

Quelles sont les connaissances de base pour démarrer dans les relations publiques ?
1. Connaissances de base
Choisissez généralement 48hz, le son sera plus riche
Temps base : représente la fréquence d'images, une image représente une image
Persistance de la vision : lorsque 24 images traversent l'œil humain par seconde, l'image sera perçue comme étant fluide et continue si elle est inférieure à 24. , on l'appelle aussi animation de dessin animé
Domaine : Un processus de balayage vertical de la vidéo. Divisé en balayage progressif (une image représente un champ, également appelé aucun champ) et balayage entrelacé (une image représente deux champs, un champ impair et un champ pair. Deux champs entrelacés représentent une image). La chaîne de télévision fonctionne avec des champs supérieurs et inférieurs, et les DVD informatiques n'ont pas de champ (généralement pas de champ)
2. Environnement de travail
1. nom du projet, importer du matériel et organiser le matériel. (Double-cliquez sur la partie vierge du panneau de projet à importer)
Bouton de correspondance automatique de la séquence : sélectionnez le matériau, sélectionnez un nœud de la séquence, faites correspondre automatiquement la séquence et insérez-la dans la position correspondante
2. Panneau source : double-cliquez sur le matériau du projet pour accéder au panneau source
3. Les données sources sont similaires au panneau d'informations. Le premier est plus détaillé et peut simplement modifier certaines informations. , alors que ce dernier ne peut être affiché.
4. Navigation dans les médias : vous pouvez faire glisser les matériaux directement vers le panneau du projet
5. Touches de raccourci : Modifier → Modifier les touches de raccourci
Recommandations associées : "FAQ 》
3. Le format d'image
le format bmp est le format Windows
jpeg assure la qualité des photos tout en occupant moins de mémoire
Animation d'image gif, courante sur les sites Web, avec moins d'informations sur les couleurs, mais prend moins de place
Format de graphiques vectoriels AI Swf EPS
Image bitmap : composition en pixels, stockage matriciel riche en informations sur les couleurs ; ; Grande taille, distorsion de grossissement
Graphiques vectoriels : composés de lignes droites et de courbes définies par des formules mathématiques vectorielles ; aucune distorsion lorsqu'ils sont agrandis, occupant très peu d'espace, seulement 256 couleurs
4. Format vidéo
avi wmv est le format vidéo standard pour Windows
mov est le format vidéo standard d'Apple et est également couramment utilisé par les chaînes de télévision
rm
rmvb est couramment utilisé pour télécharger des vidéos depuis Thunder
mpg est couramment utilisé pour les DVD
asf
5. >
mp3wav windows recorder format standard format audio de forme d'onde standard mp4moyen petit espace
6. Chronologie
TimecodeCurseur temporel (heure, minute, seconde, image)Exporter
Vers exporter la vidéo, vous devez cliquer sur la timelineBesoin de paramétrer le codec vidéoParamètres de base : La qualité de l'image peut généralement être ajustée à 90, vérifier le rendu maximumLa composition de l'animation nécessite deux images clésCe qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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La diffusion permet non seulement de mieux imiter, mais aussi de « créer ». Le modèle de diffusion (DiffusionModel) est un modèle de génération d'images. Par rapport aux algorithmes bien connus tels que GAN et VAE dans le domaine de l’IA, le modèle de diffusion adopte une approche différente. Son idée principale est un processus consistant à ajouter d’abord du bruit à l’image, puis à la débruiter progressivement. Comment débruiter et restaurer l’image originale est la partie centrale de l’algorithme. L'algorithme final est capable de générer une image à partir d'une image bruitée aléatoirement. Ces dernières années, la croissance phénoménale de l’IA générative a permis de nombreuses applications passionnantes dans la génération de texte en image, la génération de vidéos, et bien plus encore. Le principe de base de ces outils génératifs est le concept de diffusion, un mécanisme d'échantillonnage spécial qui surmonte les limites des méthodes précédentes.

Kimi : En une seule phrase, un PPT est prêt en seulement dix secondes. PPT est tellement ennuyeux ! Pour tenir une réunion, vous devez avoir un PPT ; pour rédiger un rapport hebdomadaire, vous devez avoir un PPT ; pour solliciter des investissements, vous devez présenter un PPT ; même pour accuser quelqu'un de tricherie, vous devez envoyer un PPT ; L'université ressemble plus à une spécialisation PPT. Vous regardez le PPT en classe et faites le PPT après les cours. Peut-être que lorsque Dennis Austin a inventé le PPT il y a 37 ans, il ne s'attendait pas à ce qu'un jour le PPT devienne aussi répandu. Parler de notre dure expérience de création de PPT nous fait monter les larmes aux yeux. "Il m'a fallu trois mois pour réaliser un PPT de plus de 20 pages, et je l'ai révisé des dizaines de fois. J'avais envie de vomir quand j'ai vu le PPT." "À mon apogée, je faisais cinq PPT par jour, et même ma respiration." était PPT." Si vous avez une réunion impromptue, vous devriez le faire

Tôt le matin du 20 juin, heure de Pékin, CVPR2024, la plus grande conférence internationale sur la vision par ordinateur qui s'est tenue à Seattle, a officiellement annoncé le meilleur article et d'autres récompenses. Cette année, un total de 10 articles ont remporté des prix, dont 2 meilleurs articles et 2 meilleurs articles étudiants. De plus, il y a eu 2 nominations pour les meilleurs articles et 4 nominations pour les meilleurs articles étudiants. La conférence la plus importante dans le domaine de la vision par ordinateur (CV) est la CVPR, qui attire chaque année un grand nombre d'instituts de recherche et d'universités. Selon les statistiques, un total de 11 532 articles ont été soumis cette année, dont 2 719 ont été acceptés, avec un taux d'acceptation de 23,6 %. Selon l'analyse statistique des données CVPR2024 du Georgia Institute of Technology, du point de vue des sujets de recherche, le plus grand nombre d'articles est la synthèse et la génération d'images et de vidéos (Imageandvideosyn

Nous savons que le LLM est formé sur des clusters informatiques à grande échelle utilisant des données massives. Ce site a présenté de nombreuses méthodes et technologies utilisées pour aider et améliorer le processus de formation LLM. Aujourd'hui, ce que nous souhaitons partager est un article qui approfondit la technologie sous-jacente et présente comment transformer un ensemble de « bare metals » sans même un système d'exploitation en un cluster informatique pour la formation LLM. Cet article provient d'Imbue, une startup d'IA qui s'efforce d'atteindre une intelligence générale en comprenant comment les machines pensent. Bien sûr, transformer un tas de « bare metal » sans système d'exploitation en un cluster informatique pour la formation LLM n'est pas un processus facile, plein d'exploration et d'essais et d'erreurs, mais Imbue a finalement réussi à former un LLM avec 70 milliards de paramètres et dans. le processus s'accumule

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Rédacteur du Machine Power Report : Yang Wen La vague d’intelligence artificielle représentée par les grands modèles et l’AIGC a discrètement changé notre façon de vivre et de travailler, mais la plupart des gens ne savent toujours pas comment l’utiliser. C'est pourquoi nous avons lancé la rubrique « AI in Use » pour présenter en détail comment utiliser l'IA à travers des cas d'utilisation de l'intelligence artificielle intuitifs, intéressants et concis et stimuler la réflexion de chacun. Nous invitons également les lecteurs à soumettre des cas d'utilisation innovants et pratiques. Lien vidéo : https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ Récemment, le vlog de la vie d'une fille vivant seule est devenu populaire sur Xiaohongshu. Une animation de style illustration, associée à quelques mots de guérison, peut être facilement récupérée en quelques jours seulement.

Titre : Une lecture incontournable pour les débutants en technique : Analyse des difficultés du langage C et de Python, nécessitant des exemples de code spécifiques. À l'ère numérique d'aujourd'hui, la technologie de programmation est devenue une capacité de plus en plus importante. Que vous souhaitiez travailler dans des domaines tels que le développement de logiciels, l'analyse de données, l'intelligence artificielle ou simplement apprendre la programmation par intérêt, choisir un langage de programmation adapté est la première étape. Parmi les nombreux langages de programmation, le langage C et Python sont deux langages de programmation largement utilisés, chacun ayant ses propres caractéristiques. Cet article analysera les niveaux de difficulté du langage C et Python

La génération augmentée par récupération (RAG) est une technique qui utilise la récupération pour améliorer les modèles de langage. Plus précisément, avant qu'un modèle de langage ne génère une réponse, il récupère les informations pertinentes à partir d'une vaste base de données de documents, puis utilise ces informations pour guider le processus de génération. Cette technologie peut considérablement améliorer l'exactitude et la pertinence du contenu, atténuer efficacement le problème des hallucinations, augmenter la vitesse de mise à jour des connaissances et améliorer la traçabilité de la génération de contenu. RAG est sans aucun doute l’un des domaines de recherche les plus passionnants en matière d’intelligence artificielle. Pour plus de détails sur RAG, veuillez vous référer à l'article de la rubrique de ce site "Quelles sont les nouveautés de RAG, spécialisée dans le rattrapage des défauts des grands modèles ?" Cette revue l'explique clairement. Mais RAG n'est pas parfait et les utilisateurs rencontrent souvent des « problèmes » lorsqu'ils l'utilisent. Récemment, la solution avancée d'IA générative de NVIDIA