1. Home
  2. Detail

@ruy_r.s: ¿Como editar un video más rápido? ⬇️⬇️ Si sos creador de contenido y tardas más de 3 horas en editar un video de 40 segundos, es porque no estás usando estas 3 técnicas que van a hacer que edites 100% más rápido Primero, siempre pero siempre hacé los cortes del video antes que todo. Lo primordial de todo es tener primero la base del video. Segundo, aprendé a usar atajos. Creeme que si dominás los atajos rápidos de tu programa, te vas a ahorrar muchísimo tiempo. Y tercero, yo lo que hago es dejar al final los efectos de sonidos, los colores, efectos y animaciones. Si aplicás estas 3, estoy segurísimo que vas a editar muchísimo más rápido. Y si querés saber personalmente cómo lo hago yo, comentá la palabra flash y te explico cómo. Sígueme si quieres mejorar tu contenido! #creadoradecontenido #contentcreator #content #contentcreationtips #editor #editordevideo #videoeditor #editing

Ruy
Ruy
Open In TikTok:
Region: VE
Saturday 14 June 2025 16:44:01 GMT
1526
134
6
3

Music

Download

No Watermark .mp4 (3.77MB) No Watermark(HD) .mp4 (3.77MB) Watermark .mp4 (3.9MB) Music .mp3

Comments

jeiskergonzalez
Jeisker :
el video tiene edicion, musica, un buen hook y te enseña, entonces porque no es viral?
2025-06-14 16:53:37
2
gabox_zs
Gaboo ZV :
flash
2025-07-01 03:35:20
0
jo_15_frases
️ :
oye bro me mandas algo 😢
2025-07-01 02:36:14
0
lauranavarro826
Laura Navarro :
Flash
2025-07-24 05:32:44
0
sarixxrp
Sari :
Flash
2025-07-02 15:30:11
0
To see more videos from user @ruy_r.s, please go to the Tikwm homepage.

Other Videos

Jersey Boxy One Piece V2 😎 asli kereeeen 🔥🔥🔥 #jersey #fyp #vintage #casualoutfits #onepiece
Jersey Boxy One Piece V2 😎 asli kereeeen 🔥🔥🔥 #jersey #fyp #vintage #casualoutfits #onepiece
mas masarap pag si mikha lim 😉🙂‍↕️ #binimikha #mikha #mikhaiah #bini #lai🦊 #ppop #foryou #4u #xybzca @bini_mikha
mas masarap pag si mikha lim 😉🙂‍↕️ #binimikha #mikha #mikhaiah #bini #lai🦊 #ppop #foryou #4u #xybzca @bini_mikha
All New vivo V60 | ZEISS Portrait So Pro. 📸 - Coming on this September 2025. The V-Pro Features : 📱 Quad Curve AMOLED Display 📷ZEISS All 50MP Camera 🔭 ZEISS 100x Telephoto Zoom 🔋6500mAh BlueVolt + 90W 💦 IP68&69 Pro Water Resistant 🍀 AI Block Spam Call , AI Super Link 📍Visit your nearest vivo authorized dealer to found out more. #vivo #vivoSabah #vivoMalaysia #vivoV60 #V60 #ZEISSPortraitSoPro #Telephoto #fyp
All New vivo V60 | ZEISS Portrait So Pro. 📸 - Coming on this September 2025. The V-Pro Features : 📱 Quad Curve AMOLED Display 📷ZEISS All 50MP Camera 🔭 ZEISS 100x Telephoto Zoom 🔋6500mAh BlueVolt + 90W 💦 IP68&69 Pro Water Resistant 🍀 AI Block Spam Call , AI Super Link 📍Visit your nearest vivo authorized dealer to found out more. #vivo #vivoSabah #vivoMalaysia #vivoV60 #V60 #ZEISSPortraitSoPro #Telephoto #fyp


Mi cabeza 24/7 be like #lean #labebecitabebelean #reggaeton #música #cantante #latina
Mi cabeza 24/7 be like #lean #labebecitabebelean #reggaeton #música #cantante #latina
Hierarchical Clustering (klasterisasi hierarkis) adalah metode unsupervised learning dalam machine learning yang digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan tingkat kemiripan atau jarak antar data, dengan membentuk struktur bertingkat (hierarki) berupa pohon atau diagram yang disebut dendrogram. Penjelasan Sederhana: Bayangkan kamu punya beberapa titik data dan ingin mengelompokkan mereka berdasarkan seberapa mirip atau dekat jaraknya. Hierarchical clustering akan mulai dengan: 1. Menganggap setiap data sebagai satu kelompok (klaster) sendiri. 2. Lalu secara bertahap menggabungkan dua klaster yang paling mirip atau paling dekat. 3. Proses ini terus berlanjut sampai semua data tergabung menjadi satu klaster besar. 4. Hasil akhirnya adalah struktur pohon (dendrogram), yang bisa
Hierarchical Clustering (klasterisasi hierarkis) adalah metode unsupervised learning dalam machine learning yang digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan tingkat kemiripan atau jarak antar data, dengan membentuk struktur bertingkat (hierarki) berupa pohon atau diagram yang disebut dendrogram. Penjelasan Sederhana: Bayangkan kamu punya beberapa titik data dan ingin mengelompokkan mereka berdasarkan seberapa mirip atau dekat jaraknya. Hierarchical clustering akan mulai dengan: 1. Menganggap setiap data sebagai satu kelompok (klaster) sendiri. 2. Lalu secara bertahap menggabungkan dua klaster yang paling mirip atau paling dekat. 3. Proses ini terus berlanjut sampai semua data tergabung menjadi satu klaster besar. 4. Hasil akhirnya adalah struktur pohon (dendrogram), yang bisa "dipotong" pada tingkat tertentu untuk mendapatkan jumlah klaster yang diinginkan. Dua Jenis Utama: 1. Agglomerative (Bottom-Up): Paling umum digunakan. Mulai dari setiap titik data sebagai klaster sendiri, lalu bergabung satu per satu ke dalam klaster yang lebih besar. 2. Divisive (Top-Down): Dimulai dari satu klaster besar berisi semua data, lalu dipecah terus-menerus menjadi klaster-klaster lebih kecil. Contoh: Misalnya kamu punya data pelanggan berdasarkan kebiasaan belanja. Dengan hierarchical clustering, kamu bisa mengelompokkan pelanggan yang belanjanya mirip ke dalam satu klaster. Kamu bisa lihat dendrogram untuk menentukan berapa banyak kelompok yang masuk akal (misalnya 3 atau 5 grup pelanggan). Dendrogram Dendrogram adalah grafik berbentuk pohon yang menunjukkan bagaimana klaster terbentuk dari bawah ke atas. Semakin pendek garis penggabungan, semakin mirip dua klaster tersebut. Kamu bisa memilih "tinggi pemotongan" tertentu untuk menentukan berapa klaster akhir yang ingin diambil. Kelebihan Hierarchical Clustering: Tidak perlu menentukan jumlah klaster di awal (berbeda dengan K-Means). Memberi gambaran visual lewat dendrogram. Cocok untuk data kecil hingga sedang. Kekurangan: Kurang efisien untuk dataset yang sangat besar (prosesnya lambat). Hasil bisa sangat dipengaruhi oleh cara menghitung jarak (distance metric) dan metode penggabungan (linkage), seperti: Single linkage (jarak terdekat antar klaster) Complete linkage (jarak terjauh) Average linkage (rata-rata) Ward's method (meminimalkan variansi dalam klaster)#foryou #learningai #artificialintelligence #fyp #hierarchicalclustering

About

Legal