深度影院(英文名：Deepin Movie)是deepin 团队为开发的一款全能视频播放器。
深度影院前端使用QML开发，后端则使用QTAV进行解码，拥有简洁的外观和强劲的解码能力，对于目前常见的视频格式和4K等高清视频毫无压力。
深度影院是一款自由软件，遵循自由软件基金会发布的 GNU 通用公共许可证第三版。
特性
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无边框设计，视频展现效果好
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全能解码，资源占用低
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支持字幕和播放进度记忆
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支持流媒体播放
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支持进度预览
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支持本地字幕载入
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支持快捷键控制
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支持截图
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Deepin Movie: https://github.com/linuxdeepin/deepin-movie 1. Install Qt5: Download http://download.qt-project.org/official_releases/qt/5.1/5.1.1/qt-linux-opensource-5.1.1-x86_64-offline.run And
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我用的系统是Deepin15.11 Deepin 安装的是 Kodi from Debian 17.6，设置界面与盒子版有所不同 1、安装Kodi https://kodi.tv/ 点击右上角“Download” 选择Linux（小企鹅图标） 点击“Install Guide”，进入https://kodi.wiki/view/HOW-TO:Install_Kodi_for_Linux 一般的安装
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系统 版本 备注 deepin deepin-15.10.1-amd64 Debian 6.3.0-18+deb9u1 deepin-linux常用命令大全----每天一个linux命令 查看版本命令 # nangy @ nangy-vm in ~ [10:57:21] $ cat /etc/debian_version 9.0 # nangy @ nangy-vm in ~ [12:32:
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深度影音播放器是 Linux Deepin 团队为广大 Linux 用户量身开发的一款影音播放软件。它是一款自由软件以 MPlayer2 作为后端，遵循自由软件基金会发布的 GNU 通用公共许可证第三版。 最易用的影音播放器是Linux Deepin核心团队对这款产品的期望。目前已经更新至2.0版本。
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一面 深挖实习项目，问了算法的idea产生以及部署落地后的效果，最后问进一步改进方法 二面 第一部分考察对NeRF整个领域的了解，介绍了十多个下游领域方向代表的论文并说明优缺点；第二部分针对NeRF问我关注什么样的改进以及重点看哪方面的创新点，之后对NeRF+SDF的表面表达原理细节以及公式提问，接着问实习项目的创新点；第三部分针对他们业务中存在的问题问我有哪些方法或者建议；最后一部分简单过了鼠鼠
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我正在Ubuntu上编写一个简单的OpenGL程序，它使用顶点数组绘制两个正方形（一个在另一个前面）。由于某种原因，GL_DEPTH_TEST似乎不起作用。后面的对象显示在前面的对象的前面。深度缓冲区由启用 GL_DEPTH_TEST由 并且深度缓冲区在绘制之前被清除 完整的代码如下所示： 顶点着色器如下所示：#version 130 片段着色器如下所示：#version 130 为什么前面的物体
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主要内容 课程列表 专项课程学习 辅助课程 论文专区 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资料 卷积神经网络视觉识别 Stanford 暂无 链接 神经网络 Tweet 暂无 链接 深度学习用于自然语言处理 Stanford 暂无 链接 自然语言处理 Speech and Language Processing 链接 专项课程学习 下述的课程都是公认的最好的在线学习资料，侧重点不同，但推
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本章将介绍如何使用接口在网站上进行对接 在网站<head></head>或<body></body>区域引入小能 js <script id="xiaonengjs" src="//visitor.ntalker.com/visitor/js/xiaoneng.js?siteid=您的网站id"></script> 如果您需要更新用户信息，如身份信息，您可以添加以下代码xn('setCustom
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浏览深度分为两部分： 时间/设备筛选 和 浏览深度分析 （详情） 1.时间筛选 便捷按钮有今日、昨日、前日、上周 X、近七天，并且能自定义选择时间段/设备来得出想要的结果报表 2.浏览深度分析 (详情) 1)访问者浏览深度情况，体现网站内容是否足够吸引 2)如有需要，亦可点击下载当前报表及更多数据下载，将报表下载到个人电脑，以供存档及分析
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在坐标系统小节中，我们渲染了一个3D箱子，并且运用了深度缓冲(Depth Buffer)来防止被阻挡的面渲染到其它面的前面。在这一节中，我们将会更加深入地讨论这些储存在深度缓冲（或z缓冲(z-buffer)）中的深度值(Depth Value)，以及它们是如何确定一个片段是处于其它片段后方的。 深度缓冲就像颜色缓冲(Color Buffer)（储存所有的片段颜色：视觉输出）一样，在每个片段中储存了
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Google Cloud Platform 推出了一个 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. 的教程，介绍了如何基于 Tensorflow 实现 CNN 和 RNN，链接在 这里。 Youtube Slide1 Slide2 Sample Code