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python - Birdsong 音频分析 - 找出两个剪辑的匹配程度

我有大约100个wav音频文件,采样率为48000个相同物种的鸟类,我想测量它们之间的相似性。我从波形文件开始,但我(非常了解)更多关于使用图像的知识,所以我假设我的分析将在频谱图图像上进行。我有几个不同日子的鸟类样本。以下是一些数据示例,以及(对于未标记的轴表示歉意;x是样本,y是线性频率乘以10,000Hz):这些鸟鸣显然出现在“词”中,不同的歌曲片段可能是我应该比较的水平;相似词之间的差异以及各种词的频率和顺序。我想尝试去除蝉噪声-蝉的啁啾频率相当一致,并且倾向于相位匹配,所以这应该不会太难。似乎一些阈值可能有用。我听说大多数现有文献都使用基于歌曲特征的手动分类,例如Pandor

python - 按受欢迎程度列出 PyPI 包

已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提出有关书籍、工具、软件库等方面的建议的问题。您可以编辑问题,以便用事实和引用来回答它。关闭4年前。Improvethisquestion是否可以获得按受欢迎程度(总下载次数)排序的PyPI包列表?我无法在PyPI上找到执行此操作的方法。也许PyPI为此目的提供了一个数据库转储?如果我找不到更简单的方法,我计划使用他们的JSONAPI抓取PyPI。 最佳答案 PythonWheels网站列出了PyPI上下载次数最多的360个软件包,显示了

c++ - 在多大程度上可以将 C++ 指针视为内存地址?

当您学习C++时,或者至少当我通过C++Primer学习C++时,指针被称为它们指向的元素的“内存地址”。我想知道这在多大程度上是真的。例如,两个元素*p1和*p2是否具有属性p2=p1+1或p1=p2+1当且仅当它们在物理内存中相邻? 最佳答案 您应该将指针视为虚拟内存的地址:现代消费者操作系统和运行时环境在物理内存和您所看到的指针值之间至少放置了一层抽象。p>至于你的最后陈述,即使在虚拟内存地址空间中,你也不能做出这样的假设。指针算法仅在连续内存块(如数组)内有效。虽然允许(在C和C++中)将指针分配给经过数组(或标量)的一个点

mongodb - MongoDB 的 'lost data' 批评在多大程度上仍然有效?

“丢失数据”的批评在多大程度上对MongoDB仍然有效?I'mreferringtothefollowing:1.MongoDBissueswritesinunsafewaysbydefaultinordertowinbenchmarksIfyoudon'tissuegetLastError(),MongoDBdoesn'twaitforanyconfirmationfromthedatabasethatthecommandwasprocessed.Thisintroducesatleasttwoclassesofproblems:Inaconcurrentenvironment(co

c++ - 三元运算符的漂亮程度与if语句的比较

Closed.Thisquestionisopinion-based。它当前不接受答案。想改善这个问题吗?更新问题,以便editingthispost用事实和引用来回答。1年前关闭。Improvethisquestion我正在浏览一些代码,发现其中有一些三元运算符。这段代码是我们使用的库,应该很快。我在想我们是否要节省任何空间。您的经验是什么? 最佳答案 性能三元运算符的性能应该与编写良好的等效if/else语句没有区别...它们可以很好地解析为抽象语法树中的相同表示形式,并进行相同的优化等。您只能做的事情?:如果要初始化常量或引用

c++ - 三元运算符的漂亮程度与if语句的比较

Closed.Thisquestionisopinion-based。它当前不接受答案。想改善这个问题吗?更新问题,以便editingthispost用事实和引用来回答。1年前关闭。Improvethisquestion我正在浏览一些代码,发现其中有一些三元运算符。这段代码是我们使用的库,应该很快。我在想我们是否要节省任何空间。您的经验是什么? 最佳答案 性能三元运算符的性能应该与编写良好的等效if/else语句没有区别...它们可以很好地解析为抽象语法树中的相同表示形式,并进行相同的优化等。您只能做的事情?:如果要初始化常量或引用

ruby-on-rails - 把东西变成物体我应该疯狂到什么程度?

我对OOP还是个新手,我最初认为它是在对象中放入大量程序代码,然后我认为我已经完成了我的工作。但由于我在过去几周里进行了大量思考、阅读和编码(并查看好的代码,这是一种被严重低估的资源),我相信我开始掌握不同的观点。一旦您开始着手去做,这实际上只是一个清晰、简单和组织的问题。但现在我开始将事物视为对象,而不是黑白分明的对象。例如,我有一个解析器,通常解析器会返回一些我必须处理的字符串。但它有一个特殊情况,它必须返回一个数组,该数组中的内容以及它的格式有专门的规则。这只相当于两行加一个代码方法,但这段代码让我印象深刻,因为它没有完全适合Parser类,我想把它变成它自己的“ActionAr

【Android App】人脸识别中使用Opencv比较两张人脸相似程度实战(附源码和演示 超详细)

需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、比较两张人脸的相似程度直方图由一排纵向的竖条或者竖线组成,横轴代表数据类型,纵轴代表数据多少。图像直方图经常应用于特征提取、图像匹配等方面。 假设有两幅图像,它们的直方图很相似,这说明两幅图的像素分布相当接近,他们很可能来自相邻场景,相似度越高,两幅图越可能是同样来源,这便是直方图应用于图像匹配的缘由。OpenCV的Imgproc工具有一个compareHist方法,可以比较两个矩阵结构的相似程度,其内部就采用直方图比较两幅图像像素点灰度值的分布情况,因为只有灰度值参加比较,所以要先将全彩矩阵转为灰度矩阵再调用Imgproc的compareH

【Android App】人脸识别中使用Opencv比较两张人脸相似程度实战(附源码和演示 超详细)

需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、比较两张人脸的相似程度直方图由一排纵向的竖条或者竖线组成,横轴代表数据类型,纵轴代表数据多少。图像直方图经常应用于特征提取、图像匹配等方面。 假设有两幅图像,它们的直方图很相似,这说明两幅图的像素分布相当接近,他们很可能来自相邻场景,相似度越高,两幅图越可能是同样来源,这便是直方图应用于图像匹配的缘由。OpenCV的Imgproc工具有一个compareHist方法,可以比较两个矩阵结构的相似程度,其内部就采用直方图比较两幅图像像素点灰度值的分布情况,因为只有灰度值参加比较,所以要先将全彩矩阵转为灰度矩阵再调用Imgproc的compareH

过来人告诉你:Java学到什么程度可以找工作?

 大部分初次学习Java的同学都非常关注自己学到什么程度可以找工作就业,因为学习的目的一方面在于掌握知识、提高技能,另一方面就是就业谋生。今天笔者就来跟大家聊一聊一下Java学习到什么地步可以面试找工作。  任何企业,不论大小,对于初级的Java程序员没有太高的要求,但是现在的一些情况是在企业的一些项目里,有个别项目不完全是前后端分离的,所以最好会一些、懂一点前端的技术。另外,要掌握1到2种常用的框架,像SpringBoot、Mybatis这种。如果是Java培训期刚结束,我们不要心急,可以先找中小单位来面试,通过的话,先干一段时间积累工作经验,羽翼丰满后再另寻他处也是可以的。  Java想学