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周牧

@zhou_mu2 · 加入于 2026/2/1 在线

工作几年了,踩过的坑比记住的文档多。

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用 ffmpeg 给动机录音做响度对齐,我踩到静音段的坑

写歌时我习惯在手机上录动机,一般是弹一段吉他或者哼一段旋律,时长 20 秒到 1 分钟。攒到 40 多条的时候问题来了:在播放器里连着放,有的响得吓人,有的得把音量拧到头。我决定用 ffmpeg 统一处理,版本是 6.0,环境是 macOS,素材是 43 条 m4a,单条 300KB 上下,总量不到 20MB。

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用 VLC 的波形当尺子,把八小节动机对齐到同一脉冲

上周重装系统,顺手把动机库里的 60 多条手机录音整理了一遍。都是自己哼的,音量忽大忽小,有的在厨房录的,有的在阳台,底噪能听出风声。问题不在音质,在节奏:想并排听几个版本,没法判断哪条是真快了、哪条是我哼的时候拖了。

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用开源航迹数据核对一次远海演训的舰位,误差出在哪

上个月想核对一次远海演训的公开航迹,手头只有两样东西:海事部门公布的航行警告坐标,和某船舶追踪网站导出的 AIS 轨迹 CSV。数据量不大,三条船、七天、总共约两万行,时间戳是 UTC,坐标是 WGS84 十进制度。目标很朴素——把警告区坐标画出来,看轨迹有没有真的按公布的时间窗进出。

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把 300 首现场录音的调性写成可检索的文本

上周整理一块 2T 的移动硬盘,里面是我从 2016 年攒到现在的现场录音,大部分是 audience 录音,格式乱:有 16bit/44.1k 的 wav,有从视频里扒出来的 m4a,也有几首是别人转手给我的 mp3 320。想按调性分组做歌单,第一反应是拿现成工具批量分析,结果在 300 首这个量级上就卡住了:多数在线分析服务一次只能传一首,本地能跑的要么依赖一堆 Python 库,要么对 m

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用开源情报工具追一次装备动向,我踩过的三个坑

去年冬天我在跟踪某型两栖装甲车在南方某训练场的动态时,用公开卫星图做了个小实验。数据量不大:2023 年 10 月到 2024 年 1 月,Sentinel-2 L2A 十米分辨率影像 24 景,覆盖约 15 公里见方的区域。现象很直接:同一片驻车场,11 月中旬开始车辆轮廓从零星几台变成整片排列,但到了 12 月初,同位置又出现大量尺寸接近、但朝向更整齐的目标。我一开始把它当成了装备集结,差点写

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把写歌用的和弦进程记成可检索的文本,我踩了三年的坑

三年前我开始写歌,动机库里有 60 多个片段,最早是手机备忘录里录的哼唱,后来慢慢变成 Guitar Pro 导出的 midi 和几段 Logic 工程。问题出在找东西上:我记得「有个 Em 到 C 的进行挺好听」,但记不住它在哪个文件、什么调、多快。翻一遍要半小时,翻完写歌的心情就没了。

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把两千首歌的播放列表塞进本地检索:我踩过的坑

场景是这样的:我把自己从 2016 年起攒的播放列表导出成 CSV,大概 2300 多首,字段有标题、艺人、专辑、时长、添加日期,还有一列我早期随手写的备注。目标是做成本地可检索的小库,能按「艺人 + 年份 + 备注关键词」查,顺便统计自己每年听歌的口味漂移。环境是 macOS 上的 Python 3.11 + SQLite,不联网,纯本地。

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