如何为离线视频播放添加英文字幕

首先,这依赖于谷歌服务,所以需要使用Chrome浏览器,其次,需要按照如下方法设置, 在 Chrome 中使用实时字幕 您可为在 Chrome 中播放的媒体开启实时字幕功能。此功能仅提供英语字幕。 在计算机上打开 Chrome 。在右上角,依次点击“更多”图标   设置。在“设置”页面的底部,点击高级。在“无障碍”下方,开启实时字幕。 提示: 当您播放视频时,若要开启字幕,请点击右上角的“媒体控件”图标 。 若要为自动播放的视频使用实时字幕,请开启视频音量。如果您在进行有声播放的标签页之外点击,实时字幕会显示在一个可拖动的悬停式气泡中。若要返回到进行有声播放的标签页中,请点击 。使用Chrome浏览器打开视频文件夹,例如file:///D:/Gael%20Breton,%20Mark%20Webster%20-%20Authority%20Site%20System%203.0/03-Module%202-Brainstorming%20Niches/01-TASS%203.0%20-%20Niche%20Brainstorm%20-%20Intro.mp4,点击进行播放,即会看到英文实时的字幕,准确性还是相当高的。 自定义字幕 可对字幕进行自定义,以使其更便于阅读。可以: 使用字幕框上的箭头收起和展开字幕。选择字幕以将其移至浏览器中您偏好的位置。更改字幕字体、大小、颜色和不透明度。更改背景颜色和不透明度。 若要自定义字体,请执行以下操作: 在计算机上打开 Chrome 。在右上角,依次点击“更多”图标   设置。点击底部的高级。在“无障碍”下方,点击字幕偏好设置。在计算机的系统偏好设置中,选择想使用的自定义项。 在win11中,这个被转到了系统设置,

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如何在单个 vps上部署多域名多个 WordPress 博客?

书接上回,我们介绍了如何安装宝塔面板和部署 WordPress 的教程,那么如何在一个 vps 上托管多个域名呢? 域名转移到cloudflare 托管 首先,我们要把域名托管到cloudflare上,在原域名服务商处设置name server 为cloudflare的两个nile.ns.cloudflare.com tina.ns.cloudflare.com,不同服务商如腾讯云、阿里云万网、namecheap 等等有所不同,在 cloudflrare上直接添加,会提示你如何操作 选择free plan, 接下来添加两个 dns 解析,都是 A 类型,一个是@到服务器ip,另外一个是 www也是到服务器ip。 宝塔系统建站 接下来,参考如何安装宝塔面板和部署 WordPress 的教程,在宝塔系统内直接新建 WordPress 部署即可,如果已经完成了 cloudflare 内部的一系列设置,那么直接拥有cloudflare的 15…

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Mac截图神器jietu,免费Mac截图工具,还有录屏功能

推荐一款目前用的很爽的 Mac 上的截图软件,适用于截图后经常需要简单编辑和处理的场景。 截图(Jietu)-快速标注、便捷分享的截屏工具,轻松便捷的截图软件,精美界面设计,操作简单,功能强大,截图功能包括区域截图/窗口截图/全屏截图/倒计时截图/录制屏幕,保存可自定义选择图片和视频质量。 功能特色 内置丰富表情包 这个个人用的比较少,看大家的心情使用。 随时打码 之前写文章,总是需要截图&打码(防止泄露密码等信息),以前都是这样操作的: 截图工具截图完->用微信暂存>用 Preview 打开->打码->存储下来->使用。 有这个就比较简单了。截图后按空格快速编辑,编辑后点击即可复制到剪贴板直接使用 细腻流畅的录屏功能 下载安装 不要去 App Store上去下载,版本旧功能受限而且可能闪退,官网是https://jietu.qq.com/, 点这里下载安装即可。  

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Vim 练级攻略二

第三级 – 更好,更强,更快先恭喜你!你干的很不错。我们可以开始一些更为有趣的事了。在第三级,我们只谈那些和vi可以兼容的命令。更好下面,让我们看一下vim是怎么重复自己的:. → (小数点) 可以重复上一次的命令N → 重复某个命令N次下面是一个示例,找开一个文件你可以试试下面的命令:2dd → 删除2行3p → 粘贴文本3次100idesu [ESC] → 会写下 “desu desu desu desu desu desu desu desu desu desu desu desu desu desu desu…

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RECURRENT NEURAL NETWORKS TUTORIAL, PART 2 – IMPLEMENTING A RNN WITH PYTHON, NUMPY AND THEANO

本文将用Python实现完整的RNN,并且用Theano来优化。语言模型我们的目标是使用RNN建立一个语言模型。以下我们举例说明什么是语言模型。例如,你说了一句包括$$m$$个词语的句子,语言模型可以为这句话出现的概率打分:$$P(w_1,cdots,w_m) = prod_{i=1}^m P(w_i mid w_1,cdots,w_{i-1})$$ 每一个词语的概率都取决于它之前的所有的词的概率。这样的模型有什么用处呢?可以用于机器翻译或者语音识别中的正确句子打分以概率生成新的句子注意到在上面的公式内,我们使用了所有的之前的词的概率,实际上这在计算和存储时的耗费都是巨大的,通常而言只会取2~4个词左右。预处理并训练数据1.标记化原始的文本需要被标记化,例如需要把文本标记为句子,句子标记为词语,并且还需要处理标点符号。我们将使用NLTK的word_tokenizesent_tokenize方法。2.移除低频词移除低频词不管是对于训练和预测都是有帮助的。这里我们设置一个上限vocabulary_size为8000,出现次数少于它的词都会被替换为UNKNOWN_TOKEN输入,而当输出是UNKNOWN_TOKEN时,它将被随机替换为一个不在词表内的词,亦或者持续预测直到不出现UNKNOWN_TOKEN为止。3.放置句子开始和结束标记为了解句子的开始和结束,我们把SENTENCE_START放置在句子开头,并且把SENTENCE_END放置在句子结尾。4.建立训练数据的矩阵RNN的输入和输出都是向量而不是字符串,我们需要把词与向量一一对应,通过index_to_word和word_to_index。比如一个训练的例子$$x$$为[0, 179, 341, 416](注意到其中每个元素都是长度为vocabulary_size的one-hot向量,所以$$x$$实际上是一个矩阵),那么其label-$$y$$为[179, 341, 416, 1],注意到我们的目标是预测下一个词,所以$$y$$就是$$x$$移动一位,并添加上最后的一个元素(预测词)的结果,其中SENTENCE_START和SENTENCE_END分别为0和1.123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142vocabulary_size = 8000unknown_token = "UNKNOWN_TOKEN"sentence_start_token = "SENTENCE_START"sentence_end_token = "SENTENCE_END"# Read the data and append SENTENCE_START and SENTENCE_END tokensprint…

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programmer humor week 2

programmer humor from reddit “Hey, you know Binary Search Trees?” “Say no more.”After setting up a new floor on campus…Logins should be unique[Cringe] How to do codingHow to learn coding…

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