TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #220 · 3 мар.

Несмотря на то, что проекты линейки Qt For Python (все версии PySide и PyQt) считаются полноценными production-решениями, они всё еще недоделаны и постоянно развиваются. В частности, не все классы оригинального С++ фреймворка реализованы с Python-версиях. Некоторые классы действительно пропущены за ненадобностью. Например, вместо QVariant можно использовать любой Python-объект, вместо QString простые Python-строки и тд. Но есть классы до которых просто еще не добрались разработчики. На этой странице↗️ можно посмотреть полный список нереализованных классов. При этом в разных биндингах состав может отличаться. К примеру те же QString и QVariant всё ещё доступны в PyQt4. #qt

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