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本项目旨在对 B 站 WEB、APP、TV 等客户端中,散落在世界各地的野生 API 进行收集整理,研究使用方法并对其进行说明,运用了黑箱法、控制变量法、代码逆向分析、拆包及反编译法、网络抓包法等研究办法。直接访问部署好的在线文档网站(如果项目配置了自动部署,通常可以在GitHub Pages找到链接),这是最方便快捷的方式。你可以像浏览目录一样,根据你需要的功能(例如:用户信息、视频播放、动态、
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博主,最初可能很多人认为只有微博上受关注的人才叫博主,因为微博较早出现网红概念。但实际上,博主不限平台,只要一个人在某个平台上有一定影响力,且拥有一定数量(如过万或几千)的关注者,就可以称为博主。从某种意义上说,博主就是大家口中的网红,他们是一种职业,和KOL(意见领袖)类似,都是在互联网上具有影响力的人。
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在本次数据分析与可视化过程中,我对动漫数据进行了全面的预处理和可视化分析,得出了以下结论:·动漫产出地区分布:通过饼状图和世界地图展示了动漫产出地区的分布比例,发现日本占据绝大部分,约95.4%,而美国和英国紧随其后。·番剧评分情况:通过密度分布图和直方图分析了番剧评分情况,发现大多数番剧评分集中在高分区间,整体质量较高,部分番剧评分甚至能够达到9.9。·番剧数量和追番人数趋势:通过折线图展示了不
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现有的自回归大规模文本转语音(TTS)模型在语音自然性方面具有优势,但其逐个标记的生成机制使得合成语音的持续时间难以精确控制。这在需要严格视听同步的应用(例如视频配音)中成为一个重大限制。基于此,哔哩哔哩(B站)Index团队近日开源了一款,该方法提出了一种新颖、通用、自回归的语音时长控制模型友好方法。它在和方面取得了关键性突破,是零样本TTS技术迈向该方法支持两种生成模式:一种明确指定生成的标记
IndexTTS2 是由 Bilibili 开发的下一代文本转语音模型,于2025年9月8日正式开源。该模型在情感表达和时长控制方面实现重大突破,被社区誉为"最逼真、最具表现力的 TTS 模型"。IndexTTS2 的发布标志着文本转语音技术进入新阶段,其在情感表达和时长控制方面的突破为影视制作、内容创作等领域带来了革命性工具。通过这一技术成果,Bilibili 展现了强大的 AI 研发能力,为公
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运行python脚本需要的条件:1、连通的网络2、已安装Python2并配置环境变量3、Python脚本源码环境搭建:网络就不用我说了(〃‘▽’〃)那么下面我们来安装python吧。Python官网有2个版本2和3,我们选择2,因为语法等方面会有所不同。Python2下载:https://www.python.org/downloads/windows/具体安装教学可百度,或......
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虽然我的个人原创教程写完了:但是我在B站的视频教程才刚开始录制啊:但是有些小伙伴人家的学习节奏快,想看视频学习,庆哥也不能说,你先别学,等庆哥的视频录制完了你再跟着学,这也不好啊,庆哥也希望大家尽量多花时间学习,这不,庆哥抽今天休息的时间,爬了B站的一些Java视频教程,给大家挑选下,有哪些值得你学习的Java视频教程,都是三连数据很高的哦,说明是得到大家认可的!可放心食用!Java零基础入门系列
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2020我的秋招总结帖 [数据分析岗] —— 哔哩哔哩2020届秋招数据分析师面试第一轮。
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