video.js是一个拥有h5背景的网络视频播放器，同时支持h5以及Flash视频播放，这篇文章主要介绍了vue中使用video.js进行视频播放,需要的朋友可以参考下

| 概述 FFCreatorLite是基于的轻量级且灵活的短视频处理库。 您只需要添加一些图片，音乐或视频剪辑，就可以使用它快速创建一个非常令人兴奋的视频专辑。 如今，短视频已成为一种越来越流行的媒体交流形式。 像和的TikTok是充满各种精彩短片的。 因此，如何使用户轻松，快速地在网络上直观地创建视频剪辑。 或基于图片文本内容，短视频的动态批量生成是一个技术问题。 FFCreatorLite是基于著名的视频处理库开发FFmpeg ，和拼接的复杂和繁琐的命令行参数FFmpeg （这不是那么容易），使用FFmpeg各种过滤器和功能，实现动画和视频剪辑和生成最终影片。 因此，它的处理速度超出了您的想象，甚至比还要快。 有关更多介绍，请参见 特征 基于node.js的开发，它非常易于使用，并且易于扩展和开发。 仅依靠FFmpeg ，易于安装，跨平台且对机器配置的要求较低。 视频处理速度非

video demystified中文版，可以结合英文版学习，清晰度相对还可以

WeChat Video Downloader 微信视频号视频地址获取 使用方法 在微信PC端打开视频号 右键打开“查看源代码” 复制所有源代码输入到中，点“解析”，获得视频链接，打开后即可用浏览器下载

Unity视频播放插件，AVPro Video - v2.1.8 2021最新版本

基于Linux的视频传输系统（完整方案），可以按照步骤做下去，完成视频传输！

video-face-3d 人脸工具包大杂烩，主要整合了近年来的SOTA的一些方法，包括视频人脸追踪，68关键点检测，三维人脸3DMM参数标注，shape-from-shading等 依赖 pytorch 0.4.1以上 tensorflow 1.0 以上 neural_renderer_pytorch 安装 安装本代码前请先确保安装了pytorch,tensorflow以及neural_renderer_pytorch neural_renderer_pytorch安装说明 如果你是Linux或者Mac用户，请直接pip install neural_renderer_pytorch 如果你是Windows10用户，请参考 进行安装 下载本代码依赖的静态资源文件，解压到/VideoFace3D/data，下载链接，密码 rle5 推荐使用develop模式安装代码 python se

| 英语 PaddleVideo 介绍 PaddleVideo是用于为行业和学术界准备的视频识别，动作本地化和时空动作检测任务的工具集。 该存储库提供了示例和最佳实践指南，用于在视频区域的场景中探索深度学习算法。 我们致力于支持可以大大减少“部署时间”的实验和实用程序。 顺便说一句，这也是视频领域最新PaddlePaddle 2.0的熟练度验证和实现。 特征 先进的模型动物园设计PaddleVideo统一了视频理解任务，包括识别，本地化，时空行为检测等。 借助基于IOC / DI的清晰配置系统，我们设计了一个去耦模块化和可扩展的框架，该框架可以通过组合不同的模块轻松构建自定义网络。 各种数据集和体系架构PaddleVideo支持多个数据集和架构，包括 ，ucf101，YoutTube8M数据集和视频识别模型，诸如TSN，TSM，SlowFast，AttentionLSTM和行动本地化模

VideoJs 视频JS包及演示Demo，自己对Demo进行了优化，可以本地直接打开播放。

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