m3u8是一种基于HTTPLiveStreaming（HLS）文件视频格式，它主要是存放整个视频的基本信息和分片(Segment)组成。目前由Apple.inc率先提出的HLS协议在Mac的Safari上原生支持。video.js是H5视频播放器，支持播放m3u8视频。这里做了一个简易的m3u8视频地址测试页：DOCTYPEhtml>htmllang="en">head>metacharset="UTF-8">metahttp-equiv="X-UA-Compatible"content="IE=edge">metaname="viewport"content="width=device-wi
【DiffusionModels】新加坡国立大学、腾讯强强联手Tune-A-Video：One-Shot微调图像扩散模型用于文本到图像的生成！_哔哩哔哩_bilibili【DiffusionModels】新加坡国立大学、腾讯强强联手Tune-A-Video：One-Shot微调图像扩散模型用于文本到图像的生成！共计2条视频，包括：[论文代码阅读]Tune-A-Video_One-Shot微调图像扩散模型用于文本到图像的生成新加坡国立大学、腾讯、3连等，UP主更多精彩视频，请关注UP账号。https://www.bilibili.com/video/BV1q24y1V79k/?spm_id_fr
【DiffusionModels】新加坡国立大学、腾讯强强联手Tune-A-Video：One-Shot微调图像扩散模型用于文本到图像的生成！_哔哩哔哩_bilibili【DiffusionModels】新加坡国立大学、腾讯强强联手Tune-A-Video：One-Shot微调图像扩散模型用于文本到图像的生成！共计2条视频，包括：[论文代码阅读]Tune-A-Video_One-Shot微调图像扩散模型用于文本到图像的生成新加坡国立大学、腾讯、3连等，UP主更多精彩视频，请关注UP账号。https://www.bilibili.com/video/BV1q24y1V79k/?spm_id_fr
做了个关于视频播放的活动，被各种问题折腾得精疲力竭。为了日后能够轻松点，特记录下出现的各种问题及解决方法。活动要适配移动端（IPhone、Android）和PC端（Chrome）需要解决的问题：移动端禁止全屏播放、视频自动播放代码最终实现的艰辛历程：1.此时PC端和移动端的展示已经不一样：PC浏览器（Chrome）能够看到视频的第一帧画面，而移动端看不到任何画面，只能看到我设置的视频背景色（黑色）建议：如果不需要自动播放，那就要给video设置poster了2.把自动播放的属性加上此时移动端微信还是看不到画面，但是会多出一个播放图标，而移动端自带的浏览器（Safari）能够看到画面以及播放图标
做了个关于视频播放的活动，被各种问题折腾得精疲力竭。为了日后能够轻松点，特记录下出现的各种问题及解决方法。活动要适配移动端（IPhone、Android）和PC端（Chrome）需要解决的问题：移动端禁止全屏播放、视频自动播放代码最终实现的艰辛历程：1.此时PC端和移动端的展示已经不一样：PC浏览器（Chrome）能够看到视频的第一帧画面，而移动端看不到任何画面，只能看到我设置的视频背景色（黑色）建议：如果不需要自动播放，那就要给video设置poster了2.把自动播放的属性加上此时移动端微信还是看不到画面，但是会多出一个播放图标，而移动端自带的浏览器（Safari）能够看到画面以及播放图标
作者发现：随机生成的摘要能够达到与最先进的方法相似甚至更好的性能分数。有时，完全随机方法的性能超过了人工注释器。分析原因：分数的形成主要取决于视频分割，尤其是片段长度的分布。这主要是由于广泛使用的子集选择算法（背包算法）导致。在大多数情况下，原本的评估方式完全忽略了重要性分数的贡献。因此设计了新的评估方式两个概念：Keyframes：一些孤立的帧组成摘要Keyshots：一些镜头（一组连续的帧）组成摘要以往的评估方式：评估流程（基于keyshots，连续镜头）：预测每一帧的重要性分数->连续帧的视频分段（均匀分段、单峰双峰分段等等）->用背包算法选一些视频段作为摘要->准确率和召回率计算F1y
作者发现：随机生成的摘要能够达到与最先进的方法相似甚至更好的性能分数。有时，完全随机方法的性能超过了人工注释器。分析原因：分数的形成主要取决于视频分割，尤其是片段长度的分布。这主要是由于广泛使用的子集选择算法（背包算法）导致。在大多数情况下，原本的评估方式完全忽略了重要性分数的贡献。因此设计了新的评估方式两个概念：Keyframes：一些孤立的帧组成摘要Keyshots：一些镜头（一组连续的帧）组成摘要以往的评估方式：评估流程（基于keyshots，连续镜头）：预测每一帧的重要性分数->连续帧的视频分段（均匀分段、单峰双峰分段等等）->用背包算法选一些视频段作为摘要->准确率和召回率计算F1y
1、What在自编码器中，有两个神经网络，分别为Encoder和Decoder，其任务分别是：Encoder：将读入的原始数据（图像、文字等）转换为一个向量Decoder：将上述的向量还原成原始数据的形式而目标是希望还原出来的结果能够与原始数据尽可能的接近。其中的向量可称为Embedaing、Representation、Code。而它的主要用处就是将原始数据（高维、复杂）经过Encoder后得到的向量（经过处理，低纬度）作为下游任务的输入。2、Why因为例如图像这种原始数据它的变化是有限的（不可能每一个像素点都是完全随机的，这不是我们可能看到的图片），因此如果AutoEncoder能够找到它
1、What在自编码器中，有两个神经网络，分别为Encoder和Decoder，其任务分别是：Encoder：将读入的原始数据（图像、文字等）转换为一个向量Decoder：将上述的向量还原成原始数据的形式而目标是希望还原出来的结果能够与原始数据尽可能的接近。其中的向量可称为Embedaing、Representation、Code。而它的主要用处就是将原始数据（高维、复杂）经过Encoder后得到的向量（经过处理，低纬度）作为下游任务的输入。2、Why因为例如图像这种原始数据它的变化是有限的（不可能每一个像素点都是完全随机的，这不是我们可能看到的图片），因此如果AutoEncoder能够找到它
Metasploit利用ms17_010（永恒之蓝）利用流程先确保目标靶机和kali处于同一网段，可以互相Ping通目标靶机防火墙关闭，开启了445端口输入searchms17_010搜索永恒之蓝漏洞 useexploit/windows/smb/ms17_010_eternalblue漏洞利用攻击use0 option 其中Required是yes的都要配置并且配置正确Rhost是目标机的IP设置成目标靶机的IPsetrhosts192.168.204.137 Payload没问题 漏洞利用exploit 出现如下问题 面对这种情况我在网上搜集了很久的信息，没有发现答案，大部分告诉的都是
