43 天前 / Yourtion
动手点关注干货不迷路 暑假期间小跳出去旅游，沿途用手机记录下了许多美丽景色。回家路上，小跳打开手机想用慢倍速去细细品味自己拍摄的视频，发现视频强烈的卡顿感让其“黯然失色”。失望的小跳想起前段时间在抖音上看到的剪映 APP 丝滑慢放教程，抱着试一试的态度打开了剪映，几番操作下来，视频发生了质的改变，像是回到了拍摄的那瞬间，把当下没被记录的片段统统还原出来，卡顿感“一键”全无。是什么技术让视频还原出当下的瞬间，让卡顿视频变得如此丝滑？本文对字节跳动智能创作团队自研视频插帧技术进行了深度解剖，为大家找到了丝滑视频的秘诀。
56 天前 / 博文视点Broadview
点击“博文视点 Broadview”，获取更多书讯 美国知名社交 App Snapchat 发布的《Snap 消费者 AR 报告》中认为 13~24 岁的 Z 世代通过图像进行交流的可能性要比通过文字高出 150%。 对于 Z 世代而言，社交媒体是他们展示生活、发表观点，探索未知世界、结交新伙伴的地方。 他们对感官和视觉的享受有着极高的感知度，文字载体已经无法满足 Z 世代的社交表达需求，视频影像化才是他们的主要表达方式。 该公司的首席商务官杰里米·高曼说：“查看 Snapchat 整体用户画像数据，其在美国、英国、澳大利亚、法国的用户，90% 都是 13~24 岁人群...
65 天前 / 搬运工来架构
B 站视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1ia411X7SW（点击‘阅读原文’直达） 垃圾收集在很大程度上消除了在编写 Java 代码时考虑内存管理的需要，但是理解和最小化应用程序的内存使用仍然有好处，特别是随着在嵌入式设备上部署 Java 的数量不断增加。本节将让您深入了解编写 Java 代码时使用的内存，并为您提供步骤指导，您可以采取哪些步骤来最小化内存使用并编写更高效的内存代码。
71 天前 / Scenic
本公众号曾发表过多篇 Harbor 高可用方案的文章，除了本篇之外，还有以下文章可参考： 一文读懂 Harbor 的高可用方案 | 收藏 Harbor 2.0 配置高可用的镜像仓库 在 Kubernetes 中部署高可用 Harbor 镜像仓库 本文由开源摘星计划支持项目 Harbor 的贡献者「勾永彪」投稿。 开源摘星计划（WeOpen Star） 是由腾源会 2022 年推出的全新项目，旨在为开源人提供成长激励，为开源项目提供成长支持，助力开发者更好地了解开源，更快地跨越鸿沟，参与到开源的具体贡献与实践中。
94 天前 / hyper0x
机器之心报道编辑：陈萍、小舟 《我的世界》里，玩家不一定都是人类，现在 AI 也会玩了。《我的世界》是全球知名度最高的开放世界游戏。小朋友只需观看十分钟的教学视频，就能学会在游戏中寻找稀有的钻石，但这却是 AI 此前无法企及的高度。 今天 OpenAI 的研究团队宣布他们开发了一种能玩《我的世界》的智能体，其中使用《我的世界》游戏大量未标记视频数据集训练神经网络，仅使用少量标记数据。 微调之后，OpenAI 训练的模型还可以学习制作挖矿工具，熟练的人类玩家在 20 分钟内可以完成这个任务（24000 次操作）。
96 天前 / 逗逗
点击上方公众号进入3 分钟秒懂大数据主页 然后点击右上角“设为标星” 比别人更快接收硬核文章 大家好，我是土哥。 今天给大家分享一波这十天录的视频的知识点，同时这十个知识点被拼多多、网易的面试官都考察过，出现的频率都很高，所以，没看完视频的小伙伴，可以看看文字，一块学习学习~ 1 Spark 的任务提交流程你熟悉吗？当面试官问你，Spark 的任务提交流程你熟悉吗？ 你应该这样回答他： 当在命令行执行 spark -submit --master xxx.jar 的命令后，会执行以下操作： 1、客户端向资源管理器 Master 发送注册和申请资源的请求。
114 天前 / 趣编程
1.公众号：铭毅天下 Elasticsearch——中国最大的 Elastic 非官方技术公众号 2.博客：elastic.blog.csdn.net——访问量 550 万 + 3.知识星球：死磕 Elasticsearch（中国 Elastic 认证工程师的半壁江山都出自本星球）——http://t.cn/RmwM3N9 4.VX：elastic6，欢迎留言交流！ 5.B 站：https://space.bilibili.com/471049389
120 天前 / hyper0x
机器之心专栏机器之心编辑部 本文中，来自美图影像研究院（MT Lab）与大连理工大学卢湖川团队的研究者们共同探究了如何仅使用文本描述作为参考的视频目标分割任务，突破性地提出了首个单阶段方法 ——YOFO，能够有效地进行端到端训练并达到 SOTA 效果。该论文已被 AAAI 2022 接收。 引言 参考视频目标分割（Referring VOS, RVOS）是一个新兴起的任务，它旨在根据参考文本，从一段视频序列中分割出文本所指述的对象。与半监督视频目标分割相比，RVOS 只依赖抽象的语言描述而不是像素级的参考掩膜，为人机交互提供了一种更方便的选择，因此受到了广泛关注。
127 天前 / 数栈DTinsightu580540
导读： 5 月 16 日晚，袋鼠云数栈大数据开发专家、Taier 项目主导人月白为大家带来了《Taier 控制台介绍》的分享，我们将直播精华部分做了整理，带大家再次回顾内容，加深对技术细节的了解。 你能看到 Taier 控制台的设计 Taier 控制台的作用 Taier 控制台的规划 直播课件获取： 关注公众号“数栈研习社”，后台私信“Taier”获得直播课件 直播视频回看： 点击“阅读原文”，观看精彩视频 https://www.bilibili.com/video/BV1ur4y147Q9spm_id_from=333.999.0.0 演讲 / 月白 整理 / 花夏 上期，偷天老师为我们介绍了 Taier 的入门...
145 天前 / mythsman
2022 May 02 by mythsman 利用 FFmpeg 将视频转换为 GIF 操作指北背景在写技术文档的时候，为了演示方便，经常需要插入一些短小的视频资源。比如一些操作的录频、一些经典视频片段、一些科普动画等。由于展示的地方通常是网页，而如果是插入视频之类的资源，通常需要占用额外的存储，而且也需要可用的视频播放器的支持，非常不便。对于命令行操作的回放，我们可能会采用 Asciinema，但是这个方案对非终端的操作无法模拟。一个常见的方案是把需要的资源转换成网页支持的 GIF、WEBP 格式等动图。
153 天前 / 我爱计算机视觉
关注公众号，发现 CV 技术之美 本文分享 ACL 2021 论文『VLM: Task-agnostic Video-Language Model Pre-training for Video Understanding』，由 Meta AI & CMU 联合提出任务无关视频语言模型视频理解预训练 VLM，代码已开源！ 详细信息如下： 论文链接：https://arxiv.org/abs/2105.09996 项目链接：https://github.com/pytorch/fairseq/tree/main/examples/MMPT 01 摘要 我们提出了一种简单的、任务无关的多模态预训练方法，可以接受视频或文本输入，或同时接受视频或文本输入，用于各种最终的下游任务。
154 天前 / 我爱计算机视觉
关注公众号，发现 CV 技术之美 本文转自机器之心，编辑：杜伟、陈萍。 扩散模型正在不断的「攻城略地」。 扩散模型并不是一个崭新的概念，早在 2015 年就已经被提出。其核心应用领域包括音频建模、语音合成、时间序列预测、降噪等。 那么它在视频领域表现如何？先前关于视频生成的工作通常采用诸如 GAN、VAE、基于流的模型。 在视频生成领域，研究的一个重要里程碑是生成时间相干的高保真视频。来自谷歌的研究者通过提出一个视频生成扩散模型来实现这一里程碑，显示出非常有希望的初步结果。
155 天前 / 我爱计算机视觉
关注公众号，发现 CV 技术之美 作者单位：快手、大连理工、港理工、北大、鹏城实验室 论文：https://arxiv.org/pdf/2204.07114.pdf 笔者言： 之前的循环 VSR 方法大多将相邻帧参考帧以及前一时刻的 SR 输出作为输入，本文将未来的 SR 输出也参与进参考帧的重建，通过伪相邻 SR 的方式精进细节，这让笔者眼前一亮。 ▊看点 大多数 VSR 都采用光流或可变形卷积进行运动补偿。然而，这种时间建模技术增加了模型的复杂性，并且在遮挡或复杂运动的情况下可能会失败。
197 天前 / HueiFeng
导语 |WebRTC 真是一套让人既爱又恨的开源代码。一方面，WebRTC 里面有一套很完善很系统的 QoS 策略。但另一方面，WebRTC 代码庞大且版本更新迭代特别快，代码的阅读和学习难度很大。为了方便大家学习了解，我们在这里对 WebRTC 的 QoS 思想及算法实现做了一些梳理总结，以系列分享的方式呈现给大家，供大家参考。 概述 目前总结出 WebRTC 用于提升 QoS 的方法有：NACK、FEC、SVC、JitterBuffer、IDR Request、Pacer、Sender Side BWE、Probe、VFR（动态帧率调整策略）、AVSync（音视频同步）、动态分辨率调整。
211 天前 / 凯凯刘
我自己经常用 Markdown 写文章分享在网上，像知乎、简书、微信公众号等这样的平台上。随着短视频的兴起，传统的长文章形式已经不适应新兴的视频平台，像：B 站、抖音、西瓜视频等。但是我自己又喜欢看很多的视频，于是我就想自己做一个快速将文本转换成视频的在线工具，于是 md2vid 这个在线利器就是在这样的背景下产生的。 其实这个工具非常简单，总共就 3 步： 1、输入 Markdown 文本 2、编辑字幕和对应图片 3、自动合成语音生成视频 旨在通过简单的配置，就可以快速的将文本生成视频。