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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #658 · 20.11

Зацените, я, оказывается, 10 лет назад уже заметил, что с системными кнопками на Android что-то не так, и подход к их проектированию надо менять. Сейчас в 2022 абсолютное большинство Android телефонов либо в режиме "Кнопки на экране, когда нужны", либо, что еще удобнее, в режиме жестов вообще без кнопок. Это совершенно очевидный вектор развития. Год назад я предсказывал, что Apple откажется от моноброви (потому что это очевидно очень плохое решение), но сделает это со скрипом, чтобы сохранить хорошую мину при плохой игре. И вот, Apple ввела этот свой островок: типа мы убираем монобровь, но постепенно. Через пару поколений дорастут до камеры-точки или, если хватит смелости, до подэкранной. Запомните этот твит. #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