近一两年，抖音海外版TikTok在其他国家掀起狂潮，并很快在美国流行起来，成为2018年下载量最大的应用程序之一。TikTok上有超过5亿的活跃用户，超过了美国、墨西哥和加拿大的人口总数。用户年龄倾向于年轻化，其中66%的用户不到30岁，他们每天平均花费52分钟来观看视频。
随着Snapchat的增长放缓，以及Instagram的稳步增长，TikTok在短时间内吸引了大量年轻人的注意力，产生了巨大的影响，成为中国移动产品出海新模式。
一起和Ueeshop了解一下TikTok的相关知识点吧！
TikTok
TikTok允许用户使用手机捕捉身边发生的精彩瞬间，呈现了全世界用户的创造力、智慧以及生活方式。TikTok使每个人都有机会成为创造者，鼓励每个用户通过视频分享各自的激情和创意。
它的视频是垂直，占据整个屏幕。在右侧，你可以看到一个“喜欢”的心形图标，一个“评论”的气泡，以及一个“分享”图标，可以在社交媒体上发布或作为短信发送。
向上滑动每个视频，你就会滑到下一个视频。如果你喜欢某人的视频，可以关注他们，当你关注更多用户时，你的“关注”主页会开始填充你感兴趣的人创建的视频。
这些是TikTok的基础操作，如果你熟悉Instagram或Snapchat，其余的操作也不会很难。有一个通知栏，每个人都有自己的个人资料，底部中心的加号图标是你发布视频的地方，配有各种编辑和声音工具。
TikTok流行的内容
时尚舞蹈视频：包括Floss、Rockefeller Street和Orange Justice（或Mask Off）舞蹈。
怀旧舞蹈视频：用户利用流行或怀旧的歌曲，将它作为自己的原创舞蹈。
对口型视频
二重唱：用户可以在TikTok上实现“二重唱”，将原始视频和自己的视频拼接成一个视频，然后对视频做出反应或对其进行补充。
语音配音：用户会从电影或电视节目中获取片段，并在镜头前配音，假装他们在说台词一样。
滤镜效果：像Snapchat一样，TikTok拥有自己特色的滤镜。
究竟TikTok的年轻受众最感兴趣的内容是什么？好玩最重要！Hashtag挑战和唇形同步比赛已经成为该平台一个热点，这使得TikTok可以在每次用户登录时生成几乎无穷无尽的交互式内容流。
从本质上讲，该平台具有极强的互动性。TikTok邀请内容创建者加入进来，通过他们的创意创建自己的视频。通过创意视频，用户可以收获大量关注者，这与Facebook、Instagram和Twitter量化影响力的方式不同。
TikTok广告形式
1.TikTok开屏广告
特点：全屏曝光，做到视觉冲击，无其他信息干扰
这种广告会在最初的启动应用时打开，并占据应用的全屏，而不是像常规使用过程中的广告。
2.TikTok信息流广告
特点：
（1）全屏幕曝光100%，全屏影音故事
（2）5-15s竖屏视频自动播放，可引导用户到落地页
（3）原生广告形式，强势锁定年轻消费者主力军
更多TikTok广告形式等相关干货请留意本周四晚8点的Ueeshop第二十三期直播——出海新航母-解密TikTok！
TikTok广告创意素材
广告创意物料是指广告文案、广告创意视频的设计等，Ueeshop和大家分享一下TikTok广告创意素材该如何创建。广告素材要求：
1.视频规格
格式：mp4/.mov/.mpeg/.3gp/.avi
宽高比：9:16
解析度：≥720*1280
视频时长：5s-15s
视频大小：≤500MB
2.视频广告描述
广告描述支持12-80个英文字符（6-40个中/日文字符），在广告描述汇总中不允许使用Emoji、“{}”、“#”，并且标点符号和空格等均会占用字符。
3.其他注意事项
（1）广告素材的关键元素出现在影片画面的中部位置，否则可能会被广告描述或图标遮挡。
（2）保证视频内容完整性。为了不影响用户观看视频体验，所以视频不能出现突然中断的情况。
（3）保证视频画面清晰，切记不能出现模糊或者画面被拉伸压缩导致画面不协调的情况。
（4）素材应尽量本土化，素材中不可过多的出现与投放地区官方语言不相符的语言素材。
关于TikTok内容的直播
更多关于抖音海外版的广告形式、竞价策略和成功案例等干货，请留意本周四晚8点Ueeshop第二十三期直播。本期直播Ueeshop携手藍瀚互动揭秘出海新航母——TikTok！
笔记大全：http://www.4u4v.net/shen-du-xue-xi-bi-ji-mu-lu-da-quan-wu-en-da-zhong-yu-you-fan-yi-ban-ben-liao.html 1、计算机视觉 2、边缘检测示例 说明：
比如，一张图片由亮到暗，中间就会有一条边缘线，通过卷积后得到的图片会出现一条白色带，这也就检测出了图片中的边缘线。这张所给的图片比较小，所以白色带会比较明显，如果给一张很大的图片，那么白色带会变成一条线，也就不明显了。这个过程在上面所给的例子中有所体现，卷积后边缘会显示出白色线条。
3、更多边缘检测内容 4、padding 说明：
卷积后的缺点：
1、卷积后图像会缩小。如果一个神经网络有100层的话，每一层都卷积一下，那么这张图片最后会变的很小。
2、图像的角落，或者边上只会被fitter过滤一次，而中间的会被fitter过滤多次，这样就意味着卷积出来对图像的边角位置欠考虑。
比如，如果输入的图片边角也有比较明显的物体，那么就检测不到。
这就引入了padding方法：
沿着图片边缘再填充一些图像。如：如果输入的是一个6*6的图片，在该图片边缘再填充，使该图片为8*8的图片，卷积后就会得到6*6
的图片，这和本来输入的图片大小一致，这就解决了缺点1。习惯上用0去填充。padding可以为1也可以为2等等，具体情况具体分析。
同时也解决了问题。
通常，fitter一般使用奇数滤波器。
5、卷积步长 当[（n+2p-f）\s]+1不是整数时，往下取整数，但这有一个前提，就是当滤波器没有完全被图片包围时，就不要去计算了。
这样就有一个疑问了，添加padding层不就没发挥作用吗？
一般卷积（数学或者信号处理中）会对fitter进行翻转处理，但深度学习中不需要。 6、卷积为何有效 当想知道R这一层的垂直边缘时，可以把滤波器除R这一层的数值设为0，这样就检测出R层的垂直边缘了。
也可以用两个滤波器分别检测彩色图片的垂直边缘和水平边缘，输出的图片维度为x1*x2*x3，其中x3为滤波器的个数。
问题：如何在卷积后区分R,G,B分别的垂直边缘，水平边缘，换句话说，卷积后得出的图片不就成黑白图片了吗？
答：图片的色彩是由灰度构成的，RGB三个通道分别有不同的灰度，一组成就成了彩色图片。
这个问题暂且不谈，先看视频
可以这样理解，为什么可以这样做，这是对图片的一种处理方法，比如黑白照片的水平边缘化和垂直边缘化也是对图片的处理
方法，比如说，黑白照边缘化处理后，就能提取该图片的特征（fitter后得出的数字网格图每一个数字都是特征），从而做下
一步提取，而彩色图片也是一样的，用fitter的目的是去提取图片的特征，一步一步深化。
总体来说，就是一种处理彩色图片的方法罢了，而为什么可以用这种方法，黑白照片的处理可以为一个解释，但深化的解释视频
中也没说，我们就当成数学家们的严谨推导得出来的证明吧，这不是我们需要做的工作，我们会用就可以了。
RGB图片卷积：
7、卷积计算小结 8、简单卷积网络示例 该实例用来做图片分类问题：
最终提取出7*7*40=1960个特征
然后对这些特征展开成一个很长的向量，进行逻辑回归或者softmax处理来判断。
卷积神经网络包括三部分：
卷积层
池话层（一般我们有最大池化和平均池化，而最大池化就我认识来说是相对多的。需要注意的是，池化层一般放在卷积层后面。所以池化层池化的是卷积层的输出！）
全连接层
9、池化层 分为平均池化和最大池化
池化层：
用fitter筛选最大值
可以把左边的4*4当做某种特征的集合，用池化算子提取出某种特征，可能是一种垂直边缘，一只眼睛，或者是CAP特征，这个特征可能是
一个猫眼探测器。
如果输入图片是一个多信道（多维）图片，那么输出也是一个多维图片。
平均池话层：
用fitter去寻找平均值。
池化过程中没有需要学习的参数，它是神经网络中的一种静态属性。
10、卷积神经网络示例 letnet-5：
上面第二层网络后将特征打散，然后通过一个全连接层，全连接层是一个单层神经网络，将400个特征变成200个特征。然后再
通过一个全连接层，将特征变为84个特征，最后通过激活函数softmax。
如果是手写体识别图片，那么softmax将会输出10个东西。
关于超级参数怎么选择，比如池话层中fitter中超级参数的选择，池化层没有需要训练的参数，但有超参数，这些参数不要随意选择，
后期会讲。 11、为什么用卷积
首先看两张PWM在FPGA上实现方式的原理图：引自http://www.stepfpga.com/doc/altera_9breath
呼吸灯设计要求呼吸的周期为2s，也就是说LED灯从最亮的状态开始，第一秒时间内逐渐变暗，第二秒的时间内再逐渐变亮，依次进行。
本设计中需要两个计数器cnt1和cnt2，cnt1随系统时钟同步计数（系统时钟上升沿时cnt1自加1）范围为0~T，cnt2随cnt1的周期同步计数（cnt1等于T时，cnt2自加1）范围也是0~T，这样每次cnt1在0~T的计数时，cnt2为一个固定值，相邻cnt1计数周期对应的cnt2的值逐渐增大，我们将cnt1计数0~T的时间作为脉冲周期，cnt2的值作为脉冲宽度，则占空比 = cnt2/T,占空比从0%到100%的时间 = cnt2*cnt1 = T^2 = 1s = 12M个系统时钟，T = 2400，我们定义CNT_NUM = 2400作为两个计数器的计数最大值。
我对此原理的理解为：
1.定义两个计数器，cnt1和cnt2，具体大小由具体情况计算确定，以及一个PWM增减方向指示器pwm_flag这里我就简单的取个值，做个实验。
output reg [2:0] cnt1; //定义脉冲周期计数器cnt1，最大值为4，共5次 output reg [2:0] cnt2; //脉冲宽度计数器cnt2 reg pwm_flag; //定义pwm增减方向,0加1减 2.cnt1每来一个时钟上升沿则计数加一，直至计数到设定值后清零
always@(posedge clk or negedge rst_n) //脉冲周期计数器模块 begin if(!rst_n) cnt1 <= 3'd0; else if(cnt1 == 3'd4) cnt1 <= 3'd0; else cnt1 <= cnt1 + 1'b1; end 3.当cnt1计数值满的时候，对cnt2进行加1或者减1操作，若cnt2从0开始则加一，若cnt2已经到达最大值则减一
always@(posedge clk or negedge rst_n) begin if(!rst_n) begin cnt2 <= 3'd0; pwm_flag <= 0; end else begin if(cnt1 == 3'd4) //当cnt1计数满时开始对cnt2进行操作 begin if(!
一、网关支付
这是在线支付的最普遍形式。
大致支付过程：第三方支付公司作为代理（网关），接入一堆银行。用户在网关页面（可以在商户端，也可以第三方支付平台端）选择银行，页面跳转到第三方支付平台，然后重定向到对应的银行，用户在银行电子银行官网，采用网银（个人网银或企业网银）完成支付。
网关支付分为：B2C、B2B两类。
涉及的概念：网银支付、银行卡支付。
涉及的企业：银联支付、网银在线等
我们一般说的网关支付是指在PC上的在线支付，由于国内银行基本上都要求安装对应的安全控件，且需要银行的网银客户端，这也是大家经常抱怨网银不支持MAC/Linux等操作系统、不支持除IE外的浏览器等兼容性问题。
在手机端也有类似网关支付的形态，但由于操作过程较为麻烦，体验不好，一般都采用快捷支付等支付形式。
二、代扣
代扣一般指用户通过线上或线下柜台方式签署“用户-商户-银行”的三方协议，授权商户可以从其银行账户中扣钱。
代扣，走的是独立资金划转接口，就是第一次需要验证（指令和身份），以后就再也不用了。在国外，代扣叫授权支付，未经客户授权而产生的损失，由支付机构承担。典型应用场景是电视费、保险费定期的扣除。
比如银联代扣通道是指使用了银联代扣服务及通道，代扣服务及通道的提供者可以是银联、银行、结算中心、第三方支付等，银联只是其中之一玩家。
代扣服务分为：对公代扣、对私代扣两类。银联通道只能是对私。对公代扣只能通过银行银企直连、各地结算中心。
涉及的概念：快捷支付。快捷支付一般都使用了银行的代扣服务。
代扣服务本身不一定拘泥于银行卡，可以是银行虚拟账户等。
三、快捷支付
快捷支付本质是代扣服务（对私）的产品包装。传统的代扣服务的授权过程较为麻烦，而且行业应用场景限制较多（例如只对实名行业开放）。快捷支付针对小额支付的需求场景，简化了授权过程（例如只需要完成持卡人银行卡、身份证、手机号的实名认证即可），同时通过下行短信验证码的形式来完成消费确认，很好平衡了安全性、便捷性。
涉及的概念：代扣、银行卡支付
涉及的企业：第三方支付机构
四、银行卡支付
主要指以银行卡账户为依托的支付形式，与此对应支付形式有银行票据（本票、汇票、支票等）、银行行内虚拟账户支付等形式。
银行卡支付主要有线上支付和线下支付两种形式。线下支付就是通常说的POS收单；而线上支付就是我们通常说的在线支付。
与银行卡支付相关的经常提到的概念：无卡支付。
无卡支付分为：贷记卡无卡支付（业内的一些叫法：motopay、ePOS）、借记卡无卡支付
无卡支付形态（以银联为例）：认证支付、普通支付、快捷支付
银行卡在线支付要求银行卡必须开通在线支付功能，而无卡支付并不需要开通在线支付功能。主要利用支付验证要素（卡号、密码、手机号、CVN2、CVV2等），结合安全认证（例如短信验证码），让持卡人完成互联网支付。
五、网银支付
指使用银行的网银客户端完成支付，一般与PC端的在线支付相关。可以参考参见网关支付的解释。
六、跨境支付
跨境支付是通过系统支付接口与世界多家银行、VISA、万事达卡、中银商务或其他网关相连接，而实现的即时支付方式，为境内外持卡人和电商平台之间搭建了快速支付通道，减少了个人和电商购付汇和收结汇流程，同时实现跨境收单支付服务和结算功能。
注意：跨国交易，如发卡行认为风险高则不予支付。
总结：
网银、网关支付、在线支付，一般说的都是指网银；需要验证持卡人三要素或四要素的支付方式，大了说都是无卡支付，无卡支付包含了快捷支付，但是不限于快捷支付；银行代扣通道，说的是通道，而不是支付产品，代扣通道可以给到网银、快捷、代扣业务去使用，要看具体的连接的通道运作了。
快捷支付指用户购买商品时，不需开通网银，只需提供银行卡卡号、户名、手机号码等信息，银行验证手机号码正确性后，第三方支付发送手机动态口令到用户手机号上，用户输入正确的手机动态口令，即可完成支付。
耳机插上之后扬声器也出声是什么鬼啊，关上如图所示的按钮耳机就没有声音，打开耳机扬声器都有声音，播放设备里也识别不到耳机这个设备，啊啊啊啊啊要崩溃了，客服说装驱动，去官网下的也还是不行，郁闷了
前面两篇文章讲了单页面如何爬取，那么我们来试试如何爬取二级页面。
在爬取页面的时候，需要有个良好的习惯，提前对爬取的页面和爬取思路进行一个分析。
目的：爬取携程无忧数据分析师的二级页面，获取每个岗位的要求。
页面的构成：二级页面是点击一级页面跳转的。
解决思路：
1、在一级页面中获取二级页面的链接
2、在二级二面中获取想要的数据。
这里我们会用到BeautifulSoup。
思路有了，那我们开始吧！
1、获取二级页面的链接，href路径获取，浏览器点开检查。找到相对应的href位置：
import requests from bs4 import BeautifulSoup from lxml import etree import time import csv headers={ 'user-agent':'Mozilla/5.0' }#模拟浏览器进行爬取 url = 'https://search.51job.com/list/000000%252C00,000000,0000,00,9,99,%25E6%2595%25B0%25E6%258D%25AE%25E5%2588%2586%25E6%259E%2590%25E5%25B8%2588,2,' #网页内容格式调整 i = 0 for n in range(1,10): r = url+str(n)+str('.html') html = requests.get(r,headers=headers) html.raise_for_status() html.encoding = html.apparent_encoding#内容获取的内容进行转码，以防出现乱码的情况。 soup = BeautifulSoup(html.text,'html.parser') liebiao = soup.find_all('p','t1')#获取第一页href相关的位置 #print(liebiao) for item in liebiao: shuju = item.find('span') link = shuju.find('a')['href']提取出href. id = i+1 #写了一个自增长。方便自己查看当前数据是第几条。 i = id print(id,link) time.
不知道大家今天有没有感受到愚人节的氛围，反正我是感受到啦！
虽然小编平常是不怎么过西方节日的，但这种比较有趣的节日实在是抗拒不了~
今年愚人节，不愿做待宰的羔羊？
哈哈那就主动皮一下！
今天，我们的范老师给我们进行了个快乐的愚人节早会。
与以往不同，这次我们“暗着抽”“明着来”。纸杯里面分别装着人名和整蛊任务。
我们随机让人抽取，抽取到纸条上的谁和事件需要大声读出来上面写的字并履行整蛊任务。
首先我们的陈某某首抽，与正常套路不同的是，她得到了鄢某某微信红包的奖励，我们都羡慕不已，这是锦鲤本人吧！第二次鄢某某带着恶意的笑容开始抽取，让人大吃一惊的是，反抽到了我们陈某某，这就有点缘分了哈（真的没有暗箱操作）全场都哈哈逗趣了起来。
接着，我们的另外一个陈某某更厉害了抽到的是我养你！受益者王某某。全场更是欢乐不已。
然后是我们的赵某某抽到的事情小编我很喜欢啊，就是被请吃饭哦（包子馒头算不算）我们的新同事崔某某（不是小编我，是另一个美女）也是抽到被请吃饭哦（现在的人说到吃就是开心）游戏环节大概就说到这里啦！
下面就比较真情的环节了，我们的范老师播放的“回家”幻灯片让我们着实感动了一番，里面都是她这几年工作中学生的照片，老师的照片，照片里温情的笑容配上抒情的音乐。都让我们回忆起这几年工作上遇到的事情。范老师说到，理念很重要，教书育人是为了学生真正能够走向持续性发展上。人跟人之间志同道合才能走在一起，同样，公司的理念与自己相符合也是一个最好开端。
她觉得在公司最重要的是家的感觉，工作累的时候发牢骚，愿意给大家说，发泄有人愿意听，最后一起解决问题，从而放松心情，这就已经是家的感情了。然后说到了其实我们坐在一个大办公室要多互相了解，互相理解。真正知道对方的工作是怎么样的，我们之后的配合才会更加默契，市场和教学之间桥梁也更加稳健。
今天的愚人节很特别，不仅仅是愚人，而是让所有人都感受到了家文化与公司文化是紧密的。我们的关系其实很近。
小编希望以后大家携手共进，开开心心上班，开开心心发挥自身价值，共同创造美好！
在短视频app开发中，对短视频编辑功能的开发是必不可少的，短视频的编辑处理模块包括视频裁剪、延时/加速特效、视频滤镜、音乐混音、静态贴纸、加水印等模块，我们现在来讲解一下，如果想给短视频添加水印，该如何利用腾讯短视频SDK实现该功能。
1.首先我们初始化短视频预览参数
TXPreviewParam *param = [[TXPreviewParam alloc] init]; param.videoView = _videoPreview.renderView; param.renderMode = PREVIEW_RENDER_MODE_FILL_EDGE; 2.然后，我们初始化短视频编辑器
TXVideoEditer *editor = [[TXVideoEditer alloc] initWithPreview:param]; 3.设置源视频路径，设置要处理的短视频
[editor setVideoPath: path]; 配置代理
editor.generateDelegate = self; 4.现在可以调用短视频编辑对象对视频进行处理，比如进行水印添加
[editor setWaterMark:[UIImage imageNamed:@"water_mark"] normalizationFrame:CGRectMake(0,0,0.1,0)]; 5.生成短视频
NSString *output = [NSTemporaryDirectory() stringByAppendingPathComponent:@"temp.mp4"]; [editor generateVideo:VIDEO_COMPRESSED_720P videoOutputPath:output]; 6.根据代理获取进度和结果信息
// 获取生成进度 // 获取生成进度 -(void) onGenerateProgress:(float)progress { } // 获取生成结果 -(void) onGenerateComplete:(TXGenerateResult *)result { if (result.retCode == 0) { // 生成成功 } else { // 生成失败 } } 7.
Mask-RCNN安装踩坑笔记 安装MaskRCNN 断网（或者网络不通） pip版本问题 Shapely模块出问题 安装完成！ but…. tips 安装MaskRCNN 打开anaconda prompt，配置Mask-RCNN环境，强烈建议，以便于维护（踩坑）
conda create -n MaskRCNN python=3.6 pip 如下图所示
环境搭建好的图
激活新的环境（更换工作环境）
进入工作目录（下载好的Mask-RCNN目录）
activate MaskRCNN cd "d:\workspace\Jupyter\mask R-CNN" # 这里进入你的工作目录 # 需提前下载好Mask-RCNN的源代码，现在进入其目录中 安装Mask R-CNN的依赖包
pip install -r requirements.txt # requirements.txt是在Mask R-CNN源码中的，这里因在目录下 # 所以可以直接写文件名，否则要指明路径 下面开始解决一个一个问题了
断网（或者网络不通） 提示如图
调整好网络，我们重复上一条命令，我这里使用的代理，不用担心流量问题，安装时候他会先检测缓存的。
pip版本问题 如图
# 我们直接按照提示来 python -m pip install --upgrade pip 附图
Shapely模块出问题 尝试重新安装，即重新使用上一条安装命令
依然报错
解决问题
初步判断是imgaug模块有问题，首先安装它的依赖
官网地址
pip install six numpy scipy Pillow matplotlib scikit-image opencv-python imageio Shapely 根据网上说升级setuptools无效
暗影精灵四代装双系统Ubuntu16
1.使用UltraISO制作启动盘，在便捷启动时选择easyboot
2.关闭安全启动时，可以清除秘钥
3.ubuntu安装好后黑屏后，按e进入编辑，在quite splash后面加入nomodeset，进去直接调驱动就行