我用Python独立开发了一款爬虫软件，作用是：通过搜索关键词采集YouTube的搜索结果，包含14个关键字段：关键词,页码,视频标题,视频id,视频链接,发布时间,视频时长,频道名称,频道id,频道链接...开通YouTube的API：【详细教程】手把手教你开通YouTube官方API接口(youtube data api v3)开发成界面软件的目的：方便不懂编程代码的小白用户使用，无需安装python，无需改代码...1.2 演示视频软件使用演示：（不懂编程的小白直接看视频，了解软件作用即可，无需看代码）【软件演示】youtube采集工具，根据关键词爬搜索结果1.3 软件说明几点重要说明：以上。...，先给大家看看详情接口的返回json数据：首先，定义接口地址作为请求地址：# 请求地址url = 'https://youtube.googleapis.com/youtube/v3/videos?...三、演示视频软件演示：不懂编程的小白直接看视频，了解软件作用即可，无需看代码！！
一、背景分析本文首发公号"老男孩的平凡之路"，欢迎交流！！1.1 youtube介绍众所周知，YouTube是全球最大的视频分享平台，用户可以在上面观看和上传视频内容。...youtube data api v3是谷歌公司收购youtube之后开放的官方API接口，与爬虫不同，API接口属于正规获取数据的渠道，更加稳定且合规。...有助于开发者基于API创建更多应用、网站、或者APP程序。1.2 API接口介绍采集youtube数据，大体分为两种方案：一种是基于爬虫，一种是基于API接口。...YouTube Data API v3是YouTube提供的一种API接口，允许开发人员访问和与YouTube的数据进行交互，包括视频、频道、播放列表和评论等内容。...通过该API，开发人员可以检索和管理YouTube的内容，进行搜索操作以及访问用户数据。API v3使用RESTful HTTP请求与YouTube的服务器进行通信，并返回JSON格式的响应。
1.1 youtube介绍众所周知，youtube是目前全球最大的视频社交平台，该平台每天产生大量的视频内容，涵盖各种主题和类型，从音乐视频到教育内容，再到娱乐节目和新闻报道等。...1.3 API接口介绍采集youtube数据，大体分为两种方案：一种是基于爬虫，一种是基于API接口。...YouTube Data API v3是YouTube提供的一种API接口，允许开发人员访问和与YouTube的数据进行交互，包括视频、频道、播放列表和评论等内容。...通过该API，开发人员可以检索和管理YouTube的内容，进行搜索操作以及访问用户数据。API v3使用RESTful HTTP请求与YouTube的服务器进行通信，并返回JSON格式的响应。...它是构建与YouTube平台集成并利用其大量数据的应用程序的强大工具。youtube于2006年被Google公司高价收购，以下教程是Google开发者链接就顺理成章了。废话不多说了，进入正题！！!
在本文将分享 10 个 API 来自动化你的日常问题。 自动上传视频到 YouTube 有不少自媒体会做视频，有了这个，就可以把做好的视频批量上传了。...接口获取地址：https://developers.google.com/youtube/v3 代码： # 获取 API: https://developers.google.com/youtube/v3...这个很棒的 API 可以让你用几行代码轻松下载 Unsplash 照片。 下面的代码分为两部分，首先我从 Unsplash 获取图像并下载 URL，然后使用 requests 模块下载它们。...它与 TMDB 电影数据库连接起来，为你提供免费使用的 API。你可以获取电影和电视节目的标题、收视率、情节等等。...假设你正在开发一个提供每日美国国家航空航天局新闻和最新照片的应用程序，那么这个免费的 API 对你来说将是一个方便的工具。
开通YouTube的API：《youtube data api v3》接口开通教程开发成界面软件：方便不懂编程代码的小白用户使用，无需安装python，无需改代码，双击打开即用！...1.2 演示视频软件使用演示：（不懂编程的小白直接看视频，了解软件作用即可，无需看代码）【软件演示】youtube采集工具，根据关键词爬搜索结果1.3 软件说明几点重要说明：以上。...二、代码讲解2.1 调用API-搜索接口先给大家看看搜索接口的返回json数据：首先，定义接口地址作为请求地址：# 请求地址url = 'https://youtube.googleapis.com/youtube...，先给大家看看详情接口的返回json数据：首先，定义接口地址作为请求地址：# 请求地址url = 'https://youtube.googleapis.com/youtube/v3/videos?...三、演示视频(不懂编程的小白直接看视频，了解软件作用即可，无需看代码！！)演示视频：【采集软件】python开发的youtube搜索采集软件本文首发公众号【老男孩的平凡之路】，欢迎一起交流！
每一天，YouTube会推荐两亿个不同的视频给用户，涉及语言有76种。和三年前相比，人们在YouTube主页上看视频的总时长增长了20倍。...举个例子，一个Google Brain算法会给一个移动应用用户推荐短小的视频，但给YouTube TV的用户推荐长一些的视频。它猜测，根据平台的不同推荐不同长度的视频会最终提升观看时长，它是正确的。...其中候选生成网络从用户的 YouTube 活动历史中提取事件作为输入，然后从一个大的视频库中检索出一个小数据集（上百个视频）。这些候选被认为通常与用户有很精准的相关性。...视频质量用来衡量视频被接受的程度，包括：播放量，评分，评论，收藏，分享，以及上传时间等。 用户特征是用户的口味和喜好的量化，如用户的观看历史（其中每个视频的播放量和观看时长）等。...获取推荐结果的请求时间基本上取决于网络传输时间。 评价： 使用A/B testing。实时流量会被导入不同组，每个组会曝光一个新特征，如数据或UI。
.NET 开发人员使用 ML.NET，可以利用他们现有的工具和技能，为情感分析，价格预测，销售预测预测，图像分类等常见场景创建自定义机器学习模型，定制机器学习并注入其应用程序！...初始v3是在ImageNet数据集上训练的广泛使用的图像识别模型。那些经过预先训练的模型或架构是多年来由多位研究人员开发的许多想法的顶点，您现在可以轻松利用它。...现代的基于x86的处理器还支持AVX指令，允许在一条指令中处理8个32位浮点数。ML.NET的C＃硬件内在函数代码支持AVX和SSE指令，并将使用最好的指令。...数据库加载器（关系数据库的本机数据库加载器） 深度学习培训：图像分类DNN重新培训（迁移学习） ASP.NET Core Razor Web应用程序（C＃）上的可扩展ML.NET模型 Azure函数（...C＃）上的可扩展ML.NET模型 YouTube上的新ML.NET视频播放列表 我们在.NET基础频道创建了一个ML.NET Youtube播放列表，其中包含一个由选定视频组成的列表，每个视频都集中在一个特定的
对于所有深度学习/数据科学方面的爱好者，你们一定会喜欢深度学习的应用和其他部分对例子的介绍。...这些深度学习的应用者都是经常被检索到的深度学习应用专家，他们同时也为大型公司服务，如：谷歌大脑、Twitter 等。 4....使用神经网络的深度学习及 TensorFlow 介绍 时长：无 链接：https://www.youtube.com/watch?...九个超酷的深度学习应用 时长：4 分 43 秒 链接：https://www.youtube.com/watch?v=Bui3DWs02h4 想知道深度学习和机器学习在现实生活中有哪些有趣应用？...在这个视频中，我们会看到几个深度学习应用。但是，神经网络的艺术创作是深度学习最神奇的应用形式。在这个视频里，你将学到如何使用深度学习绘画，或使用人工神经网络对世界名画进行再创作。
本课程还讨论了使用实际数据集，每个算法在现实生活中的应用。此外，通过使用代码重建每个算法，你将能够了解它们的工作原理。本课程将帮助你全面了解算法的工作原理，以及如何应用。 5....这系列一共6个视频，每个时长7分钟，涵盖的主题包括情感分析、推荐系统、预测股票价格等数据科学应用，以及如何使用 Python 和 TensorFlow 构造神经网络，介绍遗传算法等。...本课程能让你熟悉 scikit-learn 接口，scikit-learn 是广泛使用的一个 Python 库。本课程还提供了使用 Titanic 数据集建立预测模型的实践指导。 7....v=uSUOdu_5MPc 这是我看过的有关机器学习应用的非常令人震撼的视频之一。深度学习是人工智能的一个子领域。使用深度学习，数据科学家们的目标是使机器具有与人类的大脑相同的功能。...我认为这可能是检测遗传性疾病，如阿尔茨海默病和癌症的早期症状的重要应用。 5. Pinterest 的机器学习应用 ?
有些数据对算法影响很大，拿到它们（如缩略图和标题印象，用户访问历史记录和行为，观看时长等）就能在很大程度上提高算法对透明度。但很可惜，我们没办法拿到。 不过我们还是尽可能地利用了能拿到手的数据。...我和我的前同事Jeremy Rosen花了六个多月的时间来研究Frederator所拥有并运营的频道数据，想尽可能多地搞明白YouTube的算法。 在开始之前还有一些事儿我得说明下。...3天滚动平均算法评分与每日访问次数 知道你好奇，下面这张图就是我们对算法各项变量权重的一个（非常）粗略的估计： 算法加权因子 观看时长指标权重 非观看时长指标的算法权重 然而，因为没有更多的数据，我们还不能确定在计算相关性中该使用哪种类型的回归...对YouTube（当前）算法的分析 根据我们的数据,至少可以得到6个秘密： YouTube通过算法决定了每个视频和频道能获得多少访问量。 成功的频道专注于某个特定的内容类型/想法。...此外， 他还领导了团队进行YouTube上Frederator Networks运营频道的制作和编程。本篇即为其通过数据研究分析的心得体会。
如何在YouTube Api限额的情况下获取更多视频 YouTube视频 谷歌限制了YouTube api v3的请求量，一天10000配额，这里不是10000次请求，每次请求根据不同参数消耗不同配额。...我崩溃了，我去谷歌搜索了很多相关问题，发现YouTube已经不将视频信息发布到上面所说的xml中了，而且在这之前YouTube为了用户体验，每个频道只发送3条消息给订阅用户(YouTube自带的那个铃铛订阅...方式2： 再对问题思考，依然摆脱不了需要提前得知频道下视频的发布情况，我试着去YouTube网站videos下查看视频与api返回的视频做对照，发现可以使用解析http的标签获取发布的视频和时间(其实一开始也想过使用爬虫...我试着使用httpClient解析这个页面，果然得到了我想要的答案。 这样我就可以提前知道频道的发布情况，进而对使用api检索得到的结果有了大的优化。...GET_VEDIO_INFO_PRE这个地址是YouTube的公共API，目前还是可以使用的，可以检索一些视频的信息。
.NET Core 3.0视频系列中宣布了80多个新的免费视频，这些视频同时放在Microsoft的Channel 9 和youtube上面。...我把这个页面的链接重新组织了一下，去掉Youtube 的链接，下面介绍一下如何下载这80多个入门级视频： 点击系列的链接，比如C# 101的链接进入到Channel 9的页面，角落里有一个链接，上面写着...C＃101 在本视频系列中，Kendra Havens和Scott Hanselman通过现场编码演示探讨了C＃编程语言的概念和语法。 ?...容器简介（Docker） 为什么要使用容器？Docker是一种打包和分发具有所有依赖关系的应用程序的方法。开始使用Docker，并在此介绍性视频系列中学习如何发布您的应用程序！ ?...ML.NET 欢迎使用ML.NET进行机器学习！这个入门级的视频系列介绍了机器学习的概念，它可以做什么以及如何开始使用ML.NET。 ?
这也能理解，毕竟算法推荐一般是优先考虑用户的点击率与视频观看时长。 为了解决这个烦恼，Chris Lovejoy决定自己写代码，帮助自己找到有价值的视频，而不是依靠YouTube的推荐算法。...链接：https://developers.google.com/youtube/v3/ 于是，作者通过谷歌的开发者操控台获得了API密钥，并将API密钥复制到Python脚本中。...接着，他登录YouTube，手动搜索有关医学和医学院的视频。结果显示，他新设计的算法已经成功定位了他想看的所有视频。尤其是第二个由名为Kevin Jabbal的医生录制的视频，是他喜欢看的。...在过去的几个月中，作者根据自己的兴趣尝试了多个搜索词，例如“人工智能”、“医学AI” 和 “Python编程”。...GitHub地址：https://github.com/chris-lovejoy/YouTube-video-finder 代码的工作流程如下： 1、使用搜索词、搜索时间段和API密钥等从YouTube
Jeff深入探讨了KlipTok的一些棘手之处，它主要涉及快速索引和搜索以找到正确的剪辑。对各种数据存储技术和使用云的讨论不会让你失望。...David Ortinau关于.NET MAUI - 2022年5月27日 - Jon Galloway与David Ortinau讨论了.NET MAUI。时长：41分钟。YouTube视频。...Blazor 实战 - 使用 Blazor、C# 和 .NET 构建可重用的 UI 组件和 Web 前端的实例驱动指南（Manning 早期访问计划于2020年10月开始）。...使用 CSLA 5：Blazor 和 WebAssembly - 本书介绍了新的 Blazor UI 框架，包括如何创建服务器端和客户端端 WebAssembly 项目，如何实现身份验证和授权，以及如何使用数据绑定...Blazor 编程 - ASP.NET Core 3.1 - 在 Udemy 上使用 C# 创建交互式 Web 应用程序的课程。
前言 今天介绍油管上一个大佬发的WPF设计系列视频，每个视频都没有旁白，只有背景音乐和大佬敲码的过程。...对于玩WPF的同学，他的一些界面设计是可以学习的，甚至可以直接复制过来使用。 2. 视频详情 Abel Dutra UI[1] 3....除了痕迹大佬的分享外，B站关于WPF的分享不少，比如打开B站搜索WPF[6]，每页36个，共有28页搜索结果： 4.3 去外面看看 如果有条件的话，打开油管[7]，除了我分享的那个大佬的系列视频...(点击看看[8])外，你会觉得发现了新大陆，外面的世界很精彩： 4.4 个人给C/S同学建议 最最最后，做C/S客户端的同学，我个人的建议是可以接触下Maui：什么是 .NET MAUI？...[9] .NET 多平台应用 UI (.NET MAUI) 是一个跨平台框架，用于使用 C# 和 XAML 创建本机移动和桌面应用。
该论文涉及到一些非常技术、非常高级的细节，但它最大的意义是为我们完整描绘了YouTube推荐算法的工作原理！！该论文细致、审慎地描述了YouTube检索、筛选并推荐视频时的大量细节。...看看这位小哥是如何跟YouTube斗法的》），关注的主要是观看时长这一个因素，因为我们只能从自己上传的视频数据中来反推YouTube算法的工作原理，这肯定要受限于我们视频的内容和受众。...该论文对排名过滤器进行了大量的深度解析，并列j举出不少有趣的因素。作者写道，排名过滤器是这样给视频排名的： 基于描述视频和用户的丰富特征，目标期望函数会给每个视频设定分数。...论文中提到的比较有趣的一点，是算法并不总会受用户所看的上一个视频的影响，除非你的观看记录极其有限。 我们会优先使用用户的随机观看和关键词搜索记录，然后才会考虑上一个观看视频的数据。...之后小明看与不看的选择数据都会反馈给神经网络，以供算法后续使用。视频被点开，并吸引小明在YouTube上打发更多时间的目标，则一直持续下去。
介绍：这个有趣的演示视频展示了如何把机器学习应用于视频游戏，其成功得益于神经网络和遗传算法。这个视频真正厉害的地方在于作者扼要描述神经网络如何实现给定性能的方式。...作为也玩过超级马里奥世界的人，我可以说这款游戏极其吸引人，不管你玩没玩过！ 观看量：430 万 时长：5 分 57 秒 链接：https://www.youtube.com/watch?...介绍：这个短片时长不超过 3 分钟，但是却展示了如何使用遗传算法和神经网络自动化设计运动策略。看看视频中的小生物是如何跳过球吧。...TensorFlow 是一个开源软件库，它通过使用数据流图进行数值计算，其最初由谷歌大脑团队的研究者和工程师研发；谷歌大脑隶属于谷歌机器智能研究组织，后者专注于机器学习和深度神经网络领域的研究。...内容包括监督学习、无监督学习、学习理论、强化学习和自适应控制。机器学习的近期应用，比如机器人控制，数据挖掘以及自动化导航。 4.Python 机器学习（72 个视频） ?
深入浅出 ASP.NET Core 与 Docker 入门课程说明 《深入浅出 ASP.NET Core 与 Docker 》是一门新的课程，本课程所有的内容全部免费，以图文配合视频的形式呈现。...课程完整视频演示和介绍[1] 完整的在线目录地址：https://www.yoyomooc.com/yoyomooc/aspnet-core-mvc-in-docker-index 本系列的课程介绍了如何在...ASP.NET Core MVC 应用程序中使用 Docker，以及容器如何使用，目的是让使用者更加容易、便捷的在生产环境中开发、部署和管理这些应用程序。...集群实现负载均衡 学习门槛 C#基础 ASP.NET Core 基础 会一点点 HTML、CSS 了解一些计算机网络的知识即可 目录 课程完整视频演示和介绍[2] | Youtube[3] 了解容器和...Docker 的发展背景[4] | Youtube[5] | 图文[6] [ASP.NET Core 应用的响应性伸缩扩展问题]( "ASP.NET Core 应用的响应性伸缩扩展问题") | 图文[7
因为每个用户的备选结果在一定时间内可以完全保持不变，所以选用了离线计算的方式。但这样做将导致实效性不佳，所以YouTube优化了数据生成的环节，做到了每天数次数据更新。...为了确认本方法的有效性，YouTube选择了在线A/B测试的方法，主要指标包括CTR，Long CTR（观看超过一定时长的有效点击），Session的平均观看时间，第一次观看时间，以及推荐的覆盖率。...协同过滤是当时最好的方法，但其适用于有了一定用户观看记录的视频，但对于新视频以及长尾视频，并不能良好应用。 ? 图2.视频主题描述示意图 我们来看看YouTube是怎么做的。...所以此处，YouTube做了一些处理规避这个问题，例如选择放弃检索句的序列信息，并其打散成词袋。...此处，需要纳入到模型中的信息更多，例如，用户最近的一次搜索词，用户最近观看的同一个主题下的视频数量，用户上一次观看同主题视频的时间，用户所使用的语言等。
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