PR视频剪辑 新手问题1: 将素材导入到Adobe Premiere Pro CC后为什么无法拖入到时间轴上 解决办法:没有建立有序列所致,CC不会一开始就让你新建序列,图中间处写的好清楚“无序列”. 新建序列的方法:左下项目空处右键--新建--项目--序列时间轴上显示着呢(无序列) 你需要新建一个序列才能把视频拉入右边的时间轴 左上角文件-新建-序列Adobe Premiere Pro CC导入素材后不能拖入到时间轴上Prcc2014可以不健序列直接导入时间线.prcc不可以,需要新建序列.

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1. pdflush刷新脏数据条件 (linux IO 内核参数调优 之 原理和参数介绍)上一章节讲述了IO内核调优介个重要参数参数. 总结可知cached中的脏数据满足如下几个条件中一个或者多个的时候就会被pdflush刷新到磁盘: (1)数据存在的时间超过了dirty_expire_centisecs(默认30s)时间 (2)脏数据所占内存 /(MemFree + Cached - Mapped) > dirty_background_ratio.也就是说当脏数据所占用的内存占(MemFre

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一款常用的视频编辑软件,由Adobe公司推出.现在常用的有CS4.CS5.CS6.CC.CC 2014及CC 2015版本.是一款编辑画面质量比较好的软件,有较好的兼容性,且可以与Adobe公司推出的其他软件相互协作.目前这款软件广泛应用于广告制作和电视节目制作中. 其最新版本为Adobe Premiere Pro CC 2015. 软件名称 adobe premiere 开发商 Adobe公司 软件平台 WIN XP ,WIN 7 ,WIN 8, WIN 10, Mac OS X 软件版本 最

转自->这里 PID是比例.积分.微分的简称,PID控制的难点不是编程,而是控制器的参数整定.参数整定的关键是正确地理解各参数的物理意义,PID控制的原理可以用人对炉温的手动控制来理解.阅读本文不需要高深的数学知识. 1．比例控制 有经验的操作人员手动控制电加热炉的炉温,可以获得非常好的控制品质,PID控制与人工控制的控制策略有很多相似的地方. 下面介绍操作人员怎样用比例控制的思想来手动控制电加热炉的炉温.假设用热电偶检测炉温,用数字仪表显示温度值.在控制过程中,操作人员用眼睛读取炉温,并与炉温

来源:http://blog.gkong.com/liaochangchu_117560.ashx PID是比例.积分.微分的简称,PID控制的难点不是编程,而是控制器的参数整定.参数整定的关键是正确地理解各参数的物理意义,PID控制的原理可以用人对炉温的手动控制来理解.阅读本文不需要高深的数学知识. 1．比例控制 有经验的操作人员手动控制电加热炉的炉温,可以获得非常好的控制品质,PID控制与人工控制的控制策略有很多相似的地方. 下面介绍操作人员怎样用比例控制的思想来手动控制电加热炉的炉温.假设

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优

1) /proc/sys/vm/block_dump该文件表示是否打开Block Debug模式,用于记录所有的读写及Dirty Block写回动作.缺省设置:0,禁用Block Debug模式2) /proc/sys/vm/dirty_background_ratio该文件表示脏数据到达系统整体内存的百分比,此时触发pdflush进程把脏数据写回磁盘.缺省设置:103) /proc/sys/vm/dirty_expire_centisecs该文件表示如果脏数据在内存中驻留时间超过该值,pdfl

                                                                     JS运动应用   多个物体同时运动 例子:多个Div,鼠标移入变宽 单定时器,存在问题 每个Div一个定时器   多物体运动框架 定时器作为物体的属性 参数的传递:物体.目标值 例子:多个Div淡入淡出 所有东西都不能公用 属性与运动对象绑定:速度.其他属性值(如透明度等)   offset属性的Bug 有边框的Div变宽 用currentStyle代替off

原文:js运动动画 今天简单的学了一下js运动动画,再此感谢慕课网的这位老师http://www.imooc.com/view/167,讲的很不错. 下面是我整理出来的结果. 知识点一:速度动画. 1.首先第一步实现速度运动动画,封装一个函数,用到的知识是setInterval(function(){ oDiv.style.left=oDiv.offsetLeft+10+"px"; },30). 对于这里为什么要用到offsetLeft,我特意百度了一下,http://www.cnbl

1,运动原理 Js运动,本质来说,就是让 web 上 DOM 元素动起来.而想要 DOM 动起来,改变其自身的位置属性,比如高宽,左边距,上边距,透明度等.动画的原理就是把不同状态的物体,串成连续的样子,就像一本书,画了几个小人,然后一翻书,就看见小人在动.js动画也一样.不同状态的DOM,用定时器控制,就能得到动画效果. window.onload = function(){ var oBtn = document.getElementById('btn'); oBtn.onclick = f

1. Mini-batch梯度下降法 介绍 假设我们的数据量非常多,达到了500万以上,那么此时如果按照传统的梯度下降算法,那么训练模型所花费的时间将非常巨大,所以我们对数据做如下处理: 如图所示,我们以1000为单位,将数据进行划分,令\(x^{\{1\}}=\{x^{(1)},x^{(2)}--x^{(1000)}\}\), 一般地用\(x^{\{t\}},y^{\{t\}}\)来表示划分后的mini-batch. 注意区分该系列教学视频的符号标记: 小括号() 表示具体的某一个元素,指一个

Hyperparameter search 超参数搜索 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.1 调试处理 需要调节的参数 级别一:\(\alpha\)学习率是最重要的需要调节的参数 级别二: Momentum参数 \(\beta\) 0.9是个很好的默认值 mini-batch size,以确保最优算法运行有效 隐藏单元数量 级别三: 层数 , 层数有时会产生很大的影响. learning rate decay 学习率衰减 级别四: NG在使用Adam算法时几乎不会调整\

一.前述 Spark内存管理 Spark执行应用程序时,Spark集群会启动Driver和Executor两种JVM进程,Driver负责创建SparkContext上下文,提交任务,task的分发等.Executor负责task的计算任务,并将结果返回给Driver.同时需要为需要持久化的RDD提供储存.Driver端的内存管理比较简单,这里所说的Spark内存管理针对Executor端的内存管理. Spark内存管理分为静态内存管理和统一内存管理,Spark1.6之前使用的是静态内存管理,S

原文:Auto Machine Learning笔记 - Bayesian Optimization 优化器是机器学习中很重要的一个环节.当确定损失函数时,你需要一个优化器使损失函数的参数能够快速有效求解成功.优化器很大程度影响计算效率.越来越多的超参数调整是通过自动化方式完成,使用明智的搜索在更短的时间内找到最佳超参组合,无需在初始设置之外进行手动操作. 贝叶斯优化(Bayesian Optimization)是基于模型的超参数优化,已应用于机器学习超参数调整,结果表明该方法可以在测试集上实现

park submit参数介绍 你可以通过spark-submit --help或者spark-shell --help来查看这些参数.   使用格式:  ./bin/spark-submit \   --class <main-class> \   --master <master-url> \   --deploy-mode <deploy-mode> \   --conf <key>=<value> \   ... # other opti

链式运动框架. 回调函数 运动停止时,执行函数 运动停止时,开始下一次运动 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>运动框架</title> <style> #div1{ width: 100px; height: 100px; background: red; filter: alp

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在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的资源使