述軟件也是同樣可以使用的!
但如果你需要錄制更高質量的視頻,建議還是使用“嗨格式錄屏大師”。錄屏的具體操作并不難看,選擇合適自己的方法很重要!
7.7更新
PC短錄屏軟件哪個好用?上面已經介紹了3種方法!總有小伙伴來買粉絲手機怎么錄屏,那小嗨再來給你介紹兩個手機錄屏方法!以iPhone為例子!
一、手機自帶錄屏方法
iPhone7之后就有自帶的錄屏方法了,打開設置、控制中心、自定控制。然后添加“屏幕錄制”。下拉主屏幕在控制中心中長按“屏幕錄制”就可以開啟和關閉麥克風。
二、嗨格式錄屏大師
嗨格式錄屏大師除了Windows和Mac版本還有ios 的版本,右上角有具體的參數設置。在軟件首頁點擊開始錄制,然后點擊開始直播選擇麥克風。然后就可以開始錄屏了。
有關電腦錄屏的問題,都可以買粉絲 @嗨格式錄屏大師 !
編輯于 2020-08-05 · 著作權歸作者所有
展開閱讀全文
贊同 92
評論
無言i
IT
個人覺得買粉絲直播姬好用,沒有延遲,這點是最舒服的地方,下載了不少軟件,也給黑心錄屏軟件交過學費,40多塊錢包了3個月,沒想到錄屏賊卡賊卡,像是逐幀動畫,我錄屏的目的是為了網課的學習,最后交了40多塊錢學費,聲畫不一致,差點逼死我這個強迫癥,圖片視頻就不配了,直播姬不花錢,可以試一試
需要設置一下iTunes,修改一下訪問權限。
Finder里打開應用程序,在iTunes上右鍵點顯示簡介,然后點開右下角的鎖定,需要輸入密碼,然后將共享與權限里的與everyone有關的都設置為無訪問權限。
作者:pink買粉絲ala(來自豆瓣)
解決方法,轉載自youtube
買粉絲s://買粉絲.youtube.買粉絲/watch?v=3dfq_e503dM
學習AI的大致步驟:
(1)了解人工智能的一些背景知識;
(2)補充數學或編程知識;
(3)熟悉機器學習工具庫;
(4)系統的學習AI知識;
(5)動手去做一些AI應用;
1 了解人工智能的背景知識
人工智能里面的概念很多,比如機器學習、深度學習、神經網絡等等,使得初學者覺得人工智能很神秘,難以理解。剛開始學習的時候,知道這些名詞大致的意思就行了,不用太深究,學習過一段時間,自然也就清楚這些概念具體代表什么了。
人工智能是交叉學科,其中數學和計算機編程是學習人工智能最重要的兩個方面。這些在“知云AI專欄”之前的文章“認識人工智能”,也為大家介紹過,沒閱讀過的同學可以去看一下。
下圖為人工智能學習的一般路線:
2補充數學或編程知識
對于已經畢業的工程師來說,在系統學習AI之前,一般要補充一些數學或者編程方面的知識。如果你的數學和編程比較好,那么學習人工智能會輕松很多。
很多同學一提到數學就害怕,不過,學習人工智能,數學可以說是繞不過去的。在入門的階段并不需要太高深的數學,主要是高等數學、線性代數和概率論,也就是說,大一大二學的數學知識已經是完全夠用了。如果想要從事機器學習工程師的工作,或者搞人工智能的研究,那么應該多去學習數學知識,數學好將會是工作中的一大優勢。
Python是在機器學習領域非常受歡迎,可以說是使用最多的一門編程語言,因此Python編程也是需要掌握的。在眾多的編程語言中,Python是比較容易學習和使用的編程語言,學好Python也會受益很多。
3 熟悉機器學習工具庫
現在人們實現人工智能,主要是基于一些機器學習的工具庫的,比如TensorFlow、PyTorch等等。
在這里推薦大家學習PyTorch。PyTorch非常的受歡迎,是容易使用的機器學習工具庫,有人這樣評價PyTorch“也說不出來怎么好,但是使用起來就是很舒服”。
剛開始學習人工智能的時候,可以先運行一下工具庫官網的示例,比如MNIST手寫體識別等。這樣會對人工智能有一個感性的認識,消除最初的陌生感。然后可以看看里面的代碼,你會發現,其實神經網絡的程序并不復雜,但是會對神經網絡的原理和訓練有很多的疑問。這是一件好事,因為帶著問題去學習,會更有成效。
4 系統的學習人工智能
這里的人工智能主要指機器學習,因為目前人工智能主要是通過機器學習的方式來實現的。
機器學習知識主要有三大塊:
(1)傳統機器學習算法,比如決策樹、隨機森林、SVM等,這些稱作是傳統機器學習算法,是相對于深度學習而言的。
(2)深度學習,指的就是深度神經網絡,可以說是目前最重要最核心的人工智能知識。
(3)強化學習,源于控制論,有時候也翻譯成增強學習。深度學習可以和強化學習相結合使用,形成深度強化學習。
在這里需要知道的是深度學習并不難學,對于一些工科的研究生,一般只需要幾周就可以上手,并可以訓練一些實際應用中的神經網絡。但是想要對深入學習有深入理解不是容易的事情,一般需要幾個月的時間。
傳統機器學習算法的種類非常多,有些算法會有非常多的數學公式,比如SVM等。這些算法并不好學,因此可以先學習深度學習,然后再慢慢的補充這些傳統算法。
強化學習是比較有難度的,一般需要持續學習兩三個月,才能有所領悟。
5 動手去做一些AI應用
學習過幾周的深度學習之后,就可以動手嘗試去做一些AI應用了,比如圖像識別,風格遷移,文本詩詞生成等等。邊實踐邊學習效果會好很多,也會逐漸的加深對神經網絡的理解。