將視頻的網頁鏈接轉化成下載地址下載到電腦的方法有兩種:
第一種:如果視頻地址的最后是rm或者.rmvb之類的視頻后綴就可以復制該鏈接,再打開迅雷,新建下載任務,在地址欄中粘貼該段連接就可以點擊“下載”按鈕,將視頻下載到電腦上。
另一種方法:下載一個視頻轉換器(網上有很多種類的軟件),然后將所選的視頻鏈接粘貼到視頻下載器下載框里面,點擊紅圈中的"獲取視頻"。然后就會彈出下載選項,我們就可以選擇MP4格式最清晰的那個資源進行下載。
擴展資料:
tudou.買粉絲很好
注冊一下再把下載軟件安裝好了就可以
基本上都有提示
不難
不能看可能是你的播放器有點小問題
播放器我覺得快樂影音很好
比暴風影音稍微簡單點
大哥啊
上了土豆之后,在播放界面下面是不是有個下載視頻?
點擊了就進入一個界面
它上面有提示說要下載一個軟件
下載、安裝就可以
然后運行
運行之前在網站上注冊一下就好了
摸索一下下就可以
不難,不要懷疑自己的智商
1、inter買粉絲 download manager
Inter買粉絲 Download Manager (簡稱IDM) 是國外一款功能強大的下載工具,軟件提供了下載隊列、站點抓取和映射服務器等功能,支持多款瀏覽器,對于經常有下載需求的用戶來說,是個不可多得的選擇。
2、Free Download Manager
作為一款純粹的下載工具,Free Download Manager開源無廣告,界面簡潔清爽,支持 BT、FTP 下載,支持批量下載、斷點續傳、捕獲 HTTP 鏈接、FTP 目錄瀏覽等功能,還跨平臺支持 Windows 與 macOS,可以說是一款相當優秀的免費全能型下載工具.
3、qBittorrent
作為一款專為 BitTorrent 打造的下載客戶端,它支持設置文件下載優先級、智能速控、斷點續傳、RSS 訂閱等多種功能,并對下載速度做了極大優化,可以做到滿帶寬下載。
4、Aria2
Aria2 是一個輕量級多協議和多源 命令行 下載實用工具。它支持 HTTP / HTTPS, FTP, SFTP, bt 和 Metalink。Aria2 沒有 GUI 圖形界面,只有粗糙的命令行界面。這也許是Aria2不受歡迎或者不被大多數知道的原因吧。
5、GUI-YouGet
You-get和youtube-dl一樣,都是命令行下載工具。這里推薦的是封裝了you-get和youtube-dl兩大神器的GUI-YouGet,雙管齊下,讓你下載任何你想下載的視頻。
GitHub是一個面向開源及私有軟件項目的托管平臺,因為只支持git 作為唯一的版本庫格式進行托管,故名GitHub。作為開源代碼庫以及版本控制系統,Github擁有超過900萬開發者用戶。隨著越來越多的應用程序轉移到了云上,Github已經成為了管理軟件開發以及發現已有代碼的首選方法。在GitHub,用戶可以十分輕易地找到海量的開源代碼。
下面給大家介紹一些GitHub上25個開源項目:
(1)TensorFlow Models
如果你對機器學習和深度學習感興趣,一定聽說過TensorFlow。TensorFlow Models是一個開源存儲庫,可以找到許多與深度學習相關的庫和模型。
(GitHub: 買粉絲s://github.買粉絲/tensorflow/models )
(2)Keras
Keras是一個高級神經網絡API,用Python編寫,能夠在TensorFlow,CNTK或Theano之上運行。旨在完成深度學習的快速開發(GitHub: 買粉絲s://github.買粉絲/keras-team/keras )
(3)Flask
Flask 是一個微型的 Python 開發的 Web 框架,基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎,使用BSD授權。
(GitHub: 買粉絲s://github.買粉絲/pallets/flask )
(4)scikit-learn
scikit-learn是一個用于機器學習的Python模塊,基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 構建。,并遵循 BSD 許可協議。
(GitHub: 買粉絲s://github.買粉絲/scikit-learn )
(5)Zulip
Zulip是一款功能強大的開源群聊應用程序,它結合了實時聊天的即時性和線程對話的生產力優勢。Zulip作為一個開源項目,被許多世界500強企業,大型組織以及其他需要實時聊天系統的用戶選擇使用,該系統允許用戶每天輕松處理數百或數千條消息。Zulip擁有超過300名貢獻者,每月合并超過500次提交,也是規模最大,發展最快的開源群聊項目。
(GitHub: 買粉絲s://github.買粉絲/zulip/zulip )
相關推薦:《Python入門教程》
(6)Django
Django 是 Python 編程語言驅動的一個開源模型-視圖-控制器(MVC)風格的 Web 應用程序框架,旨在快速開發出清晰,實用的設計。使用 Django,我們在幾分鐘之內就可以創建高品質、易維護、數據庫驅動的應用程序。
(GitHub: 買粉絲s://github.買粉絲/django/django )
(7)Rebound
Rebound 是一個當你得到編譯錯誤時即時獲取 Stack Overflow 結果的命令行工具。 就用 rebound 命令執行你的文件。這對程序員來說方便了不少。
(GitHub: 買粉絲s://github.買粉絲/shobrook/rebound )
(8)Google Images Download
這是一個命令行python程序,用于搜索Google Images上的關鍵字/關鍵短語,并可選擇將圖像下載到您的計算機。你也可以從另一個python文件調用此腳本。
(GitHub: 買粉絲s://github.買粉絲/hardikvasa/google-images-download )
(9)YouTube-dl
youtube-dl 是基于 Python 的命令行媒體文件下載工具,完全開源免費跨平臺。用戶只需使用簡單命令并提供在線視頻的網頁地址即可讓程序自動進行嗅探、下載、合并、命名和清理,最終得到已經命名的完整視頻文件。
(GitHub: htt ps://github.買粉絲/rg3/youtube-dl )
(10)System Design Primer
此repo是一個系統的資源集合,可幫助你了解如何大規模構建系統。
(GitHub: 買粉絲s://github.買粉絲/donnemartin/system-design-primer )
(11)Mask R-CNN
Mask R-CNN用于對象檢測和分割。這是對Python 3,Keras和TensorFlow的Mask R-CNN實現。該模型為圖像中對象的每個實例生成邊界框和分割蒙版。它基于特Feature Pyramid Network(FPN)和 ResNet101 backbone。
(GitHub: 買粉絲s://github.買粉絲/matterport/Mask_RCNN )
(12)Face Re買粉絲gnition
Face Re買粉絲gnition 是一個基于 Python 的人臉識別庫,使用十分簡便。這還提供了一個簡單的face_re買粉絲gnition命令行工具,可以讓您從命令行對圖像文件夾進行人臉識別!
(GitHub: 買粉絲s://github.買粉絲/ageitgey/face_re買粉絲gnition )
(13)snallygaster
用于掃描HTTP服務器上的機密文件的工具。
(GitHub: 買粉絲s://github.買粉絲/hannob/snallygaster )
(14)Ansible
Ansible是一個極其簡單的IT自動化系統。它可用于配置管理,應用程序部署,云配置,支持遠程任務執行和多節點發布 - 包括通過負載平衡器輕松實現零停機滾動更新等操作。
(GitHub: 買粉絲s://github.買粉絲/ansible/ansible )
(15)Detectron
Detectron是Facebook AI 研究院開源的的軟件系統,它實現了最先進的目標檢測算法,包括Mask R-CNN。它是用Python編寫的,由Caffe2深度學習框架提供支持。
(16)asciinema
終端會話記錄器和asciinema.org的最佳搭檔。
(GitHub: 買粉絲s://github.買粉絲/asciinema/asciinema )
(17)HTTPie
HTTPie 是一個開源的命令行的 HTTP 工具包,其目標是使與Web服務的CLI交互盡可能人性化。它提供了一個簡單的買粉絲命令,允許使用簡單自然的語法發送任意HTTP請求,并顯示彩色輸出。HTTPie可用于測試,調試以及通常與HTTP服務器交互。
(GitHub: 買粉絲s://github.買粉絲/jakubroztocil/買粉絲ie )
(18)You-Get
You-Get是一個小型命令行實用程序,用于從Web下載媒體內容(視頻,音頻,圖像),支持國內外常用的視頻網站。
(GitHub: 買粉絲s://github.買粉絲/soimort/you-get )
(19)Sentry
Sentry從根本上講是一項服務,可以幫助用戶實時監控和修復崩潰。基于Django構建,它包含一個完整的API,用于從任何語言、任何應用程序中發送事件。
(GitHub: 買粉絲s://github.買粉絲/getsentry/sentry )
(20)Tornado
Tornado是使用Python開發的全棧式(full-stack)Web框架和異步網絡庫,,最初是由FriendFeed上開發的。通過使用非阻塞網絡I / O,To
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