TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #121 · 30.12

У робота-пылесоса оптический датчик расстояния — излучает свет и смотрит на его отражения от стен. Робот этим датчиком сканирует комнату и строит её план, а потом уже пытается заехать в то или иное помещение. В прихожей и коридоре стоит большой икеевский шкаф с зеркалами. Робот видит отражение стен в зеркале и строит план аж до них, рисуя на карте несуществующий кусочек коридора. Естественно, физически он попасть в эту часть пространства не может, и просто считает, что там есть какое-то препятствие, но за ним комната с его точки зрения продолжается. Так что да, у меня есть настоящая карта зазеркалья. #gadgets

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #sounds

当前筛选 #sounds清除筛选
Interesting Planet 🌍

@interesting_planet_facts · Post #1053 · 19.11.2025 г., 18:11

🌎 In 1977, the Soviet Venera 14 probe recorded mysterious low-frequency “thunder”-like sounds on Venus. Scientists now attribute these to seismic activity or wind interacting with the planet’s dense atmosphere. Venus’s surface winds move slowly, but thick air carries sound much farther than on Earth. ✨ #Venus⚡#sounds⚡#space 👉subscribe Interesting Planet 👉more Channels ​

djangoproject

@djangoproject · Post #255 · 02.02.2017 г., 18:57

https://github.com/tyiannak/pyAudioAnalysis #pyAudioAnalysis is a Python library covering a wide range of audio analysis tasks. Through pyAudioAnalysis you can: Extract #audio features and representations (e.g. mfccs, spectrogram, chromagram) Classify unknown #sounds Train, parameter tune and evaluate classifiers of audio segments Detect audio events and exclude silence periods from long recordings Perform supervised segmentation (joint segmentation - classification) Perform unsupervised segmentation (e.g. speaker diarization) Extract audio thumbnails Train and use audio regression models (example application: emotion recognition) Apply dimensionality reduction to visualize audio data and content similarities