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
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【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
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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
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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
记录一下，论文建模对话结构和时序动态来联合预测谣言立场和真实性及其代码复现。1引言 之前的研究发现，公众对谣言消息的立场是识别流行的谣言的关键信号，这也能表明它们的真实性。因此，对谣言的立场分类被视为谣言真实性预测的重要前置步骤，特别是在推特对话的背景下。1.1建模推特对话结构 一些先进的谣言立场分类方法试图模拟Twitter对话的序列属性或时序属性。在本文中，我们提出了一个基于结构属性的新视角：通过聚合相邻推文的信息来学习推文表示。 直观地看，一条推文在对话束中的邻居比更远的邻居更有信息，因为它们的对话关系更接近，它们的立场表达有助于中心推文的立场进行分类。例如，在图1中，推文“1
记录一下，论文建模对话结构和时序动态来联合预测谣言立场和真实性及其代码复现。1引言 之前的研究发现，公众对谣言消息的立场是识别流行的谣言的关键信号，这也能表明它们的真实性。因此，对谣言的立场分类被视为谣言真实性预测的重要前置步骤，特别是在推特对话的背景下。1.1建模推特对话结构 一些先进的谣言立场分类方法试图模拟Twitter对话的序列属性或时序属性。在本文中，我们提出了一个基于结构属性的新视角：通过聚合相邻推文的信息来学习推文表示。 直观地看，一条推文在对话束中的邻居比更远的邻居更有信息，因为它们的对话关系更接近，它们的立场表达有助于中心推文的立场进行分类。例如，在图1中，推文“1
