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- Python音频处理：librosa技巧全解析
- librosa是Python中用于音频分析的核心库，广泛应用于语音识别、音乐处理等领域。它支持WAV、MP3等格式，推荐使用WAV以避免兼容性问题。安装方式为pipinstalllibrosa，并需配合numpy和matplotlib使用。主要功能包括：1.加载音频文件获取时间序列和采样率；2.提取零交叉率（ZCR）用于判断静音或清浊音；3.提取MFCC特征用于音频分类；4.使用pyin方法提取音高信息（F0）。可视化方面可通过matplotlib展示MFCC、波形图和频谱图。注意事项包括统一音频长度、预
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- PlotlyDash添加全屏按钮到Modebar
- 本文介绍了如何在PlotlyDash应用中为Plotly图表的modebar添加全屏显示图标。通过在Dash应用的assets文件夹中添加自定义JavaScript代码，可以实现在modebar中增加一个全屏按钮，点击该按钮可以将对应的Plotly图表切换到全屏模式，提升数据可视化体验。该方法依赖FontAwesome图标库。
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- PythonSocket编程入门与实战详解
- Python的socket模块是网络编程基础，支持TCP和UDP两种通信模式。TCP提供可靠、有序、有连接的数据传输，适用于HTTP、FTP等对数据完整性要求高的场景；UDP则为无连接、低开销、不可靠传输，适合实时音视频、在线游戏等对实时性要求高但可容忍丢包的应用。服务器端通过创建socket、绑定地址端口、监听、接受连接并收发数据来实现通信。处理并发连接主要有三种方式：多线程（适合I/O密集型、客户端数量适中）、多进程（适合CPU密集型任务）和异步I/O（基于asyncio，高并发、高性能，适合大规模连
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- 本文介绍如何使用Python提取栅格图像（例如Landsat5影像生成的NDVI图像）中，特定多边形区域内和区域外的NDVI均值。我们将使用Rasterio和Fiona这两个强大的库，通过读取Shapefile文件获取多边形边界，然后使用掩膜操作提取指定区域的NDVI值，最后计算均值。
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- 列表与元组的区别及使用场景
- 列表可变，适用于需频繁修改的动态数据场景；元组不可变，确保数据安全，可用作字典键，适合固定数据集合。
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- Python连接PostgreSQL：psycopg2使用教程
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- NumPy快速实现4D转5D数组技巧
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- Python嵌套列表扁平化方法
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- Python时间预测：ARIMA模型应用教程
- Python实现ARIMA时间序列预测的步骤包括：1.数据准备并确保时间索引；2.进行ADF检验判断平稳性，不平稳则差分处理；3.通过ACF/PACF图确定P、D、Q参数；4.拟合ARIMA模型；5.预测并可视化结果。ARIMA的P、D、Q参数分别通过PACF图截尾位置定P，ACF图截尾位置定Q，差分阶数由平稳性检验定D，也可结合AIC/BIC准则优化。常见挑战包括非平稳处理不当、异常值与缺失值影响、过拟合并导致泛化差、数据泄露及忽略预测不确定性。除ARIMA外，还可探索指数平滑法、Prophet、SAR
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