品果新作Movie360:用Camera360的方式拍电影

Movie360是一款界面简洁、操作易用的视频拍摄应用,支持多种场景效果和暂停续拍功能,便于用户随时随地记录精彩瞬间。

还记得那个很容易跟老周的360混淆的拍照应用Camera 360么?就是成都那家叫做品果的公司,现在他们在Camera 360和Photo 360之后,又推出了iPhone应用,可以拍电影的Movie 360,看这架势,是要把360的品牌都给纳入彀中了。

  Movie 360是一款界面清爽,操作简洁的视频拍摄应用。至于亮点,其实不多,目前看来就2个:

  场景效果

  跟Camera 360类似的一点就是可以选择各种场景效果,现在可供选择的有八月围城、漫画都市、山楂树、全球热恋、魔法学校等效果,估计后面还会增加更多。

  暂停功能

  如果在拍摄的途中,你要去上个厕所啥的,只需要按一下暂停键,上完厕所再来接着拍,一点问题木有。

  另外说一下需要改进的地方:

  1、云存储

  视频都要比照片大得多,如果全部存在iPhone上面,这个是不太现实的,尤其是那些爱拍视频的狂人们,如果支持一键存储到Dropbox或者国内的那些网盘,这个还是可以有的。当然,如果你不想存储到云端,也可以不做此选择。

  2、社会化分享

  我想将视频分享给我的朋友,还得回到iPhone的相册里面去选择邮件的方式,这个体验不是很好,如果可以在云存储的同时支持将生成的链接分享到社交网络,应该还是挺好玩的。

  有了这个,人人都可以是一个小导演了,随时记录下生活中每一个精彩的瞬间,视频控可以来试试,比上次介绍的那个功能复杂的2货应用好多了!
http://www.leiphone.com/movie360.html

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效
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