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學習如何使用 NumPy 和 MoviePy 程式庫在聲音處理中最佳化 Python 程式碼。在這門 7小時的課程中，您將學習如何最佳化大數據的程式碼，以及在處理大數據陣列和矩陣時如何編寫程式碼。該課程涵蓋了數位影象基礎知識以及如何應用程式碼最佳化來二值化數位影象。需要熟練掌握 Python 中的循環和條件語句。通過本課程，您將學會如何正確編寫程式碼，並避免常見的程式設計錯誤。所學知識也可應用於其他領域，而不僅僅是聲音處理。該課程由 Mark Misin Engineering Ltd 教授，他是一位數學、控制系統、Python和機械專家，旨在提升人類在科學和工程領域的知識、技能和熱情。
從這 7 小時的課程，你會學到
- 使用 NumPy library 在 Python 中優化程式碼
- 使用 MoviePy library 在 Python 中進行聲音處理
- 數位圖像基礎
- 應用程式碼優化對數位圖像進行二值化( binarize )
要求
Python 基礎程度：迴圈、條件
課程說明
程式設計是我所知道的最靈活的領域之一。 您可以多種方式完成特定任務的程式。 然而，這並不意味著所有的方式都是平等的 – 有些比其他好。
當您的程式必須處理大數據時，這一點尤其明顯。 使用大數據意味著使用巨大的數據陣列和矩陣。
您可以寫個程式來完成與另一個程式相同的任務，但速度要快 1000 倍。 這完全取決於您的程式碼編寫方式和您運用的實踐。
這就是您將在這裡學到的。 您將學習好的和壞的程式設計實踐，以便您在處理大數據時學會以正確的方式編寫程式碼。
在這個 100% 基於專案的課程中，我們將使用 Python、Numpy 和 Moviepy library ( 程式庫 )來創作一個功能齊全的聲音處理程式。
該程式將按順序導入您的視訊，提取它們的音訊，自動識別該音訊中的無聲間隔，然後將它們剪掉，同時仍然在邊緣保持一些靜音以在樂句之間保留一點停頓。
聲音處理自然會處理數以百萬計的陣列元素，因此我們如何編寫該程式真的很重要。 我們會以壞的方式和好的方式來做，因為我希望您看到硬幣的兩面。
最後，您將看到您的 Python Numpy 程式碼的最新版本將比第一個版本快 1000 倍以上，因此，您將了解如何編寫程式碼以及絕對要避免的編寫方式。
最後，我真的希望您看到這些知識是通用的，也可以應用於其他領域，而不僅僅是音訊處理。 因此，在最後一節中，將有電腦視覺方面的作業。
數位圖像實際上是巨大的矩陣，因此，在程式碼中如何處理它們真的很重要。 我們將構建一個可以將這些圖像二值化的小程式，我們也會以好的和壞的方式進行。
我們將使用名為 Pillow 的 Python 圖像處理 library 來處理圖像矩陣中的所有這些大數據。
完成本課程後，您將從一開始就知道如何以正確的方式進行程式編輯。 看看我的一些免費預覽視訊，如果您喜歡您所看到的，那麼，現在就註冊，讓我們開始吧！ 我會在裡面見到你。
目標受眾
- 工科學生
- 工程專業人士
- 程式設計師
- 工程和程式設計愛好者
- 資料科學家
講師簡介
Mark Misin Engineering Ltd 數學、控制系統、Python、力學：靜力學和動力學
使命：提升人類的知識、技能和對科學與工程的熱愛
我認為線上教育是未來，因為一個事實——它很容易擴散。 一位優秀教師的一門課程可以影響數百萬人，並有可能改變他們的生活。 如果教育更具可擴展性，它將更容易負擔得起。 更實惠和更容易獲得的教育將使更多的人有機會擺脫貧困並為自己創造美好的生活。
我來這裡是為了為這項運動做出貢獻。
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