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手写一个抖音视频去水印工具,千万别刚一个程序员

本文收录在 GitHub 地址 https://github.com/chengxy-nds/Springboot-Notebook 百因必有果 说一下我为什么要做个抖音视频去水印工具,其实是因为我的沙雕女友,她居然刚我~ 有天晚上她在抖音看见一个非常具有 教育意义 的视频,“男人疼媳妇就该承包全部家务活”,然后它就想把视频下载下来,分享到她的姐妹群交流 驭夫 心得。 可是大家都知道抖音下载的视频是带水印,作为一个重度强迫症选手这是不被允许的,没办法那就找找有没有去水印工具吧,找了一圈要不就是收费,要么下载不下来,主上脸上的笑容也在逐渐消失。 我在边上调侃了一句:也没多难,要不我给你做一个!“你行吗?” 然后投来了一个不屑的眼神。 哎呀!本来就开个玩笑,居然说我不行,这就不能忍了,我得证明给你看看!男人嘛,就受不了这话 先看下我做的去水印工具线上预览效果: http://47.93.6.5:8888/index 下边和大家一起分析下做这个去水印工具的思路,很多人乍一听 去水印 ,下意识的觉得是一种什么牛比的算法,其实这是一种假象~ 刨根问底 虽说要争口气,可刚开始做的时候我也真是一脸懵...

我在阿里云做前端代码智能化

作为一个整天以代码为伴的码农,避免不了会接触到各种代码提示工具,但是呢,用久了之后会发现他们都有个共同点,那就是模型巨大,动辄几百兆;并且模型大必然需要更多的计算,同样会导致电脑内存占用高,风扇呼呼的转,时间久了逐渐会发现电脑存储不够用了,电脑变卡了等等问题。 那么,有没有一款轻量化的代码提示插件?或者说,如何实现一款轻量化的代码提示插件呢? 下面我会从 模型选择、模型实现、模型优化三个方面 来介绍我们在代码智能提示方面的一些实践。 模型选择 如何衡量一个模型的效果是好还是不好呢? 我们首先建立了基本的模型衡量体系,见下图。 我们会从推荐的准确性、完整性、连续性、性能、个性化以及智能性六个维度去综合评价一个模型的优劣。之后,我们会进一步完善这个体系,使之能够系统完整的评测模型的效果。 实践中,我们选取了 GPT-2模型和基于markov的n-gram统计模型进行对比。 对比发现,GPT-2模型在准确性和完整性方面表现优异,但是在性能方面,由于模型较大,推荐一次耗时较久,(这里我们试了最少参数的版本,训练之后模型在500M左右,推荐一次大概需要10S),由于暂时没找到模型压缩的方法,只能...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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