Category: Видео

05
Мар
2021

Видео блокирует запуск js кода

Проблема такая, на сайте есть видео которые вставлены с помощью тега video, из-за этого js включается через 15-20 секунд, есть предположение что на это влияет загрузка видео, скрипты подключаются снизу страницы, подскажите если предполжени…

27
Фев
2021

Возможно ли мультиплексировать в один медиаконтейнер несколько видеопотоков?

Часто бывает, что в одном медиаконтейнере несколько аудиопотоков с разнцми озвучами, а также несколько потоков субтитров. Возможно ли упаковать в него несколько потоков видео? И используется ли это где-нибудь?

16
Фев
2021

📊 Какие медиа предпочитают российские айтишники?

Proglib.io проводит опрос читательской аудитории, чтобы определить популярность используемых российскими ИТ-специалистами медиа-ресурсов. В качестве бонуса – 10 самых популярных русскоязычных каналов на YouTube.

В изобилии информационных продуктов легко запутаться. Proglib.io проводит опрос читательской аудитории, чтобы определить популярность различных ресурсов в российской ИТ-среде. Пройдя по этой ссылке и ответив на вопросы, вы можете получить скидку в 5% на все наши курсы.

Цель нашего исследования – узнать, какие средствами массовой информации, мессенджерами и социальными сетями предпочитают пользоваться российские айтишники. Новички и более опытные специалисты смогут расширить свой кругозор и посмотреть, из каких источников черпает вдохновение сообщество разработчиков. Давайте проанализируем полученные от читателей данные и разберемся во всем вместе.

На данный момент в исследовании уже приняло участие 440 человек – все они или иначе связаны с миром ИТ. На диаграмме ниже наглядно показаны профессии и опыт работы опрошенных специалистов.


Судя по полученным данным, примерно половина опрошенных только начинает свой путь в отрасли, но и более опытных специалистов тоже хватает. Хочется отметить, что нас читают разработчики разных направлений. Кроме представителей вошедших в список лидеров профессий, было довольно много android-разработчиков, специалистов по DevOps, тестировщиков и разработчиков приложений для iOS. Вдобавок немалое количество наших читателей только планируют посвятить свою жизнь программированию и определиться с дальнейшей специализацией – мы в свою очередь постараемся им в этом помочь.

Из следующей диаграммы мы узнаем, какими соцсетями предпочитают пользоваться прошедшие опрос читатели.


  • Результаты этой диаграммы красноречивы. Подавляющее большинство разработчиков сидят в Telegram. Хотя это больше мессенджер с функциями соц. сети, детище Павла Дурова пользуется огромной популярностью. По состоянию на январь 2021 года количество активных пользователей сервиса составляет около 500 млн. человек и ежемесячно увеличивается примерно на 600 тысяч. Помимо обмена сообщениями тут можно хранить неограниченное количество файлов, создавать и использовать ботов, а также вести группы и микроблоги (каналы). Именно каналы публикуют полезную информацию без отвлекающих факторов, что выгодно отличает Telegram от традиционных социальных сетей. Нет ленты, которую приходится перелистывать – меньше шансов залипнуть на чьей–то странице.
  • Это довольно странно, но занявший второе место в нашем списке соцсетей ресурс тоже не является социальной сетью в привычном понимании. Видеохостинг Youtube – второй сайт в мире по посещаемости – заслуженно находится на лидирующих позициях в нашем исследовании. Все благодаря десяткам тысяч видеороликов по разработке, настройке, отладке и тестированию. Опытные профессионалы делятся здесь с новичками знаниями, готовыми решениями, рабочими методами и идеями, а также дают советы на любые темы.
  • Также стоит отметить довольно часто упоминающийся сайт medium.com. Это быстрая и простая в обращении блог-платформа от создателей Twitter, которая является местом для публикации заметок по связанной с ИТ тематике. Каждый желающий человек или компания могут зарегистрироваться в сервисе и что-то написать.
  • Традиционные социальные сети тоже прекрасно с этим справляются: чтобы потеснить лидеров нашего топа им не хватило совсем чуть-чуть голосов.

Далее мы детально разберем, какие интернет-издания читает наша аудитория.


  • В списке лидеров оказались три крайне полезных ресурса. Во-первых, это Habr.com – русскоязычный сайт в формате системы коллективных блогов (хабов) с техническими и аналитическими статьями. На сайте есть т.н. карма – социальный рейтинг пользователя, который зарабатывается знаниями и авторитетом. Чем у автора она больше, тем весомей его мнение в глазах читателей, поэтому будьте внимательны и учитесь у профессионалов.
  • На втором месте по популярности, по результатам опроса, оказался наш сайт proglib.io. Здесь вы всегда найдете актуальные материалы, которые помогут освоить не только программирование, но и множество других ИТ-профессий. Книги, лекции, видеоуроки и советы, тесты знаний и обсуждение горячих наболевших тем, а также анонсы, туториалы, ссылки, интервью, обзоры, онлайн-курсы, свежие вакансии и много чего еще. Мы запускаем даже собственные авторские курсы, которые ведут опытные преподаватели из главного вуза страны.
  • Третий популярный у опрошенной аудитории ресурс – образовательный проект tproger.ru («Типичный программист»). Известное российское издание посвящено разработке и всему, что с ней связано. Пользователи могут оставлять комментарии к публикациям, ставить лайки, делать закладки и т.д.

10 популярных каналов на Youtube

В нашем исследовании был отдельный вопрос о популярных у аудитории каналах в Telegram и на YouTube. Давайте рассмотрим это более детально:

  1. Канал «АйТиБорода». Автор и ведущий Алексей Картынник (тимлид в компании “SoftTeco”) рассказывает о жизни айтишников изнутри, без цензуры, ярлыков и лишнего пафоса. Его видеоролики помогут вам найти себя в мире цифровой индустрии.
  2. Youtube-канал «Хауди Хо» узбекского блогера Абрахама Тугалова. Здесь вы найдете уроки по программированию, выпуски про хакинг, подборки, топы, гайды и многое другое из типичной жизни программиста.
  3. Канал Сергея Немчинского. Сергей – программист с двадцатилетним стажем, 15 из них – в Java. Проводит авторские интенсивы и освещает актуальные вопросы по разным направлениям в ИТ.
  4. Гоша Дударь – популярный ютубер. У него на канале более 1000 видеороликов на тему разработки, уроков о создании игр и сайтов, изучении языков программирования (C++, C#, Java, Python, С, Swift, Go и др.).
  5. Тимофей Хирьянов, преподаватель кафедры информатики МФТИ, выкладывает свои довольно занимательные лекции и занятия в открытый доступ при помощи своего ютуб-канала.
  6. Владилен Минин – программист со стажем. У него на канале вы найдете большое количество уроков, посвященных веб-разработке. JavaScript и фреймворки, теория и много практики.
  7. «Диджитализируй!» Канал о разработке, цифровом бизнесе, операционных системах, софте и железе. Стримы с обзорами на самые разные темы.
  8. Олег Молчанов. Здесь вы найдете видео уроки по программированию на Python, созданию сайтов и веб-приложений. Есть уроки парсингу сайтов, по Flask, уроки по Django 2, по созданию блокчейна на Python, ботов для Telegram.
  9. «Фрилансер по жизни». Занимательный ютуб-канал украинского ИТ-фрилансера, который регулярно делится со зрителями опытом, наработками, секретами и лайфхаками.
  10. #SimpleCode. Подробные уроки программирования на самых разных языках для новичков и не только.

Стоит также отметить, что наши читатели довольно активно интересуются и не связанными с ИТ каналами, в основном общественно-политической направленности.

Итоги

Судя по результатам, опрошенные нами пользователи стремятся развиваться и двигаться вперед, постоянно самосовершенствуясь. Читают, учатся, прислушиваются к мнению профессионалов и следят за последними тенденциями в мире разработки – и это прекрасная новость. Редакция «Библиотеки программиста» желает вам профессиональных успехов. Со своей стороны мы постараемся помочь читателям интересными и актуальными публикациями. Удачи!

***

Наш опрос все еще продолжается: ответив на несколько вопросов вы можете получить скидку в 5% на онлайн-курс по высшей математике в Data Science Pro от «Библиотеки программиста». За 5 месяцев (2 занятия по 2 академических часа в неделю) вы сможете наработать необходимые для освоения востребованной профессии знания. Занятия ведут опытные преподаватели из МГУ, а программа рассчитана на желающих поступить в «Школу анализа данных» от Яндекс. Качественный материал и живые трансляции с наглядными примерами помогут понять даже самые сложные темы.

08
Фев
2021

Проекты на Django для начинающих: двухчасовой видеокурс

Сделайте эти проекты на Django, чтобы познакомиться с самым популярным фреймворком для создания веб-приложений на языке Python.
— Читать дальше «Проекты на Django для начинающих: двухчасовой видеокурс»

19
Янв
2021

Веб-разработка для начинающих: бесплатный видеокурс, который поможет оценить свои силы

Видеокурс для начинающих, который поможет понять, подходит ли вам веб-разработка, и покажет, с чего начать обучение.
— Читать дальше «Веб-разработка для начинающих: бесплатный видеокурс, который поможет оценить свои силы»

12
Янв
2021

Data Science для начинающих: 12 проектов на Python за 3 часа

Если только начинаете путь в Data Science, попробуйте сделать эти проекты для начинающих. Они научат вас собирать и визуализировать данные.
— Читать дальше «Data Science для начинающих: 12 проектов на Python за 3 часа»

11
Янв
2021

После закрытия модульного окна звук видео не пропадает

Похожие темы здесь есть, но не одно из решений мне не подошло.
После закрытия видео звук продолжает воспроизводиться. То есть видео продолжает воспроизведение где то там на фоне. Вот код, под кодом описание что пробовал, cms DLE.
HTML

07
Янв
2021

Веб-скрейпинг на Python: запускаем парсинг сайтов за 1 час

Парсинг решает кучу практических задач — например, можно отслеживать скидки и сравнивать цены. Простое решение на Python.
— Читать дальше «Веб-скрейпинг на Python: запускаем парсинг сайтов за 1 час»

25
Дек
2020

Боты для Discord на Python: проект для начинающих

Не нужно ничего устанавливать и платить за размещение. Такие боты для Discord без проблем могут работать в бесплатном «облаке».
— Читать дальше «Боты для Discord на Python: проект для начинающих»

20
Дек
2020

Как создать видео "бегущего графика" и объединить его с другим видео?

Мне надо делать подобное видео . Левую часть у меня получается делать – я скачиваю спутниковые снимки и объединяю их в видео в формат mp4 с помощью ffmpeg. Каким образом с помощью каких технологий можно сделать "бегущий график" и…

15
Дек
2020

12 проектов на Python для новичков: трёхчасовой видеокурс

Попробуйте выполнить все эти проекты на Python, от простых к сложным. Видеокурс с подробным объяснением задач и способов их решения.
— Читать дальше «12 проектов на Python для новичков: трёхчасовой видеокурс»

09
Дек
2020

Видеоплеер на реакте, с возможностью создавать главы

Я ищу видеоплеер для реакта, в котором будет возможность разделять видео на главы (примерно так, как это реализовано на youtube). Как я понял, в компоненте ютуба такой возможности нет.
Выглядеть это должно примерно вот так

Желательно, что…

07
Дек
2020

🎥 Создаём рекомендательный алгоритм для YouTube, чтобы не тратить время зря

YouTube API и Amazon AWS Lambda можно использовать для создания собственного алгоритма выбора видео, чтобы не тратить время на просмотр предложенного мусора. Рассказываем как.

Создаем собственный алгоритм YouTube (чтобы не тратить время зря)

Я люблю смотреть на YouTube видео, которые существенно улучшают мою жизнь. К сожалению, алгоритм YouTube на это не согласен: он обожает подсовывать мне “ловушки кликов” и прочий мусор.

Здесь нет ничего удивительного – алгоритм ставит на первое место количество кликов и время просмотров.

Поэтому я поставил перед собой задачу: смогу ли я написать код, который автоматически найдет полезные видео, покончив с зависимостью от алгоритма YouTube?

И вот чего я добился.

Самый лучший план

Я начал с попытки представить, что бы мне хотелось получить от собственного инструмента. Я хотел, чтобы он:

  1. Ранжировал видео по ожидаемой привлекательности для меня и
  2. Автоматически присылал мне избранные видео, из которых я мог бы выбирать.

Я обнаружил, что мог бы сэкономить кучу времени, если бы я мог выбрать набор видео, которые я собираюсь посмотреть на следующей неделе и избавиться от бесконечной прокрутки видео, предлагаемых YouTube.


Я знал, что мне потребуется YouTube API для получения информации о видео. Затем я создал бы процедуру, обрабатывающую эту информацию для ранжирования видео. В качестве последнего шага я планировал установить автоматическую рассылку списков самых лучших видео самому себе с помощью AWS Lambda.

Однако все закончилось не совсем так, как ожидалось. (Если вы хотите пропустить историю и сразу увидеть финальный код, вам сюда).

Путешествие по YouTube API

Я хотел найти метрики, которые можно было бы использовать для ранжирования видео в терминах их привлекательности для меня.

Я изучил документацию YouTube и узнал, что можно получить информацию на уровне видео (название, дата публикации, количество просмотров, уменьшенное изображение и т.д.) и на уровне канала (количество подписчиков, комментариев, просмотров, плейлисты канала и пр.)

Увидев все это, я получил уверенность, что смогу применить эту информацию для определения метрик и ранжирования видео.

Я получил код API через консоль разработчика и скопировал его в свой скрипт Python. Это позволяет инициализировать вызов API и получать результаты следующими строками кода:

        api_key = 'AIzpSyAq3L9DiPK0KxrGBbdY7wNN7kfPbm_hsPg'  # Введите свой ключ API вместо этого

youtube_api = build('youtube', 'v3', developerKey = api_key)

results = youtube_api.search().list(q=search_terms, part='snippet', type='video', 
                                order='viewCount', maxResults=50).execute()
    

Эта функция возвращает объект JSON, который можно разобрать, чтобы найти желаемую информацию. Например, для нахождения даты публикации я могу обратиться к results следующим образом:

        publishedAt = results['items'][0]['snippet']['publishedAt']
    

Здесь можно найти полезную серию видео, демонстрирующих весь процесс использования YouTube API.

Находим полезные видео: определение формулы

Теперь, когда я могу извлечь необходимую информацию, мне нужно было использовать эту информацию для ранжирования видео в смысле их интересности для меня.

Это был сложный вопрос. Что делает видео хорошим? Количество просмотров? Количество комментариев? Количество подписчиков канала?

Я решил начать с общего количества просмотров, как разумного первого приближения “уровня ценности” видео. В теории, интересные и хорошо поданные видео получат положительную реакцию зрителей, привлекут больше зрителей и получат большее количество просмотров.

Однако, есть несколько моментов, которые общее количество просмотров не учитывает:

Во-первых, если канал был создан для большой аудитории, размещенным там видео будет намного проще набрать такое же количество просмотров, чем меньшему каналу. Иногда это может отражать больший опыт, приводящий к лучшим видео, но я не хотел сбрасывать со счетов и потенциально высококачественные видео от меньших каналов. Видео со 100.000 просмотров на канале с 10.000 подписчиков, вероятно, лучше видео с таким же количеством просмотров на канале с миллионом подписчиков.

Во-вторых, видео может получить множество просмотров по неверным причинам, таким, как заголовки для привлечения кликов, продвижение с помощью мини-видео, или видео вызывает споры. Лично я мало заинтересован в видео такого типа.

Мне нужно было встроить другие метрики. Следующей метрикой было количество подписчиков.

Я протестировал ранжирование, основанное исключительно на отношении просмотров к подписчикам (т.е. делим количество просмотров на количество подписчиков).

        # Функция для подсчета количества просмотров по отношению к подписчикам
def view_to_sub_ratio(viewcount, num_subscribers):
    if num_subscribers == 0:
        return 0
    else:
        ratio = viewcount / num_subscribers
        return ratio
    

Когда я посмотрел на результаты, некоторые из них выглядели многообещающими. Однако я заметил проблему: для видео с очень низким количеством подписчиков оценка получалась чрезвычайно завышенной, и выводила видео в топ.

Первое видео выглядит потенциально интересным, а вот второе и третье – совсем не то, что я искал
Первое видео выглядит потенциально интересным, а вот второе и третье – совсем не то, что я искал

Я предпринял кое-какие попытки устранить подобные крайние случаи:

  • Установил минимальное количество просмотров в 5000.
  • Установил максимальное значение соотношения количества просмотров к количеству подписчиков в 5.
        # Убираем крайние случаи (низкое количество просмотров или подписчиков
def custom_score(viewcount, ratio, days_since_published):
    ratio = min(ratio, 5)
    score = (viewcount * ratio)
    return score
    

Я попробовал различные пороги, и похоже, что эти значения довольно хорошо фильтруют видео с низким количеством просмотров или подписчиков. Я протестировал этот код на нескольких различных темах, и начал получать довольно приличные результаты.

Однако я заметил другую проблему: видео, опубликованные достаточно давно, имели больше шансов получить значительное количество просмотров. У них просто было больше времени для сбора просмотров.

Я планировал запускать этот код раз в неделю, так что я решил ограничить поиск видео теми, которые были опубликованы за последние 7 дней:

        def get_start_date_string(search_period_days):
    """Returns string for date at start of search period."""
    search_start_date = datetime.today() - timedelta(search_period_days)
    date_string = datetime(year=search_start_date.year,month=search_start_date.month,
                           day=search_start_date.day).strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')
    return date_string

date_string = vf.get_start_date_string(7)
results = youtube_api.search().list(q=search_terms, part='snippet',
                              type='video', order='viewCount', maxResults=50,
                              publishedAfter=date_string).execute()
    

Я также добавил “количество дней с момента публикации” в метрику ранжирования. Я решил разделить предыдущую метрику на это количество дней, чтобы итоговый результат не зависел от того, как долго видео было опубликовано.

        def custom_score(viewcount, ratio, days_since_published):
    ratio = min(ratio, 5)
    score = (viewcount * ratio) / days_since_published
    return score
    

Я снова протестировал свой код, и обнаружил, что постоянно обнаруживаю отличные видео, которые я хотел посмотреть. Я поиграл с разными вариациями и пробовал назначать разные веса различным компонентам своей формулы, но обнаружил, что это не точная наука, так что в конце концов я остановился на следующей формуле, в которой простота сочеталась с эффективностью:

videoValue=Views∗min(ViewToSubscriberRatio,5)DaysSincePublished

Тестирование моего нового инструмента

Сначала я протестировал его с запросом термина “medical school” и получил следующие результаты:


Затем я пошел на YouTube и вручную поискал там видео, относящиеся к медицине и обучению медицине. Оказалось, что мой инструмент захватил все видео, которые мне было бы интересно посмотреть. Особенно мне понравилось второе видео, от доктора Кевина Джаббала.

Я протестировал с другим условием поиска, “productivity”, и результаты снова меня порадовали.


Второе видео оказалось слегка неожиданным – оно совсем не из тех видео, которые я искал. Но я не смог придумать простого способа отфильтровать такие видео, выбранные по другим значениям слов, заданных для поиска.

Несколько месяцев назад OpenAI выложила действительно интересную новую нейронную сеть, называемую “GPT-3”. Я решил протестировать мой поисковик видео, передав в качестве критерия поиска “GPT-3”, и нашел вот это видео:

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=wx4GQUXOHIQ

Это интересное видео от создателя, имеющего всего несколько тысяч подписчиков

Если бы я выполнил такой же поиск на YouTube, мне пришлось бы прокрутить все видео от крупных каналов, прежде чем я нашел бы это видео на 31-м месте.

Видео про GPT-3 от каналов с большой аудиторией
Видео про GPT-3 от каналов с большой аудиторией

С помощью кода Video Finder, который я написал, намного проще находить эти интересные видео, содержащие новые перспективы.

За последние несколько месяцев я перепробовал множество условий поиска видео, основанных на моих интересах – например, ‘artificial intelligence’, ‘medical AI’ и ‘Python programming’. Практически всегда в первой пятерке предложений Video Finder’а было хотя бы одно интересное видео.

Запускаем рабочий процесс

Я причесал весь свой код и выложил его на GitHub.

На высоком уровне, теперь мой код работал примерно так:

  1. Используем условия поиска, период поиска и ключ API для получения информации о видео с YouTube.
  2. Рассчитываем “метрику интересности” для видео.
  3. Используем “функцию ценности” для ранжирования этих видео по предполагаемой интересности.
  4. Сохраняем интересующую нас информацию в DataFrame.
  5. Печатаем информацию (включая ссылки) о 5 лучших видео в консоль.

Я хотел найти способ запускать этот скрипт автоматически, и решил использовать AWS Lambda (платформу без сервера). Lambda позволяет писать код, который не выполняется, пока не сработает триггер (например, раз в неделю, или при происхождении какого-либо события).

Идеальный рабочий процесс заключался в том, чтобы автоматически присылать самому себе список видео каждую неделю с помощью Lambda. При этом я мог бы выбирать видео, которые хотел бы посмотреть на следующей неделе, и мне больше никогда не приходилось бы заходить на главную страницу YouTube.

Однако этот план не сработал.

Это была моя первая попытка использовать Lambda, и как я ни старался, я не смог заставить все импортированные библиотеки работать одновременно. Чтобы выполняться, коду требовался почтовый клиент boto3, OAuth для вызова API, Pandas для хранения результатов, и множество модулей, от которых они зависят. Обычно установка этих пакетов довольно проста, но на Lambda возникли дополнительные сложности. Во-первых, там есть лимиты на загрузку файлов, так что мне пришлось упаковать библиотеки, а потом распаковать их после загрузки. Во-вторых, AWS Lambda использует собственную версию Linux, которая затруднила использование правильных библиотек с кросс-платформной совместимостью. В-третьих, мой Mac вел себя странно с ее виртуальными окружениями.

Потратив около 10-15 часов на поиск советов на StackOverflow, загрузку и повторную загрузку различных codebase и совещания с несколькими друзьями, я так и не смог заставить все это заработать. Так что, в конце концов я решил сдаться (если у вас есть какие-нибудь хорошие идеи, сообщите мне!)

Вместо этого, я реализовал план Б: запускать скрипт вручную на своем локальном компьютере раз в неделю (после автоматического напоминания через email). Честно говоря, это не конец света.

Итоговые мысли

В целом, это был действительно забавный проект. Я научился использовать YouTube API, познакомился с AWS Lambda и создал инструмент, который могу использовать в дальнейшем.

Использование своего кода для принятия решений, какие видео смотреть, повысило мою продуктивность, по крайней мере, пока я способен отказываться от переходов по ссылкам вроде “смотри также”. Возможно, я и пропущу какие-нибудь интересные видео, но я и не пытался “поймать” все видео, заслуживающие просмотра (и не думаю, что это вообще возможно). Вместо этого я хотел поднять планку качества тех видео, которые я действительно смотрю.

Этот проект – лишь одна из множества моих идей, относящихся к автоматизации обработки информации. Я верю, что в этой области есть огромный потенциал для повышения нашей продуктивности и высвобождения нашего времени посредством разумного цифрового минимализма.

Если вы хотите присоединиться к моему путешествию, вы можете добавиться в мой почтовый список и на мой канал YouTube.

Возможные дальнейшие шаги

В целом, проект еще достаточно сырой, и здесь многое можно сделать:

  1. Метрика для ранжирования видео довольно груба, и я мог бы ее улучшить. Естественным следующим шагом было бы встроить соотношение лайков и дизлайков.
  2. При задании условий поиска также много условностей. Если строка поиска не содержится в названии видео или его описании, видео не будет выбрано. Я мог бы исследовать способы обойти эту проблему.
  3. Я мог также создать интерфейс, позволяющий пользователю просто вводить условия поиска и период поиска. Это сделало бы инструмент более доступным, а также позволило бы пользователям смотреть видео, не заходя на youtube.com.
  4. В настоящее время код работает довольно медленно. Я не приложил особых усилий к его оптимизации и ускорению, учитывая, что я собирался запускать этот код всего раз в неделю. Но есть несколько очевидных мест, где можно было бы повысить эффективность.

Полезные ссылки

Похожие проекты:

YouTube API:

AWS Lambda:

21
Ноя
2020

как найти элемент в iframe?

помоги с проблемой, есть компонент в который входит iframe с видео youtube. Для этого компонента подготовил превьювер с кнопкой по нажатию на которую, превьювер исчезает и запускается видео. Как мне найти элемент video в iframe. Пытаюсь че…

05
Ноя
2020

MediaStream JavaScript

Как можно отправить поток видео на сервер?
Есть данный фрагмент клиента:
var socket = io.connect(‘http://127.0.0.1:8000/’);

function pageOnLoad() {
startTranslation();
}

function startTranslation() {
if (navigator.mediaDevices …

19
Окт
2020

Процент просмотра видео

Есть собственный внутренний сайт (портал). Если ли какая-то возможность получить информацию о том, сколько процентов (или секунд) видео просмотрел пользователь.
Видео не с youtube, а находится на внутреннем сервере.
p.s.: на сколько знаю, …

12
Окт
2020

Повесить событие на плеер из iframe

Доброго времени суток.
Имеется группа (vk.com), которая подгружает видеоролики из youtube.com. При переходе в сам пост, для того чтобы запустить ролик, человек кликает на кнопку play. А после с Ютуба по средствам iframe подгружается плеер …

03
Окт
2020

При добавлении кастомной кнопки play/pause для видео не работают элементы controls

Задача кастомизировать только кнопку в центре видео (по макету), элементы controls должны оставаться стандартными.
Кнопку play/pause сделала, видео проигрывается (кнопка пропадает) и останавливается (кнопка появляется), панель controls так…

24
Сен
2020

Автоматизированный рендеринг видео

Задача следующая: есть готовый шаблон для создания видео из фото (с переходами, эфетами и т.д. (Affter Effect, sony vegas…), есть папка с фотографиями которые нужно вставить в шаблон. Как сделать рендеринг в автоматическом режиме? Примем…

29
Авг
2020

Как сделать видеоплеер с ютуба на JAVA?

Только изучаю JAVA, решил написать простой видеоплеер.
Плеер предельно простой: воспроизводит видео с ютуба. То есть как я понимаю мне нужно указать URL видео на сайте и при запуске программы должно воспроизводиться это видео.
Подскажите с…

28
Авг
2020

Как разделить видеофайл на сцены

Есть видеофайл, представляющий собой нарезку из разных роликов. Необходимо разделить его на эти ролики. Мне приходит в голову один только вариант – разложить файл на отдельные кадры и сравнивать каждый последующий с предыдущим (как? По как…

05
Авг
2020

Как показать два разных видео как одно?

Дабы сэкономить место на хостинге на сайте с большим количеством видео, надо чтобы сначала шло видео-превью сайта, а потом прямо перешло к самому видео (чтобы юзер не заметил и чтобы в каждое видео не надо было вставлять превью сайта и так…