【Mac】在Mac OS X下安装ffmpeg并调试

news/2024/7/10 20:48:42 标签: Mac, ffmpeg

安装ffmpeg并编译的相关博客












主要参考文献:

1、https://trac.ffmpeg.org/wiki/CompilationGuide/MacOSX

2、 http://blog.sina.com.cn/s/blog_61e70c010102w7hk.html

3、http://blog.sina.com.cn/s/blog_61e70c010102w5z5.html

4、http://www.liaoxuefeng.com/article/0013738927837699a7f3407ea5f4b5caf8e1ab47997d7c5000



http://www.niftyadmin.cn/n/781186.html

相关文章

python pandas series items方法_Python pandas数据分析中常用方法

读取写入文件官方IO 读取 写入 read_csv       to_csv read_excel      to_excel read_hdf       to_hdf read_sql       to_sql read_json      to_json read_msgpack (experimental)   to_msgpack(experimental) read_html       to_ht…

【Mac】在Mac OS X下解决opencv与Python的No module named cv2问题

最近遇到一个图像项目,打算搞一搞,看了一些代码,发现用Python处理比较方便,鉴于之前做图像都是使用C、OpenCV,这次打算看看Python与CV的性能与效果。 我之前的mac上面是安装了Python与opencv的,但都是分别…

python字符串迭代_Python学习日记(十)—— 杂货铺(全局变量补充、Python参数传递、字符串格式化、迭代器、生成器)...

全局变量补充python自己添加了些全局变量print(vars())"""结果&#xff1a;{__name__: __main__,__doc__: None,__package__: None,__loader__: <_frozen_importlib_external.sourcefileloader object at>,__spec__: None,__annotations__: {},__builtins…

慕课python单元测试答案_大学慕课Python编程基础课后答案

大学慕课Python编程基础课后答案更多相关问题[单选] 直径为20-30mm的滚柱轴承允许的间隙范围()mm。[单选] 试运中温升&#xff0c;电机温度不超过()℃。[单选] 电动机的定子绕组在运行温度下绝缘阻值1千伏以上不得小于()MΩ。[单选] 只有用兆欧表测量()对地绝缘时&#xff0c;才…

【Mac】在Mac下完全卸载IntelliJIdea(IDEA)

这几天在学习Python&#xff0c;在终端使用Vi写一些小程序还可以&#xff0c;遇到稍微大一点的程序就比较麻烦。于是&#xff0c;安装了一个IDEA&#xff0c;并进行了一些配置。 我也是第一次使用这个强大的IDE&#xff0c;配置的时候也没怎么注意看&#xff0c;胡乱弄的乱七八…

【Mac】Mac上切换系统默认的python版本

最近使用pip命令安装python包&#xff0c;终端弹出&#xff1a; 于是&#xff0c;强迫症怒发作&#xff0c;果断决定将系统默认的python切换到已经安装的python3。 提示&#xff1a;如果mac中没有python3&#xff0c;可以如下使用命令进行安装。 brew install python3 说明…

python3 模板库_Python模板库Mako的用法

介绍&#xff1a;Mako是一个高性能的Python模板库&#xff0c;Python官网python.org用的就是它简单用法from mako.template importTemplateprint(Template("hello ${data}!").render(data"world"))使用文件模板# -*- coding: utf-8 -*-from mako.template …

【机器学习】从GB到GBDT再到XGBOOST算法解析

Part1&#xff1a;GB Part2&#xff1a;GBDT Part3&#xff1a;XGBOOST 1、监督学习的主要概念回顾&#xff1a; 第i个训练样本&#xff1a;模型的目的&#xff1a;根据给定的预测参数&#xff1a;需要从数据集中学到的东西&#xff0c;如线性模型的参数集为&#xff1a; ​​…