文件格式转换云平台 360converter.com

今天给大家分享一个云端服务平台 – 360converter.com,一款免费的云端文件格式转换平台,特色的服务是视频转文字,mp4转文字,音频转文字,mp3转文字,YouTube视频下载。

这个平台用来转换文件格式,所支持的格式转换有,

  1. 在线转换文档
  2. 在线转换图片
  3. 在线转换视频
  4. 在线转换音频
  5. 在线转换压缩文档
  6. 在线转换电子书
  7. 在线转换Youtube视频
  8. 在线转换文字到语音
  9. YouTube视频到文字
  10. 视频到文字

以前我们转换文件都是通过下载各类软件,然后安装软件,再转换,这种方式有几个问题:

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第一款iOS应用 安全备忘录safeNotepad

总有一些非常重要的信息需要记录下来,

之前选择使用iPhone自带的记事本,非常实用, 该有的都有, 如添加,删除,编辑,查看,分享.但是有一点遗憾,不提供密码保护.后来就下载别人免费带有密码保护功能的记事本,不 过发现更加严重的问题, 这些程序都是要和他们的服务器同步的, 他们同时指出内容是加密的, 可我还是信不过, 因此自己开发了一个带密码保护的安全记事本, 功能和系统自带的一模一样, 除了加了密码保护, 你的内容被保存在你本地, 再也不会上传任何第三方的服务器了。

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一款超级简单的视频转换器

发现一款界面超级简单,界面设计漂亮的视频转换器,

Fox视频格式转换器

界面就2个按钮,

Fox视频格式转换器主界面

上面一个转换单个的文件,下面的是批量转换。

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FoxVideoEidtor终于完成了

专业的视频编辑软件。

历时将近半年的时间,终于完成了FoxVideoEditor,这其中的辛苦只有自己知道,无数次干到凌晨2点多,或者4点,有几次6点多,不过还得爬起来上班(要不然没钱吃饭啊)。现在正处最后的bug修复的安装包的制作上,等完成之后将会发布公司的官网上面,

www.foxavideo.com

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如何抓取iPhone上的traffic

为什么要抓取iPhone上面的traffic,有时候需要查看手机上某个应用的发的网络包(可能是因为没有这个程序的源代码,所有没有办法通过xcode+debug的方式)。这里我们说2种方法,

第一种方法是共享苹果笔记本的Wifi,然后让iPhone手机连到这个wifi,关掉所有苹果笔记本上所有使用网络的应用,以及iPhone所有除了要查看的app以外所有的app,然后开
wireshark,启动监控这个这个wifi对应的traffic。

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TCP简单说下篇

本文摘自
https://www.kancloud.cn/kancloud/tcp/45893

TCP的RTT算法
从前面的TCP重传机制我们知道Timeout的设置对于重传非常重要。

设长了,重发就慢,丢了老半天才重发,没有效率,性能差;
设短了,会导致可能并没有丢就重发。于是重发的就快,会增加网络拥塞,导致更多的超时,更多的超时导致更多的重发。
而且,这个超时时间在不同的网络的情况下,根本没有办法设置一个死的值。只能动态地设置。 为了动态地设置,TCP引入了RTT——Round Trip Time,也就是一个数据包从发出去到回来的时间。这样发送端就大约知道需要多少的时间,从而可以方便地设置Timeout——RTO(Retransmission TimeOut),以让我们的重传机制更高效。 听起来似乎很简单,好像就是在发送端发包时记下t0,然后接收端再把这个ack回来时再记一个t1,于是RTT = t1 – t0。没那么简单,这只是一个采样,不能代表普遍情况。

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TCP 简单说上篇

本文转自:
https://www.kancloud.cn/kancloud/tcp/45892

TCP头格式
接下来,我们来看一下TCP头的格式

你需要注意这么几点:

TCP的包是没有IP地址的,那是IP层上的事。但是有源端口和目标端口。
一个TCP连接需要四个元组来表示是同一个连接(src_ip, src_port, dst_ip, dst_port)准确说是五元组,还有一个是协议。但因为这里只是说TCP协议,所以,这里我只说四元组。
注意上图中的四个非常重要的东西:
Sequence Number是包的序号,用来解决网络包乱序(reordering)问题。
Acknowledgement Number就是ACK——用于确认收到,用来解决不丢包的问题。
Window又叫Advertised-Window,也就是著名的滑动窗口(Sliding Window),用于解决流控的。
TCP Flag ,也就是包的类型,主要是用于操控TCP的状态机的。
关于其它的东西,可以参看下面的图示

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主流移动端深度学习框架大盘点

主流移动端深度学习框架大盘点

简书作者 dangbo 在《移动端深度学习展望》一文中对现阶段的移动端深度学习做了相关展望。作者认为,现阶段的移动端 APP 主要通过以下两种模式来使用深度学习:

online 方式:移动端做初步预处理,把数据传到服务器执行深度学习模型,优点是这个方式部署相对简单,将现成的框架(Caffe,Theano,MXNet,Torch) 做下封装就可以直接拿来用,服务器性能大, 能够处理比较大的模型,缺点是必须联网。

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Python的编码习惯

本文探讨一下Python的编码习惯。写python已经有6个年头了,但是发现对于怎么写python代码很随便,所以打算整理一下规则。

关于函数的注释,python的PEP有规定,
注释应写在函数名的下面,用3个双引号开头,然后注释本身,最后以3个双引号结束

def kos_root():
    """Return the pathname of the KOS root directory."""
    global _kos_root
    if _kos_root: return _kos_root
    ...

或者

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机器学习中的回归(regression)和梯度下降(gradient descent)

回归在数学上来说是给定一个点集,能够用一条曲线去拟合之,如果这个曲线是一条直线,那就被称为线性回归,如果曲线是一条二次曲线,就被称为二次回归,回归还有很多的变种,如locally weighted回归,logistic回归,等等,这个将在后面去讲。

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OpenCL 介绍

OpenCL是当前一个通用的由很多公司和组织共同发起的多CPUGPU其他芯片 异构计算(heterogeneous)的标准,它是跨平台的。旨在充分利用GPU强大的并行计算能力以及与CPU的协同工作,更高效的利用硬件高效的完成大规模的(尤其是并行度高的)计算。在过去利用GPU对图像渲染进行加速的技术非常成熟,但是我们知道GPU的芯片结构擅长大规模的并行计算(PC级的GPU可能就是CPU的上万倍),CPU则擅长逻辑控制,因此不只局限与图像渲染,人们希望将这种计算能力扩展到更多领域,所以这也被称为GPGPU(即通用处计算处理的GPU)。

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深度学习浅入门

我打算写一系列的博客来一点点介绍人工智能,以及在背后支持人工智能的机器学习和深度学习
所有的东西都是根据个人搜集和按照自己的理解(当时的理解)所写,因此难免会有错误,不过
随着学习的深入,我会不断的更新和纠正。

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机器学习的算法简单描述

1. 回归算法

  在大部分机器学习课程中,回归算法都是介绍的第一个算法。原因有两个:一.回归算法比较简单,介绍它可以让人平滑地从统计学迁移到机器学习中。二.回归算法是后面若干强大算法的基石,如果不理解回归算法,无法学习那些强大的算法。回归算法有两个重要的子类:即线性回归和逻辑回归。

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Python真正意义上的并行执行

前面我有篇文章专门介绍Python的GIL,

浅谈Python的多线程的GIL

由于Python中GIL的存在,导致Python的threading不是真正意义上的线程,那么使用python难道就真的没有办法同时在多个cpu上面执行并行执行代码了吗?并不是,首先你可以使用jython和ironPython这2个解释器,如果你不想换掉解释器的话,还想继续使用python的默认的解释器的话,python还提供了,

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