TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #319 · 11 апр.

Блокировки, они повсюду... Ох как надоела эта тенденция. Наша IT индустрия буквально стреляет себе в ногу силами определённых личностей и их мнений о том как для нас будет лучше. Как бы там ни было, сейчас все советуют экстренно качать и переносить свои видосы с YouTube на отечественные аналоги. Да, можно использовать оконные софты со всеми удобствами (VLC или Youtube Video Downloader), но мы лучше покодим😉 Я набросал небольшой скрипт для скачивания плейлиста с YouTobe в один клик. Из зависимостей только модуль pytube. ▫️ Для скачивания выбирается максимально доступный размер видео файла. ▫️ Если файл уже существует то скачивания не будет. Удобно для апдейта обновлений. ▫️ Скрипт качает всё из плейлиста с помощью класса pytube.Playlist. Если хотите скачать канал, то просто замените класс на pytube.Channel from pytube import Channel PLAYLIST_URL = 'https://www.youtube.com/channel/XXXXXXXXX' playlist = Channel(PLAYLIST_URL) Забираем здесь ➡️ #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