补帧 插帧 提高帧数 黑白相片上色 慢动作视频 照片优化 提高清晰度 模糊变清晰 人像美颜

超分辨率 super resolution realcugan bilibili official real cugan

avisynth的替代品：vapoursynth（in Python） FrameServer

vapoursynth is somehow installed on python 3.10(brew). do not know what depends on that.

mvtools for vapoursynth motion compensation

效果好 速度慢 dain

rife 速度快 画质会变差 another repo link with more stars

vapoursynth rife filter usage just a gist

vsrife using cuda

rife plugin for vapoursynth using vulkan

nvidia super slomo 比较吃显存 需要NVIDIA SDK 速度快

sepconv 看起来比较模糊 但是还是比直接overlay要好

pytorch sepconv slomo

memc-net比较清晰

FFmpeg自带插帧的filter：

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ffmpeg -i input.60fps.hevc -filter "minterpolate='fps=120'" output.120fps.hevc

ai黑白上色可以把原视频洗稿：image colorization

coloring grayscale images

Coloring black and white images with deep learning

memc (motion estimation/motion compensation)

在CSDN上看到的算法名称和内容

内置超分辨率算法:

Waifu2x / SRMD / RealSR / Real-ESRGAN/ Real-CUGAN / Anime4K / ACNet

内置超分辨率引擎:

Waifu2x-caffe / Waifu2x-converter / Waifu2x-ncnn-vulkan

SRMD-ncnn-vulkan / RealSR-ncnn-vulkan / Anime4KCPP / SRMD-CUDA

RealESRGAN-NCNN-Vulkan / Real-CUGAN-ncnn-vulkan

内置插帧算法:

RIFE / CAIN / DAIN

内置插帧引擎:

rife-ncnn-vulkan / cain-ncnn-vulkan / dain-ncnn-vulkan

special token like !<str> need to be converted to !!str, while writing back we just do it in reverse.

full reference of pyyaml is here

微信支付 支付宝 中转系统

既可以收款也可以付款的库 可以扫描别人的二维码付款 可以生成二维码检测别人是否付款

把电子书变成wiki 方便批注 网友协作

pylucene

jina cloud host jina search instances for free, currently

use apache tika for document parsing

xapian supported document formats

search for document search on github

实验性搜索数据地址：

/Users/jamesbrown/desktop/works/course_video_convert/sample/documentsAndFiles

纸质书阅读效率极低 利用效率极低 不可以修改 不可以复制 不可以随时查看搜索 属于一种古老的信息储存和交换形式

如果在纸质书上面写内容 意味着你只是把纸当作记忆的工具 不可能发挥“电脑”的功能

https://github.com/James4Ever0/Book

下面这些都有向同一个地方引流的行为

https://github.com/lTbgykio/Books-Free-Books

https://github.com/Dujltqzv/Some-Many-Books

书籍互助脚本

https://greasyfork.org/zh-CN/scripts/420751-%E5%9B%BE%E4%B9%A6%E4%BA%92%E5%8A%A9

https://greasyfork.org/zh-CN/scripts/432075-%E7%A7%80%E8%AF%BB%E5%9B%BE%E4%B9%A6%E4%BA%92%E5%8A%A9

1、云铺子 - 百度网盘搜索引擎

地址：http://www.yunpz.net/

查看方式：直接打开

推荐指数：★★★★★

备注：聚合类，体验好，推荐！

2、橘子盘搜-好用的影视资源搜索引擎

地址：https://www.nmme.cc/

查看方式：直接打开

推荐指数：★★★★★

备注：专攻影视搜索，度盘、迅雷、阿里，体验好，推荐！

3、优聚搜

地址：https://ujuso.com/

查看方式：直接打开

推荐指数：★★★★★

备注：支持度盘、蓝奏、阿里，体验好，推荐！

4、蓝瘦网盘在线搜索网页版

地址：http://www.sixyin.com/disk-search

查看方式：直接打开

推荐指数：★★★★☆

备注：蓝奏云搜索，推荐！

5、阿里盘搜 - 阿里云盘资源搜索神器

地址：https://www.alipanso.com/

查看方式：直接打开

推荐指数：★★★★☆

备注：阿里盘搜索，推荐！

6、懒盘搜索聚合官网

地址：https://lzpan.com/

查看方式：各种都有

推荐指数：★★★★☆

备注：聚合类，含16个搜索引擎

7、超能搜 - 百度网盘搜索神器

地址：http://www.chaonengso.com/

查看方式：各种都有

推荐指数：★★★★☆

备注：聚合类，含18个搜索引擎

8、万网搜 - 资源搜索聚合神器

地址：http://www.wanwangsou.com/

查看方式：各种都有

推荐指数：★★★★☆

备注：聚合类，含15个搜索引擎

9、云盘狗-百度云网盘搜索

地址：http://www.yunpangou.com/

查看方式：直接打开

推荐指数：★★★☆☆

10、学搜搜

地址：http://www.xuesousou.com/

查看方式：直接打开

推荐指数：★★★☆☆

备注：学习资源搜索

11、盘131 - 云盘资源搜索引擎

地址：https://www.pan131.com/

查看方式：直接打开

推荐指数：★★★☆☆

12、58网盘搜索

地址：https://www.58wangpan.com/

查看方式：直接打开

推荐指数：★★★☆☆

13、56网盘搜索

地址：https://www.56wangpan.net/

查看方式：直接打开

推荐指数：★★★☆☆

14、一个好用的网盘搜索引擎 - 乌鸦搜

地址：https://www.wuyasou.com/

查看方式：直接打开

推荐指数：★★★☆☆

15、bdy搜

地址：http://www.bdyso.com/

查看方式：直接打开

推荐指数：★★★☆☆

latex2sympy convert latex to sympy using antlr

mathpix has stunning accuracy but is not free. they offer timely licensed docker images.

im2markup is by far the most accurate one. it is attention based and can be trained on multiple markup languages.

关于直播的思路

可以用长音频 长视频替代直播源

Yukio 23:00:49

这个我还在研究这玩意

卑劣的写作者 23:01:13

[图片]

Yukio 23:01:19

尤其是怎么把别人的皮套拿来当成自己的

Yukio 23:01:44

追踪虚拟Vtuber的动作然后放到我的皮套上

Yukio 23:02:50

搞媒体不都靠抄么

Yukio 23:03:38

你们要是能把别人一个月之前的直播弄下来 视频音频分别杂交处理一下 弄的人看不出来是抄的

卑劣的写作者 23:03:48

那不是塞里斯特色媒体吗

Yukio 23:03:50

你就躺赚啊

gjz010 23:03:52

你偷大物皮套感觉会被版权炸弹

gjz010 23:04:13

你看即使是怪盗也不敢把自己的皮套偷过来用

gjz010 23:04:48

那你还不如用阿b的公用皮套

Yukio 23:04:49

你随便弄个b站提供的免费皮套

Yukio 23:05:00

或者原神的

Yukio 23:05:32

一天换一个啊 肯定有人看的

gjz010 23:05:44

也不一定

gjz010 23:05:58

皮套有商标的意味

Yukio 23:06:03

把别人的皮套动作追踪之后 绑定到免费皮套上面

gjz010 23:06:14

啥 皮套动作不都是跟着你走的吗

gjz010 23:06:20

偷别人的动作有啥用

Yukio 23:06:20

把别人的中文语音截取下来 随机播放

gjz010 23:06:30

你还不如找个ai念

Yukio 23:06:39

我为什么要绑我的动作

gjz010 23:06:54

就是不追踪瞎摇的

gjz010 23:07:01

动捕坏了的时候用

Yukio 23:07:08

我这个不是瞎摇晃

Yukio 23:07:18

我这个是重播

Yukio 23:07:36

把别人的动作再播送一遍

Yukio 23:07:49

所以只要你记忆力没有一个月

Yukio 23:07:59

没法把全网的直播都看一遍

Yukio 23:08:14

你不可能知道我究竟这期节目抄的谁

Yukio 23:08:41

我不仅动作和语音不是一个人 画面也是另外一个人

卑劣的写作者 23:08:58

？

Yukio 23:09:12

我还会把所有和原作者有关的东西自动清除

Yukio 23:09:24

比如任何QQ号码 任何联系方式

卑劣的写作者 23:09:26

这人不能处

Yukio 23:09:37

任何作者署名

Yukio 23:10:32

我会把语音变声处理

Yukio 23:11:51

只要有机会 我直接下载外网twitch直播 把国内的语音放上来 都是同类游戏

Yukio 23:14:06

我用谷歌翻译流行的游戏名字 拿到外网去搜索

Yukio 23:16:17

同时我还有一个自动读评论的插件

Yukio 23:16:36

每隔几分钟读一次 让你们以为这是个真人

Yukio 23:17:03

我通过图片截图搜索 得到游戏名字

Yukio 23:17:45

通过相似图片得到关键词 生成标题 主题 标签 分区

Yukio 23:20:47

皮套人的动作有自动过渡系统

Yukio 23:20:57

不会出现跳变

Yukio 23:22:47

利用智能匹配 选取最适合的主题 动作 语音 自动生成连续的内容

小晴清风揽月 23:24:01

见到皮套人就恶心

Yukio 23:24:19

皮套人是资本收割机

Yukio 23:24:38

可以把处男的jy转化为软妹币

Yukio 23:24:58

非常的节能环保 非常高效

重庆人快融化啦 23:26:20

[图片]

Yukio 23:26:40

如果我算力充足 完全可以跳出这个抄别人的逻辑 进行完全的所谓原创直播

Yukio 23:27:10

但是就一台笔记本 抄直播是最为经济有效的

Yukio 23:28:01

也为之后定制更高端的原创模型打好基础

Yukio 23:30:30

我可以用观众的弹幕数据作为搜索分类的数据 可以拿来衡量情绪激烈程度

Yukio 23:30:56

语音数据也是如此

小晴清风揽月 23:30:56

你语言混乱，先去看看医生

Yukio 23:31:06

不需要

Yukio 23:31:28

觉得我混乱的 你压根还不懂

Yukio 23:31:42

也就是没想清楚

小晴清风揽月 23:32:01

我开玩笑的

小晴清风揽月 23:32:08

对不起

小晴清风揽月 23:32:16

我只是在学仰山杨爱民说话

im2latex-tensorflow sucks, looking for alternatives

training on gpu is intensive and will occasionally burn hardware if not careful, doing this on kaggle or modify the software to stop training when gpu goes hot, but we are using trainer here

harvard nlp showcase

for those doesn’t provide pretrained models:

im2latex in tensorflow, with makefile support, run on tensorflow v1 and python3

im2latex in pytorch, more recent. the dataset has relocated to here according to official website

install or run python2.7 to run im2latex-tensorflow

you may need to adapt our modified code to load the weights and test the result against our image.

it is reported the performance is poor. maybe it does not worth trying.

download tensorflow 0.12.0 for macos here

visit here to get all miniconda installers

to install on macos, download the installer here

some tutorial here about libmagic as bonus tips

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CONDA_SUBDIR=osx-64 conda create -n py27 python=2.7  # include other packages here
# ensure that future package installs in this env stick to 'osx-64'
conda activate py27
conda config --env --set subdir osx-64

after that, do this to get pip on python2.7 (rosetta2)

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curl https://bootstrap.pypa.io/pip/2.7/get-pip.py -o get-pip.py
python get-pip.py

install tensorflow version below 1, and doing this can be far more easier on linux. maybe we should do this in conda virtual enviorment to prevent conflicts.

we are doing this for the original lua implementation of im2markup

it works!

download libcudnn5 for torch

remember to activate torch enviorment by exporting the path to some shell script

difference between cudamalloc and cudamallocasync, and that’s some copying and pasting about some generalized template of memory manager function

qt4 uses CRLF so convert all text files using dos2unix

need to hack qt4 files to build qt4

hack luarocks to allow install from local spec file and download repo from github via https

hack some lua torch file to be compatible with cuda11

about c++ tweaks:

add ‘+’ to force type inference

force type conversion by using brackets

some macro to disable some blocks of code