40、Windows Movie Maker与文件管理实用指南

Windows Movie Maker与文件管理实用指南

一、Windows Movie Maker使用技巧

1.1 关闭Windows Movie Maker

关闭Windows Movie Maker的方法与关闭其他程序窗口类似,有以下两种方式:
- 点击窗口右上角的关闭按钮。
- 从Movie Maker的菜单栏中选择“文件”➪“退出”。

如果对当前项目进行了更改,系统会询问是否保存这些更改。若不想丢失工作成果,应选择“是”。

1.2 管理素材集合

虽然创建电影时并非必须管理素材片段,但当导入大量视频、图片和音乐后,素材集合和片段数量增多,会导致查找特定片段变得困难。管理素材片段包括重命名片段、删除无用片段、合并多个小集合为一个大集合,还可以将一个片段拆分为两个或合并多个短片段。

1.2.1 拆分片段

若想将一个较长的片段拆分为两个,可以按以下步骤操作:
1. 在“集合”窗格中,点击包含要拆分片段的集合。
2. 在“内容”窗格中,点击要拆分的片段,该片段的第一帧会显示在监视器中。
3. 点击监视器下方的“播放”按钮,观看片段播放。当接近要拆分的位置时,点击“暂停”按钮。
4. 可使用监视器中的“上一帧”和“下一帧”按钮,精确找到要拆分的帧。
5. 点击监视器下方的“拆分”按钮。

拆分后,第一个片段将保留原名称,第二个片段名称为原名称后加(1)。若要重命名片段,右键点击并选择“重命名”;若要删除无用片段,右键点击并选择“删除”,但需确保该片段不会在后续电影中使用。

1.2.2
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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