youtube视频转发

最新推荐文章于 2024-05-06 15:34:59 发布
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#youtube #工作

本文介绍了一种简单的方法来更改并嵌入YouTube视频到网页中。通过替换视频ID，可以轻松地将不同的YouTube内容整合进网站或博客文章里。

工作 需要



<P>
<OBJECT height=350 width=425>
<PARAM NAME="movie" VALUE="http://www.youtube.com/v/TIPIhb5e2Qk">
<PARAM NAME="wmode" VALUE="transparent">
<embed src="http://www.youtube.com/v/TIPIhb5e2Qk" type="application/x-shockwave-flash" wmode="transparent" width="425" height="350">
</embed>
</OBJECT>

</P>



把TIPIhb5e2Qk 与要打开的视频地址的V=********换下就可以了


YouTube-8M 数据集介绍与使用总结
IronYoung_不惧未来
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比赛概述YouTube-8M 是谷歌、YouTube共同举办的视频标签比赛，包含大量的视频画面信息、音频信息、标签信息。是用于基于视频内容的标签分析研究的良好素材常用网址 比赛官网：https://research.google.com/youtube8m/index.html 官方发布视频特征提取代码：https://github.com/google/youtube-8m/tree/master
如何从特定位置开始分享YouTube视频
cum43546的博客
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Tech tutorials that start with 3 minutes of “hey guys what’s up” are the worst. Get to the point! Here’s how you can bypass that nonsense when sharing a video with your friends. 最糟糕的是从3分钟的“嗨，大家好起来”开始的...
百度seo算法_SEO秘诀：Google的逆向工程算法
07-13 2144
百度seo算法by benjamin bannister 通过本杰明·班尼斯特 SEO秘诀：Google的逆向工程算法 (SEO Secrets: Reverse-Engineering Google’s Algorithm) What have I learned from creating content for the internet? One thing is crystal cle...
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Abstract Many recent advancements in Computer Vision are attributed to large datasets. Open-source software packages for Machine Learning and inexpensive commodity hardware have reduced the barrier
tube, pen, etc.
njdeland的专栏
09-02 3004
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Akamai’s Open Video Player for HTML5 &lt;video&gt; Akamai has released a new Open Video Player for HTML5 &lt;video&gt; developer toolkit, aimed at simplifying the task of creating flexible HTML5-ba...
Convert Base64 to Image and Image to Base64 in Java
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A converter class to encode an image to base64 string or to decode a base64 string back to image. The code is self explanatory, just run this class and you fill 3 different images file in your tempora
我在油管（YouTube）上发现有人搬运我上传到国内平台的视频，我应该怎么办？
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搬运
多个jmeter命令行实例需要注意的
biexf的专栏
11-11 4422
<br /><br />如果用jmeter通过命令行（无图形界面）执行测试脚本，可参见jmeter最简单使用，并且启动多个jmeter实例，肯定会报地址端口已占用：<br />Waiting for possible shutdown message on port 4445 <br />java.net.BindException: Address already in use <br />        at java.net.PlainDatagramSocketImpl.bind0(Native M
贪心法
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贪心法 贪心算法并不是从整体最优上加以考虑， 而是从局部最优考虑， 每次总是做出当前看起来最好的选择，在某种意义上的局部最优选择； 最优子结构性质 ： 贪心选择性质： 1、  活动安排 ： 问题描述 ：设有n个活动集合E = {1 ,2,…,n} ，其中每个活动i都要求使用同一资源， 而在同一时间内只有一个活动能使用这一资源。每个活动i都有一个要求使用该资源的起始
使用YouTube API V3视频的完整描述- Google YouTube API V3 - Get Video Durations
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77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1)
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-26
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了图像处理中的多阈值分割问题。通过引入电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO），利用其全局搜索能力优化多阈值分割的阈值选取过程，以提升图像分割的精度与效率。文中详细阐述了算法原理、实现步骤，并通过实验验证其在图像分割中的有效性，展示了与其他智能优化算法的对比结果，突出了该方法在处理复杂图像时的优越性。; 适合人群：具备一定图像处理和优化算法基础，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于医学图像、遥感图像等复杂图像的多阈值分割任务；②为智能优化算法在图像处理领域的应用提供实现案例与技术参考；③支持科研复现与算法改进。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注目标函数设计与电磁力机制的映射关系，可通过更换测试图像和对比其他优化算法加深理解。
基于51单片机的电子琴设计
最新发布
11-26
本资源文件“基于51单片机的电子琴设计.zip”对应于博客文章“基于51单片机设计的简易电子琴”。该资源包含了实现一个简易电子琴所需的全部文件和代码，适用于学习和实践51单片机的开发。 内容 源代码：包含电子琴的C语言源代码，可在Keil uVision等51单片机开发环境中编译运行。 原理图：提供了电子琴的电路设计原理图，方便用户理解硬件连接和布局。 PCB设计文件：如果需要自行制作PCB，资源中包含了PCB设计文件，可用于PCB打样。 说明文档：详细的使用说明和操作指南，帮助用户快速上手。 使用方法 下载资源：点击下载“基于51单片机的电子琴设计.zip”文件。 解压文件：将下载的ZIP文件解压到本地目录。 阅读说明文档：仔细阅读说明文档，了解项目的基本结构和使用方法。 搭建硬件：根据原理图搭建硬件电路。 编译代码：使用Keil uVision等开发工具打开源代码，进行编译。 烧录程序：将编译好的程序烧录到51单片机中。 测试运行：连接电源，测试电子琴的功能是否正常。
故障诊断pytorch基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）
11-26
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）内容概要：本文介绍了一项基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障诊断研究，采用PyTorch框架实现，使用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力与长短期记忆网络（LSTM）对时序数据的建模优势，构建深度学习分类模型，实现对轴承不同故障类型和严重程度的精准识别与分类，旨在提升工业设备故障诊断的自动化与智能化水平。; 适合人群：具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师；熟悉PyTorch框架者更佳。; 使用场景及目标：①应用于工业设备预测性维护系统中的轴承故障早期识别；②作为深度学习在时间序列分类任务中的典型案例，用于学习CNN-LSTM融合模型的设计与实现；③复现并改进现有故障诊断算法，推动相关科研工作进展。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码与西储大学数据集进行实践操作，重点关注数据预处理、模型结构搭建、训练流程及结果分析环节，可进一步尝试调整网络参数或引入其他优化算法以提升分类性能。
hanlp-portable-1.8.6 对应模型下载 data-for-1.7.5
11-26
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