如何入门

前辈经验助你零基础找到全新技术领域学习方向

如何入门视频剪辑

18/04/15 12:34

版本 201804

不管是院线上映的各种电影巨制,还是每个人都可以拍的日常小视频,都离不开视频剪辑。当今社会,在学习及工作方面,需要用到视频剪辑的地方会越来越多,而基础的视频剪辑技能学起来并不困难,却能够很容易的表现出来,这样就可以获得别人的肯定并转化为自己努力的动力,使自己充满自信、越来越强。

什么是视频剪辑?

视频剪辑是通过软件自由改变素材的时间与空间、声音与图像,进而产出融入自己思想的「独创」视频的一门技术。

视频剪辑能做什么?

视频剪辑能做的事情实在是太多了,下面主要列举和我们比较相关的。

  • 微电影。像是思修、毛概这样的课很有可能会布置微电影的作业,并将其算作总成绩的一部分。
  • 团日活动。某些团日活动会要求以视频的形式来展现,如:拍摄一个反映学雷锋,做好事的短片。
  • 文体宣。军训前可以报名,如果被选上,军训时就不用和其他人一起挨训,而是待在有空调的屋子里进行视频剪辑。
  • 各种学生组织。北邮青年新媒体中心有一个部门就是影视栏目部,想进入这里工作,视频剪辑是必备技能;学生会公众号上的文章有些需要搭配视频,自然也就要有人去剪辑了;就连岌岌可危的科协在招募信科部成员时都会要求掌握视频剪辑。
  • 科技委员。导员可能会给你布置制作班级视频的任务,学院新年晚会时也要宣传视频。
  • 演示视频。类似智能开源硬件基础、程序设计基础,会要求随实验报告附上演示视频。
  • Presentation。展示或演讲用PPT一般会搭配视频。
  • 鬼畜制作。B站上有很多有趣的鬼畜视频,想要制作这些,视频剪辑是基础。
  • 配音。有同学爱好配音,想要把原声去掉,视频剪辑必不可少。
  • 教程录制。把知识分享给他人是一个巩固自己已有知识的绝妙方式,视频剪辑可以让你的教程更加出彩。

视频剪辑与其他领域的关系是什么?

视频剪辑与影视特效领域结合的十分紧密。就好像Adobe的Pr与Ae亲如手足一样,想要做出华丽的视频二者缺一不可。特效软件虽然可以实现很多复杂的效果与变化,最终还是需要剪辑软件来进行裁减与连接,自然特效软件本身也可实现剪辑,但是仿若宝剑切菜,力不从心。

视频剪辑困难吗?我也能学习视频剪辑吗?

视频剪辑和任天堂的游戏差不多,都是易学难精,如果是简单的视频剪辑,即便是几岁的小孩也可以轻易做到,可是想要真正靠剪辑来充分表达自己的想法与感情或实现某些效果也并非易事。我们都知道,人和大猩猩的基因组相似度98.8%,但最后呈现出来却有着极大的差别。好的剪辑与坏的剪辑也是如此,同样的素材交给不同人剪会有云泥之别。

视频剪辑的入门可以说是非常简单了,你甚至连电脑都不用,拿起手机就可以开始剪。

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如何撰写「如何入门」系列文章

18/04/7 22:01

版本 201804

如何入门系列文章是一系列面向北邮本科学生,搜集前辈们的经验为对任何一种特定技能和领域感兴趣的同学们提供参考的文章。感谢每一位愿意分享自己学习历程和经验的作者。

我也能撰写「如何入门」系列文章吗?

只要你对某一个特定的话题和领域有一些了解,知道利用那些教程和资源进行学习,并且曾经了解、或者参与过我们校内相关的社团和活动,就欢迎你来为同学们分享经验。

不需要担心你的知识不够全面和准确,写出来的文章存在错误和缺漏。每一个特定话题的文章都会不断补充和年年更新,以跟上变化的技术潮流。哪怕你来写一个简单的草稿,等待其他人来补充也是很好的。

「如何入门」系列文章的目标是?

我们并不想简单重复谷歌、百度、知乎上很容易就能获取到,并且比我们做得更好的各方面的入门教程和指南。

我们希望帮助对某些特定话题和领域如「游戏制作」「Web 开发」「人工智能」「界面设计」等有些兴趣,但是却不知道需要学习哪些具体的技术、找不到学习的方向而感到迷茫的同学。我们还希望告诉同学们,如何在大学生活中利用学校里有的活动和社团等资源更好的学习这门技术,并处理好这个方向与学习、考研、就业等出路的关系。

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如何入门机器学习

18/04/7 20:45

版本 201804

看到一张美图,可惜是低分辨率的,我们会立刻想到用 Google 去搜索原图;和外语使用者交流,我们会马上想到用翻译工具;再比如用手写下的文字,能被轻易转化为数字化的文本;拿起手机扫描二维码,其中的信息就会被解读 …… 对于其背后的技术,你可能曾经了解过,也可能对此一无所知。其实,这一切的一切,都有赖于机器学习。

什么是机器学习?

机器学习是当前非常热门的人工智能领域使用的主要技术。

机器学习能做什么?

机器学习已经被广泛的运用在解决各种现实生活中的问题,包括但不限于:

  • 游戏博弈。例如战胜了李世石和柯洁的围棋对战人工智能 AlphaGo ,不是利用游戏内部接口而是实际识别屏幕内容和操作鼠标来打星际的 AI 等。
  • 图像识别和处理。例如 PhotoShop 中对图片缺损的部分使用智能内容识别补全, Waifu2X 等能把低清晰度的图片重绘放大,Twitter 和 Facebook 自动在用户发表的图片中识别人脸并标记,文本扫描和识别的 OCR 软件等。
  • 声音和视频处理。分析音频判断声源的个数和分布,将录制的影像变化为任意名人的声音或视频,针对监控录像自动警告暴力行为,应用于自动驾驶的街景物体识别算法等。
  • 自然语言处理(NLP)。例如引入了能理解上下文含意使翻译文本通顺的 Google Translate 工具,能通过文本识别文本是否是同一作者、是否涉及剽窃以及作者的感情态度是积极还是负面等等的工具。
  • 艺术创作。例如利用 DeepDream 生成梦境一般的图画,利用风格迁移算法改造绘画或者照片的风格,自动生成动漫角色或者卡通角色等。
  • …… 以及更多过去需要人类经验,但是可以被机器学习自动化替代的领域。

机器学习技术与其他领域的关系是什么?

机器学习与数据科学领域结合的十分紧密。深度学习是近年来兴起的一种实用的机器学习方法,指的是通过训练多层的神经网络模型来解决问题,另外重要的还有 AlphaGo 使用的能让机器通过不断试错获得经验的强化学习、能把机器学习的模型同时应用在多个类似的问题的迁移学习等。

机器学习困难吗?我也能学习机器学习吗?

就像编程是一个方便自己和解决实际问题的工具一样,机器学习是一种新的编程方式:不需要再手动编写所有的 if-else 条件语句,而是让算法自动通过一组数据进行学习,发现其中的规律。

机器学习并不困难。只需要有普通的数学基础和会一点编程语言,只要感兴趣,就可以开始入门。

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