Python 简单生成 WAV 波形声音文件 让机器发出声响,本身就是一件充满魔法的事情.有没有想过,用一段简单的代码,生成一个最简单的声音呢?Python 这门脚本语言的库十分丰富,借助于其中的三个内置模块就能完成这件神奇的事情:math 模块提供了圆周率常量 pi 和正弦函数 sin, 这些使得我们无需掌握高等数学就可以完成今天的任务:wave 模块提供了读取和写入波形文件数据的功能,使得我们无需操心 wave 文件的技术细节,就可以把波形数据写入到其中:struct 可以将数据打包成二进制

Qt由pcm数据生成wav文件 void AudioGrabber::saveWave(const QString &fileName, const QByteArray &raw, const QAudioFormat &format){    typedef struct{        char riff_fileid[4];//"RIFF"        DWORD riff_fileLen;        char waveid[4];//"

前言 zabbix里面有个功能是自动发现,比如文件系统和网卡的获取的时候,因为预先无法知道这个网卡的名称,所以就有了这个自动发现的功能,这里我是因为要用到存储池的自动发现,所以需要对数据进行生成 实现 我们看下原生的接口的数据类型: [root@lab8106 ~]# zabbix_get -s 127.0.0.1 -k "net.if.discovery" {"data":[{"{#IFNAME}":"enp3s0"},{&

#_*_coding:utf-8_*_ import MySQLdb import xlwt from datetime import datetime def get_data(sql): # 创建数据库连接. conn = MySQLdb.connect(host='127.0.0.1',user='root'\ ,passwd=',db='test',port=3306,charset='utf8') # 创建游标 cur = conn.cursor() # 执行查询, cur.execu

void AudioGrabber::saveWave(const QString &fileName, const QByteArray &raw, const QAudioFormat &format){    typedef struct{        char riff_fileid[4];//"RIFF"        DWORD riff_fileLen;        char waveid[4];//"WAVE" char

在平时的工作中,经常会遇到造数据,特别是性能测试的时候更是需要大量的数据.如果一条条的插入数据库或者一条条的创建数据,效率未免有点低.如何快速的造大量的测试数据呢?在不熟悉存储过程的情况下,今天给大家介绍一种方法,很简单的也很实用.思路是用python代码写一段小程序,生成一定数量的SQL语句,再把这些SQL语句拷贝黏贴到数据库工具执行SQL即可. 假如有个联系人的学生表student,其表结构为姓名name.学校school.电话telphone.邮箱email. 以Mysq为例子,sql语句

最近因工作需要,写了一个简单的自动化脚本,纯属学习,顺便学习下selenium模块. 废话不多说,直接上代码!! 这里一位大神重写了元素定位.send_keys等方法,咱们直接进行调用. 适用Python3.6 # coding=utf-8 """ basePageUtil.py 基础类basePage,封装所有页面都公用的方法, 定义open函数,重定义find_element,switch_frame,send_keys等函数. 在初始化方法中定义驱动driver,url

xUnit frameworks 单元测试框架frameworks 框架unittest - python自带的单元测试库,开箱即用unittest2 - 加强版的单元测试框架,适用于Python 2.7以及后续版本pytest - 成熟且功能强大的单元测试框架plugincompat - pytest的执行及兼容性插件nosetests - 让python测试更容易一点slash - python实现的单元测试框架 extensions 扩展proboscis - 仿TestNG扩展了unit

本文参考:<机器学习算法原理与编程实践>郑捷,第1章第四节 本文程序中使用的txt数据截图如下图.数据链接:https://pan.baidu.com/s/1_Ce6WLGDTWf7qQIvpP-70Q ,提取码:n22a python读入该数据,并转成array,代码如下: import os import numpy as np # 数据文件转矩阵 # path: 数据文件路径 # delimiter: 行内字段分隔符 def file2array(path, delimiter): re

约定: import numpy as np import pandas as pd 1 2 3 一.CSV数据的导入和保存 csv数据一般格式为逗号分隔,可在excel中打开展示. 示例 data1.csv: A,B,C,D 1,2,3,a 4,5,6,b 7,8,9,c 1 2 3 4 5 代码示例: # 当列索引存在时 x = pd.read_csv("data1.csv") print x ''' A B C D 0 1 2 3 a 1 4 5 6 b 2 7 8 9 c ''

[转]Python用数据说明程序员需要掌握的技能 https://blog.csdn.net/HuangZhang_123/article/details/80497951 当下是一个大数据的时代,各个行业都离不开数据的支持.因此,网络爬虫就应运而生.网络爬虫当下最为火热的是Python,Python开发爬虫相对简单,而且功能库相当完善,力压众多开发语言. 本次教程我们爬取前程无忧的招聘信息来分析Python程序员需要掌握那些编程技术.首先在谷歌浏览器打开前程无忧的首页,按F12打开浏览器的开发

[转]Python之数据序列化(json.pickle.shelve) 本节内容 前言 json模块 pickle模块 shelve模块 总结 一.前言 1. 现实需求 每种编程语言都有各自的数据类型,其中面向对象的编程语言还允许开发者自定义数据类型(如:自定义类),Python也是一样.很多时候我们会有这样的需求: 把内存中的各种数据类型的数据通过网络传送给其它机器或客户端: 把内存中的各种数据类型的数据保存到本地磁盘持久化: 2.数据格式 如果要将一个系统内的数据通过网络传输给其它系统或客户

有的时候我们训练网络的时候,数据集在收集的过程中由于种种原因导致图像收集的不完整,比如某些种类很少,或者没有,这个时候我们就可以考虑自己生成数据集. 这个和data augmentation还不太一样,data augmentation是在数据集上做一些变化,得到更多的数据,数据生成是直接生成一些数据集. 在做OCR识别的时候,因为有些类型的数据量很少,所以就考虑了一下数据生成的方法. 安装 imagemagick 工具 imagemagick 工具,可以用来生成不同字体的图像. imagema

目录预训练源码结构简介输入输出源码解析参数主函数创建训练实例下一句预测&实例生成随机遮蔽输出结果一览预训练源码结构简介关于BERT,简单来说,它是一个基于Transformer架构,结合遮蔽词预测和上下句识别的预训练NLP模型.至于效果:在11种不同NLP测试中创出最佳成绩关于介绍BERT的文章我看了一些,个人感觉介绍的最全面的是机器之心再放上谷歌官方源码链接:BERT官方源码在看本博客之前,读者先要了解:1.Transformer架构2.BERT模型的创新之处3.python语言及tensor

matlab中读取txt数据文件(txt文本文档) 根据txt文档不同种类介绍不同的读取数据方法 一.纯数据文件(没有字母和中文,纯数字) 对于这种txt文档,从matalb中读取就简单多了 例如test.txt文件,内容为 17.901 -1.1111 33.045 17.891 -1.1286 33.045 17.884 -1.1345 33.045 可以在command window中输入load test.txt ,然后就会产生一个test的数据文件,内容跟test.txt中的数据一样:

根据txt文档不同种类介绍不同的读取数据方法 一.纯数据文件(没有字母和中文,纯数字) 对于这种txt文档,从matalb中读取就简单多了 例如test.txt文件,内容为“17.901 -1.1111 33.045                                          17.891 -1.1286 33.045                                          17.884 -1.1345 33.045” 可以在command win

ini格式数据生成与解析具体解释 1.ini格式数据长啥样? watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> 2.ini格式数据简单介绍 INI文件的命名来源,是取自英文"初始(Initial)"的首字缩写,正与它的用途--初始化程序对应. 有时候

一.数据准备 1.每天生成随机一个文本,每小时向文本中追加2次数据,每次10万条 随机数据生成: 2,32  * * * *  bash /mnt/jediael/irms/signalGenerator/signalGenerator.sh >> /home/jediael/sg.log 2>&1 类:SignalGenerator 2.每天将前一天生成的数据文本导入HDFS 32 0 * * * bash /mnt/jediael/irms/signalGenerator/c

python爬虫+数据可视化项目(一) 爬取目标:中国天气网(起始url:http://www.weather.com.cn/textFC/hb.shtml#) 爬取内容:全国实时温度最低的十个城市气温排行榜 使用工具:requests库实现发送请求.获取响应. beautifulsoup实现数据解析.提取和清洗 pyechart模块实现数据可视化 爬取结果:柱状图可视化展示: 直接放代码(详细说明在注释里,欢迎同行相互交流.学习~): import requests from bs4 impo

python调用数据返回字典dict数据的现象2 思考: 话题1连接:https://www.cnblogs.com/zwgbk/p/10248479.html在打印和添加时候加上内存地址id(),可以查看结果.可以得出结论:1.在make()函数里,生成数据的两种不同赋值方式. 1.1第一种情况,是在一个内存地址生成了一个空的字典.随后每次调用数据时候改变这个内存地址的里的数据. 1.2第二种情况,是在每次调用数据的时候,都生成不同内存地址的字典.2.添加进list后,并不是把数据直接保存在l