的视频中快速的发现自己感兴趣的内容呢？...笔者从网上找到了三篇介绍youtube推荐系统相关的文章，一篇是2008年发表的《Video suggestion and discovery for youtube: taking random walks...4页，非常简单明了的介绍了youtube推荐系统的方方面面，同时还介绍了很多实际业务中需要使用的trick，比如如何解决相关推荐带来的兴趣狭窄问题，引入minimum score threshold去除不相关视频等...，大概逻辑如下： 3.jpg 种子视频生成是根据用户历史正向行为获取的，比如用户收藏、赞、加入播放列表、评分等。...搜索多阶的最近邻居，公式如下： 4.jpg 5.jpg 生成完候选之后，下一步是从几百个视频中，挑选几个到十几个视频展示给用户，那必须需要有一个排序算法，文章中提到了三类型的因素用于最终的打分： v
有两种方法可用于从列表中获取元素，这涉及到两个命令，分别是lindex和lassign。...lassign接收至少两个变量，第一个是列表变量，第二个是其他变量，也就是将列表中的元素分配给这些变量。例如： ? 可以看到此时lassign比lindex要快捷很多。...情形1：列表元素的个数比待分配变量个数多 例如，上例中只保留待分配变量x和y，可以看到lassign会返回一个值c，这个值其实就是列表中未分发的元素。而变量x和y的值与上例保持一致。 ?
从Python官网安装Python3.9 python官网：https://www.python.org/ ?...在命令行使用pip安装youtube-dl # 升级pip pip install --upgrade pip # 使用pip安装youtube-dl pip install youtube-dl 下载彩蜂摄影视频...image.png youtube-dl https://www.youtube.com/channel/UC27M3BS9uxhJfPjYYys7y8w/videos ? ?...在线观看 如果你对摄影感兴趣，可以在线查看我下载的视频，《彩蜂摄影》视频在线观看地址（视频持续上传更新中） ?
Mixture-of-Experts (MMoE)，而本文介绍的youtube视频推荐模型，就用到了这种多任务学习的框架。...为了解决以上的挑战，youtube采用了一种多任务学习框架，该框架基于Multi-gate Mixture-of-Experts (MMoE)，一起来学习一下吧。...而在应用阶段，把每一个候选视频输入到多任务学习模型中，来得到各个子任务的输出结果，通过加权的方式来输出一个综合的推荐评分，从而进行排序。而不同网络结果的权重，通过人工调节来实现。...此时每个任务的共享层的输出不同，第k个任务的共享层输出计算公式如下： 随后每个任务对应的共享层输出，经过多层全连接神经网络得到每个任务的输出： 2.5 建模和消除位置偏置 CTR预估问题往往存在位置偏置信息，在Youtube...值得注意的是，位置偏置信息主要体现在CTR预估中，而用户观看视频是否会点击喜欢或者用户对视频的评分，这些是不需要加入位置偏置信息的。
上期讲过了moco API模拟框架视频讲解（上），本期分享内容是对于匹配到的请求进行响应。首先请求先被匹配到相应规则按照先匹配到的规则进行响应，先到先得，这一点比较重要。...主要相应结果形式上分三类：string、JSonobject、object，从功能上分为：固定响应、随机响应、循环响应、限制响应等。...moco API模拟框架视频讲解（中） response代码 package com.fun.moco import com.fun.base.bean.Result import com.fun.moco.support.CycleHandle...com.github.dreamhead.moco.internal.ApiUtils.textToResource import static com.github.dreamhead.moco.util.Iterables.asIterable /** * responsehandle获取
这篇文章是阅读YouTube的《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》后的一点总结，这篇文章值得详细阅读，因此将其中的核心点整理出来。...详细的架构如下图所示： 这样的一种漏斗模型在很多地方都会使用到，漏斗模型如下图所示： 在上述的架构中，两个部分对应的功能为： 候选集生成模块（Candidate Generation）负责从百万的视频数据集中知道到几百个与用户相关的待推荐视频...； Ranking模块负责从候选集生成模块产生的待推荐列表中再选择几十个视频，用于展示给用户。...2.3.1、训练数据 从上面的神经网络的结构中可以看出，神经网络的训练数据主要包括如下的几个部分： 用户观看的视频（video watches）。...在训练的过程中，视频的向量与模型的参数一同参与训练，具体过程可以参见词向量的训练。 用户的搜索记录（search tokens）。处理方法与用户观看的视频一致。
如何获取损坏了的手机中的数据呢？ ? 图1：在炮火中损坏的手机 访问手机的存储芯片 损坏的手机可能无法开机，并且数据端口无法正常工作，因此，可以使用硬件和软件工具直接访问手机的存储芯片。...此外，他们还开着手机GPS，开着车在城里转来转去，获取GPS数据。 研究人员将数据加载到手机上之后，使用了两种方法来提取数据。 第一种方法：JTAG 许多电路板都有小的金属抽头，可以访问芯片上的数据。...要知道，在过去，专家们通常是将芯片轻轻地从板上拔下来并将它们放入芯片读取器中来实现数据获取的，但是金属引脚很细。一旦损坏它们，则获取数据就会变得非常困难甚至失败。 ?...图2：数字取证专家通常可以使用JTAG方法从损坏的手机中提取数据 数据提取 几年前，专家发现，与其将芯片直接从电路板上拉下来，不如像从导线上剥去绝缘层一样，将它们放在车床上，磨掉板的另一面，直到引脚暴露出来...比较结果表明，JTAG和Chip-off均提取了数据而没有对其进行更改，但是某些软件工具比其他工具更擅长理解数据，尤其是那些来自社交媒体应用程序中的数据。
背景: RTMP SDK需要获取硬编硬解时候的GPU数据,第一时间想起了TraceParser, 但是TraceParser不支持GPU Driver模板....在 github 上发现有一种新的思路TraceUtility, 通过调用 Undocument API 去解析 Trace 文件. 下面结合 Hopper 分析Instruments看看. ?...在-initialize:中对 Instruments 做了初始化, 包括一些链接 XCode 中 ShareFramework 的 Undocument 库. ?...根据这里的调试信息, 去 dump 出来的 instruments 头文件中搜索出需要的类, 放到自己的头文件当中, 成员变量的获取需要用到 runtime 特性.以我需要的 GPU 数据来说, 最后的层级关系如下
添加视频和脚本元素到work目录下的index.html中： <!...试一下 在你的浏览器中打开 index.html，你将看到像下面这样子（当然是你的 webcam 中样子）： 它是如何工作的呢？...如果调用 getUserfMedia成功，从webcam获取的视频流将作为源设置给video元素。...视频元素的大小是多少？通过 JavaScript你如何能得到视频的自然尺寸？使用 Crome Dev工具检查。...: hue-rotate(180deg) saturate(200%); } 我们学到了什么 在本节中，你学到了： 从webcam得到视频 设置多媒体的 contrains 与视频元素混淆 本节完整的版本在
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