Premiere Pro Guru: Understanding Compression Premiere Pro 大师教程之如何理解压缩 Lynda课程中文字幕

Premiere Pro Guru: Understanding Compression 中文字幕

Premiere Pro 大师教程之如何理解压缩 中文字幕Premiere Pro Guru: Understanding Compression

压缩影响视频作品的各个方面
压缩太多,失去质量,压缩太少,文件太大
使用错误的压缩,你的客户端根本看不到视频! 在本课程中,路易莎温特斯解释了压缩是什么,如何使用它,以及如何优化压缩以使您的工作产生最大的影响
了解如何在Premiere Pro和Adobe Media Encoder中设置最佳视频导出设置

主题包括:
压缩类型
比特率
VBR和CBR
导出视频,音频,字幕等设置
使用Adobe Media Encoder进行压缩
提示,让您的视频更好看
在这里插入图片描述
Alt
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在这里插入图片描述
嗨, 我是路易莎·温特斯。
欢迎来到Premiere Pro Guru:压缩。
在编辑结束时, 我们所有人都必须以某种方式提供我们的产品。
无论是用于网络还是广播, 我们的视频都必须被压缩才能传送。
我们如何做这种压缩将会影响我们提供的产品的质量。
因此, 基于这一点, 压缩成为我们在工作流中需要做的很大一部分。
除此之外, 有时我们使用压缩来进行其他任务, 例如使我们的视频文件更易于管理, 以便我们可以使用笔记本电脑进行编辑。
或者也许我们需要压缩我们的视频, 以便我们的系统可以无缝地播放剪辑。
无论您的压缩原因如何, 如果您使用Premiere Pro, 您将需要通过一些特定的设置。
在这个标题中, 我们将介绍压缩必需品, 以便我们更好地了解压缩设置。
然后我们通过这些设置, 然后我们将通过Adobe Media Encoder, 如果您有Premiere Pro, 您显然将会有这些设置。
最后, 我们将讨论一些故障排除, 如何避免一些陷阱, 以及如何解决他人。
有很多设置, 压缩时要考虑很多事情。
很快你会掌握所有这些, 找到你自己最好的方式来挽救你的工作。
本课程视频下载地址:Premiere Pro 大师教程之如何理解压缩

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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