02 youtube官網網頁版登錄文件在線打開ai(youtube每次打開需要重新登錄)

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3、 、選擇一個觸發器，例如YouTube的新視頻上傳。

4、 設置觸發器的條件，例如只有自己的頻道上的視頻才觸發。

5、 選擇一個動作，例如使用Zapier的“Webhooks by Zapier”功能。

6、 配置“Webhooks by Zapier”的設置，設置請求類型為“POST”，URL為視頻文案提取工具的API鏈接。

7、 在API設置中，設置請求類型為“POST”，輸入參數為視頻的鏈接或ID。

8、 保存并測試該Zap。

9、 當您在您的YouTube頻道上上傳新視頻時，Zapier將觸發該Zap，并使用您配置的API將視頻中的文案提取出來。

10、 將提取到的文案傳遞給下一個應用程序，例如存儲在Google Sheets或發送到Slack等。

優點：速度快、準確性高，可以自動化執行任務。

缺點：需要下載和安裝自動化工具，可能需要一些技術知識。

方法十：手動記錄文案

一種簡單但費時的方法是手動記錄視頻文案。這只需要您在觀看視頻的同時手動記錄文本，并將其轉換為可編輯的文本格式。手動記錄文案的優點是無需使用任何工具或具備技術知識，但其缺點則是需要花費大量時間和精力。

優點：不需要任何工具或技術知識。

缺點：需要耗費大量時間和精力，可能會出現錯誤或遺漏。

以上就是今天為大家分享的快速提取視頻文案的幾個方法，這些方法各有利弊，大家也可以稍作權衡，挑選最適合自己的使用，從現在開始，你可以專注于你的文案處理，不再擔心視頻素材的提取。這些方法和工具將幫助你高效、準確地提取視頻文案信息，實現智能化處理，提升工作效率和質量。

哪些網站幫你打開了新世界的大門？

今天來給大家分享一些“不為人知”的網站，幫我打開了新世界的大門，有來自森林的治愈原聲，有來自全球的各種美景……特別是美景和電臺，真的很治愈！一起來看看吧：

森林電臺

Tree.fm （買粉絲.tree.fm）是一個充斥著來自世界各地真實森林的聲音的網站，這些聲音在播放的同時會顯示它們被錄制地點的全屏照片。

點擊播放，你就會被送到馬達加斯加去聽狐猴的聲音，或者被送到加納聽一些平靜的水流，或者被送到俄羅斯，在那里，一只我從來沒有聽說過的鳥進行了一場聲樂表演……極具沉浸感的實景圖片配合真實采集來的原始聲音，會有一種擁抱大自然的感覺，讓人心曠神怡！

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AirPano

這是一個俄羅斯團隊做的網站，這是一個足不出戶就能看遍全球風景的神器網站，網站不僅提供各個角度的360°全景圖，還有360°視頻版本，滿足你游覽大川大河的夢想~

360度全景視角風景，上面的圖片像素非常大并且相當清晰,可以做360度全景鳥瞰,還配有相應地區風情的輕音樂。

日出日落，街景夜景，航拍，街拍……點開每個景點，還配有符合城市景點特色的音樂，真的會讓人恍惚有環游世界的錯覺。

更貼心的是，網站可以轉換成各種語言，每一張都是高清大片，隨便截一張都能當壁紙。暫時沒錢出國的，在網站上遛一圈也是非常美妙的體驗哦~

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花火

花火是質量非常高的一個動態圖表制作網站，如果你經常跟Excel打交道，那花火可以輕松為你做出各類精美的動態圖表。不管是學生還是上班族，在PPT里放上用花火制作出的表格，一定能給你的PPT增光添彩~

花火提供10種動態圖表模板，包括動態條形圖、動態排名圖、動態柱狀圖、動態瀑布圖等。不管你想演示什么效果，里面都能有一款模板為你準備~

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EDX

EDX是一個由麻省理工學院和哈佛大學在2012年聯合創辦的大規模開放在線課堂。它免費給大眾提供大學教育水平的在線課堂，網站是以非盈利組織來運營的。

雖然學習是免費的，但是一個課程學習完成，認證卻是需要收費的。EDX目前已經由超過160所大學加入，包括了國內的清華大學和北京大學。

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分享到這里就結束啦~希望可以幫助到你！

Translai有什么優勢嗎？

技術快速迭代帶來媒介形式的快速變化，從過去的文本、到現在的圖文、視頻、直播，乃至未來形態的元宇宙，語言服務行業正處于應對超越人們以往知識體系的劇烈變化。新一代數字化語言服務商Translai創始人&CEO白雙認為，媒介的復雜演變將使得語言服務數字化成為必然。

過去30年，語言服務商大多從事的是文本翻譯的工作，文本是相對簡單的媒介形式，因此“小作坊式生產”模式的人工翻譯也能夠滿足需求。但當媒介形式開始變得復雜多樣化，對于翻譯機構也提出了更高更復雜的要求。比起紙質靜態文本，視頻的傳遞方式更加直接，也更具吸引力。對于視頻，需要先聽寫、再打軸，然后再到翻譯校對加上字幕壓制等等一系列過程，顯然，視頻翻譯的工作流程與步驟也比文本要復雜得多。

據相關統計，每分鐘大約有300小時的視頻上傳到YouTube，平均每天50億人次視頻點擊量。視頻翻譯需求在不斷增加，留給翻譯人員處理視聽內容的時間卻是有限的。傳統的語言服務公司不具備數字化的能力，僅使用純人工是無法勝任這種復雜的工作流。

面對越來越復雜的媒介環境和語言服務需求，具備科技基因的Translai以創新“AI人機交互”模式引領語言服務行業變革，數字化的應用讓語言服務行業產生了全新的模式和工作流。

(Translai獨創AI人機交互編排式工作流滿足客戶多場景需求)

當企業處理大規模視頻本地化項目時，效率成為了最令人頭疼的問題，如何能簡化工作流，獲得更好的語言服務體驗呢?在Translai數字化語言服務云平臺，不需要頻繁切換軟件，一分鐘擁有智能化的定制語言服務。Translai提供獨立云賬戶、譯審同步、可定制譯員團隊等一系列功能和服務。

在Translai，翻譯工作完成后，客戶提前綁定買粉絲將收到實時買粉絲消息提醒或站內信提醒，登錄管理員賬戶，客戶可以直接在云端對視頻進行預覽和多次修正，即便交付后還需要對視頻進行修改也不會產生額外的人工成本，通過獨有的Translai 云端項目管理系統即可實現多人線上協同工作。

目前，Translai智能化系統支持100多種語言之間的互譯，覆蓋如文本、圖文、短視頻、影視、配音等多種媒介需求。Translai數字化云平臺通過功能的模塊化組合與業務規則的設定，覆蓋文化傳媒，教育，醫療等等多種類型行業客戶，能夠針對不同客戶需求生成個性化AI人交互工作流。

在媒介快速演變的當下，語言服務數字化是必然趨勢。在尊重語言科學的基礎上，Translai致力于讓 AI 成為人類最好的助手，推動語言服務數字化進程，同時不斷賦能內容全球化、企業全球化。

如何自學人工智能

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。

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