Младший очень любит роботов-доставщиков, поэтому в какой-то момент мы купили ему такую игрушку. Не ту, что дорогая на радиоуправлении, а простенькую, с оттяжным моторчиком и светодиодами. Старшая это увидела и тоже себе такую попросила, купили и ей. Потом младший случайно увидел, что в доме есть второй ровер, и не его! Устроил скандал, пришлось ему отдать, а старшей купить третьего и попросить, чтобы спрятала.
И тут я подумал: а мог бы я сам сделать что-то типа такого дома, если бы игрушки не продавались, или вместо покупки второго-третьего-пятого? Вызов принят, засел за компас. Думал, что сделаю за вечер, но на самом деле с продумыванием конструкции, что где как должно соединяться, просидел дня четыре. И ещё столько же на сборку, потому что нельзя просто взять и с первого раза угадать все допуски и посадки :)
Моя версия крупнее, чем покупная игрушка, батареек хватает на подольше, и даже есть своего рода подвеска. Конечно, пространство для улучшений остаётся, но, получилось, кажется, довольно мило. Если вы хотите своим детям сделать прикольный сюрприз, я не поленился сверстать инструкцию по сборке, прикладываю её и все файлы. В архиве есть и редактируемый исходник в формате STEP. Просьба, кто напечатает, покажите в комментах :)
#diy@clockstackwheels#hobby@clockstackwheels
http://scikit-learn.org/stable/
scikit-learn
#Machine#Learning in Python
Simple and efficient tools for data mining and data analysis
Accessible to everybody, and reusable in various contexts
Built on #NumPy, #SciPy, and #matplotlib
Open source, commercially usable - BSD license
http://scitools.org.uk/iris/docs/latest/userguide/index.html
Iris seeks to provide a powerful, easy to use, and community-driven Python library for analysing and visualising #meteorological and #oceanographic data sets.
With Iris you can:
Use a single #API to work on your data, irrespective of its original format.
Read and write (CF-)netCDF, GRIB, and PP files.
Easily produce graphs and maps via integration with #matplotlib and #cartopy.
http://scitools.org.uk/cartopy/docs/latest/index.html
Cartopy is a Python package designed to make drawing maps for data analysis and visualisation as easy as possible.
#Cartopy makes use of the powerful #PROJ.4, #numpy and #shapely libraries and has a simple and intuitive drawing interface to #matplotlib for creating publication quality maps.
Some of the key features of cartopy are:
object oriented projection definitions
point, line, vector, polygon and image transformations between projections
integration to expose advanced mapping in matplotlib with a simple and intuitive interface
powerful vector data handling by integrating shapefile reading with Shapely capabilities
http://matplotlib.org/
#matplotlib is a python #2D#plotting library which produces publication quality figures in a variety of hardcopy formats and interactive environments across platforms. matplotlib can be used in #python scripts, the python and #ipython shell (ala MATLAB®* or Mathematica®†), web application servers, and six #graphical user interface toolkits.
screenshots
http://devarea.com/machine-learning-with-python-introduction/#.Whs6iCehU8o
#Machine_Learning With Python – Introduction
#Numpy is package for multi dimension arrays – very effective implementation
#Scipy – package for scientific programming , mathematics , signal processing and more
#Pandas – package for data handling
#Matplotlib – package for data visualization (graphs)
#Seaborn – extend Matplotlib with statistical graphs
#Scikits – many extensions to spicy for specific fields like x-ray, image processing , deep learning and many more