
Recherche avancée
Médias (2)
-
Valkaama DVD Label
4 octobre 2011, par
Mis à jour : Février 2013
Langue : English
Type : Image
-
Podcasting Legal guide
16 mai 2011, par
Mis à jour : Mai 2011
Langue : English
Type : Texte
Autres articles (98)
-
MediaSPIP 0.1 Beta version
25 avril 2011, parMediaSPIP 0.1 beta is the first version of MediaSPIP proclaimed as "usable".
The zip file provided here only contains the sources of MediaSPIP in its standalone version.
To get a working installation, you must manually install all-software dependencies on the server.
If you want to use this archive for an installation in "farm mode", you will also need to proceed to other manual (...) -
Websites made with MediaSPIP
2 mai 2011, parThis page lists some websites based on MediaSPIP.
-
(Dés)Activation de fonctionnalités (plugins)
18 février 2011, parPour gérer l’ajout et la suppression de fonctionnalités supplémentaires (ou plugins), MediaSPIP utilise à partir de la version 0.2 SVP.
SVP permet l’activation facile de plugins depuis l’espace de configuration de MediaSPIP.
Pour y accéder, il suffit de se rendre dans l’espace de configuration puis de se rendre sur la page "Gestion des plugins".
MediaSPIP est fourni par défaut avec l’ensemble des plugins dits "compatibles", ils ont été testés et intégrés afin de fonctionner parfaitement avec chaque (...)
Sur d’autres sites (10243)
-
avfilter/vf_zscale : do not attempt to continue filtering if there is no graph
11 mars 2022, par Paul B Mahol -
avcodec/mlpenc : simplify calling function
12 avril 2022, par Paul B Mahol -
How to convert natural language to structural description like FFmpeg filter graph strings
11 juillet 2022, par 张无敌I'm working on a program that takes natural language as input, and outputs valid FFmpeg filter graph description, for example :


Input string :


rotate 1.mp4 90deg clockwise, downscale to 480p, output 2.mpeg



Output description :


rotate=a=90,scale=640*480



It seems impractical with complete natural language, especially in the case of complex filter graphs, but still doable with slightly formatted input.


I am new to NLP, wondering which areas or methods could help implement this.