TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #120 · 17 јул.

Опубликовал для вас один из своих учебных проектов моего курса про PySide2 — LaunchPanel. Это панель, которая выезжает сверху экрана когда к ней подводишь курсор. Содержит кнопки для запуска любых команд. 🔸 можно добавить любые команды 🔸 одна кнопка может содержать много вариантов одной команды. Доступ к ним через контекстное меню 🔸 панель настраивается через файлы конфига Но самое главное в этом проекте то, что почти каждая строка задокументирована!😱 Что используется в проекте? 🔸 стилизация виджетов через StyleSheet 🔸 настройка отображения окна как панели без рамок, заголовка и всего остального 🔸 использование файлов конфига 🔸 HTML текст в виджетах 🔸 анимация свойств виджета (позиция и прозрачность) 🔸 реакция виджета на курсор 🔸 запуск подпроцессов 🌎 Исходники забираем здесь Смотрите, изучайте, пользуйтесь 😉 #qt#source

Hashtags

Резултати

Пронајдени 3 слични објави

Пребарај: #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