视频方面的博客，值得去学习

最新推荐文章于 2025-05-06 00:58:30 发布
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本文汇集了多位博主的技术分享，包括李世平、蓝风车及文豪等人的精彩内容，覆盖了从编程技巧到项目实战的经验总结。
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CVPR 2024中有哪些值得关注的视频生成和视频编辑方向的论文？
沉迷单车的追风少年
03-21 2501
轰轰烈烈的CVPR 2024所有accept paper已经全部公开，随着Sora的爆火，视频生成和视频编辑是目前计算机视觉最火热的方向，受到了很多人的关注。这篇博客就整理盘点一下有哪些值得关注的视频生成和视频编辑方向的论文？值得做这个方向的小伙伴收藏学习。
为什么说 2023 年是 AI 视频生成的突破年？2024 年的 AI 视频生成有哪些值得期待的地方？
沉迷单车的追风少年
02-12 1486
2023年是AI 视频生成的突破年，AI视频已经达到GPT-2级别了。去年我们取得了长足的进步，但距离普通消费者每天使用这些产品还有很长的路要走。视频的“ChatGPT时刻”何时到来？
88个终身免费学习网站，每一个都值得收藏！
沉淀所学，分享所思，让热爱与成长同行。商务记录AI实战经验，助力开发者快速成长。 热爱AI，希望做出有影响力的技术成果。 技术点亮生活，分享连接价值与机会。 专注AI落地实战，陪你走好技术每一步。
01-03 4万+
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博客目录与概览
热门推荐
冯·诺依曼
08-31 43万+
从即日起，我将开始开始着手写作《深入理解机器学习》分类下的文章。《深入理解机器学习》不仅仅把目光局限机器学习算法的推导与实现，更多的会将目光聚焦于从数学、统计学以及统计学习的角度来深入理解机器学习算法，除此之外，我还会讨论各个机器学习算法局限与瓶颈，纵横向比较各种机器学习算法的优劣等。在详细介绍机器学习算法的同时，我还会通过Python和Scala给出相关项目的实战代码。所以，想深入学习机器学习的..............................
强化学习极简入门：通俗理解MDP、DP MC TD和Q学习、策略梯度、PPO
结构之法 算法之道
02-10 12万+
强化学习里面的概念、公式，相比ML/DL特别多，初学者刚学RL时，很容易被接连不断的概念、公式给绕晕，而且经常忘记概念与公式符号表达的一一对应(包括我自己在1.10日之前对好多满是概念/公式的RL书完全看不下去，如今都看得懂了，故如果读文本之前，你正在被RL各种公式困扰，相信看完这篇RL极简入门后就完全不一样了)。
2024年最值得学习的编程语言TOP5_2024编程语言
2401_86640346的博客
09-04 2691
根据 Stack Overflow的2018年开发者调查 ，71.5％的专业开发人员将 JavaScript 评为最受欢迎的编程语言。这比提高 了很多，当时只有54.4％的开发人员将JavaScript列为最受欢迎的技术。[外链图片转存中…(img-SPp5zxVr-1725394490746)]JavaScript火速流行的原因之一是JavaScript无处不在。在客户端，您可以使用前端JavaScript框架（如 Angular ， React 和 Vue） 来构建基于浏览器的Web应用程序。
基于人类视频的模仿学习与VLM推理规划：从DexMV、MimicPlay、SeeDo到人形OKAMI、Harmon(含R3M的详解)
结构之法 算法之道
10-20 9267
在此文《》的1.1节开头有提到机器人收集训练数据一般有多种方式，比如Dexmv物理本体，有的翻译为embodiment38-Dexmv即embodiment-agnostic keypoint，49考虑到「从人类视频中学习」早已成为机器人的主流训练方法之一，故打算系统阐述以下这个课题，不然很多朋友可能只是理解其字面意思，但到底具体怎么个模仿学习，则不一定知其里，而通过本文系统的阐述，可以让大家更深刻的理解模仿学习背后更深的细节。
机器学习入门基础（万字总结）（建议收藏！！！）
subsistent的博客
12-04 18万+
机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本文章涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、 回归、分类、聚类、神经网络、文本分析、图像分析、深度学习等经典的机器学习基础知识，还包括深度学习入门等拔高内容。介绍机器学习的基础概念和知识，包括机器学习简史、主要流派、与人工智能、数据挖掘的关系、应用领域、算法、一般流程等。伴随着计算机计算能力的不断提升以及大数据时代的迅发展人工智能也取得了前所未有的进步。
淦！看了 B 站上的这些 Python 视频，我站起来了！
Rocky0429
06-13 2万+
作者 | Rocky0429 来源 | Python空间 大家好，我是 Rocky0429。 B 站，作为 Z 世代的新式社交性学习平台，对我来说一直只是一个学习的好去处，学习这事儿肯定是我留在 B 站的唯一原因… 如果你非要问我为什么之前一直在循环播放“听狄胖的话”，那我也只能告诉你是我不小心点了鬼畜区，想知道小元芳是不是真的有许多问号… 我承认是我真的太年轻了，对知识总是太饥渴… 好了，这一篇儿可以翻过了，下面说点正经的… 我 Python 学习的很多视频都是在 B 站上看的，刚.
Java学习路线总结（书籍、视频推荐篇）
学Java，找哪吒
10-10 2万+
立志存高远，笃行践初心 三更灯火五更鸡，正是男儿读书时。 黑发不知勤学早，白首方悔读书迟。 立志，标定人生方向；奋斗，创造人生价值，二者相辅相成，互相促进。 大部分程序员的「 目标 」都是成为一名优秀的工程师，一名可以统览全局的「架构师」。 千里之行始于足下 对于大部分普通人而言，成为一名优秀的架构师还是有一定难度的，「千里之行始于足下，一步一个脚印，慢慢来」。 ???? 粉丝专属福利：包邮送书3本，如下书单四选一。 ???? 获取方式： 1、参与文末投票，点赞，收藏即有机会获得精美图书一
李沐论文精度系列之八：视频理解论文串讲
qq_56591814的博客
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本文从讲解了早期的DeepVedio、2014-2017年2D时代的Two-Stream及其各种改进变体、2017-2020年3D CNN时代的I3D及其各种改进，直到最后的Vedio Transformer这一系列视频理解工作。
2024年最值得学习的自然语言处理(NLP)开源项目
AI天才研究院
05-06 903
自然语言处理（NLP）作为人工智能领域的核心方向之一，近年来取得了飞速的发展。开源项目在推动NLP技术的普及和创新方面发挥了至关重要的作用。本文的目的在于为广大NLP学习者和从业者筛选出2024年最值得学习的NLP开源项目，涵盖从基础工具到前沿模型的多个方面，帮助读者快速了解和掌握NLP领域的最新技术和方法。范围包括但不限于开源项目的核心概念、算法原理、实际应用场景等内容。本文将按照以下结构进行组织：首先介绍自然语言处理的核心概念与联系，包括其原理和架构；
基于深度学习的短视频内容理解与推荐系统java+springboot项目
专注于大学生项目实战开发,讲解,毕业答疑辅导,高校老师/讲师/同行合作。以及产品测评宣传、工具推广等合作。全网粉丝30万+,优快云特邀博主,Java新星计划多届导师,掘金/知乎/华为云/阿里云/51CTO等平台优质创作者。
10-12 1079
基于 Java 和 Spring Boot 的深度学习的短视频内容理解与推荐系统是一款创新的应用系统。 该系统在内容理解方面，运用深度学习技术对短视频进行多维度分析。它可以识别视频中的图像内容，包括物体、场景、人物等，理解视频的语义信息。同时，能提取音频特征，如语音、音乐等，进一步丰富对视频内容的理解。通过对大量短视频的学习和分析，系统建立起对不同类型视频的理解模型。在推荐功能上，根据用户的浏览历史、兴趣偏好和行为模式，利用深度学习算法为用户精准推荐个性化的短视频。系统不断优化推荐策略，随着用户使用时间的增
建议搭配视频内容食用，效果更加。也可以直接按博客内容学习完成搭建
04-09
### 技术搭建教程：视频与博客学习效果对比 #### 学习方式的特点分析 视频教程通常通过视觉和听觉双重刺激来传递信息，适合那些更倾向于动态演示和技术实操展示的学习者[^1]。对于技术搭建类的内容，比如网站开发...
计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略研究（Matlab代码实现）
最新发布
01-02
计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略，并提供了基于Matlab的代码实现。研究聚焦于在高渗透率可再生能源接入背景下，如何协调微电网内部分布式电源、储能系统与大规模电动汽车充电负荷之间的互动关系，通过引入需求侧响应机制，建立多目标优化调度模型，实现系统运行成本最小化、可再生能源消纳最大化以及电网负荷曲线的削峰填谷。文中详细阐述了风电出力不确定性处理、电动汽车集群充放电行为建模、电价型与激励型需求响应机制设计以及优化求解算法的应用。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、微电网、电动汽车等领域技术研发的工程师。; 使用场景及目标：①用于复现相关硕士论文研究成果，深入理解含高比例风电的微电网优化调度建模方法；②为开展电动汽车参与电网互动（V2G）、需求侧响应等课题提供仿真平台和技术参考；③适用于电力系统优化、能源互联网、综合能源系统等相关领域的教学与科研项目开发。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注模型构建逻辑与算法实现细节，同时可参考文档中提及的其他相关案例（如储能优化、负荷预测等），以拓宽研究视野并促进交叉创新。
3D表面粗糙度和接触的可视化(Matlab代码实现）
01-02
3D表面粗糙度和接触的可视化(Matlab代码实现）内容概要：本文档主要介绍了一个基于Matlab代码实现的3D表面粗糙度和接触的可视化方法，旨在通过数值模拟与图形化手段展示材料表面微观形貌及其接触行为。该资源聚焦于表面粗糙度建模、接触力学分析及三维可视化技术，利用Matlab强大的计算与绘图功能，帮助用户直观理解表面结构特征与接触性能之间的关系。文中可能包含表面高度分布生成、粗糙度参数计算、接触面积与压力分布仿真等内容，并提供完整的代码实现流程。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事机械工程、材料科学、摩擦学或相关领域研究的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标：①用于科研教学中演示表面粗糙度对接触特性的影响；②支持学术论文中的数据可视化需求；③为接触力学仿真项目提供基础代码参考与开发思路；④促进对表面形貌建模与多尺度接触分析的理解与应用。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的Matlab代码逐段运行与调试，配合相关理论学习，深入掌握每一步的算法原理与实现细节，同时可尝试修改参数或扩展功能以适应自身研究需求。
火箭消除 cocoscreator小游戏源码 完整精品小游戏源码，亲测可运行_code.zip
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