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本视频是基于Swift2.x版本录制,与图书《从零开始学Swift》同步练习题讲解。是学习Swift视频,巩固Swift知识习题。 同步练习是为了帮助消化吸收图书《从零开始学Swift》和“读书看视频《从零开始学Swift》视频”的内容,在本书语法篇后面都安排了数量不等的练习题。

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这是一门让你花时间和花钱都觉得非常值得的课程。因为高效能知识管理,意味着快高效能建立自己的知识结构,实现技能快速提升。 课程特色: ★强大团队与教学设计:东东老师从事教育投资与管理工作15年,负责四家不同类型教育机构,具有丰富教育与项目管理实战经验,以及丰富的员工培训经验。老师及幕后教学团队将职场干货融入到在线课堂,根据学员的不同起步设计教学,尽量满足不同层次学员需求,从初级入门,到中级进阶,到高级技巧,应有尽有,全网唯一最新最全面最深入的OmniOutliner知识管理课程。 ★ 内容全面人人可学:以macOS系统下知识管理软件OmniOutliner为主,从头开始介绍知识管理软件的基本原理与用法,全面介绍OmniOutliner知识管理的基础与实践,无基础者从零开始无痛入门,有基础者可通过实践进行技能提升。 ★ 学以致用人生致胜:提高知识管理的效率,应用于日常生活与工作,快速提升个人专业技能。 课程自3月底开始连载,预计总课时数60节,每周五前更新至少3个课时。 【注】:本课程无练习文件下载。

C++编程FFMpeg实时美颜直播推流实战视频培训教程,本课程基于ffmpeg,qt5,opencv进行实战教学。 基于c++编程,掌握录制视频(rtsp和系统相机)录制音频(qt)开发方法,掌握音视频各类参数含义,掌握音视频编码(h264+acc),磨皮美颜(opencv),音视频封装(flv),基于rtmp协议推流。多线程处理技术。掌握nginx-rtmp和crtmpserver的直播服务器配置。

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手把手讲授如何搭建成功OpenVINO框架,并且使用预训练模型快速开发超分辨率、道路分割、汽车识别、人脸识别、人体姿态和行人车辆分析。得益于OpenVINO框架的强大能力,这些例子都能够基于CPU达到实时帧率。 课程的亮点在于在调通Demo的基础上更进一步:一是在讲Demo的时候,对相关领域问题进行分析(比如介绍什么是超分辨率,有什么作用)、预训练模型的来龙去脉(来自那篇论文,用什么训练的)、如何去查看不同模型的输入输出参数、如何编写对应的接口参数进行详细讲解;二是基本上对所有的代码进行重构,也就是能够让例子独立出来,并且给出了带有较详细注释的代码;三是注重实际运用,将Demo进一步和实时视频处理框架融合,形成能够独立运行的程序,方便模型落地部署;四是重难点突出、注重总结归纳,对OpenVINO基本框架,特别是能够提高视频处理速度的异步机制和能够直接部署解决实际问题的骨骼模型着重讲解,帮助学习理解;五是整个课程准备精细,每一课都避免千篇一律,前一课有对后一课的预告,后一课有对前一课的难点回顾,避免学习过程中出现突兀;六是在适当的时候拓展衍生,不仅讲OpenVINO解决图像处理问题,而且还补充图像处理的软硬选择、如何在手机上开发图像处理程序等内容,帮助拓展视野,增强对行业现状的了解。 基本提纲: 1、课程综述、环境配置 2、OpenVINO范例-超分辨率(super_resolution_demo) 3、OpenVINO范例-道路分割(segmentation_demo) 4、OpenVINO范例-汽车识别(security_barrier_camera_demo) 5、OpenVINO范例-人脸识别(interactive_face_detection_demo) 6、OpenVINO范例-人体姿态分析(human_pose_estimation_demo) 7、OpenVINO范例-行人车辆分析(pedestrian_tracker_demo) 8、NCS和GOMFCTEMPLATE 9、课程小结,资源分享

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云中DevOps入门与进阶视频教程,该课程内容涉及DevOps的概念、实践、运维、学习为什么需要有DevOps、学习AWS的众多DevOps服务、实操演示DevOps自动化CI/CD流程 。

本课程是Vue 的案例实战篇,在本课中,通过4章12小节详细说明,以案例实战的方式,介绍如何使用vue.js开发一个人员信息管理功能的过程。整个课程以知识点为基础,以案例为主线,通过案例夯实知识点,章节层层相扣,由浅入深,使学员能在较短时间内,掌握vue.js的开发方式,并自己动手开发一个人员信息管理系统的应用。

本课程基于阿里巴巴 MySQL binlog 增量订阅消费组件,对Canal进行全面系统的讲解。课程先介绍Canal在电商运行项目中的架构设计与解决方案,然后详细讲解Canal架构原理以及Canal HA工作机制,最后通过Canal单节点Server,Canal HA集群,Canal集成Kafka三个案例进行实操,从而快速、深入掌握阿里Canal技术,实现数据实时增量采集.

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