做视频的软件PR你有吗？好用吗？

软件介绍：

Adobe Premiere Pro CS5，由Adobe公司推出。Pr CS5是一款编辑画面质量比较好的软件，有较好的兼容性，且可以与adobe公司推出的其他软件相互协作。目前这款软件广泛应用于广告制作和电视节目制作中。Adobe Premiere Pro是目前最流行的非线性编辑软件，是数码视频编辑的强大工具，它作为功能强大的多媒体视频、音频编辑软件，应用范围不胜枚举，制作效果美不胜收，足以协助用户更加高效地工作。Adobe Premiere Pro以其新的合理化界面和通用高端工具，兼顾了广大视频用户的不同需求，在一个并不昂贵的视频编辑工具箱中，提供了前所未有的生产能力、控制能力和灵活性。Adobe Premiere Pro是一个创新的非线性视频编辑应用程序，也是一个功能强大的实时视频和音频编辑工具，是视频爱好者们使用最多的视频编辑软件之一。

Premiere CS5新增功能

1.提升的性能为新的回放引擎优化你的系统测试新引擎

2. 新的非磁带格式导入系的非磁带格式red的R3d格式导入OnLocation导入

3. GPU加速了解GPU加速使用新的Ultra Key

4. 从脚本到屏幕的快速转移了解从脚本到屏幕的流程加强利用语音分析的参考脚本设置搜索点

5. 编辑增强从DVD导入使用新的编辑工具更精确的控制关键帧使用人脸侦测定位剪辑从Final Cut Pro和Avid的Media Composer转移工程

6. 导出改进直接导出使用Adobe Media Encoder

Adobe Premiere CS5系统安装要求

·Intel® Core™2 Duo 或 AMD Phenom® II 处理器；需要 64 位支持*

·需要 64 位操作系统*：Microsoft® Windows Vista® Home Premium、Business、Ultimate 或 Enterprise（带有 Service Pack 1）或者 Windows 7

·2GB 内存（推荐 4GB 或更大内存）

·10GB 可用硬盘空间用于安装；安装过程中需要额外的可用空间（无法安装在基于闪存的可移动存储设备上）

·编辑压缩视频格式需要 7200 转硬盘驱动器；未压缩视频格式需要 RAID 0

·1280x900 屏幕，OpenGL 2.0 兼容图形卡

·GPU 加速性能需要经 Adobe 认证的 GPU 卡

·为 SD/HD 工作流程捕获并导出到磁带需要经 Adobe 认证的卡

·需要 OHCI 兼容型 IEEE 1394 端口进行 DV 和 HDV 捕获、导出到磁带并传输到 DV 设备

·ASIO 协议或 Microsoft Windows Driver Model 兼容声卡

·双层 DVD（DVD -R 刻录机用于刻录 DVD；Blu-ray 刻录机用于创建 Blu-ray Disc 媒体）兼容 DVD-ROM 驱动器

·需要 QuickTime 7.6.2 软件实现 QuickTime 功能

Premiere CS5安装教程

1，运行cs5.5安装文件夹里Set-up-安装文件.exe的文件。

2，在安装过程中输入序列号：1132-1415-7997-9591-1516-0383

3，完成破解安装。

4，用下载文件夹里的Premiere CS5.5_中文化程序V1.00的文件 进行汉化，

5，最后打开CS5.5界面就会是中文版的。

6，注意本版本只能安装在64位系统里。

下载地址：

大数据究竟是什么？大数据有哪些技术呢？

大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。

就以悟空问答为例说说大数据的故事。以下说的数字都不是真实的，都是我的假设。

比如每天都有1亿的用户在悟空问答上回答问题或者阅读问答。

每天产生的内容

假设平均有1000万的用户每天回答一个问题。一个问题平均有1000的字, 平均一个汉字占2个字节byte，三张图片, 平均一帐图片300KB。那么一天的数据量就是：

文字总量：10,000,000 * 1,000 * 2 B = 20 GB

图片总量: 10,000,000 * 3 * 300KB = 9 TB

为了收集用户行为，所有的进出悟空问答页面的用户。点击，查询，停留，点赞，转发，收藏都会产生一条记录存储下来。这个量级更大。

所以粗略估计一天20TB的数据量. 一般的PC电脑配置大概1TB，一天就需要20台PC的存储。

如果一个月的，一年的数据可以算一下有多少。传统的数据库系统在量上就很难做到。

另外这些数据都是文档类型的数据。需要各种不同的存储系统支持，比如NoSQL数据库。

需要分布式数据存储，比如Hadoop的HDFS。

数据的流动

上述1000万个答案，会有1亿的人阅读。提供服务的系统成百上千。这些数据需要在网上各个系统间来回传播。需要消息系统比如Kafka。

在线用户量

同时在线的用户量在高峰时可能达到几千万。如此高的访问量需要数前台服务器同时提供一致的服务。为了给用户提供秒级的服务体现，需要加缓存系统比如redis。

机器学习，智能推荐

所有的内容包括图片都会还用来机器学习的分析，从而得到每个用户的喜好，给用户推荐合适的内容和广告。还有如此大量的数据，必须实时的分析，审核，审核通过才能发布，人工审核肯定做不到，必须利用机器来智能分析，需要模式识别，机器学习，深度学习。实时计算需要Spark，Flink等流式计算技术。

服务器的管理

几千台服务器，协同工作。网络和硬件会经常出问题。这么多的资源能够得到有效利用需要利用云计算技术，K8S等容器管理工具。还需要分布式系统的可靠性和容灾技术。

本人，@小马过河Vizit，专注于分布式系统原理和实践分享。希望利用动画生动而又准确的演示抽象的原理。欢迎关注。

关于我的名字。小马过河Vizit，意为凡事像小马过河一样，需要自己亲自尝试，探索才能获得乐趣和新知。Vizit是指Visualize it的缩写。一图胜千言，希望可以利用动画来可视化一些抽象的原理。

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。 [6] 大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：

第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。