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最新推荐文章于 2025-08-22 23:47:35 发布
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#python

开发者计划基于开源项目创建一款铃声编辑软件，包括界面修改、铃声制作、变声功能，以及通过Python实现服务端程序，支持铃声上传、区分热门及音乐下载。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

想做一个铃声编辑的软件，搜索了一下有一个开源的项目 在google code上面，想在它的基础上来做

目前想的版本发布内容计划如下

1 简单修改界面，完成铃声的制作功能，和本地的铃声显示功能

2 加入变声功能，利用soundtouch开源库，处理frame，对帧做一下转换和处理。

3学习python，利用sina app实现一个服务端程序，可以完成本地铃声的上传，区分热门铃声，打算找一个open api的音乐服务提供商，实现音乐和铃声下载功能。


第一个版本V1实现最基本功能，希望后续的可以顺利实现



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iteye_3753
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ppt插件onekey
04-23
这是一款神奇的ppt插件，具有强大的功能，让你不再为不会ps而犯愁，在ppt中美化图片
java基础知识总结
yvya_的博客
08-19 1632
java 基础包含语法、面向对象，异常处理、文件操作等方面。
【GPT入门】第49课 LlamaFacotory 训练千问
spark_dev的博客
08-20 854
避坑经验：发现先安装vllm后安装LlamaFactory有依赖冲突，改为先安装LlamaFacotory后安装vllm。直接安装 2.2.0，这个安装有点久，耐心等。合并原模型与lora训练结果。autodl的学术加速。训练后，目录结构与大小。
数据预处理数据清洗准备篇-------pandas库的缺失值处理方法
Sunhen_Qiletian的博客
08-20 1293
解析引擎，可选 'c' (C语言引擎，更快) 或 'python' (Python引擎，功能更全)：填充方法 ('backfill', 'bfill', 'pad', 'ffill', None)：0 或 'index' (检查每列)，1 或 'columns' (检查每行)：0 或 'index' (删除行)，1 或 'columns' (删除列)：'any' (有缺失就删除) 或 'all' (全部为缺失才删除)：文件编码，如 'gbk', 'utf-8' 等。
Selenium使用指南
HUACE4600的博客
08-19 1452
前面的代码你看不懂，也没关系，我们再来叙述一下selenium工作的过程1.selenium client(python等语言编写的自动化测试脚本)初始化一个service服务，通过Webdriver启动浏览器驱动程序chromedriver.exe2.通过RemoteWebDriver向浏览器驱动程序发送HTTP请求，浏览器驱动程序解析请求，打开浏览器，并获得sessionid，如果再次对浏览器操作需携带此id。
疏老师-python训练营-Day53 对抗生成网络
最新发布
weixin_44861705的博客
08-22 546
然后我随机初始化这个造假币的a，我每次给他随机的输入，他会生成不同的假币，每一张假币都会让警察来判断，警察能够分别出真假，如果说你是假的，那么造假币的就要更新参数，如果是真的，那么造假币的参数就不用更新，警察要更新参数。为了让警察能分辨真币，我需要给他看真币的样子，也就是先训练警察知道什么是真币，但是只给他一个真币他也没法训练，我中间得掺杂一些无意义的噪声图片，无意义的肯定不可能是真币，所以他大概可以训练好。那么如何评价好这个分布情况呢？判别器的损失定义在先，生成器的损失定义基于判别器的反馈。
Huggingface-Qwen2源码解读
Jeremy程序员
08-19 1828
本文记录了基于HuggingFace Transformers最新master分支对Qwen2模型的学习过程。主要内容包括：1) 开发环境搭建（Python 3.11、PyTorch CPU版）；2) 模型测试代码实现，通过调参创建轻量级配置；3) 核心架构分析，包括分词编码、DecoderLayer处理流程（RMSNorm归一化、自注意力机制、前馈网络）和分组查询注意力机制；4) Qwen2的三大优化点：RMSNorm计算优化、RoPE位置编码和GQA注意力机制；5) 开发中遇到的版本依赖问题及解决方法。
【无标题】
As3310010的博客
08-20 764
从基础功能到自主决策：Agent 开发进阶之路
Matplotlib数据可视化实战：Matplotlib图表美化与进阶教程
WSSWWWSSW的博客
08-19 534
摘要 本教程介绍了如何使用Matplotlib库美化数据可视化图表。内容涵盖颜色调整（预定义颜色、十六进制代码、RGB值）、线型修改（虚线、点线等）和标记样式设置（圆形、方形等）。教程还详细讲解了如何自定义字体和文本样式，包括全局字体设置和特定文本元素的样式调整。每个知识点都配有Python代码示例和对应的图表效果展示，帮助用户快速掌握图表美化的实用技巧，提升数据可视化的专业性和美观度。
数据结构开篇：初识数据结构
nsjqj的博客
08-20 967
下面来看这个代码，它的时间复杂度是多少？来看下解析：所以，最后的答案就是N的平方。再来看这几道题，答案是多少？下面的这两道题相对就会难一些，用到了一些数学思想：这里要注意；递归的 每次递归执行的次数 是指递归的每次调用（如计算、判断等这些都只被记作一次，但也有特殊情况）。总结一下大O法的特点：
学习日志39 python
AYheyheyhey的博客
08-21 966
在 Python 中，可调用对象（Callable）指的是可以像函数一样被调用的对象，即可以在对象后面加括号()并传入参数来执行的对象。可调用对象：能加()调用的对象（函数、类、带__call__的实例等）。内存空间：每个独立对象占一块空间，变量只是指向对象的 “指针”，多个变量可共享同一对象的内存。通过id()函数可以查看对象的内存地址（唯一标识），帮助理解：python运行a = 10b = aprint(id(a), id(b)) # 输出相同的地址（a 和 b 指向同一对象）
RKLLM 模型转换从0开始
m0_58520840的博客
08-22 410
本文介绍了在Ubuntu 20.04 LTS系统上配置和转换RKLLM模型的完整流程。主要内容包括：系统环境要求（32GB内存推荐）、配置阿里云镜像源、Anaconda虚拟环境搭建（建议Python 3.10）、pip镜像源优化（推荐清华源）、RKLLM工具安装及依赖管理（需特定版本numpy、torch等）、以及从ModelScope下载模型的方法。文中特别强调了解决版本兼容性问题（如pyarrow的PyExtensionType废弃问题）的方法，并提供了详细的命令行操作指南。
【笔记】动手学Ollama 第七章 搭建本地RAG
ReedFoley的博客
08-22 665
正文详见：7.3 使用 LangChain 搭建本地 RAG 应用。
Python 新工具 uv
像风一样自由的博客
08-19 790
摘要 uv 是由 Ruff 开发团队 Astral 推出的高性能 Python 包管理工具，采用 Rust 编写，旨在整合并优化 pip、venv、pip-tools 等工具链。其核心优势包括极速安装（比传统工具快 10-100 倍）、一体化管理（支持虚拟环境、依赖锁定、Python 版本控制等）以及良好的兼容性（兼容 requirements.txt 和 pyproject.toml）。通过简化命令（如 uv venv、uv pip install）和现代化工作流（如依赖锁定生成 uv.lock），uv
PyTorch 环境配置
kusunoki的博客
08-21 766
本文提供了2025年最新PyTorch环境配置的详细教程。主要内容包括：1）安装CUDA，从检查显卡型号到下载安装并配置环境变量；2）创建虚拟环境并安装PyTorch，包括获取PyTorch安装命令和验证安装；3）在PyCharm上创建PyTorch项目。教程配有详细的图文说明，涵盖了CUDA Toolkit下载、环境变量配置、虚拟环境创建等关键步骤，并提供了相关参考链接。通过本教程，用户可以顺利完成PyTorch深度学习环境的搭建。
Linux系统安装llama-cpp并部署ERNIE-4.5-0.3B
knoka的博客
08-22 488
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Python工程师进阶学习道路分析
2501_90654160的博客
08-21 782
本文系统性地介绍了Python进阶学习的完整路径，从基础概念重塑到核心语言深度剖析，再到编程范式与设计模式的应用。主要内容包括：1）夯实Python基础中的关键细节；2）深入理解对象模型、函数特性、迭代器等核心机制；3）掌握面向对象设计原则和常见设计模式；4）学习并发编程、性能优化等高级主题。文章提供了清晰的学习框架和实用建议，强调通过阅读优秀源码、参与开源项目等方式提升实战能力，帮助开发者从"会用"迈向"精通"Python。
Python训练营打卡Day40-简单CNN
m0_60783025的博客
08-22 917
知识点回顾：彩色和灰度图片测试和训练的规范写法：封装在函数中展平操作：除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作：训练阶段随机丢弃神经元，测试阶段eval模式关闭dropout作业：仔细学习下测试和训练代码的逻辑，这是基础，这个代码框架后续会一直沿用，后续的重点慢慢就是转向模型定义阶段了。可以看到即使在深度神经网络情况下，准确率仍旧较差，这是因为特征没有被有效提取----真正重要的是特征的提取和加工过程。
PiscCode + Mediapipe 封装高效对象检测：从单帧到可视化
weixin_43607107的博客
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本文介绍了如何使用Mediapipe Python封装FrameObject类实现高效对象检测。首先说明对象检测在计算机视觉中的常见应用场景，然后提出封装需求：实现检测、绘制框体和标签的可复用代码。核心内容包括：1)初始化检测器并设置阈值；2)为每个类别分配固定颜色；3)绘制带背景条的清晰标签；4)处理单帧图像的完整流程。该封装方案具有轻量、可视化友好、易于扩展等特点，适合视频流和图片批处理场景。通过类封装，简化了Mediapipe API的调用，提升了开发效率。
分享一个基于spark大数据的海洋塑料污染监测与可视化分析系统 基于Python的海洋塑料污染数据交互式可视化分析系统
m0_72599287的博客
08-20 1102
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