TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← OnePlus Guide

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Trouver du contenu similaire

Chaîne source @OnePlusGuide · Post #2575 · 11 juin

~ Google rilascia la Beta 1 di Android 11 ~ #R Dopo aver posticipato a data da destinarsi l'evento per il lancio della Beta 1 di Android 11, Google decide di rilasciarla così, un po' in segreto. La prima cosa che salta all'occhio è che a differenza della prima beta di Android 10, rilasciata in contemporanea a dispositivi sia di Google che di grossi altri marchi, questa, fino ad ora è stata rilasciata solo per la gamma Pixel. Detto questo andiamo a vedere il changelog: -Privacy: sarà possibile concedere alle app l'autorizzazione una volta sola, inoltre tutte le autorizzazioni concesse verranno revocate dopo un certo periodo. -Controlli: aggiunto un nuovo menù che garantisce una gestione più rapida dei dispostivi smart home di Google. -Notifiche: sono ufficialmente introdotte le notifiche a bolla (quelle stile Massenger, per capirci😂). Fr3uds

Hashtags

Résultats

3 posts similaires trouvés

Recherche : #sounds

当前筛选 #sounds清除筛选
Interesting Planet 🌍

@interesting_planet_facts · Post #1053 · 19/11/2025 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 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