TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← [404] — программирование

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @procode404 · Post #3976 · 7 мар.

​​⌨️Основы Linux — серия коротких видео Мастхэв плейлист для всех разработчиков: автор рассказывает только про самые важные темы без кучи непонятных команд в терминале. 1. Какой линукс выбрать новичку — лучшие дистрибутивы [4:45] 2. Переменные окружения Linux | Как безопасно хранить данные для проекта [3:31] 3. Основы SSH и SCP в одном видео | Настройка для безопасной работы [2:34] 4. Базовое руководство по TMUX - Окна, панели и сеансы через SSH [6:03] 5. Vim — Основы редактора за 5 минут на простых примерах [5:54] 6. Как пользоваться консольным браузером ELINKS [4:43] 7. Установка Arch Linux с графической оболочкой XFCE [8:19] #linux

Hashtags

Результаты

Найдено 3 похожих постов

Поиск: #sounds

当前筛选 #sounds清除筛选
Interesting Planet 🌍

@interesting_planet_facts · Post #1053 · 19.11.2025, 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, 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