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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #375 · 7.06

Напомню, что стартовал третий сезон лучшего сериала современности: The Boys. Если вы любите кино про супергероев, то вам нужно его смотреть, потому что это новый и нестандартный взгляд на привычную тему. Если вы ненавидите кино про супергероев, то вам нужно его смотреть, потому что весь фильм построен вокруг ненависти к супергероям. Пожалуй, вам не нужно его смотреть, только если вы жанровый сноб, и в принципе не признаёте абсолютно любые произведения на тему фантастики, сверхспособностей и всего такого. Но даже в этом случае там есть крутой харизматичный Карл Урбан и невероятно талантливый многоплановый Энтони Старр. А я пока качаю и засяду на выходных смотреть то, что уже вышло. #fiction

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