這是個(gè)用于處理大型多維數(shù)組和矩陣的庫(kù)，對(duì)于處理大量的視頻數(shù)據(jù)非常有用。

這是個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具，方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和分析。

這是個(gè)開(kāi)源的計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件庫(kù)，用來(lái)進(jìn)行視頻處理和分析。

這兩個(gè)是深度學(xué)習(xí)框架，用來(lái)構(gòu)建復(fù)雜的模型，如視頻分類(lèi)、對(duì)象檢測(cè)等。

這兩個(gè)是Web開(kāi)發(fā)框架，用來(lái)構(gòu)建后端服務(wù)，支持短視頻的上傳、下載和分享等功能。

這兩個(gè)是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，用來(lái)存儲(chǔ)大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如用戶(hù)行為數(shù)據(jù)、視頻元數(shù)據(jù)等。

可能會(huì)用到些與科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)分析相關(guān)的依賴(lài)項(xiàng)，如NumPy、SciPy、Pandas等，可能使用Matplotlib、Seaborn等可視化庫(kù)來(lái)幫助理解和解釋數(shù)據(jù)。

涉及到生產(chǎn)過(guò)程中的質(zhì)量控制或者產(chǎn)品設(shè)計(jì)，可能會(huì)用到OpenCV來(lái)進(jìn)行圖像處理，或者用TensorFlow、PyTorch進(jìn)行模式識(shí)別。

是做個(gè)性化推薦或者客戶(hù)畫(huà)像，會(huì)用到Scikit-learn這樣的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，以及Pandas和Numpy這樣的數(shù)據(jù)處理庫(kù)。