淘宝短视频全面升级-光合平台

本文揭示了淘宝短视频发布渠道的最新变化,即从阿里创作者平台转向光合平台的‘猜你喜欢’发布。同时,介绍了自动化视频上传工具,帮助创作者提升效率。

很多商家最近咨询我,淘宝短视频无法在阿里创作者平台进行发布了。如图:

 其实,主要是阿里最近刚刚做了升级:淘宝短视频发布全面升级为【光合平台——“猜你喜欢”发布渠道】。

两者有什么区别呢?其实,并没有什么区别。两个渠道入口任选其一即可。从长期来看,阿里会统一为光合平台,原创作者平台会陆续废弃。

如果您刚切入到淘宝短视频赛道,有没有想过200个视频自动批量上传、自动剪辑、无需人工的方式?

我们自研的工具为你一站式解决从视频剪辑、去重、批量自动发布的所有流程,全部自动化,无需人工一个个手动剪辑、发布。

代码地址:https://gitee.com/elton_xia/taobao-vtool-auto-publish.git

技术核心的原理我们也可以深入探讨,大家有什么反馈或意见,可以在git上提反馈或评论区交流。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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