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you-get-on-github

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简介：
You-Get是一款开源的命令行下载工具，专为从各大视频网站下载多媒体内容设计，支持多种平台和编程语言，在GitHub上广受开发者和用户的欢迎与贡献。 You-Get 是一个简单的命令行程序，提供了方便的方式来下载网络上的媒体内容。 使用you-get下载网页视频的示例如下： ```shell $ you-get http://www.fsf.org/blog/rms/20140407-geneva-tedx-talk-free-software-free-society ``` 该操作将执行以下步骤： - 确定来源网站：fsf.org - 获取视频标题：TEDxGE2014_Stallman05_LQ - 定义文件类型：WebM 视频 (videowebm) - 显示大小信息：27.12 MiB (28435804 字节) 下载过程： ``` Downloading TEDxGE2014_Stallman05_LQ.webm ... 100.0% ( 27.127.1 MB) ├███████████████████████████████████████┤[11] 12 MBs ``` 使用You-get的理由： - 喜欢互联网上的多媒体内容，并希望将其保存下来供个人欣赏。 - 热爱观看视频，但不能下载；对设备控制受限违背了开放互联网的精神。 - 寻求摆脱闭源软件或JavaScript代码的束缚，拒绝Flash运行。 - 支持黑客精神和自由软件。 You-get的主要功能包括： - 下载流行网站上的音视频内容，如YouTube、优酷、Niconico等（查看完整支持列表）； - 在您喜欢的媒体播放器中观看在线视频，摆脱浏览器及广告限制； - 从网页上下载图片； - 下载任何非HTML的内容，例如二进制文件。

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  • you-get-on-github
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    You-Get是一款开源的命令行下载工具，专为从各大视频网站下载多媒体内容设计，支持多种平台和编程语言，在GitHub上广受开发者和用户的欢迎与贡献。 You-Get 是一个简单的命令行程序，提供了方便的方式来下载网络上的媒体内容。 使用you-get下载网页视频的示例如下： ```shell $ you-get http://www.fsf.org/blog/rms/20140407-geneva-tedx-talk-free-software-free-society ``` 该操作将执行以下步骤： - 确定来源网站：fsf.org - 获取视频标题：TEDxGE2014_Stallman05_LQ - 定义文件类型：WebM 视频 (videowebm) - 显示大小信息：27.12 MiB (28435804 字节) 下载过程： ``` Downloading TEDxGE2014_Stallman05_LQ.webm ... 100.0% ( 27.127.1 MB) ├███████████████████████████████████████┤[11] 12 MBs ``` 使用You-get的理由： - 喜欢互联网上的多媒体内容，并希望将其保存下来供个人欣赏。 - 热爱观看视频，但不能下载；对设备控制受限违背了开放互联网的精神。 - 寻求摆脱闭源软件或JavaScript代码的束缚，拒绝Flash运行。 - 支持黑客精神和自由软件。 You-get的主要功能包括： - 下载流行网站上的音视频内容，如YouTube、优酷、Niconico等（查看完整支持列表）； - 在您喜欢的媒体播放器中观看在线视频，摆脱浏览器及广告限制； - 从网页上下载图片； - 下载任何非HTML的内容，例如二进制文件。
     
  • you-get下载器v1.3.rar
    优质
    you-get下载器v1.3是一款功能强大的多媒体资源下载工具，支持国内外众多视频网站，用户只需简单操作即可轻松获取在线媒体文件。此版本优化了性能并修复了一些已知问题。 you-get下载器1.3版本带有UI界面，需与火狐浏览器配合使用，解压后即可运行。
     
  • you-get 使用说明书
    优质
    《you-get使用说明书》是一份详细指南，旨在帮助用户轻松下载各类在线视频和音频资源。文档涵盖软件安装、命令行参数及常见问题解答等内容。 关于you-get的使用及一些注意事项：下载you-get需要准备三个文件——Python 3、ffmpeg 等。安装过程包含多个选项，在Windows系统中可以选择7z的完全解压包，运行*.bat 文件，并以命令行形式使用该工具，这样既方便又快捷。
     
  • 一键安装 you-get到Windows（ZIP版）
    优质
    本教程介绍如何通过ZIP文件快速简便地将you-get下载工具安装在Windows系统上，无需复杂的配置步骤。 一键安装 you-get 到 Windows 的方法可以通过下载名为 you-get_install, 一键安装 you-get到windows.zip 的文件来实现。
     
  • 从任意GitHub URL获取贡献者：get-contributors工具
    优质
    get-contributors是一款便捷的命令行工具，支持直接从任何GitHub项目URL提取并展示其所有贡献者的详细信息，帮助用户快速了解项目的协作情况。 在IT行业中，Shell脚本是一种强大的工具，在自动化任务及与版本控制系统如GitHub的交互方面尤为突出。“get-contributors”是一个旨在从指定GitHub仓库URL中提取贡献者列表的Shell脚本项目。此脚本能帮助用户快速获取开源项目的全部贡献信息，对于维护人员追踪项目进展或分析社区参与度非常有用。 为了实现这一目标，“get-contributors”需要了解GitHub仓库的基本结构和API端点。“get-contributors”通过使用curl命令向GitHub API发送HTTP请求并解析返回的JSON数据来获取所需的贡献者信息。每个GitHub仓库都有一个公开的API，可以提供包括贡献者列表在内的各种信息。 具体来说，在“get-contributors”脚本中： 1. 用户输入目标GitHub仓库URL。 2. 脚本从该URL提取出所有者的名称和项目名。 3. 使用curl命令向`https://api.github.com/repos/:owner/:repo/contributors`发起GET请求，以获取贡献者列表信息。每个返回的JSON对象通常包含用户名、ID、头像链接以及对项目的贡献次数等信息。 4. 脚本解析这些数据，并提取出所需的信息如名字和链接，可能还会计算每个人的总贡献数。 5. 最后将处理后的结果格式化输出给用户。 此外，“get-contributors”脚本还需要考虑一些特殊情况的处理，例如GitHub API访问频率限制、错误信息处理以及私有仓库所需的认证过程等。通常在“get-contributors-master”的压缩包中会包含如下的文件： - `get-contributors` Shell脚本； - 可能存在的配置文件（比如`.gitignore`）； - 详细的使用说明文档，即`README.md`； - 测试数据或示例输入以验证功能正确性； - 描述项目许可协议的文本。 为了能够运行该脚本，请确保您具备基本的Shell命令行操作知识，并且已经安装了curl等必需工具。根据提供的指南进行配置和执行，便可以轻松获取指定GitHub仓库的所有贡献者信息。“get-contributors”对于开源项目的管理和社区分析来说是一个非常实用的辅助工具。
     
  • All You Need Is Attention.pdf
    优质
    《All You Need Is Attention》是一份探讨现代生活中注意力经济重要性的PDF文档。它分析了人们如何分配和管理有限的注意力资源，并提出了一系列提高个人专注力与生产力的方法。 谷歌提出的Transformer结构是一种在自然语言处理领域广泛应用的模型架构。该结构摒弃了传统的递归神经网络（RNN）中的循环机制，转而采用自注意力机制来并行地处理序列数据，从而极大地提高了计算效率和性能。Transformer因其强大的表达能力和广泛的应用前景，在机器翻译、文本生成等多个任务中取得了显著成果，并且启发了一系列后续模型的发展。
     
  • All You Need Is Attention.pdf
    优质
    《All You Need Is Attention》是一份探讨在数字时代如何有效管理注意力资源的报告。它深入分析了现代人面临的注意力分散问题，并提出了一系列解决方案和实用建议，旨在帮助读者提高专注力，提升生活质量与工作效率。 《Attention Is All You Need》是NLP领域的经典论文，非常值得仔细阅读。
     
  • All You Need Is Attention
    优质
    All You Need Is Attention是一档专注于个人成长与心理健康的播客节目，通过深入访谈和案例分析，探讨如何有效管理注意力，实现自我提升。 Transformer 和 Attention 机制详解：近年来，在自然语言处理（NLP）领域，Transformer 模型成为研究热点。该模型首次引入了 Self-Attention 机制，并彻底摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）。
     
  • All You Need Is Attention
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    《All You Need Is Attention》是一首歌曲，它倡导人们关注彼此，强调在忙碌和疏离的社会中保持联系的重要性。通过简单直接的信息，这首歌曲希望唤醒大众对于人与人之间情感交流的关注。 在深度学习领域，注意力机制是一种关键技术，它使模型能够关注输入数据的特定部分，从而提高性能。Transformer 模型利用自注意机制替代传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），实现了基于序列转换的新架构。 论文《Attention Is All You Need》介绍了这种新方法：提出了一个仅依赖注意力机制处理序列数据的模型——Transformer。实验表明，该模型在机器翻译任务中达到了最先进的水平，并且具有更高的并行化能力和更快的训练速度。 深度学习中的Transformer 模型基于注意力机制设计，适用于多种应用场景如机器翻译、文本生成和语音识别等。通过聚焦输入的关键信息部分，这种架构能够显著提升性能表现。 具体来说： 1. 研究者提出了一种全新的序列转换模型——Transformer，摒弃了传统的RNN与CNN结构。 2. 在机器翻译上，该模型展现了超越现有技术的优越性，并且在并行处理和训练效率方面有所突破。 3. 此外，研究还展示了其在英语词汇解析任务中的应用潜力，表明它能够推广到其他领域。 关键概念包括： - 注意力机制：一种使深度学习模型集中于输入数据特定区域的技术方法； - Transformer 模型：基于注意力机制的序列转换框架，在多项自然语言处理任务中显示出巨大优势； - 序列转换模型：用于分析和生成时间或顺序相关数据（如文本、音频信号）的一类机器学习架构； - 深度学习：利用多层神经网络结构自动提取复杂特征的学习算法体系； - 人工智能：涵盖所有旨在模仿人类智能行为的计算机技术。 该论文的主要贡献在于引入了一种新颖的序列转换模型，它不仅在诸多任务中超越了当前最佳水平，还凭借其独特的架构设计带来了更高的并行处理能力和更快的训练速度。