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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #889 · 20.10

Компания Volvo отключила россиянам свои онлайн-сервисы, в том числе мобильное приложение для взаимодействия с автомобилями, ПО для сервисных центров итд. Причём, ограничение работает даже в том случае, если вы смогли перевезти свой автомобиль в другую страну: достаточно того факта, что он изначально был поставлен в Россию. Пару лет назад мы с командой выиграли IT-хакатон от компании Volvo. По окончании нас попросили подписать документы о полной передаче нашего кода в собственность компании и отказе от любых прав на него. Не исключено, что этот код был в итоге как-то использован, и крутится где-нибудь на серверах Volvo. Если не код, то хотя бы концепция наша им тогда очень понравилась. Как говорится, можно вывезти Volvo из России, но... #dev

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