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YouTube for mac(YouTube客户端)

​​Youtube(油管)是全世界非常有名的视频网站,无论您在Mac上的哪个位置,想要即时访问您的订阅中的最新视频,Clicker for YouTube   Mac版就是您最好的选择,用户不仅可以在电脑浏览器里面打开看视频...如果您想上传视频到YouTube,您可以使用手机拍摄视频、编辑和上传,然后分享给您的观众。上传视频需要具有良好的网络连接和一些基本的视频编辑技能。...Clicker for YouTube 是一款无广告的 Mac YouTube 客户端。支持画中画,内置广告拦截器,带自动关闭功能的睡眠定时器。另外对于 MBP 还支持 Touch Bar 控制播放。...YouTube类别:“最受欢迎”,“音乐”,“游戏”等有关的影片全屏模式:鼠标光标,工具栏和播放列表自动隐藏将YouTube链接复制到剪贴板在Facebook,Twitter或通过电子邮件分享翻译成30...Minitube不是要克隆YouTube网站,它旨在创造一种类似电视的新体验计算机上的亮点与网络浏览器相比,消耗更少的CPU和更少的内存,Minitube可以延长电池寿命并使笔记本电脑保持低温。

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    YouTube for mac(YouTube客户端)

    YouTube客户端是用于在移动设备上观看和上传视频的应用程序。通过YouTube客户端,您可以搜索和观看来自全球各地的视频,包括音乐、电影预告片、游戏视频、教育内容等。...如果您想上传视频到YouTube,您可以使用手机拍摄视频、编辑和上传,然后分享给您的观众。上传视频需要具有良好的网络连接和一些基本的视频编辑技能。...id=NzY4OTU4Jl8mMjcuMTg2LjEzLjIxNQ%3D%3D 图片 Clicker for YouTube 是一款无广告的 Mac YouTube 客户端。...本机macOS设计语言 这个应用程式利用Apple的《人机介面指南》,让您在Mac上使用YouTube感到宾至如归。 真正的全屏浏览 讨厌进入全屏模式,只是在点击另一个视频观看时被踢出?...视频上传 借助YouTube Studio的全面支持,创作者还可以利用该应用轻松上传和管理自己的视频。

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    论文阅读——YouTube推荐中的深层神经网络

    这篇文章是阅读YouTube的《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》后的一点总结,这篇文章值得详细阅读,因此将其中的核心点整理出来。...2.2、神经网络的结构 召回训练的神经网络结构如下图所示: ?...2.3、召回神经网络的训练 对于服务阶段使用到的相似向量的计算方法不在本文的讨论范围内,在这里着重讨论该神经网络的训练。...2.3.1、训练数据 从上面的神经网络的结构中可以看出,神经网络的训练数据主要包括如下的几个部分: 用户观看的视频(video watches)。...3.2、Ranking模块的神经网络架构 Ranking部分的神经网络架构与候选集生成部分的神经网络的架构模型类似,如下图所示: ?

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    YouTube客户端Mac版:YouTube for mac

    Clicker for YouTube 是一款功能强大且易于使用的 Mac 平台上的 YouTube 播放器,它能够让用户更加方便、快捷地观看和管理 YouTube 视频,省去广告、节省资源、支持快捷键等特点...YouTube for mac(YouTube客户端) 图片其主要功能特点包括:自动循环播放:可以将指定的YouTube视频或者整个播放列表自动循环播放。...视频质量控制:支持选择视频质量,可根据网络状况和设备性能自由选择合适的分辨率和帧率。智能推荐:可以根据用户喜好推荐相关视频,提供更加个性化的观看体验。...图片Clicker for YouTube适合以下人群:喜欢在YouTube上观看视频的用户:对于喜欢在YouTube上观看视频的用户,Clicker for YouTube可以提供更加便捷、个性化的观看体验...对视频质量有要求的用户:对于对视频质量有要求的用户,Clicker for YouTube支持选择分辨率和帧率,以适应不同的网络状况和设备性能。

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    YouTube系统架构【YouTube如此,你应该更有信心】

    上一期,和大家分享了12306架构优化思路,本期讲和大家分享YouTube架构设计,阅读了本文你将了解到YouTube初期架构是个什么样子,以此,增强自己站点架构设计的信心。...YouTube网站架构吐槽(上) YouTube作为一个几十亿级别流量的视频网站,其站点维护人员却少之又少,这些技术人员是如何设计YouTube架构,使其具备如此强大的抗压能力的呢,我们接着往下看。...(笔者:那个时代,视频的replica是比较先进的技术) 2)使用lighttpd作为视频的Web服务器,lighttpd的优势在于A:Apache太重B:有epoll模式C:有多进程模式,无论如何,YouTube...希望同时处理更多的并发连接 3)热门视频放到CDN上 4)冷门视频,这里指PV低于20的视频,使用XXOO技术进行优化(笔者:这个地方没有看懂,原文是“Less popular content uses YouTube...一直坚持,一定能找到长期方案 2)找到主要矛盾并集中资源解决 3)有选择性合作,不要害怕将项目的关键部分外包,例如YouTube的CDN 4)keep it simple,从简思想,不多说了 5)数据分隔

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    神经网络加速器应用实例:图像分类

    不仅仅是硬件的AI Inference 在Simple TPU的设计和性能评估中,一个神经网络加速器的硬件雏形已经搭建完成了;在https://github.com/cea-wind/SimpleTPU...和很多其他的硬件设计不同,以Xilinx的AI Inference 解决方案为例(即之前的深鉴科技),用于AI Inference的设计需要考虑神经网络计算中的多样性,神经网络加速器是一个软件+硬件的解决方案...,使得浮点模型转化为定点模型 提供了Compiler,将模型映射为二进制指令序列 和Compiler相结合的Hardware 这意味着想真正使用之前设计的神经网络加速器——SimpleTPU...也正是由于这一原因,网络结构会尽可能简单,仅以保证本系列文章完整性为目的。 2....CNN 由于手工对神经网络进行量化和layer间融合以及生成指令的复杂性,基于CNN的图像分类/分割网络的运行实例被无限期暂停了。

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    YouTube Direct:使用 YouTube 创建你自己的视频网站

    YouTube 最近发布了一个新功能,YouTube Direct,它能让你i在自己的网站上直接嵌入 YouTube 视频上传功能,用户就能直接在第三方网站上上传视频,而 Direct 的用户则能够审核视频...YouTube Direct 的主要功能 YouTube Direct 基于 YouTube API 的 100% 的开源解决方案。 YouTube Direct 上传视频界面完全可定制。...YouTube Direct 组件(Components) YouTube Direct 主要有两个组件: 1....YouTube Direct 服务对于一些媒体和网站是相当有用的,比如某个网站要举行某个网络营销服务,需要用户上传视频,以前可能让用户直接上传到 YouTube 上,然后通过某个特别的 Tag 来索引,...是的,任何网站通过 YouTube Direct 服务构建自己的视频网站或者服务,并且免费使用 YouTube 的存储和视频服务资源,而 Google 通过 YouTube Direct 更加稳定 YouTube

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    YouTube 安全场景

    YouTube 在刚开始时就已经存在, 但它还没有流行,所以分发严重依赖 洪流。值得注意的还有 IronGeek,他开始上传会议 2007 年 YouTube 上的视频。...那里 有大量关于网络安全、WiFi 黑客的(书面)教程, Metasploit 和缓冲区溢出,但材料主要涵盖基础知识。 要真正学习更高级的主题,我必须玩兵棋推演[6] 和 CTF。...Google/YouTube 和其他网站也出现了新问题 大型社交媒体平台。例如,YouTube 有一项政策反对 某些类型的黑客视频[18],导致几个 视频甚至整个频道。...我相信有 一种制作“正确”教程的方法——到目前为止我还没有任何教程 YouTube 的问题;) 例如,我了解 Google 不想要分步视频 当网络钓鱼发生时,脚本小子设置糟糕的网络钓鱼页面的指南...并 我这不是审查制度,因为基础技能是非常基本的网络 发展。所以对我来说,网络钓鱼教程有点欺骗性 不必要地隐藏真正的“黑客”技能 - 网络开发。但是我 知道我的许多同行不同意这里。

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    YouTube推荐系统架构

    本文链接:https://blog.csdn.net/jxq0816/article/details/102638300 以YouTube(世界上最大的视频网站)为例,2016年其已经将深度学习应用于自己的系统中...其系统架构如下: YouTube的推荐架构,包含了两个神经网络,分别用于产出候选集(召回)和排序。召回层的神经网络将用户在YouTube上的历史行为作为输入内容,完成从百万量级到百量级的候选内容筛选。...但其并非唯一的召回方式,YouTube历史上应用有效的其他召回方式也同时在线上运行,如基于用户观看历史相似性、基于搜索行为、基于协同行为等方式。多种召回方式共同构建的视频候选集会被一并送进排序环节。...在排序环节中,神经网络基于用户个体的特征和视频的特征对候选集进行打分,最后给用户返回得分靠前的十余个视频。 ?

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    推荐系统——(论文阅读笔记)YouTube推荐中的深层神经网络

    这篇文章是阅读YouTube的《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》后的一点总结,这篇文章值得详细阅读,因此将其中的核心点整理出来。...2.2、神经网络的结构 召回训练的神经网络结构如下图所示: 在上面的神经网络的结构中,包含了两个阶段,分别为训练阶段和服务阶段: 训练部分会得到两个部分的数据:视频的embedding 和用户的...2.3、召回神经网络的训练 对于服务阶段使用到的相似向量的计算方法不在本文的讨论范围内,在这里着重讨论该神经网络的训练。...2.3.1、训练数据 从上面的神经网络的结构中可以看出,神经网络的训练数据主要包括如下的几个部分: 用户观看的视频(video watches)。...3.2、Ranking模块的神经网络架构 Ranking部分的神经网络架构与候选集生成部分的神经网络的架构模型类似 3.3、Ranking神经网络的训练 在本文中,作者将特征划分为离散型的类别特征和连续特征

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