请问如何把qq视频的视频流转移到自制的窗口里然后任意放大缩小啊

ysgs129 2011-01-25 11:04:14

如题，就是把qq视频窗口视频流通过点击，转移到另外一个窗口，然后在此窗口里任意放大缩小此视频界面。。
急急需求指点帮助，越具体越好。。。。。

请问如何把qq视频的视频流转移到自制的窗口里然后任意放大缩小啊

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rageliu 2011-01-26

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它是基于ds的，可以尝试put_owner。
不过从一个进程到另一个进程的话，不知道直接put_owner行不行，
不知道需要不需要其他设置
测试下就知道了

个人关于C/C++基础学习的回顾与总结

经过多轮补充，现整理出覆盖存储、网络、计算、安全、数据治理、AI治理、物联网/工控、管理与经营八大领域的完整需求目录，共60条详细需求。

13 | 司法诉讼 | 原告律师 | 争取和解优势 | 证据披露的序贯博弈 | 策略性证据释放 | 持有证据集E = {强证据e_s，中证据e_m，弱证据e_w}。设公众原有认知人格向量为 Pold=(p1，p2，...，pk)，其中p_i为负面特质（如“不敬业”）。危机后，通过行为序列 {At}和宣传，将公众认知向新向量 Pnew引导，使得在关键维度上， Pnew与 Pold的余弦相似度降低，并与一个正面的、可接受的“原型”（如“浪子回头”、“慈父”）对齐。

详情可查看下方数据集可视化效果。【数据集概况】 · 检测类别（中文）：[中央处理器(CPU)] · 训练集：810 张 · 验证集：82 张 · 测试集：40 张 · 总计：932 张该数据集聚焦于工业制造环境中中央处理器的精准识别，通过多背景、多光照条件下的图像采集，构建了覆盖典型生产场景的高质量样本库。数据集中中央处理器以标准封装形态呈现，背景涵盖金属台面、彩色渐变板及纹理表面，充分模拟实际生产线中的视觉干扰因素，为自动化质检与智能分拣系统提供了可靠的数据支撑。... 【训练曲线与评估图】【模型训练配置】参数 | 值模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备【关键指标汇总】训练了 37 个 epoch，最终轮指标：指标 | 数值 mAP50 | **0.9650** mAP50-95 | 0.9173 Precision | 0.9967 Recall | 0.9647 train/box_loss | 0.4580 train/cls_loss | 0.2414 val/box_loss | 0.3658 val/cls_loss | 0.2987 【训练过程分析】 37 轮训练后 mAP50 达到 0.9650，模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降，后段趋于平稳，val_loss 无反弹，没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.9173，和 mAP50 差距仅 0.05，框的定位精度也很扎实。【模型性能评估】 Precision 0.9967、Recall 0.9647，精召双高，模型对中央处理器的检测能力强。【预测效果展示】验证集预测效果较好，检测框基本准确覆盖中央处理器，置信度整体偏高。【改进建议】 1...

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