TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #61 · 2 апр.

Ранее я уже упоминал о другой фишке из ˍˍfutureˍˍ , это оператор деления. from __future__ import division Суть проста. Раньше сложность типа данных результата поределялась типом самого сложного операнда. Например: int/int => int int/float => float В первом случае оба операнда int, значит и результат будет int. Во втором float более сложный тип, поэтому результат будет float. Если нам требуется получить дробное значение при делении двух int то приходилось форсированно один из операндов конверировать в float. 12/float(5) => float Но с новой "философией" это не требуется. В Python3 "floor division" заменили на "true division" а старый способ теперь работает через оператор "//". >>> 3/2 1.5 >>> 3//2 1 То есть теперь деление int на int даёт float если результат не целое число. В классах теперь доступны методы __floordiv__() и __truediv__() для определения поведения с этими операторами. Данный переход описан в PEP238. #pep#2to3#basic

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