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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #39 · 5.06

Судя по обсуждениям в сети, агрессия народа по отношению к электросамокатам практически единодушная, и это очень интересный феномен. Некоторая относительно привилегированная группа людей с целью увеличения комфорта своего передвижения экспроприировала себе часть общественной территории, причиняет много неудобств пешеходам и является угрозой их безопасности. Кошмар! Ведь никогда такого не было! Нет никакой другой группы людей, которая отжала 75% территории городов ради собственного комфорта, создаёт огромное количество неудобств пешеходам и является одной из самых статистически частых причин гибели людей в мирное время. «Вы не понимаете, это другое». #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