TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #221 · 5 мар.

В Python есть удобный почтовый debug-сервер. Он поможет проверить работу почты вашего web-проекта на этапе разработки без необходимости настраивать внешние сервисы или взаимодействие с реальными серверами Google или Yandex. Этот сервер просто печатает все сообщения в консоль. Таким образом удобно дебажить одноразовые ссылки активации или просто факт отправки письма по расписанию. Запускается очень просто: python3 -m smtpd -n -c DebuggingServer localhost:1025 Теперь настройте ваш проект на использование этого сервера. Например вот так настраивается Django: # settings.py if DEBUG: EMAIL_HOST = 'localhost' EMAIL_PORT = 1025 EMAIL_HOST_USER = '' EMAIL_HOST_PASSWORD = '' EMAIL_USE_TLS = False DEFAULT_FROM_EMAIL = '[email protected]' #django#tricks

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