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Tous, CrĂ©ativitĂ©, Marketing, Business, ProductivitĂ©, Programmation, Ăducation, Personnel, Recherche, Autres
Source
Tous, Twitter / X, Reddit, Instagram, MeiGen, prompts.chat, Wikiprompt
ModĂšle
Tous, GPT Image 2 (3195), GPT Image (3170), Model-agnostic (1968), Nano Banana (1679), Seedance 2.0 (959), ChatGPT (581), GPT Image 1 (546), Midjourney (499), gptimage (491), Nano Banana Pro (396), Gemini Nano Banana (395), Gemini Nano Banana Pro (370), Claude (185), Grok Imagine (164), Gemini (131), other (108), Seedance 2.5 (103), nanobanana (98), Z-Image Turbo (93), Midjourney v6.0 (88)
Style
Tous, cinematic (6696), photorealistic (3775), editorial (3198), minimalist (2793), fashion (1392), realistic (1331), luxury (1207), portrait (1097), surreal (901), dramatic (870), vintage (860), hyper-realistic (829), ethereal (770), commercial (699), ultra-realistic (677), futuristic (651), candid (647), whimsical (606), moody (579), anime (559)
Type de prompt
Tous, Génération créative (13561), One-shot (2781), ModÚle (1773), System prompt (868), Persona (297), Flux de travail (181), Agent (55)
Qualité
1982 prompts
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```python
import numpy as np
def mdct(input_sequence, N):
"""
Implémente la Transformée en Cosinus DiscrÚte Modifiée (MDCT) pour une séquence d'entrée.
ParamĂštres :
input_sequence : array-like, séquence d'entrée de longueur 2N
N : int, taille du bloc de sortie (nombre de coefficients)
Retourne :
coefficients : array de taille N, coefficients MDCT
"""
# Vérification de la longueur de la séquence d'entrée
if len(input_sequence) != 2 * N:
raise ValueError(f"La séquence d'entrée doit avoir une longueur de 2N = {2 * N}")
# Initialisation du tableau des coefficients
coefficients = np.zeros(N)
# Calcul des coefficients MDCT
for k in range(N):
sum_val = 0.0
for n in range(2 * N):
# FenĂȘtre sinusoĂŻdale (facultative, ici on utilise une fenĂȘtre rectangulaire)
window = 1.0 # FenĂȘtre rectangulaire par dĂ©faut
# Formule MDCT : X[k] = sum_{n=0}^{2N-1} x[n] * cos(pi/N * (n + 0.5 + N/2) * (k + 0.5))
angle = (np.pi / N) * (n + 0.5 + N / 2) * (k + 0.5)
sum_val += input_sequence[n] * np.cos(angle)
coefficients[k] = sum_val
return coefficients
# Exemple d'utilisation
if __name__ == "__main__":
# Séquence d'entrée de longueur 2N (par exemple, N = 4)
N = 4
input_seq = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0] # Longueur 2N = 8
# Calcul de la MDCT
mdct_coeffs = mdct(input_seq, N)
print("Séquence d'entrée :", input_seq)
print("Coefficients MDCT :", mdct_coeffs)
```
Cette implĂ©mentation calcule la MDCT pour une sĂ©quence d'entrĂ©e de longueur 2N, produisant N coefficients. La formule utilisĂ©e est la dĂ©finition standard de la MDCT.Une invite Ă©tape par Ă©tape pour calculer la transformĂ©e en cosinus discrĂšte modifiĂ©e pour une sĂ©quence donnĂ©e, nĂ©cessitant des calculs dĂ©taillĂ©s et un tableau final des coefficients.BusinessExpert en noms de domaineInvite Ă agir en tant quâexpert en noms de domaine et Ă gĂ©nĂ©rer des noms de domaine courts et adaptĂ©s Ă une marque, avec vĂ©rification de disponibilitĂ©.BusinessĂvaluateur d'idĂ©es commerciales - PromptUne invite structurĂ©e qui transforme une IA en Ă©valuateur d'idĂ©es commerciales, notant la viabilitĂ© sur le marchĂ©, l'innovation et le risque avec un rapport dĂ©taillĂ©.
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