张春晖让视频的每词每句都可搜索:Autotiming 可以自动配字幕,还将改变哪些领域? 对于一些电视观众来说,寻找电视节目字幕中“有趣”的Bug,拍照发到网上与其他人共同嘲笑一下,是一种观看节目之外的乐趣.从另外一个角度来说,匹配字幕很可能是电视台里最枯燥和耗时的工作:一个小时的对话节目通常需要付出双倍的时间. 创业公司AutoTiming相信它的产品可以改变这个精度高.耗时长的工作.这款同名工具采用了一种音文匹配技术,可以自动将视频或者音频节目和字幕文件同步起来.AutoTiming的CEO…

javascript JSMpeg.js 播放视频解决不用全屏也能播放(也支持自动播放哦) 缺陷就是 因为采用的是 MPEG1解码器 所以清晰度有点低 做直播可以考虑下 如果要清晰度高点 可以采取序列帧播放 前面图片加载好 后面边播放边加载 具体看http://newmiracle.cn/?p=2860<pre> JSMpeg Stream Client <style type="text/css"> html, body { background-color:…

1.网易见外是网易人工智能事业部旗下的AI视频翻译产品. 字幕支持手工编辑和下载 不过网易见外 只支持WEB在线操作 并且只支持单个上传操作 目前没有客户端 2.人人译视界 (IOS 安卓 PC客户端都有) 3 微软最新免费试用的AI字幕+翻译 超级好用 建议使用这个来采集英文字幕 超级准 https://www.videoindexer.ai/…

词梯Word Ladder问题 要求是相邻两个单词之间差异只能是1个字母,如FOOL变SAGE: FOOL >> POOL >> POLL >> POLE >> PALE>> SALE >> SAGE 目标是找到最短的单词变换序列 用图表示单词之间的关系: 用一种名为广度优先搜索 BFS的图算法找到从起始单词到结束单词的最短路径. 构建词梯图 算法 首先是将所有单词作为顶点加入图中,再设法建立顶点之间的边 对每个顶点(单词) , 与其…

编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.并且原文也会不定期的更新.望看到文章的朋友能够学到很多其它. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍非常全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室…

兴趣是最好的老师,HelloGitHub 就是帮你找到兴趣! 简介 分享 GitHub 上有趣.入门级的开源项目. 这是一个面向编程新手.热爱编程.对开源社区感兴趣 人群的月刊,月刊的内容包括:各种编程语言的项目.让生活变得更美好的工具.书籍.学习笔记.教程等,这些开源项目大多都是非常容易上手,而且非常 Cool.主要是希望大家能动手用起来,加入到开源社区中. 会编程的可以贡献代码 不会编程的可以反馈使用这些工具中的 Bug 帮着宣传你觉得优秀的项目 Star 项目️ 在浏览.参与这些项目的过程…

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在上一节.我们已经介绍了使用HOG和SVM实现目标检测和识别,这一节我们将介绍使用词袋模型BOW和SVM实现目标检测和识别. 一 词袋介绍 词袋模型(Bag-Of-Word)的概念最初不是针对计算机视觉的,但计算机视觉会使用该概念的升级.词袋最早出现在神经语言程序学(NLP)和信息检索(IR)领域,该模型忽略掉文本的语法和语序,用一组无序的单词来表达一段文字或者一个文档. 我们使用BOW在一系列文档中构建一个字典,然后使用字典中每个单词次数构成向量来表示每一个文档.比如: 文档1:I like…

原文:http://developer.51cto.com/art/201501/464174.htm 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning i…

做过搜索的同学都知道,分词的好坏直接决定了搜索的质量,在英文中分词比中文要简单,因为英文是一个个单词通过空格来划分每个词的,而中文都一个个句子,单独一个汉字没有任何意义,必须联系前后文字才能正确表达它的意思. 因此,中文分词技术一直是nlp领域中的一大挑战.Python 中有个比较著名的分词库是结巴分词,从易用性来说对用户是非常友好的,但是准确度不怎么好.这几天发现另外一个库,pkuseg-python,看起来应该是北大的某个学生团队弄出来的,因为这方面没看到过多的介绍,pkuseg-pytho…