请生成一串代码并符合以下要求： 1.代码用Python3.0版本并使用Jupyter Notebook环境； 2.代码需要逐行注释；3.设计一个可以处理视频的CNN模型

好的，以下是一段使用Python 3.0版本和Jupyter Notebook环境的代码，使用CNN模型处理视频数据。

# 导入需要使用的库
import numpy as np
import cv2
import os
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten

# 定义CNN模型
model = Sequential()

# 第一层卷积层，使用32个大小为3x3的卷积核，激活函数为ReLU，输入形状为(240, 320, 3)
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(240, 320, 3)))

# 最大池化层，池化大小为2x2
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 第二层卷积层，使用64个大小为3x3的卷积核，激活函数为ReLU
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))

# 最大池化层，池化大小为2x2
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 将卷积层的输出展平为一维向量
model.add(Flatten())

# 全连接层，输出维度为128，激活函数为ReLU
model.add(Dense(128, activation='relu'))

# 输出层，输出维度为1，激活函数为sigmoid
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型，使用binary_crossentropy损失函数和adam优化器
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 加载视频数据
video_path = 'video.mp4'
cap = cv2.VideoCapture(video_path)

# 定义一个变量，用于记录视频帧数
total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))

# 定义一个空数组，用于存储视频帧数据
video_data = np.empty((total_frames, 240, 320, 3), dtype=np.uint8)

# 读取视频帧数据
i = 0
while(cap.isOpened()):
    ret, frame = cap.read()
    if ret == False:
        break
    video_data[i] = cv2.resize(frame, (320, 240))
    i += 1

cap.release()

# 将视频帧数据归一化为0到1之间的浮点数
video_data = video_data.astype('float32') / 255.0

# 训练模型，使用前80%的视频帧作为训练数据，后20%的视频帧作为测试数据
train_split = int(total_frames * 0.8)
x_train = video_data[:train_split]
y_train = np.zeros(train_split)

test_split = total_frames - train_split
x_test = video_data[train_split:]
y_test = np.zeros(test_split)

model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_test, y_test), epochs=10, batch_size=32)

# 保存模型
model.save('video_model.h5')

这段代码定义了一个简单的CNN模型，用于处理视频数据。首先，我们加载视频数据，并将其存储在一个数组中，然后将其归一化为0到1之间的浮点数。接下来，我们使用前80％的视频帧作为训练数据，后20％的视频帧作为测试数据。最后，我们使用训练数据训练模型，并将模型保存到磁盘上。