Embeding Video Players in web pages Summary

1. Windows Media Player

<object id="avewmplayer" height="320" width="400" classid="CLSID:{6BF52A52-394A-11d3-B153-00C04F79FAA6}"> <param name="AutoStart" value="0"> <param name="Balance" value="0"> <param name="enabled" value="-1"> <param name="EnableContextMenu" value="-1"> <param name="url" value="filename"> <param name="PlayCount" value="1"> <param name="rate" value="1"> <param name="currentPosition" value="0"> <param name="currentMarker" value="0"> <param name="defaultFrame" value=""> <param name="invokeURLs" value="0"> <param name="baseURL" value=""> <param name="stretchToFit" value="0"> <param name="volume" value="50"> <param name="mute" value="0"> <param name="uiMode" value="Full"> <param name="windowlessVideo" value="0"> <param name="fullScreen" value="0"> <param name="enableErrorDialogs" value="-1"> <embed style="FILTER: xray" mce_style="FILTER: xray" pluginspage="http://www.microsoft.com/Windows/Downloads/Contents/Products/MediaPlayer/" src="filename" mce_src="filename" width="400" height="320" type="application/x-mplayer2" autosize="False" autostart="true" showcontrols="true" ShowStatusBar="1" loop="undefined" EnableContextMenu="0"> </embed> </object>

2. Real Player

<object id="RP" classid="clsid:CFCDAA03-8BE4-11CF-B84B-0020AFBBCCFA" height="320" width="400"> <param name="_ExtentX" value="10583"> <param name="_ExtentY" value="8467"> <param name="SRC" value="filename"> <param name="AUTOSTART" value="0"> <param name="SHUFFLE" value="0"> <param name="PREFETCH" value="0"> <param name="NOLABELS" value="0"> <param name="CONTROLS" value="ImageWindow,ControlPanel"> <param name="CONSOLE" value="AveClip"> <param name="LOOP" value="0"> <param name="NUMLOOP" value="0"> <param name="CENTER" value="0"> <param name="MAINTAINASPECT" value="0"> <param name="BACKGROUNDCOLOR" value="#000000"> <embed autostart="False" console="AveClip" controls="ImageWindow,ControlPanel" height="320" src="filename" mce_src="filename" type="audio/x-pn-realaudio-plugin" width="400"> </embed> </object>

3. Flash Player

<object classid="clsid:D27CDB6E-AE6D-11cf-96B8-444553540000" codebase="http://download.macromedia.com/pub/shockwave/cabs/flash/swflash.cab#version=7,0,19,0" width="400" height="320"> <param name="movie" value="flashpalyerurl//.swf" /> <param name="quality" value="high" /> <param name="allowFullScreen" value="true" /> <param name="FlashVars" value="vcastr_file=filename" /> <embed src="flashpalyerurl//.swf" mce_src="flashpalyerurl/.swf" allowfullscreen="true" flashvars="vcastr_file=filename" quality="high" pluginspage="http://www.macromedia.com/go/getflashplayer" type="application/x-shockwave-flash" width="400" height="320"> </embed> </object>

4. QuickTime Player

<object classid="clsid:02BF25D5-8C17-4B23-BC80-D3488ABDDC6B" codebase="http://www.apple.com/qtactivex/qtplugin.cab" height="640" width="800"> <param name="autoplay" value="False" /> <param name="controller" value="true" /> <param name="quality" value="high" /> <param name="kioskmode" value="true" /> <param name="CORRECTION" value="none" /> <param name="src" value="filename" /> <embed autoplay="False" controller="true" height="640" quality="high" src="filename" mce_src="filename" type="video/quicktime" width="800"> </embed> </object>

PS: The QuickTime Player plug-in has a shortage that if the size set smaller than the video, the video will can't be display totally.

5. PDF

<object classid="clsid:CA8A9780-280D-11CF-A24D-444553540000" width="100%" height="100%"> <param name="SRC" value="filename"> <param name="_StockProps" value="0"> <param name="_Version" value="65539"> <param name="_ExtentX" value="20108"> <param name="_ExtentY" value="10866"> <embed src="filename" mce_src="filename" type="application/pdf" width="100%" height="100%"> </embed> </object>

Note:

Object label is used for IE browser of Windows platform, and the embed label is for Netscape Navigator browser of Windows and Macintosh platforms and IE browser of Macintosh platform. The IE of Windows platform plays video by Active-X plug-in but others by Netscape plug-in. So when we use this, be sure we write both of them to support as many browsers as possible.

毫米波雷达系统工作在毫米波频段,通过发射与接收电磁波并解析回波信号,实现对目标的探测、定位及识别。相较于传统雷达技术,该系统在测量精度、环境抗干扰性及气象适应性方面表现更为优越。本研究聚焦于德州仪器开发的IWR1843DCA1000型号毫米波雷达,系统探究其在多模态数据采集与多样化应用场景中的技术路径及创新实践。 IWR1843DCA1000传感器为一款高度集成的毫米波探测设备,采用调频连续波技术与多输入多输出架构,可执行高精度目标测量及成像任务。研究过程中,团队对该设备的性能参数进行了全面评估,并在下列领域展开应用探索: 在数据采集环节,借助专用硬件接口连接雷达传感器,实现原始信号的高效捕获。团队研发了配套的数据采集程序,能够实时记录传感器输出并执行初步信号处理,为后续分析构建数据基础。 通过构建FMCW-MIMO雷达仿真平台,完整复现了雷达波的发射接收流程及信号处理机制。该仿真系统能够模拟目标运动状态及环境变量对雷达波形的影响,为系统性能验证与参数优化提供数字化实验环境。 基于高分辨率测距能力,结合目标检测与轨迹追踪算法,实现对人体运动模式的精确重构。通过点云数据的解析,为行为模式分析与场景理解提供多维信息支撑。 利用雷达回波信号的深度解析,生成表征人体空间分布的热力图像。该技术为复杂环境下的定位问题提供了直观可视化解决方案。 针对精细手势动作的识别需求,应用机器学习方法对雷达生成的点云序列进行特征提取与模式分类,建立手势动作的自动识别体系。 通过分析人体表面对毫米波信号的反射特性,开发非接触式生理参数监测方法,可有效检测呼吸韵律与心脏搏动频率等生命体征指标,为健康监护领域提供新的技术途径。 本研究的顺利开展,不仅深化了IWR1843DCA1000雷达系统的应用研究层次,同时为毫米波技术在多元领域的拓展应用建立了技术支撑体系。通过实证分析与仿真验证相结合的研究模式,该项目为行业应用提供了可靠的技术参照与实践范例,有力推动了毫米波雷达技术的产业化进程。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
基于直接模拟蒙特卡洛(DSMC)方法的气体分子运动仿真工具,为微观尺度气体动力学研究提供数值计算支持。该计算工具通过统计方法模拟稀薄条件下气体粒子的运动轨迹与碰撞行为,适用于航空航天工程、微纳流体系统等存在低密度气体效应的技术领域。 为便于高等院校理工科专业开展数值仿真教学,开发者采用矩阵实验室(Matlab)平台构建了模块化仿真程序。该程序兼容多个Matlab发行版本(2014a/2019b/2024b),内置标准化案例数据集可实现开箱即用。程序架构采用参数化设计理念,关键物理参数均通过独立变量模块进行管理,支持用户根据具体工况调整分子数密度、边界条件和碰撞模型等参数。 代码实现遵循计算流体力学的最佳实践规范,主要特征包括:采用分层模块架构确保算法逻辑清晰,关键计算单元配备完整的物理注释,变量命名符合工程仿真惯例。这种设计既有利于初学者理解分子动力学模拟原理,也方便研究人员进行算法改进与功能拓展。 该教学工具主要面向计算机科学、电子工程、应用数学等专业的本科教学场景,可用于课程实验、综合设计项目及学位论文等学术活动。通过将抽象的气体动力学理论转化为可视化的数值实验,有效促进学生对统计物理与计算方法的融合理解。在工程应用层面,该工具能胜任微机电系统流场分析、高海拔空气动力学特性研究、纳米孔道气体输运等现象的定量评估。 随着微纳制造与空间技术的发展,稀薄气体仿真在半导体工艺优化、临近空间飞行器设计等前沿领域的应用价值日益凸显。本仿真工具通过提供可靠的数值实验平台,为相关领域的科研创新与人才培养提供技术支持。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### 嵌入(Embedding)技术的实现方法 #### 1. 序列样本中的嵌入 在序列样本中,嵌入技术通常通过神经网络模型来学习向量表示。例如,在自然语言处理领域,Word2Vec 和 GloVe 是两种经典的词嵌入方法[^1]。这些方法的核心思想是将词语映射到低维连续空间中,使得具有相似语义或上下文关系的词语在该空间中距离较近。 对于更复杂的场景,可以采用基于子词单元的方法,比如 FastText 提供了一种高效的解决方案。它不仅能够捕捉单词级别的信息,还能利用字符 n-gram 特征来增强对未知词和形态变化的支持[^3]。 以下是使用 Python 的 `gensim` 库加载预训练 Word2Vec 模型的一个示例: ```python from gensim.models import KeyedVectors # 加载 Google News 预训练的 Word2Vec 模型 model = KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True) # 查找某个词的最近邻 similar_words = model.most_similar('king') print(similar_words) ``` --- #### 2. 图结构数据中的嵌入 当面对图结构的数据时,Graph Embedding 成为了一个重要分支。这类方法旨在将节点、边或者整个图转化为固定长度的向量表示,以便后续用于分类、聚类或其他任务。DeepWalk 和 Node2Vec 是两个典型的例子,它们借鉴了随机游走的思想并结合 Skip-Gram 或 CBOW 模型完成学习过程。 下面是一个简单的 DeepWalk 实现框架伪代码片段: ```python import networkx as nx from gensim.models import Word2Vec def deepwalk(graph, walk_length=80, num_walks=10): walks = [] nodes = list(graph.nodes()) for _ in range(num_walks): for node in nodes: walk = [node] current_node = node while len(walk) < walk_length: neighbors = list(graph.neighbors(current_node)) if not neighbors: break next_node = random.choice(neighbors) walk.append(next_node) current_node = next_node walks.append([str(x) for x in walk]) # 使用 Gensim 训练 Word2Vec 模型 model = Word2Vec(sentences=walks, vector_size=128, window=5, min_count=0, sg=1, workers=4) return model.wv graph = nx.karate_club_graph() embeddings = deepwalk(graph) ``` --- #### 3. 多模态与异构特征下的嵌入 随着应用场景复杂度增加,单一类型的嵌入已无法满足需求。因此出现了针对多模态或多源数据设计的新一代嵌入技术。例如,DSSM (Deep Structured Semantic Model) 将文本与其他形式的信息联合建模;而 Transformer 架构则进一步推动了跨域表征能力的发展。 以 BERT 为代表的预训练语言模型展示了强大的泛化性能,其内部机制依赖于自注意力层提取全局关联特性。BERT 可被微调至各种下游任务上,从而获得定制化的 embedding 表达方式。 下面是用 Hugging Face Transformers 库获取句子 embedding 的一段代码: ```python from transformers import BertTokenizer, BertModel import torch tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') text = "This is an example sentence." encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True) with torch.no_grad(): outputs = model(**encoded_input) sentence_embedding = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).squeeze().numpy() print(sentence_embedding.shape) ``` ---
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