原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_169 为影片加字幕其实是一件非常耗费时间的事情,尤其是对于打字慢的朋友来说.当然不光为影片加字幕,在其他领域,类似的逐字稿也是工作中避免不了的内容.比如写论文,如果内容中有访谈,就必须要附上逐字稿,又或者是会议的记录等等.本次使用基于Python3的AutoSub库对实时语音进行识别,然后再通过GoogleTranslation的在线API接口对语音识别后的内容进行翻译,这样就可以得到一份双语字幕(逐字稿),这里的双语不只针对…

Mac自带的python 其version是python 2.7 官网下的Sublime Text 2部署好了以后默认也是 为了使ST2 可以在command+B时可以运行基于python3的.py,需要稍作配置 比较简单,这里写下过程以备份: (其他系统的配置过程大同小异) 1. 打开ST2,进入Preference--->Browse Packages,进入python的文件夹,打开编辑Python.sublime-build 文件 2. 默认的配置是这样的 { "cmd":…

===================================================== 基于最简单的FFmpeg封装工艺的系列文章上市: 最简单的基于FFmpeg的封装格式处理:视音频分离器简化版(demuxer-simple) 最简单的基于FFmpeg的封装格式处理:视音频分离器(demuxer) 最简单的基于FFmpeg的封装格式处理:视音频复用器(muxer) 最简单的基于FFMPEG的封装格式处理:封装格式转换(remuxer) ===================…

===================================================== 基于最简单的FFmpeg样品系列读写内存列表: 最简单的基于FFmpeg的内存读写的样例:内存播放器 最简单的基于FFmpeg的内存读写的样例:内存转码器 ===================================================== 上篇文章记录了一个基于FFmpeg的内存播放器,能够使用FFmpeg读取并播放内存中的数据. 这篇文章记录一个基于FFmpeg的…

=====================================================基于最简单的FFmpeg的AVDevice样品文章: 最简单的基于FFmpeg的AVDevice样例(读取摄像头) 最简单的基于FFmpeg的AVDevice样例(屏幕录制)=====================================================  FFmpeg中有一个和多媒体设备交互的类库:Libavdevice.使用这个库能够读取电脑的多媒体设备的数…

===================================================== 基于最简单的FFmpeg样品系列读写内存列表: 最简单的基于FFmpeg的内存读写的样例:内存播放器 最简单的基于FFmpeg的内存读写的样例:内存转码器 ===================================================== 打算记录两个最简单的FFmpeg进行内存读写的样例. 之前的全部有关FFmpeg的样例都是对文件进行操作的.比如<100行代码实…

目录 Python3 漏洞检测工具 -- lance screenshot requirements 关键代码 usage documents Any advice or sugggestions Python3 漏洞检测工具 -- lance lance, a simple version of the vulnerability detection framework based on Python3. 基于Python3的简单版漏洞检测框架 -- lance 可以自定义poc或exp插件,…

基于Python3 + OpenCV3.3.1的远程监控程序 一.环境配置 OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,利用OpenCV能够实现视频图像的捕获. 关于python3中OpenCV和Numpy的配置: 1. 安装python后一般会自带有pip程序,利用pip install [库名称] 就能够进行下载,但是由于Numpy和OpenCV在pip库没有匹配的版本,所以使用pip直接安装会报错. 2. 我们利用wheel进行下载,首先利用pip install wheel…

基于Python3 神经网络的实现(下载源码) 本次学习是Denny Britz(作者)的Python2神经网络项目修改为基于Python3实现的神经网络(本篇博文代码完整).重在理解原理和实现方法,部分翻译不够准确,可查看Python2版的原文.原文英文地址(基于Python2) 概述如何搭建开发环境 安装Python3.安装jupyter notebook以及其他科学栈如numpy pip install jypyter notebook pip install numpy 生成测试数据集…

UiAutoTest 一.概要 数据驱动的Ui自动化框架 二.环境要求 框架基于Python3 + unittest + appium 运行电脑需配置adb.aapt的环境变量,build_tools版本建议选择28及以上 配置appium环境,并确保appium版本1.9及以上 目前只支持安卓手机,建议使用安卓7.0及以上设备 运行时候,电脑只能同时连接一台测试机 三.框架结构和原理 3.1 框架原理 框架结构设计分为四层,自下而上分别为:基础工具类Base层.页面操作PageObject层.…