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本发明实施例提供一种网络直播视频的异常动作定位方法、装置和存储介质，属于视频技术领域。该异常动作定位方法包括：基于多纤维网络对网络直播视频进行特征提取，以生成网络直播视频的片段级视频特征序列；对片段级视频特征进行处理，输出针对网络直播视频中的主播动作的类别激活序列和注意力分支；以及基于多实例学习方法计算类别激活序列与注意力分支的加权结果，生成针对主播动作的时序异常动作提名，其中时序异常动作提名用于指示针对网络直播视频的主播动作的异常动作定位结果。本发明实施例无需对视频进行大量标注，采用弱监督学习方式，降低数据标注成本和时间，满足对视频中时序异常动作的实时性定位需求，实现对异常动作的快速定位。

本发明公开了一种根据用户的硬件环境自动推荐网络直播参数的方法，包括：接收来自用户的网络直播请求，并根据该网络直播请求确定网络直播码率，根据网络直播码率确定网络直播最佳分辨率，根据用户主机的CPU性能确定其能够支持的最大网络直播分辨率，判断网络直播最佳分辨率是否大于确定的最大网络直播分辨率，如果大于，则选择最大网络直播分辨率作为网络直播分辨率，否则选择网络直播最佳分辨率作为网络直播分辨率，根据网络直播分辨率确定对应的最佳网络直播码率，判断最佳网络直播码率是否大于网络直播码率。本发明能够解决现有网络直播软件中由于用户错误设置了网络直播参数而导致影响网络直播效果的技术问题。