TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #997 · 18.07
Мастерская 2/4 Несколько лет назад я делал систему хранения для инструмента на домашних станках. Параллельно смотрел, что предлагает рынок, и тогда же купил пермский набор ToolBoard. Так он и лежал до лучших времён. Времена настали, у меня появилась мастерская, и я пустил набор в дело. Надо сказать, система очень хорошо продумана, чувствуются десятки тестов и подборов лучших форм. Конечно же, она во всем, кроме цены, превосходит мою домашнюю поделку. Основания с ячеистой сеткой под восьмигранные крепежи. Самих крепежей несколько видов, да и ставить их можно разными способами. Поэтому получается компактно и ровно вешать абсолютно всё: от тяжёлого перфоратора до тоненьких маленьких сверлышек. Надо сказать, сообщество 3D-печатников не стояло на месте, и с тех пор появились готовые опенсорсные проекты печатных систем под ту же задачу. Тоже очень впечатляющие. Но до ToolBoard всё ещё далеко. Моё почтение авторам, насколько там всё круто и до мелочей рассчитано. Взять хотя бы тот факт, что при соединении элементов сетки головка самореза аккурат распирает крепёжный зажим так, чтобы зафиксировать его в пазу. А крючки сделаны волнистыми не просто так — между ними можно зажимать небольшие цилиндры, такие, как стержень маленькой отвёртки. Чтобы разместить это дело, не повредив дизайн помещения, мне пришлось напечатать хитрые крепления для листа крашеной фанеры. Такие, чтобы они упирались в рейки, но прижимались винтами между ними в стену. И выдерживали десятки килограммов веса, конечно. Не могу придумать способ, как эту задачу решать без 3D-принтера. Из дерева вырезать? Комплекс станков для такой работы будет дороже принтера и займет больше места. На доске минимально типовой инструмент для любого дома + чуть-чуть специфических вещей для электрики. Тут нет многого, но основное вроде всё учёл. #diy#life#окр
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