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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #253 · 15.03

Хотя, чисто практическая польза, конечно же, тоже есть. Автомобиль стоит в тепле и без воздействия осадков. Я за зиму столько подснежников повидал, столько покрытых слоем льда повозок, мне даже жалко: человек купил себе вещь за несколько миллионов и ставит её ржаветь в грязь или лужи. Ещё в паркинге машина лучше охраняется. И её с меньшей вероятностью кто-то зацепит и свалит. Но самое главное — не нужно вообще переживать, найдёшь ли ты место во дворе. Не нужно часами ездить вокруг. В любое время суток и любую погоду ты сможешь вернуться домой на автомобиле, и тебе будет, куда его поставить. Удивительно, насколько люди не любят себя и свои вещи, что до них такая простая логика не доходит. #life

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