4K Stogram下载器

4KStogram是一款专为Instagram设计的桌面应用,它允许用户轻松下载照片和视频。用户可以输入用户名、标签或地点来下载内容,支持订阅他人账户并实时获取更新。软件界面简洁,功能包括一键下载多个账户的照片、自动保存喜爱用户的新图片、下载私密账户照片等。同时,还支持以MP4格式下载视频并直接在应用内分享到社交平台。

软件介绍:

4K Stogram是一款Instagram桌面客户端,软件的功能强大,操作简单,用户可以用这款软件轻松下载照片,支持输入用户名,#标签或者搜索地点也可以,使用你的Instagram账号登录软件,订阅任何Instagram用户的关注账户列表,可以实时查看和下载他们的新照片和视频,可以下载你的好友的照片,非常方便快捷。


功能介绍:

使用此应用程序,您可以同时捕获来自多个不同Instagram帐户的照片并将其保存在您的计算机上。此外,4K Stogram能够自动保存您喜爱的用户的所有新图像。输入您的登录信息即可保存已关闭帐户中的照片。您也可以从Instagram下载视频。在程序的绝对简约界面中完成所有这些操作非常简单方便。


特色一览:

抓取照片同时几个账户,并将其保存为JPEG您的桌面上。
  按照您最喜爱的摄影师,并自动获取他们最新的照片。
  你的Instagram的凭据登录并下载的私人照片。


软件特点:


一次捕获多个帐户中的照片,并将其保存为计算机上的JPEG格式。
  添加您最喜欢的摄影师并自动上传他们的最新照片。
  使用您的Instagram凭据登录并从朋友的已关闭帐户下载照片。
  直接从应用程序访问您的查看器。
  以MP4格式下载Instagram视频。
  极简主义的应用程序界面。
  来自Instagram的任何照片都可以直接从该计划在Facebook和Twitter上分享。



网盘下载地址:

http://www.bytepan.com/5CE9rdeGVA1


图片:



4K Stogram 是一个适用于PC、macOS 和 Linux系统的Instagram 浏览器和下载器。从您好友的公共和私人Instagram账户中下载照片、视频和故事,备份您的Instagram资料,导入您的Instagram订阅列表。 只需输入 Instagram 用户名、标签或位置,按下‘订阅’按钮。从不同地方浏览、下载 Instagram 照片、视频和限时动态,订阅任意账户的照片以及他们的关注列表。 按用户名、标签或位置下载 Instagram 帖子 订阅您最喜欢的摄影师、标签或地点,自动获取最新的照片。 下载私人好友的照片 用您的Instagram账号登录,下载私人好友账户的照片。 浏览您好友的Instagram内容 订阅任何Instagram用户的关注账户列表,实时观看他们上传的新照片。 下载 Instagram stories 永久保存任何Instagram账户中临时的日常图片和视频。 下载视频帖子 利用这个便利的功能, 从Instagram账户、标签和地点中抓取MP4格式的视频。 瞬间 备份您的账户 只需点击一下,就可从您的Instagram账户中下载所有照片。 点击一下即可关注您的订阅 点击 ‘Subscribe to Accounts I’m Following(订阅我关注的账户)’ ,您在Instagram上关注的所有账户将自动添加至4K Stogram并进行下载。 评论和标签元数据 所有下载的图片均在其元数据中包含评论和标签等信息。 导出和导入订阅 确保您的订阅数据库安全:导出数据,计算机重装后再导入,确保不会丢失任何图片和账户。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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