视频加密，一机一码,可以加密各种格式文件，转换成加密的exe文件

实时赞美（教堂投影软件） Live Praise是专门用于在教会中展示赞美，圣经，视频和其他活动的软件。 有了它，就可以轻松，快速地执行基本任务以实现服务的良好进展，从而可以灵活地执行超出初始计划的实时操作。 最低要求 为了使系统正常运行，必须满足最低要求。 处理器：与SSE2兼容的Intel Pentium 4或更高版本 操作系统： Windows 7或更高版本，Debian 8+或Ubuntu 14.04+ 64位 系统资源 多台显示器 使用图像或视频的屏幕背景 在不影响向公众显示的内容的情况下为运营商提供运行内容 保存歌曲以供以后查看 音乐展示 展示圣经 查看我们的了解更多详细信息 通过协作开发的系统 整个系统是在几个人，想法的共同作用下开发的，并由ElectronJs构建。 随时提出您的意见和合作。

手头有几台rtsp网络视频监控 加一台闲置的pc机 轻松实现网络视频监控 demo内附有ffmpeg vlvj包 仅供学习交流

项目目的： 该项目主要研究目的是通过分析抖音的那些大V们，来探索什么样的视频在抖音里最受欢迎，并构建预测模型。 项目问题： 1、抖音大V账号的行为数据的基本情况如何？ 2、什么样的大V拥有更多的粉丝数、点赞数、评论数以及分享数？ 3、抖音大V用户对其他用户的回关度如何？ 本次的数据为2018年抖音用户数据，来源于公众号【法纳斯特】 数据主要包含大V们的昵称、性别、地点、类型、点赞数、粉丝数、视频数、评论数、分享数、关注数、毕业学校、认证、简介等信息。 （注：由于时间的原因,目前抖音大V的数据会与本次数据分析结果会有一定出入）

FFmpeg是我推荐一款b格高的音频/视频转换器的软件，FFmpeg这款官方的软件可以处理一些细分的用户组。对于小白来说，从2000年开始，FFmpeg软件为了满足社区和高级用户不断增长的期望在不断创新。可能大家对这款外版本翻译成本文版本的软件并不熟悉，对比前段的图像用户使用界面，FFmpeg更属于后者，容易上手地使用这个非常有趣的命令提示实用程序。许多著名的程序使用它，而这个特殊的类别只包含mplayer、vlc或手制动器。在支持的最广为人知的容器格式中，您可以考虑使用（asf、avi），(flv、mkv、mpeg)或ogg（ogv）。FFmpeg软件下载，步骤繁杂可能没有任何吸引感，FFm

一个用VC2010做的FFMpeg3.0.2和SDL2.0播放视频的示例。 添加了SDL_Event事件处理，并且可以拖动和缩放窗体，视频播放不受影响。 本人也是初学者，例子是在雷霄骅的Demo基础上修改，特此声明并感谢雷大神！

小任老师帮你梳理软考系统集成项目管理工程师考试重点、难点并预测考试重点。2020年下半年成功预测下午案例分析四道题中的二道题。 2019年下半年成功预测下午案例分析四道题中的三道题。18年下半年四个案例题成功预测正确三个题，18年上半年四个案例成功预测两题，17年下半年四个案例成功预测两题。用短的时间，让你学到应该掌握的内容，大幅度提高考试通过率。有图有真相。

ffmpeg python 该项目是使用python对FFmpeg的类库进行一次封装使用，因最近不搞视频，所以很容易不维护了，大家可以参照写法，使用python构建自己的视频处理服务（不要忘记GPU）。 系统依赖 ffmpeg 3.0及以上python 3.0及以上 mac，linux，windows相应的gpu显卡驱动（使用硬编码时需支持） 安装 pip install ffmpeg 使用演示向视频（指定位置和时间，交替坐标为0）添加n张图片 from ffmpeg import video # 输入视频 input_file = " demo.mp4 " # 输出视频 out_file = " demo_out.mp4 " # 图片列表 img_data = [ { " img " : " demo1.png " , "

Video-Monitoring-System-for-Web 基于web的视频监控系统，可以调用本地或外置摄像头进行实时视频监控。 使用方法: 进入项目根目录，创建 Python 虚拟环境，输入 python -m venv venv 激活虚拟环境 . venv/bin/activate (Windows 输入 venv\Scripts\activate) 安装依赖 pip install -r requirements.txt 之后输入 python app.py 运行此程序，浏览器访问 127.0.0.1:5000 即可 如果您连接的外置摄像头，请在 config/config.py 中修改摄像头的序号

Real_Time_DataMining_Sortware 一款能实时进行文本挖掘的软件，不占用多余的存储空间，直接将采集后的数据集中存储在本地txt中，运用本软件无需进行大量的手动翻页操作，输入对应的店铺链接即可对民宿进行分析包含接结构化数据的可视化和非结构化UGC的情感分析，包含数据的实时采集/数据清洗/结构化保存/UGC数据主题提取/情感分析/后结构化可视化等技术的综合性演示demo。基于在线民宿UGC数据的意见挖掘项目，包含数据挖掘和NLP相关的处理，负责数据采集、整句切分、主题抽取、情感分析等任务。主要克服用户打分和评论不一致，实时对携程和美团在线民宿的满意度进行评测以及对额外数据进行可视化的综合性工具，多维度的对在线UGC进行数据挖掘并可视化，对比顾客直接打分的结果来看，运用机器学习的情感分析方法更能挖掘到详细的顾客意见和对应的合理评分。 软件包含数据采集（txt_analys