- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏SpringBoot
Swagger2 注解说明
swagger2 注解整体说明 @Api：用在请求的类上，表示对类的说明 tags="说明该类的作用，可以在UI界面上看到的注解" value="该参数没什么意义，在UI界面上也看到，所以不需要配置 ：用在请求的类上，说明该类的作用 tags="说明该类的作用" value="该参数没什么意义，所以不需要配置" 例子： @Api(tags="APP用户注册Controller") 2、
2.2K30发布于 2018-11-05 三步配置 narrator-ai-cli，让 AI自动生成电影解说视频
装完之后，你只需要对AI说"帮我做一个《飞驰人生》的电影解说视频"，它会自动完成搜索素材、匹配风格、生成文案、合成视频的全流程，全程你只需要回复"确认"。 三步接入流程：Skill+CLI+APPKey全配置第1步：给AI助手导入Skill文件（装上"解说大脑"）第2步：安装CLI工具（接上"操作双手"）第3步：配置APPKey，开始对话出片简易版安装：把仓库地址丢给 第三步：直接下指令出片帮我做一个《飞驰人生》的电影解说视频AI会自动执行：搜索素材→匹配解说风格→选BGM→选配音角色→生成文案→合成视频→返回下载链接。简易版搞不定的，跟着下面详细版一步一步来。 安装验证：一句话触发电影解说全流程在AI助手对话框输入：帮我做一个《飞驰人生》的电影解说视频想要更精确的效果，指令越具体越好：帮我做《飞驰人生》的解说，解说风格用爆笑喜剧，配音用男声热血风，BGM用轻快节奏 AI解说大师内置93部电影素材、146首BGM、63个配音角色（支持11种语言）、90+种解说风格模板，全部开箱即用，无需上传任何素材。
40410编辑于 2026-04-15将小龙虾接入ClawBot教程，用微信就能出电影解说视频
将小龙虾接入ClawBot教程，用微信就能出电影解说视频你敢信？现在做影视解说已经不需要剪辑了！ OpenClaw，龙虾会自动读取Skill文件并完成安装：请安装这个Skill,安装地址:https://github.com/GridLtd-ProductDev/narrator-ai-cli-skill步骤2： 到这里，你的龙虾就已经具备电影解说的全套能力了，在电脑端可以直接使用。 场景一，一句话指令，出第一人称沉浸解说直接在微信对话框里发送指令：做一条《看不见的客人》的沉浸式解说，龙虾会自动调用你的克隆音色，切换到第一人称电影解说模型，按照你指定的角色视角，去产出第一人称沉浸式脚本 写在最后装完这一套，整个电影解说工作流就完整搬进微信了。选题、素材处理、文案、剪辑出片、后期包装，一个对话框全部搞定。
1K20编辑于 2026-04-16SRT字幕驱动视频自动分镜切割：电影解说批量生成的工程实现思路
一、电影解说剪辑的效率瓶颈在哪里做电影解说视频的人都遇到过同一个效率瓶颈：剪辑本身不难，定位切割点才是真正耗时的地方。 如果解说脚本是从原片字幕改写而来（大多数电影解说的工作流都是这样），那么每一句解说词都能追溯到原片中对应的时间区间。这意味着切割点是可以被程序自动计算出来的，不需要人眼逐帧对齐。 电影解说的脚本改写虽然会改变措辞，但叙事顺序几乎不会打乱——第10句解说词对应的画面，一定在第5句和第15句之间。 对于解说视频这种需要精确切割的场景，建议用输出端seek，牺牲一点速度换精度。如果原片时长超过2小时，可以先用输入端seek粗定位到目标时间前30秒，再用输出端seek精确切割，兼顾速度和精度。 六、手动剪辑vs.自动化切割：实测效率差距有多大以一条标准30分钟电影解说视频（约50个片段）为基准，实测两种方式的耗时差异大致如下。
13410编辑于 2026-04-22- 来自专栏网优小兵玩Python
VLAN解说
【access类型】 分别把sw1的E0/0/0与sw2的E0/0/0接口加入vlan2与vlan3就可以实现两vlan的通信 【trunk类型】 首先把sw1与sw2的E0/0/0 sw1中允许vlan2通过（port trunk permit vlan 2）,sw2中允许vlan3通过。 然后设置sw1与sw2上从E0/0/0出去的vlan哪些是要去标记哪些是不需要的，sw1把vlan2去标记（porthybrid vlan 2 untagged）,sw2把vlan3去标记。 最后处理没有标记的帧打上什么标记，sw1打上vlan2标记（port hybridpvid vlan 2），sw2打上vlan3标记。 在E0/1中Hybrid的一些属性为：vlan2与vlan6是不带标记的,而在E0/2接口中是vlan3与vlan6没带标记，在E0/24则是vlan2,vlan3和vlan6都没带标记。
1.5K30发布于 2019-10-14 - 来自专栏JackieZheng
Java豆瓣电影爬虫——使用Word2Vec分析电影短评数据
在上篇实现了电影详情和短评数据的抓取。到目前为止，已经抓了2000多部电影电视以及20000多的短评数据。 数据本身没有规律和价值，需要通过分析提炼成知识才有意义。 抱着试试玩的想法，准备做一个有关情感分析方面的统计，看看这些评论里面的小伙伴都抱着什么态度来看待自己看过的电影，怀着何种心情写下的短评。 这里使用Word2Vec的大致流程如下： 1. 获取数据（这里是豆瓣电影短评数据） 2. 数据处理（将短评数据使用分词器分词，并以空格连接分词结果） 3. ，2万多条，对应的大概是2000多部的电影，一部电影抓的短评数在10条左右。 至此，我们明白了 Word2Vec是什么，有什么用，怎么用 常用的中文分词器以及具体用法，如何加载停用词库等 Word2Vec如何训练数据得到模型 Word2Vec如何使用训练的模型分析有趣的维度 如果您觉得阅读本文对您有帮助
1.9K91发布于 2018-01-16 AI电影解说：基于narrator-ai-cli与 Skill工作流深度实操与解读
二、传统电影解说流程为什么慢做电影解说这件事的工序其实是固定的：找素材、对齐字幕、写解说文案、配音、合 BGM、压字幕、导出成片。每一步都有现成工具，但工具之间并不互通。 下面我将详细拆解这套电影解说工作流的全流程细节。 假设你在本地硬盘 ~/Videos/feichi.mp4 放了一部要解说的电影，然后在小龙虾的对话框里说：帮我用爆笑喜剧的风格给 ~/Videos/feichi.mp4 做一部电影解说，输出到同目录。 一部 90 分钟的 1080P 电影大约 2 到 4 GB。如果走传统 OSS 上传流程，光上传就是十几分钟，网络不稳还会断。 七、开始制作电影解说现在进入最核心的一步——跑第一条电影解说。最简路径是用「通用爆款解说（电影）」这套一次性调用。
54210编辑于 2026-04-16- 来自专栏硬件工程师
PCIE时钟解说
接上篇文章《clock oscillator,generator,buffer选型杂谈》，今天我们来说下PCIE时钟的要求：
2.1K01编辑于 2025-03-31 AI 电影解说全流程自动化工作流搭建实战：从环境部署到成片输出
内容团队在做电影解说视频时，最大的生产瓶颈不是创意，而是流程。字幕提取、文案撰写、配音合成、时间轴对齐、视频合成，每个环节单独做都不难，但串起来就是一条需要反复切换工具、手动传文件的低效流水线。 测试环境：Ubuntu 22.04 / Python 3.10 / FFmpeg 6.0 / narrator-ai-cli 0.3.x一、AI 电影解说自动化工作流架构：四个环节的数据流转设计手动流程和自动化流程的核心差异不在于用了什么工具 场景切换点抽帧（适合剧情类影视解说）<BASH>ffmpeg -i input.mp4 -vf "select='gt(scene,0.3)'" -vsync vfr -q:v 2 frames/scene 场景切换点抽帧比固定间隔更符合叙事节奏，同样一部90分钟电影，固定间隔（2秒）会抽出约2700帧，场景切换点策略通常只抽出 120 到 200 帧，后续 API 调用消耗也更低。 六、电影解说批量生产：Shell 脚本封装 + cron 定时任务自动调度单条视频跑通之后，把流程封装成批量脚本，实现无人值守生产。批量处理 Shell 脚本<BASH>#!
39810编辑于 2026-04-21- 来自专栏小雨的CSDN
冒泡排序详细解说
1, cur); } } } } 优化： //优化 public static void bubbleSort2( == false){ break; } } } 性能分析 时间复杂度： 最好：O(N) {数据有序} 平均：O(N^2) 最坏：O(N^2) {数组逆序} 空间复杂度： O(1) 稳定性： 稳定排序
49510编辑于 2022-10-26 - 来自专栏AI.NET极客圈
AI重塑动画电影未来：《哪吒2》开启动画电影新时代
如今，其续集《哪吒2》的票房正在高歌猛进，它不仅承载着观众的无限期待，也肩负着推动中国动画电影产业进一步发展的重任。 在这一背景下，人工智能（AI）技术的迅猛进步为动画电影制作带来了革命性的可能性。 AI如何重构动画电影的每一个制作环节？它又能为《哪吒2》之后的作品注入怎样的新活力？本文将深入探讨AI在动画生产全流程中的应用潜力，并以《哪吒2》为案例，展望其在效率、成本与创意上的突破。 剧本创作与故事板绘制 剧本创作是动画电影的灵魂所在。AI可以通过分析海量文学作品、电影剧本和观众喜好数据，生成富有创意的情节框架或对话。 五、以《哪吒2》为例的AI应用展望 《哪吒2》作为一部万众瞩目的续集，再加上当下AI的盛行，我们可以从以下方面思考动画电影可能的应用与挑战： 1. 未来的可能性 随着AI技术的发展，动画电影可能实现实时生成或个性化定制。例如，观众可以选择《哪吒2》中不同结局的版本，增强互动性。
81710编辑于 2025-03-20 - 来自专栏Linux内核那些事
漫画解说 “内存映射”
虚拟内存与物理内存的映射关系是通过 页表 来关联的，如下图： 但 页表 并不是按字节来进行映射的，而是按照 内存页 为单位进行映射，一般一个 内存页 的大小为 4KB（为什么要加一般呢，这是因为除了4KB，还有其他大小的内存页，如2MB 的确是，因为进程很多虚拟内存地址并不会用到，为了节省页表使用的内存，x86 CPU 把页表分为 2 级，如下图： 如上图所示，把原来的 页表 划分为 页目录 和 页表，它们的大小均为 4KB。
1K40发布于 2021-05-11 - 来自专栏小雨的CSDN
希尔排序详细解说
思路分析 希尔排序的主要实现逻辑还是基于插入排序的，插入排序的过程在上一篇文章中讲过啦，如果有兴趣的老铁可以查看以下文章：插入排序详细解说 了解了插入排序后，希尔排序就可以迎刃而解了 可以将整个数组分为 gap组，这里的gap=array.length/2，然后进行插入排序，再将gap/2，再次进行插入排序，直到gap=1的时候，就可以得到最终的已排序数组 图解 代码实现 public static void shellsertSort(int[] array){ int gap = array.length/2; while (gap > 1){ insertGap(array,gap); gap = gap / 2; } insertGap(array,gap); } private 数据接近有序的时候，速度快 性能分析 时间复杂度： 最好：O(N) {数据有序} 平均：O(N^1.3) 最坏：O(N^2) {比较难构造} 空间复杂度： O(1) 稳定性： 不稳定排序
34510编辑于 2022-10-26 - 来自专栏小雨的CSDN
选择排序详细解说
= array[bound]; array[bound] = array[cur]; array[cur] = tmp; } 性能分析 时间复杂度： O(N^2)
41210编辑于 2022-10-26 - 来自专栏小雨的CSDN
快速排序详细解说
思路解析 1）取最右侧的值为基准值base，从数组的左右两边分别开始查找，先从左往右找比基准值大的值，再从右往左找比基准值小的数，找到之后，将两个找到的数进行交换 2）在继续刚才的步骤，继续进行交换 //当i和j重合的时候，最后一步，要把重合位置的元素和基准值进行交换 exchange(array,i,right); return i; } 2） stack.push(left); } } 性能分析 时间复杂度： 最好：O(n * log(n)) 平均：O(n * log(n)) 最坏：O(n^2) 2）效率和基准值的好坏相关：基准值的是一个接近数组中位数的元素，划分出来的左右区间比较均衡，此时效率就比较高，如果当前取到的基准值是最大值或者最小值，此时的划分就不均匀，效率就低。 优化分析 1.优化基准值的取法：三个元素取中（最左侧元素，中间未知元素，最右侧元素）取中间基准值，把确认的基准值交换到数组末尾或者开始，为了后面整理动作做铺垫 2.当区间已经比较小的时候，再去递归其实效率已经不高了
34210编辑于 2022-10-26 - 来自专栏Android程序Shape使用总结！
Android Service 服务解说
f56be70f3463daa659b1a5df2a571618.png f56be70f3463daa659b1a5df2a571618.png 三、 Service生命周期 Service的生命周期并不像 break; case R.id.stop: // stop music op = 2; case 1: play(); break; case 2: <activity 2. android:name=".service.PlayMusicService" 3.android:label="@string/app_name" /> 注册service 2 一个可用进程没有任何前台组件，但它仍然可以影响到用户的界面。下面两种情况发生时，可以称该进程为可用进程。
95130编辑于 2021-11-26 - 来自专栏全栈程序员必看
MSAgent 详细解说（下）
; } catch(e) { AgentACS = “http://agent.microsoft.com/agent2/chars/” + NewAgent + “ 你需要首先下载 MicroSoft 语音识别引擎 activex.microsoft.com/activex/controls/agent2/actcnc.exe （目前只支持美国英语），下面介绍一下语音参数的句法 ; } else if ((UserInput.Alt2Name ! msdn.microsoft.com/library/en-us/msagent/paface_73c5.asp Events: msdn.microsoft.com/library/en-us/msagent/paface_2xet.asp
68030编辑于 2022-09-07 - 来自专栏小雨的CSDN
堆排序详细解说
int parent = index; int child = 2*parent + 1; while (child < size){ if (child }else { break; } parent = child; child = 2 } private static void creatHeap(int[] array) { for (int i = (array.length - 1 - 1)/2;
33420编辑于 2022-10-26 - 来自专栏华章科技
MIT牛人解说数学体系
2. 实分析：在实数理论和测度理论上建立起现代分析 在19世纪中后期，不连续函数的可积性问题一直是分析的重要课题。对于定义在闭区间上的黎曼积分的研究发现，可积性的关键在于“不连续的点足够少”。 （2）Continuous function 连续函数 连续函数在微积分里面有个用epsilon-delta语言给出的定义，在拓扑学中它的定义是“开集的原像是开集的函数”。 我个人认为，它的第三个（等价）定义才从根本上揭示连续函数的本质——“连续函数是保持极限运算的函数” ——比如y是数列x1, x2, x3, … 的极限， 那么如果 f 是连续函数，那么 f(y) 就是 f(x1), f(x2), f(x3), …的极限。 2. 线性代数：“线性”的基础地位 对于做Learning, vision, optimization或者statistics的人来说，接触最多的莫过于线性代数——这也是我们在大学低年级就开始学习的。
2.4K10发布于 2018-12-13 - 来自专栏小雨的CSDN
插入排序详细解说
} } array[cur + 1] = v; } } 两个特性 1.数据量少的时候，速度快 2. 数据接近有序的时候，速度快 性能分析 时间复杂度： 最好：O(N) {数据有序} 平均：O(N^2) 最坏：O(N^2) {数组逆序} 空间复杂度： O(1) 稳定性： 稳定排序
39820编辑于 2022-10-26
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号