patpalyer显示视频分辨率等属性2021-10-04

最新推荐文章于 2025-12-01 19:53:07 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-01 19:53:07 发布 · 119 阅读

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博客提及patpalyer可显示视频分辨率等属性，还提到了tab键，与信息技术相关的关键信息主要是patpalyer显示视频属性这一内容。

patpalyer显示视频分辨率等属性
tab键

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万能播放器PotPlayer

08-12

PotPlayer 是 KMPlayer 的原制作者姜龙喜先生（韩国）进入 Daum 公司后的新一代网络播放器。PotPlayer 的优势在于强大的内置解码器；而 KMPlayer 的优势在于强大的定制能力和个性化功能。PotPlayer 使用 VC++ 编写， KMPlayer 为 Delphi 编写。PotPlayer 是 Daum 公司的一款网络播放器，有自己的独立著作权，并非由姜龙喜先生原创，目前由 KMPlayer 的原始作者姜龙喜进行后续开发。目前(1428以后版本)的 KMPlayer 由 PandoraTV 团队负责集体开发

PotPlayer安装与配置

weixin_30577801的博客

07-27

5752

目录 1.简介 2.安装 3.设置基本选项设置：播放选项设置： PotPlayer皮肤设置： 1.简介 PotPlayer一款小巧简单的视频播放软件，具有于强大的定制能力和个性化功能。 2.安装官网下载 potplayer http://potplayer.daum.net/?lang=zh_CN 下载完成后双击安装即可，选项默认。 3.设置首先打开软件...

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Python Pandas多列合并成一长列(扁平化)

视觉算法小趴菜的博客

11-29

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本文介绍了Pandas中三种数据扁平化方法：melt()按变量名和值两列重组数据，concat()垂直拼接多列，stack()将多列转为单列。测试数据显示melt()保留原列名信息，concat()和stack()仅保留数值。三种方法各有特点，适用于不同的数据扁平化需求。

人工智能领域博客

11-28

1842

摘要：本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。

【Android逆向工程】第8章：Frida 高级应用：函数追踪与 RPC 调用

w987333120的博客

12-01

293

本文介绍了Frida框架的核心功能与应用技巧，包括函数调用栈追踪、RPC机制、批量Hook、内存操作和脚本模块化等关键技术。重点讲解了Thread.backtrace()和DebugSymbol.fromAddress()的用法，提供Java和Native函数的调用栈追踪示例，并展示了调用栈过滤与分析方法。最后通过实战案例演示登录流程追踪和RPC调用，同时给出常见问题解决方案。这些技术可有效提升逆向分析效率，适用于移动应用安全测试场景。

遗留Python包中的漏洞代码可通过域名劫持攻击Python包索引

FreeBuf_的博客

11-28

452

遗留Python包漏洞可致供应链攻击，域名劫持风险威胁PyPI生态。

python自动化脚本-下载最新最全LPR

zhang_ruiqiang的博客

11-27

679

本文介绍了一个Python自动化脚本，用于从中国人民银行官网批量获取贷款市场报价利率(LPR)数据。通过分析网页结构，发现LPR数据分布在4个索引页面中，每个页面包含多个带有特定标题的链接。脚本使用BeautifulSoup解析网页，自动提取并存储所有LPR数据到本地文件，解决了手动下载效率低、易出错的问题。核心功能包括：页面URL自动生成、目标链接定位、数据内容提取和结果保存。该方案显著提高了数据采集效率，为金融数据分析提供了便利。

Python抓取ZLibrary元数据实战指南

yiruo250的博客

11-29

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本文介绍使用Python抓取ZLibrary电子书元数据的技术方案。首先说明准备工作，包括Python环境配置、网页结构分析和反爬策略。详细讲解两种抓取方法：静态页面使用requests+BeautifulSoup解析，动态内容通过Selenium模拟浏览器操作。提供数据存储示例（CSV/JSON格式）和清洗技巧，并介绍异步抓取、Scrapy框架等高级优化方案。特别强调法律合规性，包括遵守robots.txt、控制请求频率及版权注意事项。附完整代码示例链接，为电子书数据分析提供技术参考。

探索PFC2D流固耦合：模拟煤层塌陷的奇妙之旅

2503_94141257的博客

11-27

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该模型是模拟的煤层塌陷的pfc2D流固耦合：运用fipy（python）-pfc2d联合的方法实现。不仅方法创新，可修改，内容操作性强，调整内部代码可实现多边形区域的三角网格流域，灵活性强，还设置的有悬浮颗粒定向删除，点位移的实时监测等多内容，干货满满，你买这个一个代码，但里边不止这一个代码的内容。代码真实有效。内部包含：前后水头、位移、渗透系数等多个水力参数，内容丰富。

Java学习之旅第三季-27：模块系统（一）

摸鱼的老谭

11-29

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Java模块系统自Java 9引入，通过module-info.java文件定义模块名称、依赖关系和导出包，实现依赖管理、JRE精简和访问控制。模块分为标准模块和非标准模块，前者由JCP管理，后者为JDK特有。创建模块化项目时，需在src/main/java下添加module-info.java文件，使用requires声明依赖、exports控制包可见性。模块命名建议采用反向域名格式，与包名保持一致但无强制要求。模块系统提升了代码组织性、安全性和开发效率。

tensorflow tf.function 的两种执行模式（计算图执行 vs Eager 执行）的关键差异

servepeople的博客

12-01

382

本文解析了TensorFlow中tf.function的两种执行模式差异：默认的计算图执行会"跟踪"函数并构建计算图（Python原生语句如print仅执行一次），而Eager模式则每次调用都完整执行所有代码。关键点在于：1) 图执行会捕获TensorFlow运算到计算图中，忽略Python原生语句；2) 使用tf.print替代print可确保每次执行都输出。实践建议区分Python代码和TensorFlow运算，理解跟踪阶段与执行阶段的差异，避免常见陷阱。

分布式AI训练框架设计与多语言实现实践指南

2501_94187056的博客

11-26

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加速训练：多节点协作处理大规模数据和模型参数。资源优化：充分利用GPU/TPU和计算集群资源。可扩展性：可根据数据规模或模型复杂度扩展计算节点。多语言协作：不同模块可使用适合的语言实现，提高灵活性和性能。本文展示了分布式AI训练框架的设计与多语言实现实践：Python负责训练与分布式管理Go负责任务调度与节点管理Java处理异步参数同步C++完成计算密集型梯度计算架构整合多节点资源，实现高效分布式训练。

深入探讨RAPIDS GPU加速API：数据科学工作流的革命性加速

不懂先生的博客

11-27

252

RAPIDS是一个开源数据科学套件，于2018年由NVIDIA推出，旨在通过GPU加速端到端的数据科学工作流。其核心思想是利用GPU的数千个核心进行并行计算，替代传统CPU的串行处理。RAPIDS构建在CUDA（Compute Unified Device Architecture）之上，并采用Apache Arrow作为内存格式，确保高效的数据交换和零拷贝操作。cuDF：GPU加速的DataFrame库，提供类似Pandas的API，用于数据操作和分析。cuML。

python轮子：适配requests.request的aiohttp异步请求

最新发布

云霄IT的博客

12-01

124

【代码】python轮子：适配requests.request的aiohttp异步请求。

检查cuda是否安装成功

easyboot的专栏

11-28

125

cuda安装完成后输入nvcc --version查看cuda是否安装成功。在cmd命令窗口中输入nvidia-smi查看需要安装的CUDA版本。

如何获取Checkbutton复选框的值？

教师中的射鸡师

11-29

615

华兴上机技能模拟题：代码如下：解析核心功能：界面效果：运行后会生成标题为 “调查” 的窗口，包含提示标签和 4 个复选框，其中 “学长推荐” 默认勾选，支持鼠标点击切换选中状态。如何在代码中获取选中的复选框的值？要获取复选框的选中值，可以通过遍历绑定的变量来判断状态（为选中，为未选中），以下是具体实现方法：在代码中添加一个按钮，绑定点击事件，遍历所有复选框的变量并收集选中的文本：方法 2：实时监听复选框状态变化如果需要实时获取选中状态，可以给复选框绑定事件：关键逻辑说明

Pandas也会掉坑？数据开发者必踩的局限与避坑指南

不会写DN的博客

11-28

694

Pandas作为Python数据分析核心工具，虽简化了数据操作，但在大数据、复杂计算场景下存在显著局限。本文从三大模块剖析其不足：性能陷阱：向量化操作被误用为Python循环（如iterrows()），导致效率骤降；内存密集型设计易引发溢出，建议分块读取或使用Dask。数据处理盲区：动态类型推断易丢失关键信息（如身份证前导0），需强制指定dtype；缺失值填充需结合分组逻辑避免偏差。工程化短板：受GIL限制无法有效并发，推荐Modin实现多核并行；超大数据需迁移至Dask等分布式框架。文末提

Cuda 矩阵乘法逻辑

qq_52053775的博客

11-27

本文系统介绍了CUDA矩阵乘法优化方法，从基础实现到多级优化。首先分析cuBLAS库的矩阵乘法原理，指出行主序与列主序的转换技巧。随后详细阐述三种优化方案：1）原始并行实现，每个线程计算一个输出元素；2）共享内存优化，通过分块减少全局内存访问；3）ThreadTile技术，提升指令级并行性。重点讨论了向量化加载和双缓冲队列优化，通过寄存器级流水和乒乓缓冲机制实现计算与访存重叠。实验结果表明，优化后性能达到1683.8 GFLOPS，较基础实现提升显著。文章包含完整的数学推导、代码实现和性能分析，为GPU矩阵

SSRF攻击：原理、手法与演进

2301_81140745的博客

11-27

435

简单点就是：网站拥有让我访问别的网站的功能，我访问的是类似192.168.150.3:80这样的内网ip。的功能时（如分享预览、数据获取、网页抓取、Webhook通知等），如果攻击者能够控制这个URL，并使其访问内部或受限制的网络资源，就构成了SSRF。使用 Gopherus 等工具生成Payload，将公钥写入/root/.ssh/authorized_keys，或写入PHP WebShell。file:///proc/self/environ # 读取当前进程环境变量，可能包含密钥。

【AI 加持下的 Python 编程实战 2_18】第十二章：生成式 AI 工具的未来展望

PeacefulWinter的博客

11-29

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本章为《Learn AI-assisted Python Programming》全新第2版最后一章内容的自学复盘笔记，主要整理了作者对一些热门 AI 问题的思考和可能的未来走向。由于本章内容几乎完全照搬上一版，因此未能充分体现改版的一年多时间内 AI 工具在各行各业取得的最新进展和创新实践，不得不说是一种遗憾。但作者思考问题的角度也有可圈可点之处，感兴趣的朋友可以在评论区留言。