TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #217 · 12.02
Попробовал Obsidian. Это такой заметочник. И в итоге буду переходить на него с Notion. Вообще, с заметочниками дела плохи. Когда-то появился Evernote и занял лидирующее положение на рынке даже при всём своём неудобстве. Он кривой, кроссплатформенность реализована плохо (на части платформ то те, то другие функции недоступны), система организации урезана и приводит к беспорядку, а в клиентах много визуального мусора в UI. И тем не менее, это был один из первых облачных заметочников — важный шаг для рынка. Удивительно, как долго человечество шло к идее, что нужно сделать «Блокнот», но под все платформы, включая телефоны, и с синхронизацией через сеть. Потом пришел Notion, который поначалу топтался на месте из-за сомнительной ценовой политики. Но в результате правильных реформ стал процветающим стартапом, использующимся сейчас в огромном количестве команд и проектов. Даже смог позволить себе сделать безлимитную бесплатную версию. По сравнению с Evernote это был глоток свежего воздуха: мусора в UI на порядки меньше, функциональность одинаковая на всех платформах, полноценная древовидная организация любой глубины, почти нормальная поддержка Markdown. Впрочем, что-то не дало авторам пойти дальше и избавить свой сервис от серьёзных UX-косяков. Только ленивый не ругает Notion за ужасно низкую скорость работы. Он долго грузится, долго открывает файлы и относительно долго реагирует на ввод — для заметочника это критически важно. На всех платформах использовали гибридную разработку (HTML внутри контейнера как будто от нормального нативного приложения) со всеми худшими её чертами: проект тяжёлый и неповоротливый. Это не говоря уже о том, что и десктопное и мобильное приложение по сути окно в веб. Оно не будет работать без интернета, а сессия сбрасывается раз в несколько дней. В итоге вы хотите добавить заметку, открываете клиент, и он мало того что грузится долго, так ещё и показывает вам окно авторизации. Нужно переходить в браузер, ждать, пока авторизация пройдёт там, возвращаться в клиент... в общем, вы уже забудете, что за заметку хотели. После пары лет использования Notion я поймал себя на том, что на телефоне открываю встроенные системные заметки, а потом копирую текст оттуда в Telegram, чтобы он был доступен отовсюду. На компьютере же быстрее открыть Notepad++. Короче, Notion со своей задачей быть заметочником на каждый день не справляется. И вот, Obsidian. По сути это продвинутый блокнот с поддержкой Markdown. Ладно, у него есть какая-то фишка с организацией заметок по методу Zettelkasten, но я пока туда не смотрел, да и сам метод требует определённого подхода, который я пока что не применяю. Так что это блокнот, умеющий выводить дерево и отображать Markdown-форматирование. Он очень быстрый, грузится не молниеносно, но адекватно, и сам интерфейс работает очень шустро. Не знаю, HTML там или нет (по виду кажется, что да), но авторы явно поработали над оптимизацией. Конечно же, есть приложения под телефоны, и они тоже весьма комфортны по скорости. Что касается синхронизации, то это платная функция, и, на мой взгляд, необоснованно дорогая: $8 в месяц (сама программа бесплатная). Здесь бы разговор можно было закончить — при всех прелестях сервис без синхронизации между устройствами в 2022 году это как обувь на одну ногу. Но мне повезло: моё NAS-хранилище умеет создавать виртуальное облако. Да, возможно у какого-то из облаков на рынке тоже есть все нужные функции, но, например, Яндекс Диск на телефоне синхронизирует только видео и фотки, а произвольные папки не может. А вот Synology прям спасло. Что ещё хорошего. Notion был перегружен лишними функциями. Но если они всё-таки нужны, у Obsidian отличная система плагинов, поддерживаемых независимыми разработчиками. Уже есть множество решений на любой вкус. Например, в Notion я мог пошарить другому человеку выбранную заметку. А здесь нашёл плагин, который трансформирует заметку в Github Gist. Удобно: Markdown там совместимый, Gist бесплатный и без рекламы. Короче, пока нравится. Вот этот пост сейчас пишу в нём на компьютере, а начал на телефоне днём. То, что нужно. #web#tools
Търсене: #matplotlib
@djangoproject · Post #127 · 31.08.2016 г., 15:27
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
@djangoproject · Post #423 · 26.08.2017 г., 08:39
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.
@djangoproject · Post #424 · 26.08.2017 г., 08:43
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
@djangoproject · Post #448 · 18.09.2017 г., 11:30
https://medium.com/@GalarnykMichael/logistic-regression-using-python-sklearn-numpy-mnist-handwriting-recognition-matplotlib-a6b31e2b166a Logistic Regression using Python (#Sklearn, #NumPy, #MNIST, Handwriting #Recognition, #Matplotlib) #machine_learning.
@djangoproject · Post #130 · 31.08.2016 г., 15:39
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
@djangoproject · Post #507 · 26.11.2017 г., 22:08
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
@djangoproject · Post #352 · 25.06.2017 г., 08:57
https://stxnext.com/blog/2017/04/12/most-popular-python-scientific-libraries/ The most popular Python scientific libraries: #Astropy #Biopython #Cubes #DEAP #SCOOP #PsychoPy #Pandas #Mlpy #matplotlib #NumPy #NetworkX #TomoPy #Theano #SymPy #SciPy #scikit_learn #scikit_image #ScientificPython #SageMath #Veusz #graph_tool #SunPy #Bokeh
@djangoproject · Post #513 · 30.11.2017 г., 22:00
#AI#Artificial_Intelligence #AJAX #aiohttp #Anaconda #AngularJS #API #Atom #AWS #asyncio (#Asynchronous) #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #Big_Data #bitcoin #blockchain #Bluemix #Brython #button #Celery #client #class #classmethod #concurrency #Coroutine #cron #CSS #curl #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning#deep_learning #Debian #decorator #deploy #dict #dispatch #django #django_cms #Django_REST_Framework #dropdownbox #Docker #event #Firefox #Flask #form #functions #Generator #GeoDjango #git #Google #GPU #GUI #Gym #host #HTML #httplib #learn #Image_processing #intelligence #input #Instagram #IOT #iPython #Jupyter #lambda #learn #License #Linux #lists #machine_learning #Magenta #map #Matplotlib #Metaprogramming #Micro_services #Micropython #mind #monitoring #MongoDB #modules #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #network #neural_network #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #pycon #Pyflakes #PyInstaller #PyPI #PyQt #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #Raspberry_Pi #React #Redis #random #request #Regular_Expressions (#re) #REST #RSS #satellite #scikit_learn #SciPy #scrapy #searching #selectbox #Selenium #serialization #server #sessions #single_responsibility_principle #socket #Spark #str #submit #task #telegram #template #TensorFlow #test #text_boxes #text #tuples #unicode #Universe #Unix #unit_test #urllib #upload #uWSGI #Web #WSGI
Hashtags